CN105678412A - 面向多人乘车的路线规划方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种面向多人乘车的路线规划方法和装置。该方法包括:根据接收到的接乘路线规划请求,获取与开车用户以及乘车用户对应的起终点位置信息;根据各位置信息,查询权威站点数据库,确定与各乘车用户对应的至少一个候选乘车站点,以及与开车用户对应的起始站点和目的地站点;根据所获取的各站点信息以及站点的关系属性值,确定理想接乘路线以及与各乘车用户理想乘车站点;并将理想接乘路线及各所述理想乘车站点分别发送至开车用户和各乘车用户。利用该方法,充分利用已建立的权威站点数据库实现了多人乘车时最优接乘路线以及最佳乘车站点的推荐,解决了乘车沟通成本高,接乘路线不明确的问题,满足了用户的实际乘车需求。
Description
技术领域
本发明实施例涉及信息处理技术,尤其涉及一种面向多人乘车的路线规划方法和装置。
背景技术
随着生活水平的提高,私家车成为更多人的代步工具,对于经常开车的车主来说,油费成为生活消费的一大支出,很希望能把私家车中闲置的坐位利用起来,以低于出租车收费的价格搭载一些乘客,减轻油费带来的负担;同时对于没有代步工具又不愿乘坐公共交通工具或搭乘出租车的人来说,很希望能够乘坐既具有安全保障又经济方便的顺路车。基于人们的上述需求,市场上出现了很多乘车软件,基于乘车软件能够为出行乘客和车主提供沟通平台根据乘车意向进行乘载交易,同时满足了车主和乘客的需求。
在现有的乘车软件中,对于多人拼车搭载一辆顺路车的情况,并不能给出较好的多人拼车的接乘路线,同时也不能为每位乘客提供较佳的候车地点,车主和乘客只能基于乘车软件提供的联系方式电话沟通,先确定每个人的候车地点,再确定一条每位乘客都可以接受的接乘路线。上述接乘路线和上车地点的选择方式存在以下不足:乘客自行确定的上车地点过于笼统,车主不能及时到达乘客确定的上车地点,由此造成时间浪费;同时,乘客和车主的电话沟通也增加了沟通成本。此外,即使乘客或者车主提前约定一个确切的上车地点,但该上车地点对于整体的接乘路线来说也未必是最优的,同样造成时间浪费。
发明内容
本发明提供了一种面向多人乘车的路线规划方法和装置。以实现多人拼车时乘车信息的有效推荐,降低用户乘车的时间成本和沟通成本。
本发明实施例采用以下技术方案:
第一方面,本发明实施例提供了一种面向多人乘车的路线规划方法,该方法包括:
根据接收到的接乘路线规划请求,获取与开车用户以及至少两个乘车用户分别对应的起点位置信息和终点位置信息;
根据各所述起点位置信息以及所述终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点,以及与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点,其中,所述权威站点数据库中存储有区域单元,与区域单元对应的权威站点以及与权威站点对应的关系属性值;
根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点、与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点以及,站点的关系属性值,确定用于接乘所述至少两个乘车用户的理想接乘路线以及与各所述乘车用户分别对应的理想乘车站点;
将所述理想接乘路线发送至所述开车用户,并将各所述理想乘车站点分别发送至对应的所述乘车用户。
第二方面,本发明实施例还提供了一种面向多人乘车的路线规划装置,该装置包括:
信息获取模块,用于根据接收到的接乘路线规划请求,获取与开车用户以及至少两个乘车用户分别对应的起点位置信息和终点位置信息;
站点确定模块,用于根据各所述起点位置信息以及所述终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点,以及与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点,其中,所述权威站点数据库中存储有区域单元,与区域单元对应的权威站点以及与权威站点对应的关系属性值。
路线确定模块,用于根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点、与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点以及,站点的关系属性值,确定用来接乘所述至少两个乘车用户的理想接乘路线以及与各所述乘车用户分别对应的理想乘车站点;
路线推送模块,用于将所述理想接乘路线发送至所述开车用户,并将各所述理想乘车站点分别发送至对应的所述乘车用户。
本发明提供的一种面向多人乘车的路线规划方法和装置,该方法首先基于所接收的接乘路线规划请求,分别获取开车用户和乘车用户的起始点以及终点的地理位置信息;然后根据起点以及终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点,以及与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点,并最终通过上述信息获取了理想接乘路线以及理想乘车站点并分别发送给开车用户和乘车用户。利用该方法,充分利用已建立的权威站点数据库实现了面向多人乘车时最优接乘路线以及最佳乘车站点的智能推荐,进而解决了乘车沟通成本高,接乘路线不明确的问题,满足了用户的实际乘车需求,达到了降低时间成本和提高接乘效率的效果。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种面向多人乘车的路线规划方法的流程图;
图2为本发明实施例二提供的一种面向多人乘车的路线规划方法的流程图;
图3a为本发明实施例二提供的基于区域单元确定其邻居区域单元的示例图;
图3b为本发明实施例二提供的一种获取目标乘车用户候选乘车站点的操作流程图;
图4a为本发明实施例三提供的一种面向多人乘车的路线规划方法的流程图;
图4b为本发明实施例三提供的一种站点关系模型下基于维特比算法的目标接乘路线的获取过程示例图;
图4c为本发明实施例三提供的面向多人乘车路线规划方法的示例架构图;
图5为本发明实施例四提供的一种面向多人乘车的路线规划装置的结构图;
图6为本发明实施例五提供的一种面向多人乘车的路线规划装置的结构图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是,此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明,而非对本发明的限定。另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
另外还需要说明的是,为了便于描述,附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是,一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作(或步骤)描述成顺序的处理,但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外,各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止,但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种面向多人乘车的路线规划方法的流程图。本实施例可适用于对多人乘车路线进行规划的情况,该方法可以由面向多人乘车的路线规划装置来执行,该装置可通过硬件和/或软件的方式实现,并一般集成于存储权威站点数据库的服务器中,与提供车辆搭乘服务的客户端(典型的,各种乘车软件)配合使用。
如图1所示,本实施例提供的一种面向多人乘车的路线规划方法,具体包括:
S110、根据接收到的接乘路线规划请求,获取与开车用户以及至少两个乘车用户分别对应的起点位置信息和终点位置信息。
在本实施例中,所述接收到的接乘路径的规划请求具体可理解为:接收到的开车用户终端发送的接乘路线规划请求。一般地,当开车用户终端接收到乘车用户终端发送的乘车请求后,就会向服务器发送对应的接乘路线规划请求。
当接收到开车用户终端发送的接乘路线规划请求后,可以获取开车用户终端对应的起点位置信息和终点位置信息;同时,还能获取乘车用户终端对应的起点位置信息和终点位置信息。其中,由于是多人乘车路线的规划,所以基于乘车用户终端发送的乘车请求的乘车用户至少为两个,进而至少可获取两个乘车用户的起终点位置信息。
S120、根据各所述起点位置信息以及所述终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点,以及与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点,其中,所述权威站点数据库中存储有区域单元,与区域单元对应的权威站点以及与权威站点对应的关系属性值。
在本实施例中,所述权威站点数据库为基于权威站点建立的数据库。具体的,在所述权威站点数据库中,包含了若干条数据记录。相应的,每条数据记录中包含的内容为:区域单元,与该区域单元对应的若干个权威站点,以及与各权威站点对应的关系属性值。其中,所述区域单元可理解为将设定区域范围基于特定划分算法(可以是GeoHash算法)划分而成的单元区域,且每个区域单元可看作一个矩形区域,其表示形式一般为符串编码值;同时,每个区域单元对应存在若干个权威站点,所述权威站点基于权威站点的确定方法获得,所获得的权威站点具有易达易辨识的特性,每个权威站点都存在相应的经纬度信息;同时,权威站点之间还存在一定的关系,因此每个权威站点都具有相应的关系属性值。
在本实施例中,所述权威站点的确定方法具体可以包括:根据POI的权威度属性,对目标区域内包括的多个POI进行排序;其中,所述权威度属性包括:人群隶属度属性、位置属性以及辨识度属性中的至少一项;根据排序结果,获取设定数量的POI作为与所述目标区域对应的权威站点。
进一步的,所述与权威站点对应的关系属性可以包括:权威站点与其他各权威站点之间的导航距离、最长距离、最短距离、以及平均通行时间中的至少一项。
在本实施例中,所述权威站点的关系属性具体包括:该权威站点与其他各权威站点之间的导航距离、最长距离、最短距离、以及平均通行时间的至少一项。通过计算就可求得所述权威站点的关系属性值,所求得的关系属性值也对应存储在权威站点数据库中。
综上所述,根据所获取的开车用户和乘车用户的起点位置信息和终点位置信息,通过对已建立的权威站点数据库的查询,最终可以为每个乘车用户确定至少一个候选乘车点;同时,还能确定出开车用户所对应的起始站点和目的地站点。需要说明的是,本发明所提的候选乘车点,起始站点和目的地站点均为易达易辨识的权威站点。由于权威站点数据库中的权威站点具有关系属性值,所以所获得的候选乘车点,起始站点和目的地站点均相应地具有关系属性值。
S130、根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点、与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点以及,站点的关系属性值,确定用于接乘所述至少两个乘车用户的理想接乘路线以及与各所述乘车用户分别对应的理想乘车站点。
具体的,在本实施例中,当通过查询权威站点数据库获取到各所述乘车用户对应的至少一个候选乘车站点,同时获取到所述开车用户对应的起始站点和目的地站点后,根据所获取的乘车用户的至少一个候选乘车站点以及开车用户的起始站点和目的站点,再基于上述站点的关系属性值,就能确定用于接乘上述乘车用户的理想接乘路线,同时还能确定每个乘车用户的理想乘车站点。
在本实施例中,所述理想接乘路线具体可理解为基于设定路线选取规则(可以由开车用户自行设定)所选定的符合开车用户需求的接乘路线;相应的,所述理想接乘路线中包括的乘车站点就是各乘车用户对应的理想乘车站点。
S140、将所述理想接乘路线发送至所述开车用户,并将各所述理想乘车站点分别发送至对应的所述乘车用户。
在本实施例中,当基于S130确定了开车用户所需的理想接乘路线和各乘车用户对应的理想乘车站点后,还需要将上述信息分别对应发送给开车用户和各乘车用户。也可以理解为,将上述信息分别对应发送至开车用户终端和各乘车用户终端。
本实施例的技术方案,基于所获取开车用户和乘车用户的起始点以及终点的地理位置信息,并充分利用已建立的权威站点数据库实现了面向多人乘车时最优接乘路线以及以及最佳乘车站点的智能推荐。利用该方法,解决了乘车沟通成本高,接乘路线不明确的问题,满足了用户的实际乘车需求,达到了降低时间成本和提高接乘效率的效果。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种面向多人乘车的路线规划方法的流程图,本实施例在上述实施例的基础上进行优化,在本实施例中,根据各所述起点位置信息以及所述终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点,优选包括了:依次获取一个目标乘车用户的起点位置信息,确定所述目标乘车用户所在的目标区域单元;查询权威站点数据库,获取与所述目标区域单元以及第一数量的邻居区域单元对应的权威站点,构成与所述目标乘车用户对应的第一站点集;根据设定的站点筛选规则,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
同时,根据各所述起终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点,也优选包括了:根据所述开车用户的起终点位置信息,查询权威站点数据库,获取与所述开车用户的起点位置最近的权威站点作为所述起始站点,获取与所述开车用户的终点位置最近的权威站点作为所述目的地站点。
如图2所示,本发明实施例二提供的一种面向多人乘车的路线规划方法,具体包括:
S210、根据接收到的接乘路线规划请求,获取与开车用户以及至少两个乘车用户分别对应的起点位置信息和终点位置信息。
在本实施例中,当经过S210获取到至少两个乘车用户的起终点位置信息后,对所有的乘车用户依次执行S220~S240的操作;同时,S250还给出了对开车用户起始站点及目的地站点进行确定的具体操作。具体的,首先将任一个乘车用户看作一个目标乘车用户;然后对每个目标乘车用户执行S220~S240的操作;以及对开车用户执行S250的操作。
S220、依次获取一个目标乘车用户的起点位置信息,确定所述目标乘车用户所在的目标区域单元。
在本实施例中,当确定所述目标乘车用户的起点位置信息后,基于起点位置信息通过GeoHash算法可确定所述目标乘车用户所在的区域单元。其中,所述GeoHash算法可将一个位置点(相当于本实施例的任一起点位置或终点位置)的经纬度信息(相当于本实施例的起点位置信息或终点位置信息)转化为字符串编码值,且可将所述位置点映射到所述字符串编码值所对应的区域单元中。
需要说明的是,在本实施例中,所确定出的目标乘车用户所在的区域单元也可称作目标乘车用户所在的目标区域单元。且此处的目标区域单元含义与已建立的权威站点数据库中的区域单元含义相同。因此,基于所确定的目标区域单元可以在权威站点数据库中索引查询上述目标乘车用户所需的权威站点。
S230、查询权威站点数据库,获取与所述目标区域单元以及第一数量的邻居区域单元对应的权威站点,构成与所述目标乘车用户对应的第一站点集。
在本实施例中,当获取到目标乘车用户所对应的目标区域单元后,就可对已建立的权威站点数据库进行检索查询。相应的,通过检索查询权威站点数据库获取相应第一站点集的过程可表述为:
首先,设定目标区域单元所需邻居区域单元的数量,记所述邻居区域单元的数量为第一数量;然后,在权威站点数据库中获取所述目标区域单元所对应的权威站点,同时还获取第一数量的邻居区域单元对应的权威站点;最后,将所述目标区域单元对应的权威站点,以及第一数量的邻居区域单元对应的权威站点组合在一起构成所述目标乘车用户的第一站点集。
相应的,在获取第一数量邻居区域单元所对应的权威站点前,首先需要确定所述目标区域单元对应的所有邻居区域单元。图3a为本发明实施例二提供的基于区域单元确定其邻居区域单元的示例图,如图3a所示,所述目标区域单元可看作一矩形区域,其邻居区域单元可看作以目标区域单元为中心,分别向东、西、南、北、东南、东北、西南以及西北八个方位辐射扩散形成的紧邻目标区域单元的新的矩形区域。由上述实施例可知每个矩形区域都对应存在一个字符串编码值,且所述字符串编码值可以表示相应的区域单元,因此,在基于图3a所给的方式确定出紧邻目标区域单元的矩形区域及其对应字符串编码值后,可在权威站点数据库中基于上述各字符串编码值定位出相应各邻居区域单元的位置,并获取第一数量邻居区域单元所对应的权威站点信息。
需要说明的是,本发明所提的第一数量可基于实际情况设定,一般情况下第一数量的最大值为8。
S240、根据设定的站点筛选规则,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
进一步的,根据设定的站点筛选规则,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点具体包括:
根据所述目标乘车用户的起点位置信息以及终点位置信息,确定所述目标乘车用户的乘车方向;如果预存与所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,则根据所述目标乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及所述乘车方向,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点;如果未存储与所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,则在所述目标乘车用户所在位置为中心的设定搜索区域内,查找邻居乘车用户的邻居乘客日志信息;如果查找成功,则根据所述邻居乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及设定的邻近节点算法,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点;如果查找失败,则根据所述目标乘车用户的起点位置信息与所述第一站点集中各权威站点之间的相对距离,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
相应的,图3b为本发明实施例二提供的一种获取目标乘车用户候选乘车站点的操作流程图,如图3b所示,获取目标乘车用户候选乘车站点的操作过程具体包括:
S2401、根据所述目标乘车用户的起点位置信息以及终点位置信息,确定所述目标乘车用户的乘车方向。
在本实施例中,基于目标乘车用户的起点位置信息以及终点位置信息,就能确定该目标乘车用户的乘车方向。
S2402、判定是否预存有与所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,若是,则执行S2403;若否,则执行S2404。
一般地,每个乘车用户都对应存在一个用户标识,且如果乘车用户之前使用过乘车用户终端进行乘车应用,则会在相应乘车用户终端中保留所述乘车用户的乘客日志信息。相应的,可以在满足设定上传条件时,指示乘车用户终端上传本地存储的乘车日志信息,并获取所述乘车用户终端的乘车日志信息。其中,所述设定的上传条件可以包括:设定时限条件(例如,1周、10天或者1个月等),或者设定联网条件(例如,Wi-Fi联网状态)等。其中,所述乘车日志信息具体可包括用户标识,历史乘车地点以及历史乘车方向等。
在本实施例中,当确定出目标乘车用户的乘车方向后,可基于S4202判定是否预存有与所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,如果存在目标乘客日志信息,则执行S2403;否则,执行S2404。
S2403、根据所述目标乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及所述乘车方向,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
在本实施例中,当预存有所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息时,根据所述目标乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及所述乘车方向,确定所述目标乘车用户的候选乘车站点。相应的,所述候选乘车站点主要从第一站点集中获取,获取的数量为设定的第二数量,且所述第二数量的设定一般根据实际情况而定,但不会操作第一站点集中站点的总数。
S2404、在所述目标乘车用户所在位置为中心的设定搜索区域内,查找邻居乘车用户的邻居乘客日志信息。
在本实施例中,如果没有存储所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,则需要在设定搜索区域内搜索邻居乘车用户的邻居乘客日志信息。相应的,所述设定搜索区域一般优选为以所述目标乘车用户所在位置为中心的设定半径范围内的区域。
S2405、判定邻居乘客日志信息的查找是否成功,若是,则执行S2406;若否,则执行S2407。
在本实施例中,当不满足S2403的判定条件,且进行S2405的操作后,还需要判定在设定搜索区域内查找是否能够成功查找到邻居乘客日志信息,如果可以成功查找到邻居乘客日志信息,则执行S2406;否则,执行S2407。
S2406、根据所述邻居乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及设定的邻近节点算法,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
在本实施例中,如果成功查找到邻居乘客日志信息,则可根据所查找的邻居乘客日志信息中的历史乘车地点以及设定的邻近节点算法,获取所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。相应的,所述候选乘车站点主要从第一站点集中获取,获取的数量为设定的第二数量,且所述第二数量的设定一般根据实际情况而定,但不会操作第一站点集中站点的总数。
S2407、根据所述目标乘车用户的起点位置信息与所述第一站点集中各权威站点之间的相对距离,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
在本实施例中,当不满足S2405的判定条件时,需要执行S2407的操作,具体的,需要根据所述目标乘车用户的起点位置信息与所述第一站点集中各权威站点之间的相对距离,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
S250、根据所述开车用户的起终点位置信息,查询权威站点数据库,获取与所述开车用户的起点位置最近的权威站点作为所述起始站点,同时获取与所述开车用户的终点位置最近的权威站点作为所述目的地站点。
在本实施例中,当基于S240获取所述目标乘车用户对应的候选乘车站点后,还需要确定所述开车用户的起始站点和目的地站点。具体的,可以根据所述开车用户的起点位置信息,通过查询已建立的权威站点数据库,获取与起点位置最近的权威站点,并将所述权威站点作为所述起始站点;同理,可以根据所述开车用户的终点位置信息,通过查询已建立的权威站点数据库,获取与终点位置最近的权威站点,并将所述权威站点作为所述目的地站点。
S260、根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点、与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点以及,站点的关系属性值,确定用于接乘所述至少两个乘车用户的理想接乘路线以及与各所述乘车用户分别对应的理想乘车站点。
S270、将所述理想接乘路线发送至所述开车用户,并将各所述理想乘车站点分别发送至对应的所述乘车用户。
在本实施例中,S260和S270的具体操作过程可参考实施例一中的表述,这里不再详述。
本实施例的技术方案,进一步优化了面向多人乘车的路线规划过程,本实施例进一步具体化了确定乘车用户对应的至少一个候选乘车站点的过程,同时,还将确定开车用户对应的起始站点和目的站点的过程也进一步具体化。利用该方法,能够确定出更精确的面向多人乘车的最佳接乘路线,以及乘客的最佳乘车站点,从而解决乘车沟通成本高,接乘路线不明确的问题,满足用户的实际乘车需求,进而达到降低时间成本和提高接乘效率的效果。
实施例三
图4a为本发明实施例三提供的一种面向多人乘车的路线规划方法的流程图,本实施例在上述实施例的基础上进行优化,在本实施例中,根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点、与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点以及,站点的关系属性值,确定用于接乘所述至少两个乘车用户的理想接乘路线以及与各所述乘车用户分别对应的理想乘车站点,优选包括了:根据所述至少两个乘车用户以及所述开车用户的起点位置信息,确定至少一种乘客接乘顺序;依次获取一种目标乘客接乘顺序;根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点以及,与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点构造与所述目标乘客接乘顺序对应的站点关系模型集,其中,一个站点关系模型中包括:起始站点、与各所述乘客用户分别对应的一个候选乘车站点以及目的地站点;根据设定的规划算法以及各站点关系模型中任意相连站点之间的所述关系属性值,确定与所述目标乘客接乘顺序对应的目标接乘路线,以及与所述目标接乘路线对应的各所述乘车用户的目标乘车站点;根据设定路线选取规则,获取与各所述乘客接乘顺序对应的各接乘路线中的理想接乘路线,以及与所述理想接乘路线对应的各所述乘车用户的理想乘车站点。
如图4a所示,本发明实施例提供的一种面向多人乘车的路线规划方法,具体包括:
S310、根据接收到的接乘路线规划请求,获取与开车用户以及至少两个乘车用户分别对应的起点位置信息和终点位置信息。
S320、根据各所述起点位置信息以及所述终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点,以及与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点。
其中,所述权威站点数据库中存储有区域单元,与区域单元对应的权威站点以及与权威站点对应的关系属性值。在本实施例中,S310和S320的具体操作过程可参考实施例二中的表述,这里不再详述。
在本实施例中,由于是面向多人乘车路线的规划,所以对于多个乘客就存在多个不同的接乘顺序,而基于不同的接乘顺序就会出现相应的接乘路线,所以确定理想接乘路线和理想乘车站点的操作过程可以具体优化成S330~S360的操作。
S330、根据所述至少两个乘车用户以及所述开车用户的起点位置信息,确定至少一种乘客接乘顺序。
在本实施例中,首先基于S330确定至少一种乘客接乘路线。
进一步的,所述根据所述至少两个乘车用户的起点位置信息,确定至少一种乘客接乘顺序具体包括:
根据乘车用户的数目n,遍历生成A(n,n)种备选接乘顺序,其中,所述A()代表求排列运算;根据各所述乘车用户的起点位置信息与所述开车用户的起点位置信息,确定所述开车用户与各所述乘车用户之间的相对距离;根据各所述相对距离,滤除所述备选接乘顺序中的不合理接乘顺序后,生成至少一种所述乘客接乘顺序。
在本实施例中,上述乘客接乘路线的确定操作,可具体理解为:
如果存在n个乘车用户进行多人乘车,存在的备选接乘顺序就有A(n,n)个,这里的A()为求排列运算,由于各乘车用户的起点所在地不同,为了节省接乘时间,可以采用设定的滤除方法滤除掉备选接乘顺序中不合理的接乘顺序,然后将剩余的接乘顺序作为乘客接乘顺序。
相应的,所采用的滤除方法可以为:根据所获取的各乘车用户以及开车用户的起点位置信息,确定各乘车用户到所述开车用户的相对距离,由此将乘车用户基于相对距离值由小到大排序形成基准顺序,进而滤除掉备选接乘顺序中没有按所述基准顺序排列的不合理的接乘顺序。需要说明的是,基于相对距离所得的基准顺序仅为一种参考顺序,可以改变少许乘车用户的排序顺序,并不只有该基准顺序对应的一种接乘顺序,最终会确定出至少一种乘客接乘顺序。
S340、依次获取一种目标乘客接乘顺序;根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点以及,与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点构造与所述目标乘客接乘顺序对应的站点关系模型集。
在本实施例中,当确定出至少一种乘客接乘顺序后,依次获取其中一种乘客接乘顺序并称作目标乘客接乘顺序,S340和S350给出了对任一种目标乘客接乘顺序进行目标接乘路线确定的具体操作,因此,需要循环执行S340和S350的操作,直至每种乘客接乘顺序都确定出相应的接乘路线。
具体的,在任一种目标乘客接乘顺序下,根据所获取的各乘车用户对应的至少一个候选乘车站点,以及所获取的开车用户对应的起始站点和目的地站点,可以构成与该目标乘客接乘顺序对应的站点关系模型集。其中,一个站点关系模型中包括:起始站点、与各所述乘客用户分别对应的一个候选乘车站点以及目的地站点。
S350、根据设定的规划算法以及各站点关系模型中任意相连站点之间的所述关系属性值,确定与所述目标乘客接乘顺序对应的目标接乘路线,以及与所述目标接乘路线对应的各所述乘车用户的目标乘车站点。
在本实施例中,一种目标乘客接乘顺序对应一个站点关系模型集,基于一个站点关系模型就能确定出一条候选接乘路线,由于站点关系模型集包含至少一个站点关系模型,所以一种目标乘客接乘顺序可以确定出至少一条候选接乘路线。
在本实施例中,基于S350中设定的规划算法,以及各站点关系模型中任意相连站点之间的所述关系属性值,就能在上述目标乘客接乘顺序对应的至少一条候选接乘路线中确定出符合条件的一条目标接乘路线,而该条目标接乘路线中对应的乘车站点,就可看作各乘车用户对应的目标乘车站点。
进一步的,所述设定的规划算法具体包括维特比算法。
具体的,所述维特比算法也称Viterbi算法,是一种动态规划算法,可以基于给定的条件,动态规划出一条最优序列。图4b为本发明实施例三提供的一种站点关系模型下基于维特比算法的目标接乘路线示例图,由图4b可以看出,基于维特比算法动态规划后,最终确定出一条目标接乘路线(由标号为12345的的节点组成的接乘序列)。
综上所述,假设基于S330确定出m种乘客接乘顺序,则基于上述操作,当循环执行完S340和S350的操作后,可以为每种乘客接乘顺序确定一条接乘路线,最终获得m条接乘路线。
S360、根据设定路线选取规则,获取与各所述乘客接乘顺序对应的各接乘路线中的理想接乘路线,以及与所述理想接乘路线对应的各所述乘车用户的理想乘车站点。
在本实施例中,当为每种乘客接乘顺序确定出相应的接乘路线后,需要在所有接乘路线中选取一条接乘路线作为理想接乘路线,相应的,所选取的理想接乘路线中对应包括各乘车用户的理想乘车站点。具体的,主要依据设定路线选取规则从多条接乘路线中选取一条作为理想接乘路线,
进一步的,所述设定路线选取规则具体包括:最短距离规则,或者最短通行时间规则。
在本实施例中,当设定路线选取规则为最短距离规则时,则在多条接乘路线中选取整个接乘距离最短的接乘路线作为理想接乘路线;同样,当设定路线选取规则为最短通行时间规则时,则在多条接乘路线中选取整个接乘时间最短的接乘路线作为理想接乘路线。需要说明的是,本实施例中的接乘路线,其距离最短并不代表所用时间最短。
S370、将所述理想接乘路线发送至所述开车用户,并将各所述理想乘车站点分别发送至对应的所述乘车用户。
本实施例的技术方案,进一步优化面向多人乘车的路线规划过程,本实施例进一步具体化了确定接乘至少两个乘车用户的理想接乘路线及其相应理想乘车站点的过程,该确定过程先基于目标乘客接乘顺序确定出若干条目标接乘路线,然后再基于设定路线选取规则,在若干条目标接乘路线中获取所需要的一条理想接乘路线,同时获取各乘车用户相应的理想乘车站点。利用该方法,能够确定出更精确的面向多人乘车的最佳接乘路线,以及多名乘客的最佳乘车站点,从而解决乘车沟通成本高,时间占用多,接乘路线不明确的问题,满足用户的实际乘车需求,进而达到降低时间和沟通成本以及提高接乘效率的效果。
进一步的,本实施例三还给出了一种面向多人乘车路线规划方法的优选实施例,通过该优选实施例,可以更清楚地了解面向多人乘车路线的规划过程,图4c为本发明实施例三提供的面向多人乘车路线规划方法的示例架构图。
如图4c所示,所述示例架构图具体包括:
S301、接收车主和乘客确定搭乘关系后发送的接乘路线规划请求,确定车主和所有顺路乘客的起终点位置信息。
针对每个乘客,按照S302~S304的操作给出前N个权威站点作为候选乘车站点:
S302、将目标乘客的起始坐标点通过GeoHash映射到区域单元。
S303、查询权威站点数据库,获取该区域单元及其周边8个邻居区域单元中所有的权威站点。
S304、基于目标乘客起始位置到各权威站点的步行距离,并基于KNN算法得出前topN个权威站点作为候选乘车站点。
针对车主,按照S305的操作给出起始站点和目的地站点:
S305、查询权威站点数据库,获取与车主的起点位置最近的权威站点作为起始站点,同时获取与车主的终点位置最近的权威站点作为目的地站点。
针对多人乘车路线的规划以及乘客乘车站点的推荐,按照S306和S307的操作可以构建站点关系模型集,并获取各站点关系模型中对应的目标接乘路线:
S306、基于各乘客相应的至少一个候选乘车站点、车主的起始站点和目的站点,构建站点关系模型集。
S307、依次获取一个站点关系模型,利用Viterbi算法及其该站点关系模型中任意相连站点之间的关系属性值,确定该站点关系模型对应的目标接乘路线,并重复执行该操作,直至为所有站点关系模型都确定目标接乘路线。
按照309的操作获取理想接乘路线和乘客的理想乘车站点:
S308、根据所获取的所有目标接乘路线中,基于设定路线选取规则,获取一条理想接乘路线,并获取该理想接乘路线中对应的各乘客的理想乘车站点。
S309、将理想接乘路线及其理想乘车站点分别发送给车主和相应的乘客。
本实施例所提的优选实施例,更加通熟易懂的描述了面向多人乘车的路线规划过程。
实施例四
图5为本发明实施例四提供的一种面向多人乘车的路线规划装置的结构图。本实施例可适用于对多人乘车路线进行规划的情况,该装置可通过硬件和/或软件的方式实现,并一般集成于存储权威站点数据库的服务器中,与提供车辆搭乘服务的客户端(典型的,各种乘车软件)配合使用。
如图5所示,本实施例提供的一种面向多人乘车的路线规划装置,具体包括:信息获取模块41、站点确定模块42、路线确定模块43和路线推送模块44。其中,
信息获取模块41,用于根据接收到的接乘路线规划请求,获取与开车用户以及至少两个乘车用户分别对应的起点位置信息和终点位置信息。
站点确定模块42,用于根据各所述起点位置信息以及所述终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点,以及与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点,其中,所述权威站点数据库中存储有区域单元,与区域单元对应的权威站点以及与权威站点对应的关系属性值。
路线确定模块43,用于根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点、与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点以及,站点的关系属性值,确定用来接乘所述至少两个乘车用户的理想接乘路线以及与各所述乘车用户分别对应的理想乘车站点。
路线推送模块44,用于将所述理想接乘路线发送至所述开车用户,并将各所述理想乘车站点分别发送至对应的所述乘车用户。
本实施例的技术方案,基于信息获取模块获取了开车用户和乘车用户的起始点以及终点的地理位置信息,并通过站点确定模块、路线确定模块以及路线推送模块,充分利用已建立的权威站点数据库实现了面向多人乘车时最优接乘路线以及以及最佳乘车站点的智能推荐。利用该规划装置,解决了乘车沟通成本高,接乘路线不明确的问题,满足了用户的实际乘车需求,达到了降低时间成本和提高接乘效率的效果。
进一步的,与权威站点对应的关系属性可以包括:权威站点与其他各权威站点之间的导航距离、最长距离、最短距离、以及平均通行时间中的至少一项。
在本实施例中,利用面向多人乘车的路线规划装置,首先通过信息获取模块41获取与开车用户以及至少两个乘车用户分别对应的起点位置和终点位置信息;然后,通过站点确定模块42确定与乘车用户对应的至少一个候选乘车站点以及与开车用户对应的起始站点和目的地站点;之后通过路线确定模块43确定用来接乘至少两个乘车用户的理想接乘路线以及与各乘车用户分别对应的理想乘车站点;最终通过路线推送模块44将所述理想接乘路线发送至所述开车用户,并将各所述理想乘车站点分别发送至对应的所述乘车用户。
实施例五
图6为本发明实施例五提供的一种面向多人乘车的路线规划装置的结构图。本实施例在上述实施例五的基础上进一步的优化,在本实施例中,如图6所示,所述站点确定模块52,优选包括了:目标区域确定单元521、中间站点确定单元522、候选站点获取单元523和开车用户站点获取单元524。其中,
目标区域确定单元521,用于依次获取一个目标乘车用户的起点位置信息,确定所述目标乘车用户所在的目标区域单元。
中间站点确定单元522,用于查询权威站点数据库,获取与所述目标区域单元以及第一数量的邻居区域单元对应的权威站点,构成与所述目标乘车用户对应的第一站点集。
候选站点获取单元523,用于根据设定的站点筛选规则,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
开车用户站点获取单元524,用于根据所述开车用户的起终点位置信息,查询权威站点数据库,获取与所述开车用户的起点位置最近的权威站点作为所述起始站点,获取与所述开车用户的终点位置最近的权威站点作为所述目的地站点。
同时,所述路线确定模块53,也优选包括了:接乘顺序确定单元531、站点模型构造单元532、目标路线确定单元533和理想路线获取单元534。其中,
接乘顺序确定单元531,用于根据所述至少两个乘车用户以及所述开车用户的起点位置信息,确定至少一种乘客接乘顺序。
站点模型构造单元532,用于依次获取一种目标乘客接乘顺序;根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点以及,与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点构造与所述目标乘客接乘顺序对应的站点关系模型集,其中,一个站点关系模型中包括:起始站点、与各所述乘客用户分别对应的一个候选乘车站点以及目的地站点。
目标路线确定单元533,用于根据设定的规划算法以及各站点关系模型中任意相连站点之间的所述关系属性值,确定与所述目标乘客接乘顺序对应的目标接乘路线,以及与所述目标接乘路线对应的各所述乘车用户的目标乘车站点。
理想路线获取单元534,用于根据设定路线选取规则,获取与各所述乘客接乘顺序对应的各接乘路线中的理想接乘路线,以及与所述理想接乘路线对应的各所述乘车用户的理想乘车站点。
在上述实施例的基础上,所述设定的规划算法具体包括维特比算法;所述设定路线选取规则具体包括:最短距离规则,或者最短通行时间规则。
本实施例的技术方案,进一步优化了站点确定模块和路线确定模块,由此使站点确定模块中确定乘车用户对应的至少一个候选乘车站点的过程以及确定开车用户对应的起始站点和目的站点的过程进行了具体化;同时还使路线确定模块中确定接乘至少两个乘车用户的理想接乘路线及其相应理想乘车站点的过程进行了具体化。利用该规划装置,能够确定出更精确的面向多人乘车的最佳接乘路线,以及多名乘客的最佳乘车站点,从而解决乘车沟通成本高,时间占用多,接乘路线不明确的问题,满足用户的实际乘车需求,进而达到降低时间和沟通成本以及提高接乘效率的效果。
进一步的,所述候选站点获取单元523,具体可以用于:
根据所述目标乘车用户的起点位置信息以及终点位置信息,确定所述目标乘车用户的乘车方向;如果预存与所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,则根据所述目标乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及所述乘车方向,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
进一步的,所述候选站点获取单元523,具体还可以用于:
如果未存储与所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,则在所述目标乘车用户所在位置为中心的设定搜索区域内,查找邻居乘车用户的邻居乘客日志信息;如果查找成功,则根据所述邻居乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及设定的邻近节点算法,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点;如果查找失败,则根据所述目标乘车用户的起点位置信息与所述第一站点集中各权威站点之间的相对距离,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
进一步的,所述接乘顺序确定单元531,具体可以用于:
根据乘车用户的数目n,遍历生成A(n,n)种备选接乘顺序,其中,所述A()代表求排列运算;根据各所述乘车用户的起点位置信息与所述开车用户的起点位置信息,确定所述开车用户与各所述乘车用户之间的相对距离;根据各所述相对距离,滤除所述备选接乘顺序中的不合理接乘顺序后,生成至少一种所述乘客接乘顺序。
本发明实施例所提供的面向多人乘车的路线规划装置可用于执行本发明任意实施例提供的面向多人乘车的路线规划方法,具备相应的功能模块,实现相同的有益效果。
注意,上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解,本发明不限于这里所述的特定实施例,对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此,虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明,但是本发明不仅仅限于以上实施例,在不脱离本发明构思的情况下,还可以包括更多其他等效实施例,而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (17)
1.一种面向多人乘车的路线规划方法,其特征在于,包括:
根据接收到的接乘路线规划请求,获取与开车用户以及至少两个乘车用户分别对应的起点位置信息和终点位置信息;
根据各所述起点位置信息以及所述终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点,以及与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点,其中,所述权威站点数据库中存储有区域单元,与区域单元对应的权威站点以及与权威站点对应的关系属性值;
根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点、与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点以及,站点的关系属性值,确定用于接乘所述至少两个乘车用户的理想接乘路线以及与各所述乘车用户分别对应的理想乘车站点;
将所述理想接乘路线发送至所述开车用户,并将各所述理想乘车站点分别发送至对应的所述乘车用户。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,与权威站点对应的关系属性包括:权威站点与其他各权威站点之间的导航距离、最长距离、最短距离、以及平均通行时间中的至少一项。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据各所述起点位置信息以及所述终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点包括:
依次获取一个目标乘车用户的起点位置信息,确定所述目标乘车用户所在的目标区域单元;
查询权威站点数据库,获取与所述目标区域单元以及第一数量的邻居区域单元对应的权威站点,构成与所述目标乘车用户对应的第一站点集;
根据设定的站点筛选规则,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据设定的站点筛选规则,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点具体包括:
根据所述目标乘车用户的起点位置信息以及终点位置信息,确定所述目标乘车用户的乘车方向;
如果预存与所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,则根据所述目标乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及所述乘车方向,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,根据设定的站点筛选规则,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点具体还包括:
如果未存储与所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,则在所述目标乘车用户所在位置为中心的设定搜索区域内,查找邻居乘车用户的邻居乘客日志信息;
如果查找成功,则根据所述邻居乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及设定的邻近节点算法,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点;如果查找失败,则根据所述目标乘车用户的起点位置信息与所述第一站点集中各权威站点之间的相对距离,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据各所述起终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点包括:
根据所述开车用户的起终点位置信息,查询权威站点数据库,获取与所述开车用户的起点位置最近的权威站点作为所述起始站点,获取与所述开车用户的终点位置最近的权威站点作为所述目的地站点。
7.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点、与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点以及,站点的关系属性值,确定用于接乘所述至少两个乘车用户的理想接乘路线以及与各所述乘车用户分别对应的理想乘车站点包括:
根据所述至少两个乘车用户以及所述开车用户的起点位置信息,确定至少一种乘客接乘顺序;
依次获取一种目标乘客接乘顺序;根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点以及,与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点构造与所述目标乘客接乘顺序对应的站点关系模型集,其中,一个站点关系模型中包括:起始站点、与各所述乘客用户分别对应的一个候选乘车站点以及目的地站点;
根据设定的规划算法以及各站点关系模型中任意相连站点之间的所述关系属性值,确定与所述目标乘客接乘顺序对应的目标接乘路线,以及与所述目标接乘路线对应的各所述乘车用户的目标乘车站点;
根据设定路线选取规则,获取与各所述乘客接乘顺序对应的各接乘路线中的理想接乘路线,以及与所述理想接乘路线对应的各所述乘车用户的理想乘车站点。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于:
所述设定的规划算法具体包括维特比算法;
所述设定路线选取规则具体包括:最短距离规则,或者最短通行时间规则。
9.根据权利要求7或8所述的方法,其特征在于,根据所述至少两个乘车用户的起点位置信息,确定至少一种乘客接乘顺序具体包括:
根据乘车用户的数目n,遍历生成A(n,n)种备选接乘顺序,其中,所述A()代表求排列运算;
根据各所述乘车用户的起点位置信息与所述开车用户的起点位置信息,确定所述开车用户与各所述乘车用户之间的相对距离;
根据各所述相对距离,滤除所述备选接乘顺序中的不合理接乘顺序后,生成至少一种所述乘客接乘顺序。
10.一种面向多人乘车的路线规划装置,其特征在于,包括:
信息获取模块,用于根据接收到的接乘路线规划请求,获取与开车用户以及至少两个乘车用户分别对应的起点位置信息和终点位置信息;
站点确定模块,用于根据各所述起点位置信息以及所述终点位置信息,查询权威站点数据库,确定与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点,以及与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点,其中,所述权威站点数据库中存储有区域单元,与区域单元对应的权威站点以及与权威站点对应的关系属性值;
路线确定模块,用于根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点、与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点以及,站点的关系属性值,确定用来接乘所述至少两个乘车用户的理想接乘路线以及与各所述乘车用户分别对应的理想乘车站点;
路线推送模块,用于将所述理想接乘路线发送至所述开车用户,并将各所述理想乘车站点分别发送至对应的所述乘车用户。
11.根据权利要求10所述的装置,其特征在于,与权威站点对应的关系属性包括:权威站点与其他各权威站点之间的导航距离、最长距离、最短距离、以及平均通行时间中的至少一项。
12.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述站点确定模块,包括:
目标区域确定单元,用于依次获取一个目标乘车用户的起点位置信息,确定所述目标乘车用户所在的目标区域单元;
中间站点确定单元,用于查询权威站点数据库,获取与所述目标区域单元以及第一数量的邻居区域单元对应的权威站点,构成与所述目标乘车用户对应的第一站点集;
候选站点获取单元,用于根据设定的站点筛选规则,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点;
开车用户站点获取单元,用于根据所述开车用户的起终点位置信息,查询权威站点数据库,获取与所述开车用户的起点位置最近的权威站点作为所述起始站点,获取与所述开车用户的终点位置最近的权威站点作为所述目的地站点。
13.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述候选站点获取单元,具体用于:
根据所述目标乘车用户的起点位置信息以及终点位置信息,确定所述目标乘车用户的乘车方向;
如果预存与所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,则根据所述目标乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及所述乘车方向,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
14.根据权利要求12所述的装置,其特征在于,所述候选站点获取单元,具体还用于:
如果未存储与所述目标乘车用户的用户标识对应的目标乘客日志信息,则在所述目标乘车用户所在位置为中心的设定搜索区域内,查找邻居乘车用户的邻居乘客日志信息;
如果查找成功,则根据所述邻居乘客日志信息中包括的历史乘车地点以及设定的邻近节点算法,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点;如果查找失败,则根据所述目标乘车用户的起点位置信息与所述第一站点集中各权威站点之间的相对距离,获取所述第一站点集中第二数量的站点作为与所述目标乘车用户对应的候选乘车站点。
15.根据权利要求11所述的装置,其特征在于,所述路线确定模块,包括:
接乘顺序确定单元,用于根据所述至少两个乘车用户以及所述开车用户的起点位置信息,确定至少一种乘客接乘顺序;
站点模型构造单元,用于依次获取一种目标乘客接乘顺序;根据与各所述乘车用户分别对应的至少一个候选乘车站点以及,与所述开车用户对应的起始站点和目的地站点构造与所述目标乘客接乘顺序对应的站点关系模型集,其中,一个站点关系模型中包括:起始站点、与各所述乘客用户分别对应的一个候选乘车站点以及目的地站点;
目标路线确定单元,用于根据设定的规划算法以及各站点关系模型中任意相连站点之间的所述关系属性值,确定与所述目标乘客接乘顺序对应的目标接乘路线,以及与所述目标接乘路线对应的各所述乘车用户的目标乘车站点;
理想路线获取单元,用于根据设定路线选取规则,获取与各所述乘客接乘顺序对应的各接乘路线中的理想接乘路线,以及与所述理想接乘路线对应的各所述乘车用户的理想乘车站点。
16.根据权利要求15所述的装置,其特征在于:
所述设定的规划算法具体包括维特比算法;
所述设定路线选取规则具体包括:最短距离规则,或者最短通行时间规则。
17.根据权利要求15或16所述的装置,其特征在于,所述接乘顺序确定单元,具体用于:
根据乘车用户的数目n,遍历生成A(n,n)种备选接乘顺序,其中,所述A()代表求排列运算;
根据各所述乘车用户的起点位置信息与所述开车用户的起点位置信息,确定所述开车用户与各所述乘车用户之间的相对距离;
根据各所述相对距离,滤除所述备选接乘顺序中的不合理接乘顺序后,生成至少一种所述乘客接乘顺序。
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---|---|
CN (1) | CN105678412A (zh) |
Cited By (14)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN107679652A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-02-09 | 北京摩拜科技有限公司 | 共乘路线的规划方法、客户端、服务器及*** |
CN108509659A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-09-07 | 武汉轻工大学 | 乘车方案的推荐方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
CN108734950A (zh) * | 2017-04-18 | 2018-11-02 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 拼车方法及装置、网络约车方法及装置 |
WO2018227395A1 (en) * | 2017-06-13 | 2018-12-20 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for determining target stations |
WO2019056874A1 (zh) * | 2017-09-20 | 2019-03-28 | 北京摩拜科技有限公司 | 拼车路线的提供方法、客户端、服务器及拼车*** |
CN110222786A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-09-10 | 深圳大学 | 基于出行信息的动态拼车方法及*** |
CN110832562A (zh) * | 2017-12-04 | 2020-02-21 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于提供成本分担运输服务的***和方法 |
CN111033595A (zh) * | 2017-08-08 | 2020-04-17 | 日产自动车株式会社 | 共用车辆管理方法以及共用车辆管理装置 |
CN111695049A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-09-22 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于机器学习的目标位置信息处理方法及装置 |
CN112182302A (zh) * | 2020-09-23 | 2021-01-05 | 佳都新太科技股份有限公司 | 基于换乘管理的地铁乘车路线溯源方法及装置 |
CN113392809A (zh) * | 2019-02-21 | 2021-09-14 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种自动驾驶信息处理方法、装置及存储介质 |
US11468536B2 (en) | 2018-05-18 | 2022-10-11 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for recommending a personalized pick-up location |
US11514796B2 (en) | 2017-12-04 | 2022-11-29 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | System and method for determining and recommending vehicle pick-up location |
CN117191067A (zh) * | 2023-11-07 | 2023-12-08 | 杭州一喂智能科技有限公司 | 出行路线规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1969170A (zh) * | 2005-04-20 | 2007-05-23 | 株式会社日本耐美得 | 导航***、路径搜索服务器、路径搜索方法及程序 |
CN104931063A (zh) * | 2015-04-29 | 2015-09-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 路径规划方法 |
CN105070040A (zh) * | 2015-07-18 | 2015-11-18 | 成都生辉电子科技有限公司 | 一种易于车主筛选的拼车方法 |
-
2015
- 2015-12-31 CN CN201511032324.4A patent/CN105678412A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN1969170A (zh) * | 2005-04-20 | 2007-05-23 | 株式会社日本耐美得 | 导航***、路径搜索服务器、路径搜索方法及程序 |
CN104931063A (zh) * | 2015-04-29 | 2015-09-23 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 路径规划方法 |
CN105070040A (zh) * | 2015-07-18 | 2015-11-18 | 成都生辉电子科技有限公司 | 一种易于车主筛选的拼车方法 |
Cited By (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108734950A (zh) * | 2017-04-18 | 2018-11-02 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 拼车方法及装置、网络约车方法及装置 |
CN110741225B (zh) * | 2017-06-13 | 2024-01-02 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 确定目标站点的***和方法 |
WO2018227395A1 (en) * | 2017-06-13 | 2018-12-20 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for determining target stations |
CN110741225A (zh) * | 2017-06-13 | 2020-01-31 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 确定目标站点的***和方法 |
US11663532B2 (en) | 2017-08-08 | 2023-05-30 | Nissan Motor Co., Ltd. | Shared vehicle management method and shared vehicle management device |
CN111033595B (zh) * | 2017-08-08 | 2023-05-09 | 日产自动车株式会社 | 共用车辆管理方法以及共用车辆管理装置 |
CN111033595A (zh) * | 2017-08-08 | 2020-04-17 | 日产自动车株式会社 | 共用车辆管理方法以及共用车辆管理装置 |
CN107679652B (zh) * | 2017-09-20 | 2021-01-05 | 汉海信息技术(上海)有限公司 | 共乘路线的规划方法、客户端、服务器及*** |
WO2019056874A1 (zh) * | 2017-09-20 | 2019-03-28 | 北京摩拜科技有限公司 | 拼车路线的提供方法、客户端、服务器及拼车*** |
CN107679652A (zh) * | 2017-09-20 | 2018-02-09 | 北京摩拜科技有限公司 | 共乘路线的规划方法、客户端、服务器及*** |
US11514796B2 (en) | 2017-12-04 | 2022-11-29 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | System and method for determining and recommending vehicle pick-up location |
CN110832562A (zh) * | 2017-12-04 | 2020-02-21 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于提供成本分担运输服务的***和方法 |
CN110832562B (zh) * | 2017-12-04 | 2022-09-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于提供成本分担运输服务的***和方法 |
US11468536B2 (en) | 2018-05-18 | 2022-10-11 | Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. | Systems and methods for recommending a personalized pick-up location |
CN108509659A (zh) * | 2018-05-22 | 2018-09-07 | 武汉轻工大学 | 乘车方案的推荐方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
CN108509659B (zh) * | 2018-05-22 | 2020-10-23 | 武汉轻工大学 | 乘车方案的推荐方法、装置、终端设备及可读存储介质 |
CN113392809A (zh) * | 2019-02-21 | 2021-09-14 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种自动驾驶信息处理方法、装置及存储介质 |
CN113392809B (zh) * | 2019-02-21 | 2023-08-15 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种自动驾驶信息处理方法、装置及存储介质 |
CN110222786A (zh) * | 2019-06-14 | 2019-09-10 | 深圳大学 | 基于出行信息的动态拼车方法及*** |
CN110222786B (zh) * | 2019-06-14 | 2022-09-20 | 深圳大学 | 基于出行信息的动态拼车方法及*** |
CN111695049A (zh) * | 2020-05-15 | 2020-09-22 | 平安科技(深圳)有限公司 | 基于机器学习的目标位置信息处理方法及装置 |
CN112182302B (zh) * | 2020-09-23 | 2022-03-22 | 佳都科技集团股份有限公司 | 基于换乘管理的地铁乘车路线溯源方法及装置 |
CN112182302A (zh) * | 2020-09-23 | 2021-01-05 | 佳都新太科技股份有限公司 | 基于换乘管理的地铁乘车路线溯源方法及装置 |
CN117191067A (zh) * | 2023-11-07 | 2023-12-08 | 杭州一喂智能科技有限公司 | 出行路线规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
CN117191067B (zh) * | 2023-11-07 | 2024-02-06 | 杭州一喂智能科技有限公司 | 出行路线规划方法、装置、电子设备和计算机可读介质 |
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