CN113834489A - 导航路径的规划方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种导航路径的规划方法及装置，方法包括：获取导航用户触发的导航请求中包含的起始点位置信息；从预设的导航数据库中获取与起始点位置信息相匹配的第一导航数据，根据第一导航数据进行路径规划；若规划失败，从预设的辅助数据库中获取与起始点位置信息相匹配的第二导航数据；根据第一导航数据以及第二导航数据的结合进行路径规划；其中，预设的辅助数据库通过以下方式生成：获取各个导航用户的位置轨迹信息，判断获取的位置轨迹信息是否与导航数据库中已有的数据内容匹配；若否，将位置轨迹信息存储至预设的辅助数据库。在该方式中，导航用户的位置轨迹信息不用于更新导航数据库，从而避免了更新错误的现象。

Description

导航路径的规划方法及装置

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，具体涉及一种导航路径的规划方法及装置。

背景技术

随着互联网技术发展，智慧出行也应运而生，地图导航类的智能手机APP已经成为日常生活中的使用频率非常高的应用，现有的智能APP导航是通过图商采集的路网数据进行算路导航，基本覆盖了人民主要的生活区域范围，但由于地图数据量太大，数据更新难度较大，频率较低，且随着生活水平的提高，越来越多的人选择户外出行，探索一些新的地区，但是这些地区通常比较偏僻，并没有最新的路网数据，想直接导航去此类目的地，APP软件很可能难以规划出有效的路线。

有些地区由于地势或者一些特殊的原因，图商无法进行真实数据的测量，但是人类却可以进入这些地域探索，如一些特殊的山路或者一些景区景点，因此可以考虑采集用户的轨迹数据来辅助补充导航路线。例如，申请号为“201110442518.7”的中国专利申请文件中公开了一种收集用户轨迹更新导航路线的方法。该方法包括步骤：按照导航图幅，将采集到的用户轨迹划分成轨迹路段；在每个轨迹路段所属导航图幅中，确定轨迹路段关联的路段；根据每个轨迹路段和其关联的路段之间的拓扑关系，对每个轨迹路段所属导航图幅的导航数据进行更新。

但是，发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术中的上述方式至少存在如下缺陷：收集的用户轨迹数据可分为两类，一类是适用于导航的用户轨迹数据，而此类数据大多数情况下已经被图商采集完成，已收集了道路相关信息，确认为可以导航的路网数据；另一类是不适用于导航的用户轨迹数据，也不能用于导航数据的更新，如果直接更新了导航数据，很可能存在无效数据，尤其是户外旅行或者未知地域探索的轨迹数据。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的导航路径的规划方法及装置。

根据本发明的一个方面，提供了一种导航路径的规划方法，包括：

获取导航用户触发的导航请求中包含的起始点位置信息；

从预设的导航数据库中获取与所述起始点位置信息相匹配的第一导航数据，根据所述第一导航数据进行路径规划；

若规划失败，从预设的辅助数据库中获取与所述起始点位置信息相匹配的第二导航数据；

根据所述第一导航数据以及所述第二导航数据的结合进行路径规划；

其中，所述预设的辅助数据库通过以下方式生成：获取各个导航用户的位置轨迹信息，判断获取的位置轨迹信息是否与所述导航数据库中已有的数据内容匹配；若否，将所述位置轨迹信息存储至所述预设的辅助数据库。

根据本发明的又一个方面，提供了一种导航路径的规划装置，包括：

获取模块，适于获取导航用户触发的导航请求中包含的起始点位置信息；

路径规划模块，适于从预设的导航数据库中获取与所述起始点位置信息相匹配的第一导航数据，根据所述第一导航数据进行路径规划；

辅助导航模块，适于若规划失败，从预设的辅助数据库中获取与所述起始点位置信息相匹配的第二导航数据；根据所述第一导航数据以及所述第二导航数据的结合进行路径规划；

辅助数据库生成模块，适于获取各个导航用户的位置轨迹信息，判断获取的位置轨迹信息是否与所述导航数据库中已有的数据内容匹配；若否，将所述位置轨迹信息存储至所述预设的辅助数据库。

根据本发明的又一方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行上述导航路径的规划方法对应的操作。

根据本发明的再一方面，提供了一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如上述导航路径的规划方法对应的操作。

在本发明所提供的导航路径的规划方法及装置中，能够预先获取各个导航用户的位置轨迹信息，判断获取的位置轨迹信息是否与导航数据库中已有的数据内容匹配；若否，将位置轨迹信息存储至预设的辅助数据库。相应的，根据导航用户触发的导航请求中包含的起始点位置信息，从预设的导航数据库中获取与起始点位置信息相匹配的第一导航数据，并在根据第一导航数据规划失败时，从上述的辅助数据库中获取与起始点位置信息相匹配的第二导航数据，以便根据第一导航数据以及第二导航数据的结合进行路径规划。由此可见，在上述方式中，一方面，能够结合导航用户的位置轨迹信息进行导航，以提升导航结果的准确性和可达性；另一方面，导航用户的位置轨迹信息不用于更新导航数据库，从而避免了更新错误的现象。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。

附图说明

通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：

图1示出了根据本发明一个实施例的导航路径的规划方法的流程示意图；

图2示出了根据本发明另一个实施例的导航路径的规划方法的流程示意图；

图3示出了根据本发明又一个实施例的导航路径的规划装置的结构示意图；

图4示出了根据本发明的一种电子设备的结构示意图；

图5示出了贝叶斯网络的拓扑结构图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

图1示出了根据本发明一个实施例的导航路径的规划方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：

步骤S110：获取导航用户触发的导航请求中包含的起始点位置信息。

其中，导航用户能够主动触发导航请求，该导航请求中至少应包含导航的起点位置信息以及终点位置信息。起点位置信息以及终点位置信息合称为起始点位置信息。

步骤S120：从预设的导航数据库中获取与起始点位置信息相匹配的第一导航数据，根据第一导航数据进行路径规划。

具体地，导航数据库根据历史导航信息生成。相应的，从导航数据库中获取与起点位置信息以及终点位置信息分别匹配的第一导航数据，该第一导航数据中包含从起点位置到终点位置的路径信息。相应的，根据第一导航数据即可进行路径规划。其中，若根据第一导航数据仅能确定一条路径，则直接将该条路径确定为导航路径；若根据第一导航数据能够确定多条路径，则从多条路径中择优选择至少一条路径确定为导航路径。

步骤S130：若规划失败，从预设的辅助数据库中获取与起始点位置信息相匹配的第二导航数据。

具体地，当路径规划失败时，说明导航数据库中不存在与起点位置信息以及终点位置信息精准匹配的内容，此时，从预设的辅助数据库中获取与起始点位置信息相匹配的第二导航数据。

该预设的辅助数据库通过以下方式生成：获取各个导航用户的位置轨迹信息，判断获取的位置轨迹信息是否与导航数据库中已有的数据内容匹配；若否，将位置轨迹信息存储至预设的辅助数据库。由此可见，辅助数据库用于存储导航用户的位置轨迹信息，以针对现有的导航数据进行补充。

步骤S140：根据第一导航数据以及第二导航数据的结合进行路径规划。

具体地，在第一导航数据的基础上，结合第二导航数据进行路径规划，由于第二导航数据是根据导航用户的位置轨迹实现的补充数据，因此，借助第二导航数据能够更加准确地完成路径规划，以便于确定现有的导航数据库中未记录的路径。

由此可见，在上述方式中，一方面，能够结合导航用户的位置轨迹信息进行导航，以提升导航结果的准确性和可达性；另一方面，导航用户的位置轨迹信息不用于更新导航数据库，从而避免了更新错误的现象。

图2示出了根据本发明另一个实施例的导航路径的规划方法的流程示意图。在本实施例中，应用于网络约车场景，相应的，导航用户为车主用户。

如图2所示，该方法包括：

步骤S210：当接收到约车用户触发的约车订单时，将所述约车用户的第一历史出行数据以及各个候选车主用户的第二历史出行数据进行匹配。

具体地，在将约车用户的第一历史出行数据以及各个候选车主用户的第二历史出行数据进行匹配时，具体通过以下方式实现：

首先，获取约车用户的第一终端信令数据中包含的第一基站类数据，根据第一基站类数据生成与约车用户相对应的第一基站位置序列，通过隐马尔可夫模型预测与第一基站位置序列相对应的第一实际位置序列，根据第一实际位置序列得到第一历史出行数据。

然后，获取车主用户的第二终端信令数据中包含的第二基站类数据，根据第二基站类数据生成与车主用户相对应的第二基站位置序列，通过隐马尔可夫模型预测与第二基站位置序列相对应的第二实际位置序列，根据第二实际位置序列得到第二历史出行数据。

步骤S220：根据匹配结果从各个候选车主用户中筛选与约车订单相匹配的目标车主用户，将约车订单推送给目标车主用户。

步骤S230：接收目标车主用户作为导航用户时触发的导航请求中包含的起始点位置信息。

其中，导航用户能够主动触发导航请求，该导航请求中至少应包含导航的起点位置信息以及终点位置信息。起点位置信息以及终点位置信息合称为起始点位置信息。

步骤S240：从预设的导航数据库中获取与起始点位置信息相匹配的第一导航数据，根据第一导航数据进行路径规划。

具体地，导航数据库根据历史导航信息生成。相应的，从导航数据库中获取与起点位置信息以及终点位置信息分别匹配的第一导航数据，该第一导航数据中包含从起点位置到终点位置的路径信息。相应的，根据第一导航数据即可进行路径规划。其中，若根据第一导航数据仅能确定一条路径，则直接将该条路径确定为导航路径；若根据第一导航数据能够确定多条路径，则从多条路径中择优选择至少一条路径确定为导航路径。

步骤S250：若规划失败，从预设的辅助数据库中获取与起始点位置信息相匹配的第二导航数据。

具体地，当路径规划失败时，说明导航数据库中不存在与起点位置信息以及终点位置信息精准匹配的内容，此时，从预设的辅助数据库中获取与起始点位置信息相匹配的第二导航数据。

该预设的辅助数据库通过以下方式生成：获取各个导航用户的位置轨迹信息，判断获取的位置轨迹信息是否与导航数据库中已有的数据内容匹配；若否，将位置轨迹信息存储至预设的辅助数据库。由此可见，辅助数据库用于存储导航用户的位置轨迹信息，以针对现有的导航数据进行补充。

具体地，在获取各个导航用户的位置轨迹信息时，通过以下方式实现：当检测到导航用户导航失败或导航结束时，生成用于提示用户是否开启探路模式的提示消息；若接收到导航用户针对提示消息触发的确认响应消息，则开启探路模式，并在探路模式下获取各个导航用户的位置轨迹信息。

另外，为了丰富位置轨迹信息的内涵，在获取各个导航用户的位置轨迹信息时，通过以下方式实现：

首先，根据导航用户触发的特征点标记请求，识别位置轨迹信息中包含的特征点。然后，获取与特征点相对应的特征属性信息。最后，根据与特征点相对应的特征属性信息确定特征点所在的轨迹路段的路段属性信息，并且，将特征点及其对应的特征属性信息以及特征点所在的轨迹路段的路段属性信息存储至辅助数据库。

其中，特征点标记请求用于输入与特征点相对应的图像信息、文本信息和/或音频信息；相应的，在获取与特征点相对应的特征属性信息时，通过图像识别方式、文本识别方式、和/或音频语义识别方式，确定与特征点相对应的特征属性信息。相应的，特征点所在的轨迹路段的路段属性信息包括：位置属性信息、行驶速度属性信息、行驶方式属性信息、海拔信息、道路类型信息；其中，道路类型信息包括：山路类型、和/或水路类型。

步骤S260：根据第一导航数据以及第二导航数据的结合进行路径规划。

具体地，在第一导航数据的基础上，结合第二导航数据进行路径规划，由于第二导航数据是根据导航用户的位置轨迹实现的补充数据，因此，借助第二导航数据能够更加准确地完成路径规划，以便于确定现有的导航数据库中未记录的路径。

具体实施时，在根据第一导航数据以及第二导航数据的结合进行路径规划时，通过以下方式实现：根据第二导航数据中包含的特征点所在的轨迹路段的路段属性信息，判断是否切换行驶模式；若是，生成用于提示用户切换行驶模式的提示信息；其中，行驶模式包括：驾车模式、步行模式、骑行模式和/或乘船模式。

为了便于理解，下面以两个具体示例为例详细阐述本实施例的具体实现细节：

示例一、

该示例侧重于根据辅助数据库进行路径规划的环节，即侧重于上述的步骤S240至步骤S260。具体地，在该示例中，使用户通过APP主动上报轨迹路线，但并不更新导航数据，而是存放在一个数据库中(即辅助数据库)，用户进行导航算路时将用户上报的轨迹数据与现有可导航的道路数据结合通过路线规划算法匹配可到达或更接近终点的路线，并根据线路的不同的属性信息进行导航模式的切换。

下面对本示例作详细的阐述，具体流程步骤如下：

步骤一，在地图导航类APP应用中开发一个用户循迹探路功能，即在用户结束导航或导航失败的情况下，提示用户选择了进入循迹探路模式，即通过上文提到的提示消息引导用户开启探路模式。

步骤二，进入循迹探路模式后APP将记录用户的位置轨迹等相关信息。

步骤三，用户可以通过APP将记录的轨迹数据进行上报留存或者分享给更多人，将这些数据单独存在辅助数据库中，不用来更新已有导航数据库中的导航路网数据。

步骤四，用户也可以在APP记录轨迹数据的同时把某一些特殊点标记为里程点，用户可以在里程点增加文字标注或分享照片。其中，里程点即为上文提到的特征点。

步骤五，为丰富路线数据，***有一个开放的模块给景区或户外俱乐部等单位或组织提供录入特有的线路数据功能。

步骤六，后台***通过大数据技术统计分析后获取用户轨迹数据中位置、速度、海拔、起点、终点、方向、轨迹形状等属性(即与特征点相对应的特征属性信息)，并将相同的轨迹进行记录合并去重，同时给该轨迹路线设置一个权重w，相同的轨迹合并次数n越多，权重w越大，w＝n+1呈线性关系，再利用人工智能语义识别及图像识别等技术识别里程点的文字标注或分享照片的信息辅助分析道路类型、路况、人流分布等信息(即特征点所在的轨迹路段的路段属性信息)，基于已有山路图片数据集通过人工智能模型识别用户所在地点为山路，用以弥补导航数据库中可能缺少的相关图像数据。

步骤七，将上述处理后的数据辅助进行导航算路，在导航的路线规划中如果用户输入终点位置坐标可以通过导航数据库中的路网数据进行路线规划，则正常进行导航算路，否则按如下步骤八所述的方法匹配路线。

步骤八，如果无法最终达到目的位置，导航算路可能会出现失败的情况，此种情况下在终点附近一定圆形半径区域范围内搜索用户上报的轨迹路线或者某些单位组织录入的特定路线。

步骤九，同时也可能存在导航算路没有失败但也无法最终达到目的地的情况，此时导航路线通常会绑定在一个距离终点比较近的可导航位置点，这种情况下在终点附近一定圆形半径区域范围内搜索到上报的轨迹路线，应满足路线到导航终点的最短距离小于绑定的可导航位置点到导航终点的距离，计算出终点位置坐标距离用户上报路线最近距离的绑定点e；

步骤十，基于上述步骤八至步骤九两种情况生成的路线按最短路径排序取前3条路线，如果前三条的路线之间长度差在一定范围内(如50m之内)，按权重w由高到低重新排序，权重相同再随机排序，如果用户是通过最少时间的方式进行导航算路按最短时间排序取前3条路线，如果前三条的路线之间预计时间差在一定范围内(如2min之内)，按权重w由高到低重新排序，权重相同再随机排序，尽可能选择经过次数多，权重较高的路线，不足三条路线时取全部路线。

步骤十一，以这些路线的起点、终点、绑定点e以及路线与圆形半径区域的交点分别进行导航路线规划，可能会形成多条导航路线。

步骤十二，如果按上面的方式还是没有匹配到导航路线，在终点附近一定范围的圆形半径扩大一倍重新执行上面的步骤八-步骤十一，直到匹配到路线，实际应用时可根据实际计算速度循环两轮不成功后放弃。

步骤十三，在形成多条导航路线后，基于导航数据库中的导航路线和用户上报产生的轨迹路线再通过Dijkstra路线规划算法匹配可到达或更接近终点路线。

步骤十四，当用户基于正常路网数据导航结束后，进入基于用户上报的数据的路线，提示用户进入导航探路模式。

步骤十五，在导航探路模式下可以根据路线的形状及用户当前位置提示用户转向信息及用户偏离路线的情况，根据道路速度、类型等信息提示用户是否可以继续驾车行驶，或者转为骑行或步行，并根据路线属性相关数据实现驾车导航到步行导航及探路模式的平滑切换，引导用户到最终的目的地；至此，整个流程结束。

综上可知，在本示例中，能够将用户通过APP上报的轨迹与已有导航路线通过Dijkstra路线规划算法并结合本发明特有的匹配方法生成到达或更接近终点的路线。并且，在用户导航失败或者导航结束进入探路循迹模式后能够收集用户轨迹。另外，对用户轨迹特殊里程点用人工智能语义识别和图像识别技术辅助判断路线的属性、类型、人流分布等信息，通过判断路线的属性、类型等信息实现驾车导航到步行导航的平滑切换。

由此可见，本示例中的方式至少具有如下优势：

1、通过用户的轨迹路线与导航数据库的导航路线相结合后提供更全面完整的导航路线。同时避免一些不适合用于导航用户的轨迹数据(如山路、水路、街巷等)直接更新导航数据所产生的错误，进一步优化APP软件导航算路功能。

2、采用明确的方法收集用户的轨迹数据，通过对用户轨迹中的里程点用人工智能语义识别和图像识别的分析方法，辅助判断路线的属性、类型等信息。

3、通过判断路线的属性、类型等信息实现驾车导航到步行导航的平滑切换。

示例二、

该示例侧重于网络约车的环节，即侧重于上述的步骤S210至步骤S230。

随着互联网技术发展，智能出行也应运而生，互联网约车类的智能手机APP已经成为日常生活中的使用频率非常高的应用，用户可以通过此类APP进行及时出行约车，包括出租车、顺风车、快车等，也可以使用APP指定特定时间、特定地点进行约车，现有的约车软件在用户设置预约时间、地点后***平台会生成约车路线行程订单，然后***会在一定的时间范围内向车主推送乘客的预约订单，车主根据实际情况选择是否接单，现有的技术方案没有充分考虑结合用户历史路线数据及出行时间的数据，网约车预约成功率有待进一步提高和订单消息推送准确性也需要进一步提高。现有网约车预约推荐方法至少存在如下缺陷：1、缺少用户历史出行时间、历史出行轨迹的相关数据。2、没有充分基于用户历史出行时间、历史出行轨迹进行预约推荐。3、网约车预约成功率和准确性有待进一步提高。

为了解决上述问题，在本示例中，基于用户的历史位置轨迹数据来辅助进行路线规划的匹配推荐。相应的，本示例提供了一种基于历史导航数据和手机信令数据的网约车预约推荐方法，以实现上述的步骤S210至S230。首先通过用户历史导航路线、历史定位轨迹、历史手机信令数据及真实的地图路网数据分析用户的近似出行路线，以此来丰富用户历史出行路线的数据；其次如有用户通过约车软件输入起点、终点、时间预约网约车，***通过大数据分析并利用动态贝叶斯网络模型结合基于所有用户的历史导航数据及手机信令的模拟的路线数据进行路线的分析、预测、并进行路线匹配，充分基于用户历史出行时间、历史出行轨迹进行统计分析；最后为约车用户提供特定出行时间的更有效的约车路线，向路线匹配度较高的车主用户进行网约车预约推荐，进一步提高网约车预约成功率和准确性。下面对本示例作详细的阐述，主要包括以下步骤：

步骤一、获取用户出行历史数据。

本示例主要获取两类用户的历史出行数据：

第一类用户的历史出行数据为：对用户使用地图导航类APP、出行类APP生成的导航路线和轨迹路线进行上报存储，包含乘客和车主的出行数据，在数据中提取用户出行轨迹路线、出行时间及用户属性等信息；

第二类用户的历史出行数据为：获取用户最近一段时间内的手机信令数据，通过手机信令中的基站相关时空数据(即基站类数据)，根据常用的基站定位算法获取基站位置或者根据信令数据直接获取基站位置，按时间顺序形成基站位置序列，通过隐马尔科夫链模型预测出用户出行近似路段轨迹序列(即实际位置序列)：

模型中有两个序列，一个是明序列(A1、A2、A3……)，一个是隐序列(B1、B2、B3……)。明序列即基站位置序列，隐序列即实际位置序列。在模型之中，明序列(A1、A2、A3……)代表用户经过的基站序列，隐序列(B1、B2、B3……)是用户的实际位置序列。按如下过程进行处理：

假设用户行使在道路上，用户在以某一个速度匀速的行驶。把基站覆盖范围内已有的真实道路数据分解成一个一个的路段，用路段序列来代替用户的位置序列。采用已有的道路与基站匹配概率计算方法获取基站道路之间的匹配概率。将以上数据通过隐马尔可夫链模型再根据用户所经过的基站圆形范围覆盖情况相结合预测出用户最大可能轨迹路线。

步骤二、基于历史数据的路线匹配和预测。

首先，用户通过约车软件输入起点、终点、预约时间进行约车，***规划出起点到终点的路线，将乘客路线和上述过程获取的用户(乘客用户与车主用户)历史路线可参考如下规则进行路线匹配：

(1)计算车主和乘客起点距离；

(2)计算车主和乘客终点距离；

(3)计算车主路线信息；

(4)计算乘客起点对应车主路线的绑定距离，即乘客起点对应车主路线距离最近的点；

(5)计算乘客终点对应车主路线的绑定距离，即乘客终点对应车主路线距离最近的点；

(6)计算乘客起点到车主路线的路线比例；

(7)根据起点、终点距离以及乘客对应车主起点终点距离计算是否满足基础绑定信息：起点距离小于5km、终点距离小于1km、起点到路线距离小于5km、终点到路线距离小于5km；

(8)满足起点小于5km、终点小于1km，计算基础匹配度规则：

100-((起点距离+终点距离)/6000*10)

满足起点小于5km、终点到路线距离小于5km，计算基础匹配度规则：

100-(起点距离/5000*10)-(终点到路线距离/5000)*5-(路线比例/100*10)；

满足起点到路线小于5km、终点距离小于1km，计算基础匹配度规则：

100-(起点到路线距离/5000*5)-终点距离/1000*10-(路线比例/100*10)；

满足起点道路线小于5km、终点到路线距离小于5km，计算基础匹配规则：

100-(起点到路线距离/5000*5)-(终点到路线距离/5000)*5-(路线比例/100*10)；

如果以上规则不满足，则匹配度直接设定为10，认为匹配失败；

(9)计算乘客路线和车主路线的路线角度，计算乘客起点终点连接线和车主起点终点连接线是否交叉，以角度和是否交叉以及起点之间距离和终点之间距离计算一个角度的比例值，目的是提高起点终点角度方向相近路线的比例值和权重；

(10)计算乘客起点终点直线距离、车主起点终点直线距离，然后根据乘客距离和车主距离比例以及距离区间，通过“较小距离/较大距离”计算直线距离比例值，目的是提高距离相近路线的比例值的权重；

(11)根据当前匹配的车主是第几条路线，设定一条浮动系数，比如匹配的第一条路线则为1，第二条路线0.95等等；

(12)然后按照基础匹配度*车主路线浮动系数*距离比例值*角度比例值得出最后匹配结果，记为p。

然后，取上述匹配结果p>50的所有路线，认为路线匹配成功，并记录产生每条路线对应的历史时间，将乘客用户的预约时间记为T，时间以天为单位，取最近一定时间范围(如一个月)的路线数据集，根据动态贝叶斯模型进行时间序列上的匹配，模型的网络拓扑如图5所示。其中，C为同一个车主用户每天第一条路线的集合，M为一天内所有路线集合，O为匹配路线集合，t为按天的时间序列，对所有用户数据基于动态贝叶斯模型通过t时间序列的匹配预测乘客的预约时间T的匹配结果(T>t)，并找出车主用户匹配概率较高的路线和其他乘客用户匹配概率较高的路线。

如果在t时刻匹配到路线，则最终匹配度P＝(1-(n-t)*0.01)p，n为最近时间的历史数据，根据上述匹配度公式，匹配路线对应时间越近匹配度越高，将最终的匹配路线按最终匹配度进行排序。

步骤三、根据路线匹配度进约车推荐

首先，取上述按最终匹配度P进行排序的前100条路线，获取路线对应的用户，向车主用户推荐约车路线；

然后，如果在一定时间范围内(如一个小时内)没有车主用户确认订单，则在下一个时间段后再向匹配度排序在第100-200之间的车主用户推荐约车路线，依次类推；

最后，在向车主用户推荐约车路线时，如果其他乘客用户存在匹配度较高的路线，则向该用户发起网约车的拼车推荐信息。

综上可知，在该示例中，将APP上报的真实导航算路路线数据、用户定位轨迹数据与手机信令数据加上真实道路数据通过隐马尔可夫链模型预测出的路线数据相结合作为分析用户出行的历史数据的依据，提升了数据准确性；基于上述用户出行的历史数据，通过特有路线匹配算法和动态贝叶斯网络模型进行路线在空间和时间上的匹配；基于上述匹配度向车主用户进行约车推荐，向乘客用户进行拼车推荐。

由此可见，本示例中的方式至少存在如下优势：出行通过用户历史导航路线数据及历史手机信令数据的出行轨迹，可以丰富用户历史出行数据，尤其是用户在熟悉的线路上通常不会使用软件上报数据，本发明可以避免这样的缺点；通过大数据分析并利用特定匹配规则和匹配模型充分基于用户历史出行数据进行统计分析，路线匹配效果更好；通过本发明可进一步提高网约车预约成功率和准确性。

上述两个示例可以相互结合，共同用于实现实施例二中的各个步骤。

图3示出了根据本发明又一个实施例的导航路径的规划装置的结构示意图，如图3所示，该***包括：

获取模块31，适于获取导航用户触发的导航请求中包含的起始点位置信息；

路径规划模块32，适于从预设的导航数据库中获取与所述起始点位置信息相匹配的第一导航数据，根据所述第一导航数据进行路径规划；

辅助导航模块33，适于若规划失败，从预设的辅助数据库中获取与所述起始点位置信息相匹配的第二导航数据；根据所述第一导航数据以及所述第二导航数据的结合进行路径规划；

辅助数据库生成模块34，适于获取各个导航用户的位置轨迹信息，判断获取的位置轨迹信息是否与所述导航数据库中已有的数据内容匹配；若否，将所述位置轨迹信息存储至所述预设的辅助数据库。

可选地，所述辅助数据库生成模块具体适于：

当检测到导航用户导航失败或导航结束时，生成用于提示用户是否开启探路模式的提示消息；

若接收到导航用户针对所述提示消息触发的确认响应消息，则开启探路模式，并在所述探路模式下获取各个导航用户的位置轨迹信息。

可选地，所述辅助数据库生成模块具体适于：

根据所述导航用户触发的特征点标记请求，识别所述位置轨迹信息中包含的特征点；

获取与所述特征点相对应的特征属性信息；

根据所述与所述特征点相对应的特征属性信息确定所述特征点所在的轨迹路段的路段属性信息；

将所述特征点及其对应的特征属性信息以及所述特征点所在的轨迹路段的路段属性信息存储至所述辅助数据库。

可选地，所述特征点标记请求用于输入与所述特征点相对应的图像信息、文本信息和/或音频信息；

则所述辅助数据库生成模块具体适于：通过图像识别方式、文本识别方式、和/或音频语义识别方式，确定与所述特征点相对应的特征属性信息；

则所述特征点所在的轨迹路段的路段属性信息包括：位置属性信息、行驶速度属性信息、行驶方式属性信息、海拔信息、道路类型信息；其中，所述道路类型信息包括：山路类型、和/或水路类型。

可选地，所述辅助导航模块具体适于：

根据所述第二导航数据中包含的特征点所在的轨迹路段的路段属性信息，判断是否切换行驶模式；

若是，生成用于提示用户切换行驶模式的提示信息；其中，所述行驶模式包括：驾车模式、步行模式、骑行模式和/或乘船模式。

可选地，所述获取模块进一步适于：

当接收到约车用户触发的约车订单时，将所述约车用户的第一历史出行数据以及各个候选车主用户的第二历史出行数据进行匹配；

根据匹配结果从各个候选车主用户中筛选与所述约车订单相匹配的目标车主用户，将所述约车订单推送给所述目标车主用户；

接收所述目标车主用户作为导航用户时触发的导航请求中包含的起始点位置信息。

可选地，所述获取模块具体适于：

获取所述约车用户的第一终端信令数据中包含的第一基站类数据，根据所述第一基站类数据生成与所述约车用户相对应的第一基站位置序列，通过隐马尔可夫模型预测与所述第一基站位置序列相对应的第一实际位置序列，根据所述第一实际位置序列得到所述第一历史出行数据；

获取所述车主用户的第二终端信令数据中包含的第二基站类数据，根据所述第二基站类数据生成与所述车主用户相对应的第二基站位置序列，通过隐马尔可夫模型预测与所述第二基站位置序列相对应的第二实际位置序列，根据所述第二实际位置序列得到所述第二历史出行数据。

上述各个模块的具体结构和工作原理可参照方法实施例中相应步骤的描述，此处不再赘述。

本申请实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有至少一可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施例中的导航路径的规划方法。

图4示出了根据本发明实施例的一种电子设备的结构示意图，本发明具体实施例并不对电子设备的具体实现做限定。

如图4所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)402、通信接口(Communications Interface)404、存储器(memory)406、以及通信总线408。

其中：

处理器402、通信接口404、以及存储器406通过通信总线408完成相互间的通信。

通信接口404，用于与其它设备比如客户端或其它服务器等的网元通信。

处理器402，用于执行程序410，具体可以执行上述域名解析方法实施例中的相关步骤。

具体地，程序410可以包括程序代码，该程序代码包括计算机操作指令。

处理器402可能是中央处理器CPU，或者是特定集成电路ASIC(ApplicationSpecific Integrated Circuit)，或者是被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。电子设备包括的一个或多个处理器，可以是同一类型的处理器，如一个或多个CPU；也可以是不同类型的处理器，如一个或多个CPU以及一个或多个ASIC。

存储器406，用于存放程序410。存储器406可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

程序410具体可以用于使得处理器402执行上述方法实施例中的各项操作。

在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟***或者其它设备固有相关。各种通用***也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述，构造这类***所要求的结构是显而易见的。此外，本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白，可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容，并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如下面的权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域那些技术人员可以理解，可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件，以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在下面的权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的电子设备中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

Claims (10)

1.一种导航路径的规划方法，包括：

获取导航用户触发的导航请求中包含的起始点位置信息；

从预设的导航数据库中获取与所述起始点位置信息相匹配的第一导航数据，根据所述第一导航数据进行路径规划；

若规划失败，从预设的辅助数据库中获取与所述起始点位置信息相匹配的第二导航数据；

根据所述第一导航数据以及所述第二导航数据的结合进行路径规划；

其中，所述预设的辅助数据库通过以下方式生成：获取各个导航用户的位置轨迹信息，判断获取的位置轨迹信息是否与所述导航数据库中已有的数据内容匹配；若否，将所述位置轨迹信息存储至所述预设的辅助数据库。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取各个导航用户的位置轨迹信息包括：

当检测到导航用户导航失败或导航结束时，生成用于提示用户是否开启探路模式的提示消息；

若接收到导航用户针对所述提示消息触发的确认响应消息，则开启探路模式，并在所述探路模式下获取各个导航用户的位置轨迹信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取各个导航用户的位置轨迹信息包括：

根据所述导航用户触发的特征点标记请求，识别所述位置轨迹信息中包含的特征点；

获取与所述特征点相对应的特征属性信息；

根据所述与所述特征点相对应的特征属性信息确定所述特征点所在的轨迹路段的路段属性信息；

将所述特征点及其对应的特征属性信息以及所述特征点所在的轨迹路段的路段属性信息存储至所述辅助数据库。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述特征点标记请求用于输入与所述特征点相对应的图像信息、文本信息和/或音频信息；

则所述获取与所述特征点相对应的特征属性信息包括：通过图像识别方式、文本识别方式、和/或音频语义识别方式，确定与所述特征点相对应的特征属性信息；

则所述特征点所在的轨迹路段的路段属性信息包括：位置属性信息、行驶速度属性信息、行驶方式属性信息、海拔信息、道路类型信息；其中，所述道路类型信息包括：山路类型、和/或水路类型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述第一导航数据以及所述第二导航数据的结合进行路径规划包括：

根据所述第二导航数据中包含的特征点所在的轨迹路段的路段属性信息，判断是否切换行驶模式；

若是，生成用于提示用户切换行驶模式的提示信息；其中，所述行驶模式包括：驾车模式、步行模式、骑行模式和/或乘船模式。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述获取导航用户触发的导航请求中包含的起始点位置信息之前，进一步包括：

当接收到约车用户触发的约车订单时，将所述约车用户的第一历史出行数据以及各个候选车主用户的第二历史出行数据进行匹配；

根据匹配结果从各个候选车主用户中筛选与所述约车订单相匹配的目标车主用户，将所述约车订单推送给所述目标车主用户；

接收所述目标车主用户作为导航用户时触发的导航请求中包含的起始点位置信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述将所述约车用户的第一历史出行数据以及各个候选车主用户的第二历史出行数据进行匹配包括：

获取所述约车用户的第一终端信令数据中包含的第一基站类数据，根据所述第一基站类数据生成与所述约车用户相对应的第一基站位置序列，通过隐马尔可夫模型预测与所述第一基站位置序列相对应的第一实际位置序列，根据所述第一实际位置序列得到所述第一历史出行数据；

获取所述车主用户的第二终端信令数据中包含的第二基站类数据，根据所述第二基站类数据生成与所述车主用户相对应的第二基站位置序列，通过隐马尔可夫模型预测与所述第二基站位置序列相对应的第二实际位置序列，根据所述第二实际位置序列得到所述第二历史出行数据。

8.一种导航路径的规划装置，包括：

获取模块，适于获取导航用户触发的导航请求中包含的起始点位置信息；

路径规划模块，适于从预设的导航数据库中获取与所述起始点位置信息相匹配的第一导航数据，根据所述第一导航数据进行路径规划；

辅助导航模块，适于若规划失败，从预设的辅助数据库中获取与所述起始点位置信息相匹配的第二导航数据；根据所述第一导航数据以及所述第二导航数据的结合进行路径规划；

辅助数据库生成模块，适于获取各个导航用户的位置轨迹信息，判断获取的位置轨迹信息是否与所述导航数据库中已有的数据内容匹配；若否，将所述位置轨迹信息存储至所述预设的辅助数据库。

9.一种电子设备，包括：处理器、存储器、通信接口和通信总线，所述处理器、所述存储器和所述通信接口通过所述通信总线完成相互间的通信；

所述存储器用于存放至少一可执行指令，所述可执行指令使所述处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的导航路径的规划方法对应的操作。

10.一种计算机存储介质，所述存储介质中存储有至少一可执行指令，所述可执行指令使处理器执行如权利要求1-7中任一项所述的导航路径的规划方法对应的操作。

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