CN114754786B - 一种货车导航寻路方法、装置、设备及介质 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种货车导航寻路方法、装置、设备及介质，所述方法包括：查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据，其中，所述围栏为：以目标地标记点为圆心，预设半径圈定的范围；根据所述车辆数据筛选出符合预设条件的车辆，并得到符合预设条件的车辆的运动轨迹数据；根据所述车辆的运动轨迹数据在地图上绘制出路线。本公开的技术方案利用货车的全网轨迹数据、车辆参数数据、实时的司机位置数据，确保推荐路线的真实性和准确性；同时利用大数据围栏技术计算出最佳的经过目标点的路线，再根据货车司机的实时位置按就近原则计算出最符合货车司机意图的多条路线，在地图上展示给用户。

Description

一种货车导航寻路方法、装置、设备及介质

技术领域

本公开涉及实时数据分析和导航技术领域，更为具体来说，本公开涉及一种货车导航寻路方法、装置、设备及介质。

背景技术

目前现有技术主流的导航功能，可以解决绝大部分的路段导航，但是对于一些路段涉及到厂区或到货源目的地的路线，现有的导航软件往往不能满足货车司机的真实需求。

发明内容

为解决现有技术的货车导航寻路方法不能满足用户需求的技术问题。

为实现上述技术目的，本公开提供了一种货车导航寻路方法，包括：

查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据，其中，所述围栏为：以目标地标记点为圆心，预设半径圈定的范围；

根据所述车辆数据筛选出符合预设条件的车辆，并得到符合预设条件的车辆的运动轨迹数据；所述预设条件为车辆的限高限宽条件、车辆与所述目标地标记点的距离条件、车辆与所述目标地标记点的耗时条件中的一种或多种；

根据所述车辆的运动轨迹数据在地图上绘制出路线。

进一步，所述查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据具体包括：

选择目标地标记点并定位当前车辆位置点，并以目标地标记点为圆心，预设半径设置围栏；

过滤全部车辆行驶数据中，由围栏区域内驶出围栏区域得到的车辆行驶数据作为第一车辆数据。

进一步，所述过滤全部车辆行驶数据中，由围栏区域内驶出围栏区域得到的车辆行驶数据作为第一车辆数据之后，还包括：

从第一车辆数据中筛选进入围栏区域内不超过时间阈值的数据作为第二车辆数据；

判断所述第二车辆数据是否超过预设阈值，若否则扩大预设半径的数值；若是则继续执行后续根据所述车辆数据筛选出符合预设条件的车辆的步骤。

进一步，所述预设半径为5千米；所述时间阈值为3天；所述预设阈值为50辆。

进一步，所述预设条件具体包括：

预设车辆限高和/或限宽；

由目标地标记点到当前车辆位置点的预设距离区间；和/或，

由目标地标记点到当前车辆位置点的预设耗时区间。

进一步，所述得到符合预设条件的车辆的运动轨迹数据具体包括：

计算由目标地标记点到当前车辆位置点的轨迹路线的轨迹长度；

根据预设阈值区间对轨迹路线进行筛选；

根据相似度匹配算法，对相似度高于预设相似度阈值的轨迹路线进行合并。

进一步，所述根据所述车辆的运动轨迹数据在地图上绘制出路线具体包括：

计算各运动轨迹数据中距离当前车辆位置点最近的点的距离，并选择其中距离最小的一条运动轨迹数据作为推荐导航路线，在地图上绘制出所述导航路线。

为实现上述技术目的，本公开还能够提供一种货车导航寻路装置，包括：

数据统计模块，用于查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据；其中，所述围栏为：以目标地标记点为圆心，预设半径圈定的范围；

筛选模块，用于根据所述车辆数据筛选出符合预设条件的车辆，并得到符合预设条件的车辆的运动轨迹数据；

路线绘制模块，用于根据所述车辆的运动轨迹数据在地图上绘制出路线。

为实现上述技术目的，本公开还能够提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时用于实现上述的货车导航寻路方法的步骤。

为实现上述技术目的，本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的货车导航寻路方法的步骤。

本公开的有益效果为：

本公开的技术方案利用货车的全网轨迹数据、车辆参数数据、实时的司机位置数据，确保推荐路线的真实性和准确性；同时利用大数据围栏技术计算出最佳的经过目标点的路线，再根据货车司机的实时位置按就近原则计算出最符合货车司机意图的多条路线，在地图上展示给用户。

附图说明

图1示出了本公开的实施例1的***的结构示意图；

图2示出了本公开的实施例1的优选实施方式的查询进入目标点围栏的车辆流程示意图；

图3示出了本公开的实施例1的优选实施方式的根据车辆查询轨迹流程示意图；

图4示出了本公开的实施例1的优选实施方式的前端展示轨迹路线流程示意图；

图5示出了本公开的实施例1的优选实施方式的软件app中车辆未被选中效果图；

图6示出了本公开的实施例1的优选实施方式的软件app中车辆被选中效果图；

图7示出了本公开的实施例2的流程示意图图；

图8示出了本公开的实施例4的结构示意图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在附图中示出了根据本公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示的各种区域、层的形状以及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

实施例一：

如图1所示：

本公开提供了一种货车导航寻路方法，包括：

S101：查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据，其中，所述围栏为：以目标地标记点为圆心，预设半径圈定的范围；

S102：根据所述车辆数据筛选出符合预设条件的车辆，并得到符合预设条件的车辆的运动轨迹数据；所述预设条件为车辆的限高限宽条件、车辆与所述目标地标记点的距离条件、车辆与所述目标地标记点的耗时条件中的一种或多种；

S103：根据所述车辆的运动轨迹数据在地图上绘制出路线。

进一步，所述查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据具体包括：

选择目标地标记点并定位当前车辆位置点，并以目标地标记点为圆心，预设半径设置围栏；

过滤全部车辆行驶数据中，由围栏区域内驶出围栏区域得到的车辆行驶数据作为第一车辆数据。

进一步，所述过滤全部车辆行驶数据中，由围栏区域内驶出围栏区域得到的车辆行驶数据作为第一车辆数据之后，还包括：

从第一车辆数据中筛选进入围栏区域内不超过时间阈值的数据作为第二车辆数据；

判断所述第二车辆数据是否超过预设阈值，若否则扩大预设半径的数值；若是则继续执行后续根据所述车辆数据筛选出符合预设条件的车辆的步骤。

进一步，所述预设半径为5千米；所述时间阈值为3天；所述预设阈值为50辆。

进一步，所述预设条件具体包括：

预设车辆限高和/或限宽；

由目标地标记点到当前车辆位置点的预设距离区间；和/或，

由目标地标记点到当前车辆位置点的预设耗时区间。

进一步，所述得到符合预设条件的车辆的运动轨迹数据具体包括：

计算由目标地标记点到当前车辆位置点的轨迹路线的轨迹长度；

根据预设阈值区间对轨迹路线进行筛选；

根据相似度匹配算法，对相似度高于预设相似度阈值的轨迹路线进行合并。

其中，所述根据预设阈值区间对轨迹路线进行筛选具体包括：

对于小于5公里的轨迹路线，该车辆轨迹直接放弃；

对于5-10公里之间的轨迹路线，截取10公里的轨迹路线；

对于10-20公里之间的轨迹路线，按具体的距离截取轨迹路线；

对于大于20公里的轨迹路线，截取20公里的轨迹路线。

其中，所述根据相似度匹配算法，对相似度高于预设相似度阈值的轨迹路线进行合并。

例如：可以对路径相似度输入聚类算法，对相似度高于60％的轨迹路线进行合并。

进一步，所述根据所述车辆的运动轨迹数据在地图上绘制出路线具体包括：

计算各运动轨迹数据中距离当前车辆位置点最近的点的距离，并选择其中距离最小的一条运动轨迹数据作为推荐导航路线，在地图上绘制出所述导航路线。

如图2～4所示，下面结合一个具体的优选实施方式详解本公开的方案：

一、查询出进入目标点围栏的车辆流程：

1、选择目标地标记点以及定位当前当前车辆位置点。

2、以目标地标记点为圆心，5公里大小为半径设置成围栏。

3、选择进入围栏的车辆，出围栏的车辆数据过滤放弃。

4、查询进入围栏且时间跨度不大于3天的车辆。

5、判断查询出来的车辆是否大于50辆，如果小于50辆，则扩大一倍半径，执行步骤2。

6、查询车辆大于50辆，则进行筛选过滤，过滤条件：

(1)、优先选择有停靠点的车辆；

(2)、计算当前车辆位置到目标地标记点的距离大小排序；

(3)、经过目标地标记点的时间由近到远排序。

7、通过选择的车辆宽和高，过滤数据。

8、最终筛选出符合条件的车辆。

二、根据车辆查询出符合条件的轨迹数据流程：

1、流程一中查询出符合条件的车辆。

2、计算目标地标记和当前车辆位置点之间的距离，根据配置判断截取轨迹距离。

3、截取该车辆的轨迹长度：

对于小于5公里的轨迹路线，该车辆轨迹直接放弃；

对于5-10公里之间的轨迹路线，截取10公里的轨迹路线；

对于10-20公里之间的轨迹路线，按具体的距离截取轨迹路线；

对于大于20公里的轨迹路线，截取20公里的轨迹路线。

4、根据轨迹相似度计算，过滤掉相似度达到60％的轨迹。

5、根据配置选择距离当前车辆位置和目标地标记点距离较近的轨迹路线，各取一半的轨迹。

6、排序选择合条件的最多8条轨迹路线。

三、前端展示轨迹流程

1、根据流程二计算出的符合条件的路线，在地图上绘制出路线。

2、计算最佳视野，车辆数据以目标地标记点为圆心80％的轨迹路线在视野范围内显示。

3、计算出各条路线到当前车辆位置最近的路线。

4、在地图上显示为选择该路线。

5、计算当前车辆位置点离选中这条路线最近的点，绘制出两点之间的路线。

6、推荐出最佳的轨迹路线。

如图5和图6所示：

分别示出了本公开的实施例1的优选实施方式的软件app中车辆被选中效果图及未被选中的效果图。

实施例二：

如图7所示：

本公开还提供了一种货车导航寻路装置，包括：

数据统计模块201，用于查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据；其中，所述围栏为：以目标地标记点为圆心，预设半径圈定的范围；

筛选模块202，用于根据所述车辆数据筛选出符合预设条件的车辆，并得到符合预设条件的车辆的运动轨迹数据；

路线绘制模块203，用于根据所述车辆的运动轨迹数据在地图上绘制出路线。

其中，所述数据统计模块201依次与所述筛选模块202以及所述路线绘制模块203相连接。

具体地，

所述数据统计模块201具体用于选择目标地标记点并定位当前车辆位置点，并以目标地标记点为圆心，预设半径设置围栏；

过滤全部车辆行驶数据中，由围栏区域内驶出围栏区域得到的车辆行驶数据作为第一车辆数据。

进一步，所述过滤全部车辆行驶数据中，由围栏区域内驶出围栏区域得到的车辆行驶数据作为第一车辆数据之后，还包括：

从第一车辆数据中筛选进入围栏区域内不超过时间阈值的数据作为第二车辆数据；

判断所述第二车辆数据是否超过预设阈值，若否则扩大预设半径的数值；若是则继续执行后续根据所述车辆数据筛选出符合预设条件的车辆的步骤。

进一步，所述预设半径为5千米；所述时间阈值为3天；所述预设阈值为50辆。

进一步，所述预设条件具体包括：

预设车辆限高和/或限宽；

预设由目标地标记点到当前车辆位置点的距离区间；和/或，

预设由目标地标记点到当前车辆位置点的耗时区间。

实施例三：

本公开还能够提供一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时用于实现上述的货车导航寻路方法的步骤。

本公开的计算机存储介质可以采用半导体存储器、磁芯存储器、磁鼓存储器或磁盘存储器实现。

半导体存储器，主要用于计算机的半导体存储元件主要有Mos和双极型两种。Mos元件集成度高、工艺简单但速度较慢。双极型元件工艺复杂、功耗大、集成度低但速度快。NMos和CMos问世后，使Mos存储器在半导体存储器中开始占主要地位。NMos速度快，如英特尔公司的1K位静态随机存储器的存取时间为45ns。而CMos耗电省，4K位的CMos静态存储器存取时间为300ns。上述半导体存储器都是随机存取存储器(RAM),即在工作过程中可随机进行读出和写入新内容。而半导体只读存储器(ROM)在工作过程中可随机读出但不能写入，它用来存放已固化好的程序和数据。ROM又分为不可改写的熔断丝式只读存储器──PROM和可改写的只读存储器EPROM两种。

磁芯存储器，具有成本低，可靠性高的特点，且有20多年的实际使用经验。70年代中期以前广泛使用磁芯存储器作为主存储器。其存储容量可达10位以上，存取时间最快为300ns。国际上典型的磁芯存储器容量为4MS～8MB，存取周期为1.0～1.5μs。在半导体存储快速发展取代磁芯存储器作为主存储器的位置之后，磁芯存储器仍然可以作为大容量扩充存储器而得到应用。

磁鼓存储器，一种磁记录的外存储器。由于其信息存取速度快，工作稳定可靠，虽然其容量较小，正逐渐被磁盘存储器所取代，但仍被用作实时过程控制计算机和中、大型计算机的外存储器。为了适应小型和微型计算机的需要，出现了超小型磁鼓，其体积小、重量轻、可靠性高、使用方便。

磁盘存储器，一种磁记录的外存储器。它兼有磁鼓和磁带存储器的优点，即其存储容量较磁鼓容量大，而存取速度则较磁带存储器快，又可脱机贮存，因此在各种计算机***中磁盘被广泛用作大容量的外存储器。磁盘一般分为硬磁盘和软磁盘存储器两大类。

硬磁盘存储器的品种很多。从结构上，分可换式和固定式两种。可换式磁盘盘片可调换，固定式磁盘盘片是固定的。可换式和固定式磁盘都有多片组合和单片结构两种，又都可分为固定磁头型和活动磁头型。固定磁头型磁盘的容量较小，记录密度低存取速度高，但造价高。活动磁头型磁盘记录密度高(可达1000～6250位/英寸)，因而容量大,但存取速度相对固定磁头磁盘低。磁盘产品的存储容量可达几百兆字节，位密度为每英寸6 250位,道密度为每英寸475道。其中多片可换磁盘存储器由于盘组可以更换,具有很大的脱体容量,而且容量大,速度高,可存储大容量情报资料，在联机情报检索***、数据库管理***中得到广泛应用。

实施例四：

本公开还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的货车导航寻路方法的步骤。

图8为一个实施例中电子设备的内部结构示意图。如图8所示，该电子设备包括通过***总线连接的处理器、存储介质、存储器和网络接口。其中，该计算机设备的存储介质存储有操作***、数据库和计算机可读指令，数据库中可存储有控件信息序列，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器实现一种货车导航寻路方法。该电设备的处理器用于提供计算和控制能力，支撑整个计算机设备的运行。该计算机设备的存储器中可存储有计算机可读指令，该计算机可读指令被处理器执行时，可使得处理器执行一种货车导航寻路方法。该计算机设备的网络接口用于与终端连接通信。本领域技术人员可以理解，图8中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

该电子设备包括但不限于智能电话、计算机、平板电脑、可穿戴智能设备、人工智能设备、移动电源等。

所述处理器在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器是所述电子设备的控制核心(Control Unit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器内的程序或者模块(例如执行远端数据读写程序等)，以及调用存储在所述存储器内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。

所述总线可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器以及至少一个处理器等之间的连接通信。

图8仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图8示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

进一步地，所述电子设备还可以包括网络接口，可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。

可选地，该电子设备还可以包括用户接口，用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

进一步地，所述计算机可用存储介质可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需的应用程序等；存储数据区可存储根据区块链节点的使用所创建的数据等。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。本公开的范围由所附权利要求及其等价物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (9)

1.一种货车导航寻路方法，其特征在于，包括：

查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据，其中，所述围栏为：以目标地标记点为圆心，预设半径圈定的范围；

所述查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据具体包括：

选择目标地标记点并定位当前车辆位置点，并以目标地标记点为圆心，预设半径设置围栏；

过滤全部车辆行驶数据中由围栏区域内驶出围栏区域的车辆行驶数据，将剩余车辆行驶数据作为第一车辆数据；

根据所述第一车辆数据筛选出符合预设条件的车辆，并得到符合预设条件的车辆的运动轨迹数据；所述预设条件为车辆的限高限宽条件、车辆与所述目标地标记点的距离条件、车辆与所述目标地标记点的耗时条件中的一种或多种；

根据所述车辆的运动轨迹数据在地图上绘制出路线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述过滤全部车辆行驶数据中由围栏区域内驶出围栏区域的车辆行驶数据，将剩余车辆行驶数据作为第一车辆数据之后，还包括：

从第一车辆数据中筛选进入围栏区域内不超过时间阈值的数据作为第二车辆数据；

判断所述第二车辆数据是否超过预设阈值，若否则扩大预设半径的数值；若是则继续执行后续根据所述车辆数据筛选出符合预设条件的车辆的步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预设半径为5千米；所述时间阈值为3天；所述预设阈值为50辆。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设条件具体包括：

预设车辆限高和/或限宽；

由目标地标记点到当前车辆位置点的预设距离区间；和/或，

由目标地标记点到当前车辆位置点的预设耗时区间。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到符合预设条件的车辆的运动轨迹数据具体包括：

计算由目标地标记点到当前车辆位置点的轨迹路线的轨迹长度；

根据预设阈值区间对轨迹路线进行筛选；

根据相似度匹配算法，对相似度高于预设相似度阈值的轨迹路线进行合并。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述车辆的运动轨迹数据在地图上绘制出路线具体包括：

计算各运动轨迹数据中距离当前车辆位置点最近的点的距离，并选择其中距离最小的一条运动轨迹数据作为推荐导航路线，在地图上绘制出所述导航路线。

7.一种货车导航寻路装置，其特征在于，包括：

数据统计模块，用于查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据；其中，所述围栏为：以目标地标记点为圆心，预设半径圈定的范围；

所述查询进出入目标地标记点围栏的车辆行驶数据并统计第一车辆数据具体包括：

选择目标地标记点并定位当前车辆位置点，并以目标地标记点为圆心，预设半径设置围栏；

过滤全部车辆行驶数据中由围栏区域内驶出围栏区域的车辆行驶数据，将剩余车辆行驶数据作为第一车辆数据；

筛选模块，用于根据所述第一车辆数据筛选出符合预设条件的车辆，并得到符合预设条件的车辆的运动轨迹数据；所述预设条件为车辆的限高限宽条件、车辆与所述目标地标记点的距离条件、车辆与所述目标地标记点的耗时条件中的一种或多种；

路线绘制模块，用于根据所述车辆的运动轨迹数据在地图上绘制出路线。

8.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现权利要求1～6任一项中所述的货车导航寻路方法对应的步骤。

9.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，所述程序指令被处理器执行时用于实现权利要求1～6任一项中所述的货车导航寻路方法对应的步骤。