CN109115234A - 车辆、车机设备及其基于迪杰斯特拉算法的导航方法 - Google Patents

Abstract

本申请提供一种车辆、车机设备及其基于迪杰斯特拉算法的导航方法，所述车机设备包括输入接口和车载处理器，所述输入接口用于提供接口供用户输入起点、终点以及途径的多个轨迹点，所述车载处理器用于获取用户输入的起点、终点以及途径的多个轨迹点，根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序，并采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，拼接所述多段路径以形成连续的导航路线。本申请能够根据所有轨迹点进行节点综合优化，对轨迹点进行排序，再根据排序后的轨迹点进行路径规划，而且采用特定的算法查找最优的路径并连接成真实、连通的导航路线，避免绕路或重复行走的情况，改善用户体验。

Description

车辆、车机设备及其基于迪杰斯特拉算法的导航方法

技术领域

本申请涉及导航技术领域，具体涉及一种车机设备及其基于迪杰斯特拉算法进行导航的导航方法，以及应用所述车机设备的车辆。

背景技术

随着导航技术的发展，导航在车辆领域的应用已经越来越广泛。车用导航系统可以通过内置的全球定位系统(Global Positioning System,GPS)天线接收到GPS卫星中所传递的数据信息，由此测定车辆当前所处的位置；还可以通过惯性导航系统(InertialNavigation System,INS)进行车辆导航。惯性导航系统是一种不依赖于外部信息、也不向外部辐射能量，如无线电导航的自主式导航系统。惯性导航系统以牛顿力学定律为基础，通过测量车辆在惯性参考系的加速度，对时间进行积分，并变换到导航坐标系中，得到车辆在导航坐标系中的速度、偏航角和位置等信息。导航主机将确定的车辆位置坐标与电子地图数据相匹配，便可确定车辆在电子地图中的准确位置，使驾驶员获得轻松的驾车体验。

现有技术中，车辆用户需要在导航地图中预先设置好起始地和目的地，车载导航系统根据起始地和目的地规划全局路径；也可以由用户人为指定车辆行驶的全局路径。其中，现有技术中采用的导航地图为拓扑地图，在拓扑地图中，把环境信息表示为带结点和相关连接线的拓扑结构图，其中结点表示环境中的重要位置点(拐角、红绿灯、大厦、车辆等)，边表示结点间的连接关系，如道路等。车载导航系统基于拓扑地图所规划出的全局路径一般为从起始地到目的地的时间最短或距离最短路径。

但是，车辆在实际的驾驶过程中，还会有道路对特殊车辆的通行时间、交通流、车辆高度等的限制，在这种情况下，现有的基于拓扑地图所规划的全局路径不能被执行，而且，有些节点不连续、偏移甚至无法与其他节点连通，导致出现绕路或者重复行走，降低了用户对于车辆导航的体验。

针对现有技术的多方面不足，本申请的发明人经过深入研究，提出一种车辆、车机设备及其基于迪杰斯特拉算法的导航方法。

发明内容

本申请的目的在于，提供一种车辆、车机设备及其基于迪杰斯特拉算法的导航方法，能够根据所有轨迹点进行节点综合优化，对轨迹点进行排序，再根据排序后的轨迹点进行路径规划，而且采用特定的算法查找最优的路径并连接成真实、连通的导航路线，避免绕路或重复行走的情况，改善用户体验。

为解决上述技术问题，本申请提供一种基于迪杰斯特拉算法进行导航的车机设备，作为其中一种实施方式，所述车机设备包括：

输入接口，所述输入接口用于提供接口供用户输入起点、终点以及途径的多个轨迹点；

车载处理器，与所述输入接口相连接，用于获取用户输入的起点、终点以及途径的多个轨迹点，根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序，并采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，拼接所述多段路径以形成连续的导航路线。

作为其中一种实施方式，所述车载处理器，根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序，具体包括：

根据所述起点和终点处理得到有效可行的初步路链；

提取所述初步路链的关键信息点；

将所述多个轨迹点根据所述关键信息点进行匹配比对；

根据匹配比对结果调整所述多个轨迹点的优化排序。

作为其中一种实施方式，所述车载处理器，根据所述起点和终点处理得到有效可行的初步路链，还包括：

设置所述初步路链为最优级，用于在采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径时，若判断用时/距离差异相近的情况下，优先采用所述初步路链。

作为其中一种实施方式，所述车载处理器，采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，具体包括：

采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点得到可供选择的所有路径；

预测所有路径的能源消耗量以计算得到所有路径的路径成本；

计算所有路径的路径距离；

采用路径成本最低的前三位且路径距离最短的前三位进行最佳搭配，得到行程最优的多段路径。

作为其中一种实施方式，所述车载处理器，预测所有路径的能源消耗量以计算得到所有路径的路径成本，具体包括：

根据车辆常规油耗/电耗、路况损耗、天气损耗综合预测所有路径的能源消耗量。

作为其中一种实施方式，所述车载处理器，采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，还包括：

采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点进行去除假节点、去除冗余点、去除重复线以及临近端点合并处理，以避免轨迹点不连续、偏移、绕路或不连通。

作为其中一种实施方式，所述输入接口，用于提供接口供用户输入起点、终点以及途径的多个轨迹点，具体包括：

所述输入接口用于连接触摸输入或麦克风输入，用于供用户通过触摸或语音输入起点、终点以及途径的多个轨迹点。

作为其中一种实施方式，所述车机设备还包括：

无线通讯模组，与所述车载处理器相连接，用于将所述车载处理器拼接的所述导航路线发送给用户通讯终端或云服务器，以实现共享。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种车辆，作为其中一种实施方式，所述车辆配置有任一上述的车机设备，所述车机设备与用户通讯终端或云服务器之间通过4G通信网络、5G通信网络或WIFI网络相连接。

为解决上述技术问题，本申请还提供一种基于迪杰斯特拉算法的导航方法，作为其中一种实施方式，其采用任一上述的车机设备，所述导航方法包括步骤：

获取用户输入的起点、终点以及途径的多个轨迹点；

根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序；

采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径；

拼接所述多段路径以形成连续的导航路线。

本申请车辆、车机设备及其基于迪杰斯特拉算法的导航方法，所述车机设备包括输入接口和车载处理器，所述输入接口用于提供接口供用户输入起点、终点以及途径的多个轨迹点，所述车载处理器与所述输入接口相连接，用于获取用户输入的起点、终点以及途径的多个轨迹点，根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序，并采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，拼接所述多段路径以形成连续的导航路线。通过上述方式，本申请能够根据所有轨迹点进行节点综合优化，对轨迹点进行排序，再根据排序后的轨迹点进行路径规划，而且采用特定的算法查找最优的路径并连接成真实、连通的导航路线，避免绕路或重复行走的情况，改善用户体验。

上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图,详细说明如下。

附图说明

图1为本申请车机设备一实施方式的结构示意图。

图2为本申请基于迪杰斯特拉算法的导航方法一实施方式的流程示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本申请为达成预定申请目的所采取的技术手段及功效,以下结合附图及较佳实施例，对本申请详细说明如下。

通过具体实施方式的说明,当可对本申请为达成预定目的所采取的技术手段及效果得以更加深入且具体的了解，然而所附图式仅是提供参考与说明之用,并非用来对本申请加以限制。

请参阅图1，图1为本申请车机设备一实施方式的结构示意图。

本申请提供一种基于迪杰斯特拉算法进行导航的车机设备，作为其中一种实施方式，所述车机设备包括输入接口11、输出接口12、车载处理器13和无线通讯模组14。

需要说明的是，在本实施方式中，所述输入接口11用于提供接口供用户输入起点、终点以及途径的多个轨迹点，所述车载处理器13与所述输入接口11相连接，用于获取用户输入的起点、终点以及途径的多个轨迹点，根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序，并采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，拼接所述多段路径以形成连续的导航路线。

在具体实施方式中，所述车载处理器13根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序，具体可以包括：根据所述起点和终点处理得到有效可行的初步路链；提取所述初步路链的关键信息点；将所述多个轨迹点根据所述关键信息点进行匹配比对；根据匹配比对结果调整所述多个轨迹点的优化排序。

需要说明的是，本实施方式所述关键信息点，具体可以指的是是否出现绕路、重复、路段限速、路段限行和交通管制等情况，也就是说，所述初步路链可能存在这些情况，那么，就需要对多个轨迹点进行重新排序，方便避开这些情况。

值得一提的是，本实施方式所述车载处理器13根据所述起点和终点处理得到有效可行的初步路链，还可以包括：设置所述初步路链为最优级，用于在采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径时，若判断用时/距离差异相近的情况下，优先采用所述初步路链。

具体而言，本实施方式用时/距离差异相近，可以指的是两段二选一的路径用时差不多或者距离差不多，那么，就会优先使用属于初步路链中的路径。

在本实施方式中，所述车载处理器13，采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，具体可以包括：采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点得到可供选择的所有路径；预测所有路径的能源消耗量以计算得到所有路径的路径成本；计算所有路径的路径距离；采用路径成本最低的前三位且路径距离最短的前三位进行最佳搭配，得到行程最优的多段路径。

需要说明的是，本实施方式采用路径成本最低的前三位且路径距离最短的前三位进行最佳搭配，可以指的是，把路径成本按低到高的顺序进行排序，获取前三名，同时把路径距离按近到远的顺序进行排序，获取前三名，如果路径成本的前三名与路径距离的前三名有相同的路径，则以该路径为最优的最佳搭配。此外，如果不存在相同的路径，则可以以路径成本为主而路径距离为辅选择合适的路径，当然也可以以路径距离为主而路径成本为辅选择合适的路径，在此不作限定。

值得说明的是，本实施方式所述车载处理器13，预测所有路径的能源消耗量以计算得到所有路径的路径成本，具体可以包括：根据车辆常规油耗/电耗、路况损耗、天气损耗综合预测所有路径的能源消耗量。

不难理解的是，路况损耗可以指的是坡度或者平整程度所带来的额外损耗，而天气损耗则可以指的是风速风向、降雨等所带来额外损耗。

需要说明的是，本实施方式所述车载处理器13，采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，还可以包括：采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点进行去除假节点、去除冗余点、去除重复线以及临近端点合并处理，以避免轨迹点不连续、偏移、绕路或不连通。换而言之，本实施方式可以根据实际情况去掉不需要的/不实际的轨迹点。

在本实施方式中，所述输入接口11用于提供接口供用户输入起点、终点以及途径的多个轨迹点，具体可以包括：所述输入接口11用于连接触摸输入或麦克风输入，用于供用户通过触摸或语音输入起点、终点以及途径的多个轨迹点。

同理，所述输出接口12可以用于与显示屏或者扬声器连接，用于通过显示屏或者扬声器输出需要提示给用户的信息内容，比如通过显示屏显示导航路线。

值得一提的是，本实施方式所述无线通讯模组14与所述车载处理器13相连接，用于将所述车载处理器13拼接的所述导航路线发送给用户通讯终端或云服务器，以实现共享。

具体而言，所述无线通讯模组14可以支持4G通信网络、5G通信网络蓝牙或者WIFI网络。

本申请能够根据所有轨迹点进行节点综合优化，对轨迹点进行排序，再根据排序后的轨迹点进行路径规划，而且采用特定的算法查找最优的路径并连接成真实、连通的导航路线，避免绕路或重复行走的情况，改善用户体验。

请接着参阅图2，图2为本申请基于迪杰斯特拉算法的导航方法一实施方式的流程示意图。

需要说明的是，本实施方式基于迪杰斯特拉算法的导航方法可以采用任一上述实施方式所述的车机设备，其可以包括如下步骤。

步骤S201，获取用户输入的起点、终点以及途径的多个轨迹点；

步骤S202，根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序；

步骤S203，采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径；

步骤S204，拼接所述多段路径以形成连续的导航路线。

在具体实施方式中，所述根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序，具体可以包括：根据所述起点和终点处理得到有效可行的初步路链；提取所述初步路链的关键信息点；将所述多个轨迹点根据所述关键信息点进行匹配比对；根据匹配比对结果调整所述多个轨迹点的优化排序。

需要说明的是，本实施方式所述关键信息点，具体可以指的是是否出现绕路、重复、路段限速、路段限行和交通管制等情况，也就是说，所述初步路链可能存在这些情况，那么，就需要对多个轨迹点进行重新排序，方便避开这些情况。

值得一提的是，本实施方式所述根据所述起点和终点处理得到有效可行的初步路链，还可以包括：设置所述初步路链为最优级，用于在采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径时，若判断用时/距离差异相近的情况下，优先采用所述初步路链。

具体而言，本实施方式用时/距离差异相近，可以指的是两段二选一的路径用时差不多或者距离差不多，那么，就会优先使用属于初步路链中的路径。

在本实施方式中，所述采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，具体可以包括：采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点得到可供选择的所有路径；预测所有路径的能源消耗量以计算得到所有路径的路径成本；计算所有路径的路径距离；采用路径成本最低的前三位且路径距离最短的前三位进行最佳搭配，得到行程最优的多段路径。

需要说明的是，本实施方式采用路径成本最低的前三位且路径距离最短的前三位进行最佳搭配，可以指的是，把路径成本按低到高的顺序进行排序，获取前三名，同时把路径距离按近到远的顺序进行排序，获取前三名，如果路径成本的前三名与路径距离的前三名有相同的路径，则以该路径为最优的最佳搭配。此外，如果不存在相同的路径，则可以以路径成本为主而路径距离为辅选择合适的路径，当然也可以以路径距离为主而路径成本为辅选择合适的路径，在此不作限定。

值得说明的是，本实施方式所述预测所有路径的能源消耗量以计算得到所有路径的路径成本，具体可以包括：根据车辆常规油耗/电耗、路况损耗、天气损耗综合预测所有路径的能源消耗量。

不难理解的是，路况损耗可以指的是坡度或者平整程度所带来的额外损耗，而天气损耗则可以指的是风速风向、降雨等所带来额外损耗。

需要说明的是，本实施方式所述采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，还可以包括：采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点进行去除假节点、去除冗余点、去除重复线以及临近端点合并处理，以避免轨迹点不连续、偏移、绕路或不连通。换而言之，本实施方式可以根据实际情况去掉不需要的/不实际的轨迹点。

在本实施方式中，用户可以通过触摸或语音输入起点、终点以及途径的多个轨迹点。

同理，本实施方式可以通过显示屏或者扬声器输出需要提示给用户的信息内容，比如通过显示屏显示导航路线。

值得一提的是，本实施方式还可以将拼接的所述导航路线发送给用户通讯终端或云服务器，以实现共享。其中，具体可以采用4G通信网络、5G通信网络蓝牙或者WIFI网络进行分享发送。

本申请能够根据所有轨迹点进行节点综合优化，对轨迹点进行排序，再根据排序后的轨迹点进行路径规划，而且采用特定的算法查找最优的路径并连接成真实、连通的导航路线，避免绕路或重复行走的情况，改善用户体验。

需要说明的是，本申请还提供一种车辆，所述车辆可以配置有图1及其实施方式所述的车机设备，所述车机设备与用户通讯终端或云服务器之间通过4G通信网络、5G通信网络或WIFI网络相连接。

在本实施方式中，所述车辆可以建立一种基于车机设备、用户通讯终端、云服务器以及其他车机设备的车载网络，其具备如下功能：根据车辆地理位置自由组网、方便切换到其他网络、方便共享导航路线等。

无线通讯模组可以用来通过基站建立无线网络，用于与云服务器通信，例如可采用UDP或者TCP协议进行通信。

车机设备具体可以执行如下步骤：

接收用户以语音方式发出的指令，并识别该指令；

当所述指令为组网请求指令时，通过无线通信网络向云服务器发送组网请求；

云服务器执行如下步骤：

接收来自所述车机设备的组网请求；

向所有车机设备发送组网指令；

另一车机设备执行如下步骤：

接收来自云服务器的组网指令；

驱动提醒装置发送提醒信号，

接收用户的加入指令；

将用户同意加入的信息返回云服务器；及

云服务器再执行如下步骤：

接收另一车机设备同意入网的信息，并添加另一车机设备进入网内，组网成功；

将入网成功信息发送给同意入网的另一车机设备，同时也可以发送给车机设备；

最终实现车机设备之间的组网；

组网成功后，根据需要进行导航路线的共享。

本实施方式车机设备、车辆和云服务器均可以采用WIFI技术或5G技术等，比如利用5G车联网网络实现彼此的网络连接，本实施方式所采用的5G技术可以是一个面向场景化的技术，本申请利用5G技术对车辆起到关键的支持作用，其同时实现连接人、连接物或连接车辆，其具体可以采用下述三个典型应用场景组成。

第一个是eMBB(Enhance Mobile Broadband，增强移动宽带)，使用户体验速率在0.1～1gpbs，峰值速率在10gbps，流量密度在10Tbps/km2；

第二个超可靠低时延通信，本申请可以实现的主要指标是端到端的时间延迟为ms(毫秒)级别；可靠性接近100％；

第三个是mMTC(海量机器类通信)，本申请可以实现的主要指标是连接数密度，每平方公里连接100万个其他终端，10^6/km2。

通过上述方式，本申请利用5G技术的超可靠、低时延时的特点，结合比如雷达和摄像头等就可以给车辆提供显示的能力，可以跟车辆实现互动，同时利用5G技术的交互式感知功能，用户可以对外界环境做一个输出，不光能探测到状态，还可以做一些反馈等。进一步而言，本申请还可以应用到自动驾驶的协同里面，比如车辆编队等。

此外，本申请还可以利用5G技术实现通信增强自动驾驶感知能力，并且可以满足车内乘客对AR(增强现实)/VR(虚拟现实)、游戏、电影、移动办公等车载信息娱乐，以及高精度的需求。本申请可以实现厘米级别的3D高精度定位地图的下载量在3～4Gb/km，正常车辆限速120km/h(千米/时)下每秒钟地图的数据量为90Mbps～120Mbps(兆比特每秒)，同时还可以支持融合车载传感器信息的局部地图实时重构，以及危险态势建模与分析等。

在本申请中，上述车机设备可以使用到具备车辆TBOX的车辆系统中，其还可以连接到车辆的CAN总线上。

在本实施方式中，CAN可以包括三条网络通道CAN_1、CAN_2和CAN_3，车辆还可以设置一条以太网网络通道，其中三条CAN网络通道可以通过两个车联网网关与以太网网络通道相连接，举例而言，其中CAN_1网络通道包括混合动力总成系统，其中CAN_2网络通道包括运行保障系统，其中CAN_3网络通道包括电力测功机系统，以太网网络通道包括高级管理系统，所述的高级管理系统包括作为节点连接在以太网网络通道上的人-车-路模拟系统和综合信息采集单元，所述的CAN_1网络通道、CAN_2网络通道与以太网网络通道的车联网网关可以集成在综合信息采集单元中；CAN_3网络通道与以太网网络通道的车联网网关可以集成在人-车-路模拟系统中。

进一步而言，所述的CAN_1网络通道连接的节点有：发动机ECU、电机MCU、电池BMS、自动变速器TCU以及混合动力控制器HCU；CAN_2网络通道连接的节点有：台架测控系统、油门传感器组、功率分析仪、瞬时油耗仪、直流电源柜、发动机水温控制系统、发动机机油温度控制系统、电机水温控制系统以及发动机中冷温度控制系统；CAN_3网络通道连接的节点有：电力测功机控制器。

优选的所述的CAN_1网络通道的速率为250Kbps，采用J1939协议；CAN_2网络通道的速率为500Kbps，采用CANopen协议；CAN_3网络通道的速率为1Mbps，采用CANopen协议；以太网网络通道的速率为10/100Mbps，采用TCP/IP协议。

在本实施方式中，所述车联网网关支持5G技术的5G网络，其还可以配备有IEEE802.3接口、DSPI接口、eSCI接口、CAN接口、MLB接口、LIN接口和/或I2C接口。

在本实施方式中，比如，IEEE802.3接口可以用于连接无线路由器，为整车提供WIFI网络；DSPI(提供者管理器组件)接口用于连接蓝牙适配器和NFC(近距离无线通讯)适配器，可以提供蓝牙连接和NFC连接；eSCI接口用于连接4G/5G模块，与互联网通讯；CAN接口用于连接车辆CAN总线；MLB接口用于连接车内的MOST(面向媒体的系统传输)总线，LIN接口用于连接车内LIN(局域互联网络)总线；IC接口用于连接DSRC(专用短程通讯)模块和指纹识别模块。此外，本申请可以通过采用MPC5668G芯片对各个不同协议进行相互转换，将不同的网络进行融合。

此外，本实施方式车辆TBOX系统(Telematics-BOX)，简称车载TBOX或远程信息车载处理器。

本实施方式Telematics为远距离通信的电信(Telecommunications)与信息科学(Informatics)的合成，其定义为通过内置在车辆上的计算机系统、无线通信技术、卫星导航装置、交换文字、语音等信息的互联网技术而提供信息的服务系统。简单的说就通过无线网络将车辆接入互联网(车联网系统)，为车主提供驾驶、生活所必需的各种信息。

此外，本实施方式Telematics是无线通信技术、卫星导航系统、网络通信技术和车载电脑的综合，当车辆行驶当中出现故障时，通过无线通信连接云服务器，进行远程车辆诊断，内置在发动机上的计算机可以记录车辆主要部件的状态，并随时为维修人员提供准确的故障位置和原因。通过用户通讯终端接收信息并查看交通地图、路况介绍、交通信息、安全与治安服务以及娱乐信息服务等，另外，本实施方式的车辆还可以在后座设置电子游戏和网络应用。不难理解，本实施方式通过Telematics提供服务，可以方便用户了解交通信息、临近停车场的车位状况，确认当前位置，还可以与家中的网络服务器连接,及时了解家中的电器运转情况、安全情况以及客人来访情况等等。

本实施方式车辆还可设置ADAS(Advanced Driver Assistant System，先进驾驶辅助系统)，其可以利用安装于车辆上的上述各种传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静、动态物体的辨识、侦测与追踪等技术上的处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性。对应地，本申请ADAS还可以采用雷达、激光和超声波等传感器，可以探测光、热、压力或其它用于监测车辆状态的变量，通常位于车辆的前后保险杠、侧视镜、驾驶杆内部或者挡风玻璃上。不难看出，上述ADAS功能所使用的各种智能硬件，均可以通过以太网链路的方式接入车联网系统实现通信连接、交互。

本实施方式车辆的主机可包括适当的逻辑器件、电路和/或代码以用于实现OSI模型(Open System Interconnection，开放式通信系统互联参考模型)上面五层的运行和/或功能操作。因此，主机会生成用于网络传输的数据包和/或对这些数据包进行处理，并且还会对从网络接受到的数据包进行处理。同时，主机可通过执行相应指令和/或运行一种或多种应用程序来为本地用户和/或一个或多条远程用户或网络节点提供服务。在本申请的不同实施方式中，主机可采用一种或多种安全协议。

以上所述，仅是本申请的较佳实施例而已，并非对本申请作任何形式上的限制，虽然本申请已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本申请,任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本申请技术方案范围内,当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例,但凡是未脱离本申请技术方案内容，依据本申请的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属于本申请技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种基于迪杰斯特拉算法进行导航的车机设备，其特征在于，所述车机设备包括：

输入接口，所述输入接口用于提供接口供用户输入起点、终点以及途径的多个轨迹点；

车载处理器，与所述输入接口相连接，用于获取用户输入的起点、终点以及途径的多个轨迹点，根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序，并采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，拼接所述多段路径以形成连续的导航路线。

2.根据权利要求1所述的车机设备，其特征在于，所述车载处理器，根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序，具体包括：

根据所述起点和终点处理得到有效可行的初步路链；

提取所述初步路链的关键信息点；

将所述多个轨迹点根据所述关键信息点进行匹配比对；

根据匹配比对结果调整所述多个轨迹点的优化排序。

3.根据权利要求2所述的车机设备，其特征在于，所述车载处理器，根据所述起点和终点处理得到有效可行的初步路链，还包括：

设置所述初步路链为最优级，用于在采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径时，若判断用时/距离差异相近的情况下，优先采用所述初步路链。

4.根据权利要求3所述的车机设备，其特征在于，所述车载处理器，采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，具体包括：

采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点得到可供选择的所有路径；

预测所有路径的能源消耗量以计算得到所有路径的路径成本；

计算所有路径的路径距离；

采用路径成本最低的前三位且路径距离最短的前三位进行最佳搭配，得到行程最优的多段路径。

5.根据权利要求4所述的车机设备，其特征在于，所述车载处理器，预测所有路径的能源消耗量以计算得到所有路径的路径成本，具体包括：

根据车辆常规油耗/电耗、路况损耗、天气损耗综合预测所有路径的能源消耗量。

6.根据权利要求4所述的车机设备，其特征在于，所述车载处理器，采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径，还包括：

采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点进行去除假节点、去除冗余点、去除重复线以及临近端点合并处理，以避免轨迹点不连续、偏移、绕路或不连通。

7.根据权利要求1所述的车机设备，其特征在于，所述输入接口，用于提供接口供用户输入起点、终点以及途径的多个轨迹点，具体包括：

所述输入接口用于连接触摸输入或麦克风输入，用于供用户通过触摸或语音输入起点、终点以及途径的多个轨迹点。

8.根据权利要求1所述的车机设备，其特征在于，所述车机设备还包括：

无线通讯模组，与所述车载处理器相连接，用于将所述车载处理器拼接的所述导航路线发送给用户通讯终端或云服务器，以实现共享。

9.一种车辆，其特征在于，所述车辆配置有根据权利要求1-8任一项所述的车机设备，所述车机设备与用户通讯终端或云服务器之间通过4G通信网络、5G通信网络或WIFI网络相连接。

10.一种基于迪杰斯特拉算法的导航方法，其特征在于，其采用根据强烈要求1-8任一项所述的车机设备，所述导航方法包括步骤：

获取用户输入的起点、终点以及途径的多个轨迹点；

根据起点和终点对所述多个轨迹点进行优化排序；

采用迪杰斯特拉算法对起点、终点以及经过优化排序后的多个轨迹点查找行程最优的多段路径；

拼接所述多段路径以形成连续的导航路线。