CN104006821A - 一种导航方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种导航方法和系统，包括：采集并记录各个区域的空气污染指数；根据所述空气污染指数，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线。本发明的导航方法和系统，可从多条导航路线中筛选出受空气污染程度最轻的车辆导航路线，进而减轻了人们驾车出行过程中所受到的污染的影响，实现了健康出行。

Description

一种导航方法和系统

技术领域

本发明涉及导航技术，特别涉及一种车载导航方法和导航系统。

背景技术

PM2.5，又称细颗粒物、细粒或者细颗粒，是指环境空气中空气动力学当量直径小于等于2.5微米的颗粒物。它能较长时间悬浮于空气中，其在空气中含量浓度越高，就代表空气污染越严重。虽然PM2.5只是地球大气成分中含量很少的组分，但它对空气质量和能见度等有重要的影响。与较粗的大气颗粒物相比，PM2.5粒径小，面积大，活性强，易附带有毒、有害物质(例如，重金属、微生物等)，且在大气中的停留时间长、输送距离远，因而对人体健康和大气环境质量的影响更大。PM2.5主要对呼吸系统和心血管系统造成伤害，包括呼吸道受刺激、咳嗽、呼吸困难、降低肺功能、加重哮喘、导致慢性支气管炎、心律失常、非致命性的心脏病、心肺病患者的过早死。老人、小孩以及心肺疾病患者是PM2.5污染的敏感人群。

车载导航，作为行车过程中进行车辆定位、指示行进路线的行车辅助工具，以其直观便捷等优点广泛地应用于各类车辆中。车载导航是利用车载GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)配合电子地图来实现的，它能方便且准确地告诉驾驶者去往目的地的最短或者最快路径，对于小型车辆来说，更是家庭出行、旅游中的必备。

近几年，我国空气污染不断加重，PM2.5已经从大气污染的专业词汇变为了大众所熟知的词汇。人们对于PM2.5的关注，已经上升成为与每天查询天气情况相同的程度。特别是在出行方面，人们都会同时查询当日的天气状况和PM2.5状况，以确定或者更改行程计划。

与阴晴天的天气状况不同是，对于阴晴天气的变化不会太多的影响出行人的身体健康，而例如PM2.5一类的大气污染物，却会随着空气的吸入而引起人体的不适，甚至影响人的健康状况，长期下去必会对人体产生不可逆转的伤害。因此，在出行方面，PM2.5的重要性甚至要比天气状况更大。

现有车载导航系统能够根据目的地和当前地点确定车辆行进路线，但是无法提供车辆行进路线中所经过区域是否存在空气污染，不能实时提示驾驶人员当前路线和/或目的地的空气状况。而当前驾车出游的人群日益增多，而空气污染状况是经常发生大幅度变化的，当人们驾车出游过程中，突然发现所经路段或者所到之处已经变为了空气污染区域时，才能选择绕行或者取消出游。若要提前知晓所经路段或者所到之处的空气状况，则需要例如3G功能的移动终端随时查询将要经过的路段或者将要到达地点的空气状况，在驾车过程中，驾驶员和乘客虽然能够实时通过各类移动终端查询将要经过的路段或者将要到达地点的空气状况，但也势必影响到出游乐趣甚至影响驾车安全。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种导航方法和系统，以找出受空气污染程度最轻的车辆导航路线，进而减轻人们驾车出行过程中所受到的污染的影响。

本申请的技术方案是这样实现的：

一种导航方法，包括：

采集并记录各个区域的空气污染指数；

根据所述空气污染指数，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

进一步，根据所述空气污染指数，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线，包括在导航路线计算中的如下过程：

计算出车辆从出发地到目的地的至少1条导航路线；

根据每条导航路线所经区域的空气污染指数，确定每条导航路线的空气污染指数平均值；

根据所述每条导航路线的空气污染指数平均值、每条导航路线所经过空气污染区段的长度以及所述空气污染区段的公路级别，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

进一步，根据每条导航路线所经区域的空气污染指数，确定每条导航路线的空气污染指数平均值，包括在每条导航路线中：

设置多个取样点；

将每个所述取样点所在区域的空气污染指数，分别作为每个所述取样点的空气污染指数，并将每个所述取样点的空气污染指数进行累加以获取该条导航路线的空气污染指数累加值；

将所述空气污染指数累加值除以所述取样点的总数，作为该条导航路线的空气污染指数平均值。

进一步，根据所述每条导航路线的空气污染指数平均值、每条导航路线所经过空气污染区段的长度以及所述空气污染区段的公路级别，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线，包括：

根据各条导航路线空气污染指数平均值中的最小空气污染指数平均值，确定第一阈值；

除具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线外，若其它导航路线的空气污染指数平均值均大于所述第一阈值，则将具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线，确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线；

除具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线外，若存在具有不大于所述第一阈值的空气污染指数平均值的导航路线，则获得所有具有不大于所述第一阈值的空气污染指数平均值的导航路线的空气污染区段长度；

根据所获得的空气污染区段长度中的最短空气污染区段长度，确定第二阈值；

除具有所述最短空气污染区段长度的导航路线外，若其它导航路线的空气污染区段长度均大于所述第二阈值，则将具有所述最短空气污染区段长度的导航路线，确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线；

除具有所述最短空气污染区段长度的导航路线外，若存在具有不大于所述第二阈值的空气污染区段长度的导航路线，则在所述具有不大于所述第二阈值的空气污染区段长度的导航路线中，根据各个导航路线中的空气污染区段所处公路的最高限速以及空气污染区段的长度，确定出通过所述空气污染区段经过时间最短的导航路线，并将其确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

进一步，所述第一阈值为所述最小空气污染指数平均值的1.1倍。

进一步，所述导航路线的空气污染区段长度通过如下方法获得：

设置警戒阈值；

将所述导航路线中空气污染指数超过所述警戒阈值的取样点，确定为空气污染取样点；

将导航路线中仅经过各个空气污染取样点的路线长度，作为所述导航路线的空气污染区段长度。

进一步，所述空气污染指数为PM2.5指数，所述警戒阈值为200～400。

进一步，所述第二阈值为所述最短空气污染区段长度的1.1倍。

进一步，所述公路的最高限速包括高速公路最高限速值、国道最高限速值、省道最高限速值。

进一步，通过所述空气污染区段所经过的时间为：所述空气污染区段的长度除以所述空气污染区段所处的公路的最高限速值。

进一步，每条导航路线中，相邻取样点之间的间隔为500米或者1000米。

一种导航系统，包括：

云服务端，用于采集并记录各个区域的空气污染指数；

车载导航设备，用于通过无线通信方式从所述云服务端获取所述空气污染指数，进而根据所述空气污染指数，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

从上述方案可以看出，本发明的导航方法和系统，可从多条导航路线中筛选出受空气污染程度最轻的车辆导航路线，进而减轻了人们驾车出行过程中所受到的污染的影响，实现了健康出行。

附图说明

图1为本发明的导航方法实施例流程图；

图2为本发明的导航方法中步骤2的实施例流程图；

图3为本发明的导航方法中步骤22的实施例流程图；

图4为本发明的导航方法中步骤23的实施例流程图；

图5为本发明的导航方法中步骤23的另一实施例流程图；

图6为本发明中导航路线的空气污染区段长度的获取过程实施例示意图；

图7为本发明的导航系统实施例结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下参照附图并举实施例，对本发明作进一步详细说明。

考虑到空气污染对出行的影响，本发明实施例所提供的导航方法，在现有导航方法基础上结合了各个区域的空气污染指数，并进行了新的计算，以最终获得受空气污染程度最轻的车辆导航路线，进而实现人们的健康出行。如图1所示，本发明实施例的方法包括：

步骤1、采集并记录各个区域的空气污染指数；

步骤2、根据所述空气污染指数，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

以下结合具体实施例，对本发明的方法进行详细说明。

步骤1中采集并记录各个区域的空气污染指数。例如通过网络云服务端对各个区域的空气污染指数进行采集和记录，各个区域例如各个城市、乡村等，或者城市中的监测点附近区域等。各个区域的空气污染指数可从空气污染指数提供机构进行采集，例如可以采集环境保护部相关网站提供的相关数据。关于空气污染指数的采集主要通过互联网络进行。空气污染指数可包括环境保护部相关网站提供的PM2.5指数、PM10指数、SO₂(二氧化硫)指数、NO₂(二氧化氮)指数等。

如图2所示，步骤2包括了在导航路线计算中的如下过程：

步骤21、计算出车辆从出发地到目的地的至少1条导航路线；

步骤22、根据每条导航路线所经区域的空气污染指数，确定每条导航路线的空气污染指数平均值；

步骤23、根据所述每条导航路线的空气污染指数平均值、每条导航路线所经过空气污染区段的长度以及所述空气污染区段的公路级别，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

其中，步骤21的计算出车辆从出发地到目的地的至少1条导航路线，可以采用已有的导航路线计算方法获得，不再赘述。一个具体实施例中，例如步骤21计算出车辆从出发地到目的地的5导航路线，分别为路线A、路线B、路线C、路线D和路线E。

步骤22的根据每条导航路线所经区域的空气污染指数，确定每条导航路线的空气污染指数平均值，例如：根据路线A所经区域的空气污染指数，确定路线A的空气污染指数平均值，根据路线B所经区域的空气污染指数，确定路线B的空气污染指数平均值，根据路线C所经区域的空气污染指数，确定路线C的空气污染指数平均值，根据路线D所经区域的空气污染指数，确定路线D的空气污染指数平均值，根据路线E所经区域的空气污染指数，确定路线E的空气污染指数平均值。如图3所示，步骤22包括在每条导航路线中的如下步骤：

步骤221、设置多个取样点。

例如，路线A中设置多个取样点，包括取样点A1、取样点A2……取样点An，路线B中设置多个取样点，包括取样点B1、取样点B2……取样点Bn，路线C中设置多个取样点，包括取样点C1、取样点C2……取样点Cn，路线D中设置多个取样点，包括取样点D1、取样点D2……取样点Dn，路线E中设置多个取样点，包括取样点E1、取样点E2……取样点En。

在每条导航路线中，相邻取样点之间的间隔为500米或者1000米。例如路线A中，取样点A1和取样点A2之间的间隔为500米(或者1000米)，取样点A2和取样点A3之间的间隔为500米(或者1000米)……取样点An-1和取样点An之间的间隔为500米(或者1000米)等。路线B至路线E中相邻取样点之间的间隔设置与路线A相同，不再赘述。

步骤222、将每个所述取样点所在区域的空气污染指数，分别作为每个所述取样点的空气污染指数，并将每个所述取样点的空气污染指数进行累加以获取该条导航路线的空气污染指数累加值。

因为导航路线经过了采集空气污染指数的区域，所以导航路线中的各个取样点，分别位于所采集的空气污染指数的区域。当前，环保部门已在全国范围内多个城市设立了多个空气状况监测点，并实时发布各个空气状况监测点的监测数据，即空气状况监测点所在区域的空气污染指数，并且空气状况监测点的数量还在不断增加中。例如，设立于北京西直门的空气状况监测点监测西直门区域的空气污染指数(例如PM2.5指数)，并在互联网上实时进行发布，进而可通过互联网络获知当前西直门区域的空气污染指数。

以路线A举例对步骤222进行进一步说明。若路线A的取样点A1至取样点Ai位于区域A，而区域A是采集空气污染指数的区域，这样便将所采集的区域A的空气污染指数作为取样点A1至取样点Ai的空气污染指数；若路线A的取样点Ai+1至取样点Aj位于区域B，而区域B是采集空气污染指数的区域，这样便将所采集的区域B的空气污染指数作为取样点Ai+1至取样点Aj的空气污染指数等。对于路线A的其它取样点，以及路线B至路线E的各个取样点，均如此法获得各个取样点的空气污染指数，不再赘述。

继续以路线A举例，将路线A的每个取样点的空气污染指数(即取样点A1的空气污染指数至取样点An的空气污染指数)进行累加，以获得路线A的空气污染指数累加值，即

取样点A1的空气污染指数+取样点A2的空气污染指数+…+取样点An的空气污染指数＝路线A的空气污染指数累加值。

路线B至路线E的空气污染指数累加值，均如此法获得，不再赘述。

步骤223、将所述空气污染指数累加值除以所述取样点的总数，作为该条导航路线的空气污染指数平均值。

以路线A举例，将路线A的空气污染指数累加值除以路线A的取样点总数，作为路线A的空气污染指数平均值。路线B至路线E的空气污染指数平均值，均如此法获得，不再赘述。

如图4所示，步骤23的根据所述每条导航路线的空气污染指数平均值、每条导航路线所经过空气污染区段的长度以及所述空气污染区段的公路级别，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线，包括以下各个步骤：

步骤231、根据各条导航路线空气污染指数平均值中的最小空气污染指数平均值，确定第一阈值；其中，所述第一阈值为所述最小空气污染指数平均值的1.1倍。

步骤232、除具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线外，若其它导航路线的空气污染指数平均值均大于所述第一阈值，则将具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线，确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线；

步骤233、除具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线外，若存在具有不大于所述第一阈值的空气污染指数平均值的导航路线，则获得所有具有不大于所述第一阈值的空气污染指数平均值的导航路线的空气污染区段长度；

步骤234、根据所获得的空气污染区段长度中的最短空气污染区段长度，确定第二阈值；

步骤235、除具有所述最短空气污染区段长度的导航路线外，若其它导航路线的空气污染区段长度均大于所述第二阈值，则将具有所述最短空气污染区段长度的导航路线，确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线；

步骤236、除具有所述最短空气污染区段长度的导航路线外，若存在具有不大于所述第二阈值的空气污染区段长度的导航路线，则在所述具有不大于所述第二阈值的空气污染区段长度的导航路线中，根据各个导航路线中的空气污染区段所处公路的最高限速以及空气污染区段的长度，确定出通过所述空气污染区段经过时间最短的导航路线，并将其确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

以上，为步骤23的详细过程，其中涉及到一些条件的判断，例如步骤232和步骤233关于各个导航路线空气污染指数平均值与第一阈值相比较的判断，步骤235和步骤236对各个导航路线的空气污染区段长度与第二阈值相比较的判断。以下，结合路线A至路线E的实施例，并参照图5的流程图，对步骤231至步骤236进行进一步说明。

步骤a1、根据各条导航路线空气污染指数平均值中的最小空气污染指数平均值，确定第一阈值，之后进步步骤a2。

其中，以空气污染指为PM2.5指数为例。假设通过前述各个步骤，获得的各条导航路线PM2.5指数平均值中，路线B的PM2.5指数平均值最小，则本步骤a1中，根据路线B的PM2.5指数平均值确定第一阈值。

其中，第一阈值为最小PM2.5指数平均值的1.1倍，即第一阈值为路线B的PM2.5指数平均值的1.1倍。若路线B的PM2.5指数平均值为60，则第一阈值便为66。

步骤a2、判断除具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线外，是否还有小于等于所述第一阈值的其它导航路线的空气污染指数平均值，如果是则进入步骤a4，否则进入步骤a3。

步骤a3、将具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线，确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

例如，路线B的PM2.5指数平均值为60，而路线A的PM2.5指数、路线C的PM2.5指数、路线D的PM2.5指数和路线E的PM2.5指数均大于66，则将路线B确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

步骤a4、获得所有具有不大于所述第一阈值的空气污染指数平均值的导航路线的空气污染区段长度，之后进入步骤a5。

例如，路线B的PM2.5指数平均值为60，而路线A的PM2.5指数平均值为63、路线C的PM2.5指数平均值为65，均小于等于66，而路线D的PM2.5指数平均值和路线E的PM2.5指数平均值均大于66。则需要获得路线A、路线B和路线C的导航路线的空气污染区段长度。关于导航路线的空气污染区段长度的获得过程，详见后续说明。

步骤a5、根据所获得的空气污染区段长度中的最短空气污染区段长度，确定第二阈值，之后进入步骤a6。

继续上述举例，假设路线A、路线B和路线C中，路线C的空气污染区段长度最短，则本步骤a5中，根据路线C的空气污染区段长度确定第二阈值。

其中，第二阈值为最短空气污染区段长度的1.1倍，即第二阈值为路线C的空气污染区段长度的1.1倍。若路线C的空气污染区段长度为10公里，则第二阈值便为11公里。

步骤a6、判断除具有所述空气污染区段长度的导航路线外，是否还有小于等于所述第二阈值的其它导航路线的空气污染区段长度，如果是则进入步骤a8，否则进入步骤a7。

步骤a7、将具有所述最短空气污染区段长度的导航路线，确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

例如，路线C的空气污染区段长度为10公里，而路线A的空气污染区段长度、路线B的空气污染区段长度均大于11公里，则将路线C确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

步骤a8、获得所有具有不大于所述第二阈值的空气污染区段长度的导航路线中的空气污染区段所处公路的最高限速，之后进入步骤a9。

例如，路线C的空气污染区段长度为10公里，而路线A的空气污染区段长度为10.5公里、路线B的空气污染区段长度为11公里，均小于等于11公里。则需要获得路线A、路线B和路线C的导航路线的空气污染区段所处公路的最高限速。关于空气污染区段所处公路的最高限速，详见后续说明。

步骤a9、根据各个导航路线中的空气污染区段所处公路的最高限速以及空气污染区段的长度，确定出通过所述空气污染区段经过时间最短的导航路线，并将其确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

本步骤a9中，将所述空气污染区段的长度除以所述空气污染区段所处的公路的最高限速值，作为通过所述空气污染区段所经过的时间。其中，所述公路的最高限速值包括高速公路最高限速值、国道最高限速值、省道最高限速值。

继续前述的实施例，路线A中的空气污染区段，是一段高速公路，则路线A中的空气污染区段所处公路的最高限速值为高速公路最高限速值，路线B中的空气污染区段，是一段国道公路，则路线B中的空气污染区段所处公路的最高限速值为国道最高限速值，路线C中的空气污染区段，是一段省级公路，则路线C中的空气污染区段所处公路的最高限速值为省道最高限速值。那么，对于路线A来说，通过空气污染区段所经过的时间为路线A中空气污染区段的长度除以这段空气污染区段所处高速公路的最高限速值；对于路线B来说，通过空气污染区段所经过的时间为路线B中空气污染区段的长度除以这段空气污染区段所处国道的最高限速值；对于路线C来说，通过空气污染区段所经过的时间为路线C中空气污染区段的长度除以这段空气污染区段所处省道的最高限速值。

获得路线A的通过空气污染区段所经过的时间、路线B的通过空气污染区段所经过的时间和路线C的通过空气污染区段所经过的时间后，将三者进行对比，以找出其中时间最短的一个导航路线，并将其确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线。例如，若获得路线C的通过空气污染区段所经过的时间最短，则将路线C确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

进一步说明的是，对于同一条导航路线来说，可能存在多段空气污染区段，并且各段空气污染区段所处的公路的最高限速值不同。那么，则仅需要分别求出通过各段空气污染区段所经过的时间后，在将这些时间相加以获得整个该条导航路线通过空气污染区段所经过的时间即可。

上述步骤234中，如图6所示，所述导航路线的空气污染区段长度通过如下方法获得：

步骤b1、设置警戒阈值。

作为一个具体实施例，所述空气污染指数为PM2.5指数，所述警戒阈值为200～400，例如200、300或者400。

步骤b2、将所述导航路线中空气污染指数超过所述警戒阈值的取样点，确定为空气污染取样点。

以路线A为例，设警戒阈值为200，若路线A中取样点Ai的空气污染指数超过200，则将取样点Ai确定为空气污染取样点。

步骤b3、将导航路线中仅经过各个空气污染取样点的路线长度，作为所述导航路线的空气污染区段长度。

通常情况下，导航路线在同一个空气污染指数采集区域中会存在多个连续的取样点，如果该同一个空气污染指数采集区域的PM2.5指数超过了200，则在导航路线，例如路线A中出现一连串的空气污染取样点，例如，在路线A中存在从取样点Ai到取样点Aj的一连串的空气污染取样点。这样，便可以将导航路线中从取样点Ai到取样点Aj的一段路线的长度，作为路线A的空气污染区段长度。若相邻取样点之间的距离为500米，从取样点Ai开始到取样点Aj先后经过了10个取样点，那么就可以确定路线A的空气污染区段长度为500×10＝5000米。

本发明所提供的上述导航方法，可从多条导航路线中筛选出受空气污染程度最轻的车辆导航路线，进而减轻了人们驾车出行过程中所受到的污染的影响，实现了健康出行。

本发明同时提供了一种导航系统，如图7所示，该导航系统包括了云服务端1和车载导航设备2。其中，云服务端1，用于采集并记录各个区域的空气污染指数。车载导航设备2，用于通过无线通信方式从所述云服务端1获取所述空气污染指数，进而根据所述空气污染指数，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线。作为一个具体实施例，云服务端1通过互联网络采集并记录各个区域的空气污染指数，云服务端1和车载导航设备2之间的无线通信方式例如3G(第3代移动通信技术)、4G(第4代移动通信技术)等方式。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (12)

1.一种导航方法，包括：

采集并记录各个区域的空气污染指数；

根据所述空气污染指数，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

2.根据权利要求1所述的导航方法，其特征在于，根据所述空气污染指数，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线，包括在导航路线计算中的如下过程：

计算出车辆从出发地到目的地的至少1条导航路线；

根据每条导航路线所经区域的空气污染指数，确定每条导航路线的空气污染指数平均值；

根据所述每条导航路线的空气污染指数平均值、每条导航路线所经过空气污染区段的长度以及所述空气污染区段的公路级别，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

3.根据权利要求2所述的导航方法，其特征在于，根据每条导航路线所经区域的空气污染指数，确定每条导航路线的空气污染指数平均值，包括在每条导航路线中：

设置多个取样点；

将每个所述取样点所在区域的空气污染指数，分别作为每个所述取样点的空气污染指数，并将每个所述取样点的空气污染指数进行累加以获取该条导航路线的空气污染指数累加值；

将所述空气污染指数累加值除以所述取样点的总数，作为该条导航路线的空气污染指数平均值。

4.根据权利要求2所述的导航方法，其特征在于，根据所述每条导航路线的空气污染指数平均值、每条导航路线所经过空气污染区段的长度以及所述空气污染区段的公路级别，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线，包括：

根据各条导航路线空气污染指数平均值中的最小空气污染指数平均值，确定第一阈值；

除具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线外，若其它导航路线的空气污染指数平均值均大于所述第一阈值，则将具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线，确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线；

除具有所述最小空气污染指数平均值的导航路线外，若存在具有不大于所述第一阈值的空气污染指数平均值的导航路线，则获得所有具有不大于所述第一阈值的空气污染指数平均值的导航路线的空气污染区段长度；

根据所获得的空气污染区段长度中的最短空气污染区段长度，确定第二阈值；

除具有所述最短空气污染区段长度的导航路线外，若其它导航路线的空气污染区段长度均大于所述第二阈值，则将具有所述最短空气污染区段长度的导航路线，确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线；

除具有所述最短空气污染区段长度的导航路线外，若存在具有不大于所述第二阈值的空气污染区段长度的导航路线，则在所述具有不大于所述第二阈值的空气污染区段长度的导航路线中，根据各个导航路线中的空气污染区段所处公路的最高限速以及空气污染区段的长度，确定出通过所述空气污染区段经过时间最短的导航路线，并将其确定为受空气污染程度最轻的车辆导航路线。

5.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于：所述第一阈值为所述最小空气污染指数平均值的1.1倍。

6.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于，所述导航路线的空气污染区段长度通过如下方法获得：

设置警戒阈值；

将所述导航路线中空气污染指数超过所述警戒阈值的取样点，确定为空气污染取样点；

将导航路线中仅经过各个空气污染取样点的路线长度，作为所述导航路线的空气污染区段长度。

7.根据权利要求6所述的导航方法，其特征在于：所述空气污染指数为PM2.5指数，所述警戒阈值为200～400。

8.根据权利要求7所述的导航方法，其特征在于：所述第二阈值为所述最短空气污染区段长度的1.1倍。

9.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于：所述公路的最高限速包括高速公路最高限速值、国道最高限速值、省道最高限速值。

10.根据权利要求4所述的导航方法，其特征在于，通过所述空气污染区段所经过的时间为：所述空气污染区段的长度除以所述空气污染区段所处的公路的最高限速值。

11.根据权利要求3所述的导航方法，其特征在于：每条导航路线中，相邻取样点之间的间隔为500米或者1000米。

12.一种导航系统，其特征在于，包括：

云服务端，用于采集并记录各个区域的空气污染指数；

车载导航设备，用于通过无线通信方式从所述云服务端获取所述空气污染指数，进而根据所述空气污染指数，确定受空气污染程度最轻的车辆导航路线。