CN104165634B - 基于用户使用习惯的路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于用户使用习惯的路径规划方法，将用户历史行驶特征存储于数据库中，在路径规划时根据目的地检索用户是否曾经到达所述目的地；若用户曾经到达，则将曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户；若用户未曾到达所述目的地或附近，则根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线；将计算得到的所述推荐路线中的用户未曾使用过的中间路线替换为用户曾经使用的另一路线后推荐给用户。本发明从数据库中存储的历史行驶特征得出用户使用习惯，并作为路径规划的依据，因此规划的路径更符合用户需求。

Description

基于用户使用习惯的路径规划方法

技术领域

本发明涉及路径规划技术，尤其涉及基于用户使用习惯的路径规划方法。

背景技术

现有GPS导航的路径规划技术一般是给出用户几种选择，目前最多为四种，例如，给出用户高速优先、避开拥堵、最少收费、最短路线四种选择，用户可以选择其中一种作为路径规划标准，假如选择高速优选，那么从起点到终点的路径规划都将以高速优选为标准并让用户选择其中一种作为从起点到终点的路径规划的标准。目前规划技术也不会存储用户使用信息并对其分析处理。因此，现有技术是需要用户选择，而不能根据用户使用习惯自动进行路径规划，也不能根据用户不同情况下的不同需求进行最优的路径规划。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种可根据用户使用习惯进行路径规划的方法。

本发明提供了一种基于用户使用习惯的路径规划方法，包括步骤：

根据用户选择的起始地和目的地，在存储用户历史行驶特征的数据库中检索用户是否曾经从所述起始地到达所述目的地或附近；

若用户曾经从所述起始地到达所述目的地或附近，则在所述数据库中检索用户到达所述目的地或附近曾经使用的路径，并将所述曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户；

若用户未曾从所述起始地到达所述目的地或附近，则根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线；

在所述数据库中检索并判断计算得到的所述推荐路线中是否有用户未曾使用的中间路线，以及用户是否曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶；

若计算得到的所述推荐路线中有用户未曾使用的中间路线，且用户曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶，则将所述用户未曾使用的中间路线替换为用户曾经采用的另一路线，并作为当前的规划路径推荐给用户；

否则将计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户。

进一步的，所述将所述计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户之后还包括步骤：

若用户按照推荐的规划路径行驶，而在行驶的过程中偏离规划路径，则按照原先规划路径选择最快回到原来路径的路线；

若用户多次偏离规划路径，则从所述数据库中搜索当前位置周围是否存在用户曾经使用的路段；

若当前位置周围存在用户曾经使用的路段，则结合用户曾经使用的路段，重新开始路径规划；

若当前位置周围没有用户曾经使用的路段，则将用户的当前已行驶的路线的行驶特征存储至所述数据库，并按照原先规划路径选择最快回到原来路径的路线。

本发明还提供了一种基于用户使用习惯的返程路径规划方法，包括步骤：

判断返程和去程时所在的时间段是否相同；

若返程和去程时所在的时间段相同，则将去程时的实际路径作为当前的规划路径推荐给用户；

若返程和去程时所在的时间段不同，则根据数据库存储的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线；

在所述数据库中检索并判断计算得到的所述推荐路线中是否有用户未曾使用的中间路线，以及用户是否曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶；

若计算得到的所述推荐路线中有用户未曾使用的中间路线，且用户曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶，则将所述用户未曾使用的中间路线替换为用户曾经采用的另一路线，并作为当前的规划路径推荐给用户；

否则将计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户。

本发明将用户历史行驶特征存储于数据库中，在路径规划时根据目的地检索用户是否曾经到达所述目的地；若用户曾经到达，则将曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户；若用户未曾到达所述目的地或附近，则根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线；若计算得到的所述推荐路线中有中间路段是用户曾经使用的路段，则将计算得到的所述推荐路线中用户曾经使用的中间路段替换为陌生路段。本发明实施例从数据库中存储的历史行驶特征得出用户使用习惯，并作为路径规划的依据，因此规划的路径更符合用户需求。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的一种基于用户使用习惯的路径规划方法的第一实施例的流程示意图；

图2是图1中数据库的建立步骤的流程示意图；

图3是用户历史行程的示意图；

图4是本发明提供的一种基于用户使用习惯的路径规划方法的第二实施例的流程示意图；

图5是本发明提供的一种基于用户使用习惯的返程路径规划方法的第一实施例的流程示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1是本发明提供的一种基于用户使用习惯的路径规划方法的第一实施例的流程示意图，如图1所示，包括步骤：

S101、根据用户选择的起始地和目的地，在存储用户历史行驶特征的数据库中检索用户是否曾经从所述起始地到达所述目的地或附近。

其中，起始地一般是默认为当前位置，当然用户也可以选择其他位置，目的地附近可以是目的地周围5公里之内的地方，可以理解的，也可以是其他公里以内，在此不作具体限制。

具体的，数据库中存储了用户之前所走的路径和对应的行驶特征。其中，如图2所示，数据库采用以下步骤得到：

S1011、将用户历史行程中起始点和目的地之间的路程分成若干路段。

如图3所示，为用户的历史行程，即用户行驶过的路程，起点为A，目的地为E，根据路段信息和所在时间段分为如下几个路段(A-B,B-C,C-D,D-E)。

S1012、将每个路段的起点、终点、是否为高速路段、是否为高峰时间段、是否为拥堵路段、是否为收费路段的历史行驶特征作为一条信息记录。

其中，路段的行驶特征是其是否为高速路段、是否为高峰时间段、是否为拥堵路段、是否为收费路段。

例如，路段B-C为高速路段、行驶时间段为高峰时间段、非拥堵路段、收费路段，那么路段B-C的起点B、终点C、高速路段、高峰时间段、非拥堵路段、收费路段作为一条信息记录。

其中，路段的行驶特征具体判断标准为：

高速路段(按国家标准定义)、非高速路段(按国家标准定义)；

高峰时间段(7:30-9:30，17:00-19:00)、非高峰时间段(高峰时间段以外的时间)；

收费路段(按国家标准定义)、非收费路段(按国家标准定义)；

非拥堵路段(0-6级路况路段)(根据《城市道路交通运行评价指标体系》对该路段定义)、拥堵路段(6-10级路况路段)(根据《城市道路交通运行评价指标体系》对该路段定义)。具体交通拥堵指数对应路况：0～2，畅通：交通运行状况良好，基本没有路段拥堵；2～4，基本畅通：交通运行状况较好，有少量路段拥堵；4～6，轻度拥堵：交通运行状况较差，路网中主要道路部分路段拥堵；6～8，中度拥堵：交通运行状况差，路网中主要道路大部分路段拥堵；8～10，严重拥堵：交通运行状况很差，全市大部分路段拥堵。

可以理解的，路段的行驶特征可以仅包括文中所述的四个中的几个，可以不全部包括，当然也可以包括文中没有提及的其他特征。其对应的行驶特征的判断标准也可以是其他标准。

S1013、判断数据库中是否存在与每个路段的信息记录相同的记录，若否，则将当前路段的信息记录存入所述数据库，并记录行驶次数为1，若是，则将当前路段的行驶次数加1。

例如，判断数据库中是否存在路段B-C的信息记录：起点B、终点C、高速路段、高峰时间段、非拥堵路段、收费路段。若不存在，那么将路段B-C的信息记录存入所述数据库，并记录行驶次数为1，如果已经存在，那么将路段B-C的信息记录的行驶次数加1，例如数据库中存储的行驶次数为2，那么将行驶次数更新为3。

S102、若用户曾经到达所述目的地或附近，则在所述数据库中检索用户到达所述目的地或附近曾经使用的路径，并将所述曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户。

具体的，如果用户曾经到达目的地或附近，就将曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户。具体的，可以推荐用户曾经使用次数最多(3次以上)的路线，具体当前的规划路径包括三条，即按照使用次数标准计算得到的使用次数最多的前三条推荐路线。

S103、若用户未曾从所述起始地到达所述目的地或附近，则根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线。

例如，用户未曾到达目的地或附近，则可以根据数据库的用户历史行驶特征得出用户经常选择收费最少来规划路径，那么就按照收费最少来计算对应的推荐路线。如果用户没有使用习惯，则随机计算推荐路线。通常的，推荐路线为3条，以供用户选择，防止推荐一条路线不能满足客户需求。

S104、在所述数据库中检索并判断计算得到的所述推荐路线中是否有用户未曾使用的中间路线，以及用户是否曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶。

S105、若计算得到的所述推荐路线中有用户未曾使用的中间路线，且用户曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶，则将所述用户未曾使用的中间路线替换为用户曾经采用的另一路线，并作为当前的规划路径推荐给用户。

例如，推荐路线为(A、B、C、D、E、F)，起始地为A，目的地为F，途径B、C、D、E，其中中间路线(C、D、E)从数据库中检索发现没有记录，即判断为中间路线(C、D、E)是用户未曾使用的中间路线，再在数据库中检索从中间路线的起点C到终点E是否有记录，如果有记录，则判断为用户曾经在中间路线(C、D、E)的起点C和终点E之间采用另一路线行驶，否则判断为没有。假设经检索，数据库中存在记录(C、H、E)，或记录(C、H)和(H、E)，即用户曾经在中间路线(C、D、E)的起点C和终点E之间采用另一路线行驶，那么将中间路线(C、D、E)替换为路线(C、H、E)，即将最终推荐路线(A、B、C、H、E、F)作为当前的规划路径推荐给用户。可以理解的，路段的划分不是唯一的，例如路段(C、D)也可以划分为多个路段，如划分为路段(C、G1)(G1、G2)(G2、D)，那么原推荐路线就可以表示为(A、B、C、G1、G2、D、E、F)，本实施例只是举例说明，路段的划分方法在此不做具体表述。

S106、否则将计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户。

如果计算得到的所述推荐路线中没有用户未曾使用的中间路线，或用户曾经在此中间路线的起点和终点之间没有采用另一路线行驶，那么将计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户。

因推荐路线有三条，所以当前的规划路径包括三条，即按照相应标准计算得到的前三条推荐路线。

本发明实施例将用户历史行驶特征存储于数据库中，在路径规划时根据目的地检索用户是否曾经到达所述目的地；若用户曾经到达，则将曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户；若用户未曾到达所述目的地或附近，则根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线；将计算得到的所述推荐路线中的用户未曾使用过的中间路线替换为用户曾经使用的另一路线后推荐给用户。本发明实施例从数据库中存储的历史行驶特征得出用户使用习惯，并作为路径规划的依据，因此规划的路径更符合用户需求。

图4是本发明提供的一种基于用户使用习惯的路径规划方法的第二实施例的流程示意图，如图4所示，包括步骤：

S201、根据用户选择的起始地和目的地，在存储用户历史行驶特征的数据库中检索用户是否曾经从所述起始地到达所述目的地或附近。

其中，起始地一般是默认为当前位置，当然用户也可以选择其他位置，目的地附近可以是目的地周围5公里之内的地方，可以理解的，也可以是其他公里以内，在此不作具体限制。

具体的，数据库中存储了用户之前所走的路径和对应的行驶特征。其中，如图2所示，数据库采用以下步骤得到：

S1011、将用户历史行程中起始点和目的地之间的路程分成若干路段。

如图3所示，为用户的历史行程，即用户行驶过的路程，起点为A，目的地为E，根据路段信息和所在时间段分为如下几个路段(A-B,B-C,C-D,D-E)。

S1012、将每个路段的起点、终点、是否为高速路段、是否为高峰时间段、是否为拥堵路段、是否为收费路段的历史行驶特征作为一条信息记录。

其中，路段的行驶特征是其是否为高速路段、是否为高峰时间段、是否为拥堵路段、是否为收费路段。

例如，路段B-C为高速路段、行驶时间段为高峰时间段、非拥堵路段、收费路段，那么路段B-C的起点B、终点C、高速路段、高峰时间段、非拥堵路段、收费路段作为一条信息记录。

其中，路段的行驶特征具体判断标准为：

高速路段(按国家标准定义)、非高速路段(按国家标准定义)；

高峰时间段(7:30-9:30，17:00-19:00)、非高峰时间段(高峰时间段以外的时间)；

收费路段(按国家标准定义)、非收费路段(按国家标准定义)；

非拥堵路段(0-6级路况路段)(根据《城市道路交通运行评价指标体系》对该路段定义)、拥堵路段(6-10级路况路段)(根据《城市道路交通运行评价指标体系》对该路段定义)。具体交通拥堵指数对应路况：0～2，畅通：交通运行状况良好，基本没有路段拥堵；2～4，基本畅通：交通运行状况较好，有少量路段拥堵；4～6，轻度拥堵：交通运行状况较差，路网中主要道路部分路段拥堵；6～8，中度拥堵：交通运行状况差，路网中主要道路大部分路段拥堵；8～10，严重拥堵：交通运行状况很差，全市大部分路段拥堵。

可以理解的，路段的行驶特征可以仅包括文中所述的四个中的几个，可以不全部包括，当然也可以包括文中没有提及的其他特征。其对应的行驶特征的判断标准也可以是其他标准。

S1013、判断数据库中是否存在与每个路段的信息记录相同的记录，若否，则将当前路段的信息记录存入所述数据库，并记录行驶次数为1，若是，则将当前路段的行驶次数加1。

例如，判断数据库中是否存在路段B-C的信息记录：起点B、终点C、高速路段、高峰时间段、非拥堵路段、收费路段。若不存在，那么将路段B-C的信息记录存入所述数据库，并记录行驶次数为1，如果已经存在，那么将路段B-C的信息记录的行驶次数加1，例如数据库中存储的行驶次数为2，那么将行驶次数更新为3。

S202、若用户曾经从所述起始地到达所述目的地或附近，则在所述数据库中检索用户到达所述目的地或附近曾经使用的路径，并将所述曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户。

具体的，如果用户曾经到达目的地或附近，就将曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户。具体的，可以推荐用户曾经使用次数最多(3次以上)的路线，具体当前的规划路径包括三条，即按照使用次数标准计算得到的使用次数最多的前三条推荐路线。

S203、若用户未曾到达所述目的地或附近，则根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线。

所述根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线具体包括步骤：

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；若是，则计算避开拥堵的推荐路线；若否，则

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯；若是，则计算最省钱的推荐路线；若否，则

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择最快路线习惯；若是，则计算到达最快的推荐路线；若否，则

随机计算推荐路线。

其中，最省钱路线是根据国家收费道路信息，结合规划路线计算出收费金额最少的为最少收费路线。到达最快的路线是分局路段的行驶平均时速(根据大数据信息)结合规划路线计算出全程时间，最少用时为时间最少路线。

通常的，推荐路线为3条，以供用户选择，防止推荐一条路线不能满足客户需求。具体为按照相应标准计算得到的前三条推荐路线。例如最省钱的推荐路线的是按照省钱标准计算得到的第一省钱路线、第二省钱路线、第三省钱路线。

其中，所述根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；若是，则计算避开拥堵的推荐路线；若否，则根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯具体包括步骤：

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；

若用户有避开拥堵习惯，则根据数据库判断目的地是否为常拥堵地区；

若目的地为常拥堵地区，则查看当前是否为高峰时间段；

若当前为高峰时间段，则计算避开高峰时间段拥堵的推荐路线；

若用户没有避开拥堵习惯，或目的地不是常拥堵地区，或当前不是高峰时间段，则根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯。

S204、在所述数据库中检索并判断计算得到的所述推荐路线中是否有用户未曾使用的中间路线，以及用户是否曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶。

S205、若计算得到的所述推荐路线中有用户未曾使用的中间路线，且用户曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶，则将所述用户未曾使用的中间路线替换为用户曾经采用的另一路线，并作为当前的规划路径推荐给用户。

例如，推荐路线为(A、B、C、D、E、F)，起点为A，终点为F，途径B、C、D、E，其中中间路线(C、D、E)从数据库中检索发现没有记录，即判断为中间路线(C、D、E)是用户未曾使用的中间路线，再在数据库中检索从中间路线的起点C到终点E是否有记录，如果有记录，则判断为用户曾经在中间路线(C、D、E)的起点C和终点E之间采用另一路线行驶，否则判断为没有。假设经检索，数据库中存在记录(C、H、E)，或记录(C、H)和(H、E)，即用户曾经在中间路线(C、D、E)的起点C和终点E之间采用另一路线行驶，那么将中间路线(C、D、E)替换为路线(C、H、E)，即将最终推荐路线(A、B、C、H、E、F)作为当前的规划路径推荐给用户。可以理解的，路段的划分不是唯一的，例如路段(C、D)也可以划分为多个路段，如划分为路段(C、G1)(G1、G2)(G2、D)，那么原推荐路线就可以表示为(A、B、C、G1、G2、D、E、F)，本实施例只是举例说明，路段的划分方法在此不做具体表述。。

S206、否则将计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户。

如果计算得到的所述推荐路线中没有用户未曾使用的中间路线，或用户曾经在此中间路线的起点和终点之间没有采用另一路线行驶，那么将计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户。

因推荐路线有三条，所以当前的规划路径包括三条，即按照相应标准计算得到的前三条推荐路线。

步骤S206之后还包括步骤：

S207、若用户按照推荐的规划路径行驶，而在行驶的过程中偏离规划路径，则按照原先规划路径选择最快回到原来路径的路线。

S208、若用户多次偏离规划路径，则从所述数据库中搜索当前位置周围是否存在用户曾经使用的路段。

具体的，用户多次偏离规划路径可以是2次偏离规划路径。

S209、若当前位置周围存在用户曾经使用的路段，则结合用户曾经使用的路段，重新开始路径规划。

S210、若当前位置周围没有用户曾经使用的路段，则将用户的当前已行驶的路线的行驶特征存储至所述数据库，并按照原先规划路径选择最快回到原来路径的路线。

本发明实施例将用户历史行驶特征存储于数据库中，在路径规划时根据目的地检索用户是否曾经到达所述目的地；若用户曾经到达，则将曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户；若用户未曾到达所述目的地或附近，则根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线；将计算得到的所述推荐路线中的用户未曾使用过的中间路线替换为用户曾经使用的另一路线后推荐给用户。本发明实施例从数据库中存储的历史行驶特征得出用户使用习惯，并作为路径规划的依据，因此规划的路径更符合用户需求。

图5是本发明提供的一种基于用户使用习惯的返程路径规划方法的第一实施例的流程示意图，如图5所示，包括步骤：

S301、判断返程和去程时所在的时间段是否相同。

S302、若返程和去程时所在的时间段相同，则将去程时的实际路径作为当前的规划路径推荐给用户。

S303、若返程和去程时所在的时间段不同，则根据数据库存储的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线。

具体的，数据库中存储了用户之前所走的路径和对应的行驶特征。其中，如图2所示，数据库采用以下步骤得到：

S1011、将用户历史行程中起始点和目的地之间的路程分成若干路段。

如图3所示，为用户的历史行程，即用户行驶过的路程，起点为A，目的地为E，根据路段信息和所在时间段分为如下几个路段(A-B,B-C,C-D,D-E)。

S1012、将每个路段的起点、终点、是否为高速路段、是否为高峰时间段、是否为拥堵路段、是否为收费路段的历史行驶特征作为一条信息记录。

其中，路段的行驶特征是其是否为高速路段、是否为高峰时间段、是否为拥堵路段、是否为收费路段。

例如，路段B-C为高速路段、行驶时间段为高峰时间段、非拥堵路段、收费路段，那么路段B-C的起点B、终点C、高速路段、高峰时间段、非拥堵路段、收费路段作为一条信息记录。

其中，路段的行驶特征具体判断标准为：

高速路段(按国家标准定义)、非高速路段(按国家标准定义)；

高峰时间段(7:30-9:30，17:00-19:00)、非高峰时间段(高峰时间段以外的时间)；

收费路段(按国家标准定义)、非收费路段(按国家标准定义)；

非拥堵路段(0-6级路况路段)(根据《城市道路交通运行评价指标体系》对该路段定义)、拥堵路段(6-10级路况路段)(根据《城市道路交通运行评价指标体系》对该路段定义)。具体交通拥堵指数对应路况：0～2，畅通：交通运行状况良好，基本没有路段拥堵；2～4，基本畅通：交通运行状况较好，有少量路段拥堵；4～6，轻度拥堵：交通运行状况较差，路网中主要道路部分路段拥堵；6～8，中度拥堵：交通运行状况差，路网中主要道路大部分路段拥堵；8～10，严重拥堵：交通运行状况很差，全市大部分路段拥堵。

可以理解的，路段的行驶特征可以仅包括文中所述的四个中的几个，可以不全部包括，当然也可以包括文中没有提及的其他特征。其对应的行驶特征的判断标准也可以是其他标准。

S1013、判断数据库中是否存在与每个路段的信息记录相同的记录，若否，则将当前路段的信息记录存入所述数据库，并记录行驶次数为1，若是，则将当前路段的行驶次数加1。

例如，判断数据库中是否存在路段B-C的信息记录：起点B、终点C、高速路段、高峰时间段、非拥堵路段、收费路段。若不存在，那么将路段B-C的信息记录存入所述数据库，并记录行驶次数为1，如果已经存在，那么将路段B-C的信息记录的行驶次数加1，例如数据库中存储的行驶次数为2，那么将行驶次数更新为3。

具体的，步骤S303具体包括步骤：

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；若是，则计算避开拥堵的推荐路线；若否，则

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯；若是，则计算最省钱的推荐路线；若否，则

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择最快路线习惯；若是，则计算到达最快的推荐路线；若否，则

随机计算推荐路线。

其中，最省钱路线是根据国家收费道路信息，结合规划路线计算出收费金额最少的为最少收费路线。到达最快的路线是分局路段的行驶平均时速(根据大数据信息)结合规划路线计算出全程时间，最少用时为时间最少路线。

通常的，推荐路线为3条，以供用户选择，防止推荐一条路线不能满足客户需求。具体为按照相应标准计算得到的前三条推荐路线。例如最省钱的推荐路线的是按照省钱标准计算得到的第一省钱路线、第二省钱路线、第三省钱路线。

其中，所述根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；若是，则计算避开拥堵的推荐路线；若否，则根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯具体包括步骤：

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；

若用户有避开拥堵习惯，则根据数据库判断目的地是否为常拥堵地区；

若目的地为常拥堵地区，则查看当前是否为高峰时间段；

若当前为高峰时间段，则计算避开高峰时间段拥堵的推荐路线；

若用户没有避开拥堵习惯，或目的地不是常拥堵地区，或当前不是高峰时间段，则根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯。

S304、在所述数据库中检索并判断计算得到的所述推荐路线中是否有用户未曾使用的中间路线，以及用户是否曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶。

S305、若计算得到的所述推荐路线中有用户未曾使用的中间路线，且用户曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶，则将所述用户未曾使用的中间路线替换为用户曾经采用的另一路线，并作为当前的规划路径推荐给用户。

例如，推荐路线为(A、B、C、D、E、F)，起点为A，终点为F，途径B、C、D、E，其中中间路线(C、D、E)从数据库中检索发现没有记录，即判断为中间路线(C、D、E)是用户未曾使用的中间路线，再在数据库中检索从中间路线的起点C到终点E是否有记录，如果有记录，则判断为用户曾经在中间路线(C、D、E)的起点C和终点E之间采用另一路线行驶，否则判断为没有。假设经检索，数据库中存在记录(C、H、E)，或记录(C、H)和(H、E)，即用户曾经在中间路线(C、D、E)的起点C和终点E之间采用另一路线行驶，那么将中间路线(C、D、E)替换为路线(C、H、E)，即将最终推荐路线(A、B、C、H、E、F)作为当前的规划路径推荐给用户。可以理解的，路段的划分不是唯一的，例如路段(C、D)也可以划分为多个路段，如划分为路段(C、G1)(G1、G2)(G2、D)，那么原推荐路线就可以表示为(A、B、C、G1、G2、D、E、F)，本实施例只是举例说明，路段的划分方法在此不做具体表述。。

S306、否则将计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户。

如果计算得到的所述推荐路线中没有用户未曾使用的中间路线，或用户曾经在此中间路线的起点和终点之间没有采用另一路线行驶，那么将计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户。

因推荐路线有三条，所以当前的规划路径包括三条，即按照相应标准计算得到的前三条推荐路线。

本发明实施例将用户历史行驶特征存储于数据库中，在路径规划时根据目的地检索用户是否曾经到达所述目的地；若用户曾经到达，则将曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户；若用户未曾到达所述目的地或附近，则根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线；将计算得到的所述推荐路线中的用户未曾使用过的中间路线替换为用户曾经使用的另一路线后推荐给用户。本发明实施例从数据库中存储的历史行驶特征得出用户使用习惯，并作为路径规划的依据，因此规划的路径更符合用户需求。

还需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法可以通过其它的方式实现。以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种基于用户使用习惯的路径规划方法，其特征在于，包括步骤：

根据用户选择的起始地和目的地，在存储用户历史行驶特征的数据库中检索用户是否曾经从所述起始地到达所述目的地或附近；

若用户曾经从所述起始地到达所述目的地或附近，则在所述数据库中检索用户到达所述目的地或附近曾经使用的路径，并将所述曾经使用的路径作为当前的规划路径推荐给用户；

若用户未曾从所述起始地到达所述目的地或附近，则根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线；

在所述数据库中检索并判断计算得到的所述推荐路线中是否有用户未曾使用的中间路线，以及用户是否曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶；

若计算得到的所述推荐路线中有用户未曾使用的中间路线，且用户曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶，则将所述用户未曾使用的中间路线替换为用户曾经采用的另一路线，并作为当前的规划路径推荐给用户；

否则将计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户。

2.如权利要求1所述的基于用户使用习惯的路径规划方法，其特征在于，所述存储用户历史行驶特征的数据库采用以下步骤得到：

将用户历史行程中起始点和目的地之间的路程分成若干路段；

将每个路段的起点、终点、是否为高峰时间段、是否为拥堵路段、是否为收费路段的历史行驶特征作为一条信息记录；

判断数据库中是否存在与每个路段的信息记录相同的记录，若否，则将当前路段的信息记录存入所述数据库，并记录行驶次数为1，若是，则将当前路段的行驶次数加1。

3.如权利要求1所述的基于用户使用习惯的路径规划方法，其特征在于，所述根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线具体包括步骤：

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；若是，则计算避开拥堵的推荐路线；若否，则

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯；若是，则计算最省钱的推荐路线；若否，则

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择最快路线习惯；若是，则计算到达最快的推荐路线；若否，则

随机计算推荐路线。

4.如权利要求3所述的基于用户使用习惯的路径规划方法，其特征在于，所述根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；若是，则计算避开拥堵的推荐路线；若否，则根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯具体包括步骤：

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；

若用户有避开拥堵习惯，则根据数据库判断目的地是否为常拥堵地区；

若目的地为常拥堵地区，则查看当前是否为高峰时间段；

若当前为高峰时间段，则计算避开高峰时间段拥堵的推荐路线；

若用户没有避开拥堵习惯，或目的地不是常拥堵地区，或当前不是高峰时间段，则根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯。

5.如权利要求1所述的基于用户使用习惯的路径规划方法，其特征在于，所述将所述计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户之后还包括步骤：

若用户按照推荐的规划路径行驶，而在行驶的过程中偏离规划路径，则按照原先规划路径选择最快回到原来路径的路线；

若用户多次偏离规划路径，则从所述数据库中搜索当前位置周围是否存在用户曾经使用的路段；

若当前位置周围存在用户曾经使用的路段，则结合用户曾经使用的路段，重新开始路径规划；

若当前位置周围没有用户曾经使用的路段，则将用户的当前已行驶的路线的行驶特征存储至所述数据库，并按照原先规划路径选择最快回到原来路径的路线。

6.如权利要求1-5中任意一项所述的基于用户使用习惯的路径规划方法，其特征在于，所述当前的规划路径具体包括三条路线，分别为按照使用次数标准计算得到的使用次数最多的前三条推荐路线，或为按照省钱标准计算得到的最省钱的前三条推荐路线。

7.一种基于用户使用习惯的返程路径规划方法，其特征在于，包括步骤：

判断返程和去程时所在的时间段是否相同；

若返程和去程时所在的时间段相同，则将去程时的实际路径作为当前的规划路径推荐给用户；

若返程和去程时所在的时间段不同，则根据数据库存储的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线；

在所述数据库中检索并判断计算得到的所述推荐路线中是否有用户未曾使用的中间路线，以及用户是否曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶；

若计算得到的所述推荐路线中有用户未曾使用的中间路线，且用户曾经在此中间路线的起点和终点之间采用另一路线行驶，则将所述用户未曾使用的中间路线替换为用户曾经采用的另一路线，并作为当前的规划路径推荐给用户；

否则将计算得到的所述推荐路线作为当前的规划路径推荐给用户。

8.如权利要求7所述的基于用户使用习惯的返程路径规划方法，其特征在于，所述数据库采用以下步骤得到：

将用户历史行程中起始点和目的地之间的路程分成若干路段；

将每个路段的起点、终点、是否为高峰时间段、是否为拥堵路段、是否为收费路段的历史行驶特征作为一条信息记录；

判断数据库中是否存在与每个路段的信息记录相同的记录，若否，则将当前路段的信息记录存入所述数据库，并记录行驶次数为1，若是，则将当前路段的行驶次数加1。

9.如权利要求7所述的基于用户使用习惯的返程路径规划方法，其特征在于，所述根据所述数据库的用户历史行驶特征得出用户的使用习惯，并根据所述用户使用习惯计算对应的推荐路线具体包括步骤：

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；若是，则计算避开拥堵的推荐路线；若否，则

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯；若是，则计算最省钱的推荐路线；若否，则

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择最快路线习惯；若是，则计算到达最快的推荐路线；若否，则

随机计算推荐路线。

10.如权利要求9所述的基于用户使用习惯的返程路径规划方法，其特征在于，所述根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；若是，则计算避开拥堵的推荐路线；若否，则根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯具体包括步骤：

根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有避开拥堵习惯；

若用户有避开拥堵习惯，则根据数据库判断目的地是否为常拥堵地区；

若目的地为常拥堵地区，则查看当前是否为高峰时间段；

若当前为高峰时间段，则计算避开高峰时间段拥堵的推荐路线；

若用户没有避开拥堵习惯，或目的地不是常拥堵地区，或当前不是高峰时间段，则根据所述数据库的用户历史行驶特征判断用户是否有选择省钱路线习惯。