CN110307856A - 一种导航路线推荐方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种导航路线推荐方法及装置，应用于汽车导航仪，该方法包括：获取车辆的当前状态信息，所述当前状态信息包括当前时间信息和当前位置信息；根据统计的车辆对应用户的历史行车路径和所述当前状态信息，对用户的导航路线进行预测；向所述用户推荐预测获得的导航路线。当车辆启动时，本发明实施例能够为用户主动启动导航，从而提高智能化程度。

Description

一种导航路线推荐方法及装置

技术领域

本发明涉及汽车导航仪领域，尤其涉及一种导航路线推荐方法及装置。

背景技术

随着经济的发展和人们生活水平的不断提高，现在大部分车辆上都会安装有汽车导航仪，即车载GPS导航仪。其工作原理是一个GPS接收器，一个地图，接收器接收天上卫星提供的地图信息，从而得出车辆所处的具体位置，并标注车辆周边的地图信息，从而帮助用户定位到自己的位置，并寻找到用户所需要的目的地，使用户清楚自己的行进路线，从而进行路线导航，这样，使人们生活得到了极大的便利。

然而，当前汽车导航仪的导航方式主要是被动式启动，其智能化程度低。

发明内容

本发明实施例提供一种导航路线推荐方法及装置，当车辆启动时，能够为用户主动启动导航，从而提高智能化程度。

第一方面，本发明实施例提供了一种导航路线推荐方法，应用于汽车导航仪，所述方法包括：

获取车辆的当前状态信息，所述当前状态信息包括当前时间信息和当前位置信息；

根据统计的车辆对应用户的历史行车路径和所述当前状态信息，对用户的导航路线进行预测；

向所述用户推荐预测获得的导航路线。

上述方案中，所述根据统计的车辆对应用户的历史行车路径和所述当前状态信息，对用户的导航路线进行预测包括：

获取第一历史行车路径，所述第一历史行车路径为路径起点位置信息与所述当前位置信息处于预设距离内的历史行车路径；

获取第二历史行车路径，所述第二历史行车路径为所述第一历史行车路径中路径起点状态信息与当前状态信息相匹配的历史行车路径，所述路径起点状态信息包括路径起点时间信息和所述路径起点位置信息；

基于所述第二历史行车路径，对用户的导航路线进行预测。

上述方案中，所述获取第二历史行车路径包括：

基于所述路径起点状态信息和当前状态信息，计算当前状态与所述第一历史行车路径起点状态的欧式距离；

按照所述欧式距离从大到小的顺序，选取预设条第一历史行车路径作为第二历史行车路径。

上述方案中，所述基于所述第二历史行车路径，对用户的导航路线进行预测包括：

计算所述第二历史行车路径中路径终点位置信息的geohash值；

基于所述geohash值，采用KNN算法对用户的导航路线进行预测。

上述方案中，所述预测获得的导航路线包括第一路线和第二路线，所述向所述用户推荐预测获得的导航路线包括：

向所述用户推荐所述第一路线；

若未接收到人机交互界面发出的基于所述第一路线的导航确定信号，向所述用户推荐所述第二路线。

上述方案中，所述向所述用户推荐预测获得的导航路线之后，所述方法还包括：

若接收到所述人机交互界面发出的基于所述推荐的导航路线的导航确定信号，采用所述推荐的导航路线对所述用户进行导航。

第二方面，本发明实施例还提供了一种导航路线推荐装置，所述装置包括：获取模块、预测模块和推荐模块；其中，

所述获取模块，用于获取车辆的当前状态信息，所述当前状态信息包括当前时间信息和当前位置信息；

所述预测模块，用于根据统计的车辆对应用户的历史行车路径和所述当前状态信息，对用户的导航路线进行预测；

所述推荐模块，用于向所述用户推荐预测获得的导航路线。

上述方案中，所述预测模块包括：第一获取单元、第二获取单元和预测单元；其中，

所述第一获取单元，用于获取第一历史行车路径，所述第一历史行车路径为路径起点位置信息与所述当前位置信息处于预设距离内的历史行车路径；

所述第二获取单元，用于获取第二历史行车路径，所述第二历史行车路径为所述第一历史行车路径中路径起点状态信息与当前状态信息相匹配的历史行车路径，所述路径起点状态信息包括路径起点时间信息和所述路径起点位置信息；

所述预测单元，用于基于所述第二历史行车路径，对用户的导航路线进行预测。

上述方案中，所述第二获取单元，具体用于基于所述路径起点状态信息和当前状态信息，计算当前状态与所述第一历史行车路径起点状态的欧式距离；按照所述欧式距离从大到小的顺序，选取预设条第一历史行车路径作为第二历史行车路径。

上述方案中，所述预测单元，具体用于计算所述第二历史行车路径中路径终点位置信息的geohash值；基于所述geohash值，采用KNN算法对用户的导航路线进行预测。

上述方案中，所述预测获得的导航路线包括第一路线和第二路线，所述推荐模块包括：第一推荐单元和第二推荐单元；其中，

所述第一推荐单元，用于向所述用户推荐所述第一路线；

所述第二推荐单元，用于若未接收到人机交互界面发出的基于所述第一路线的导航确定信号，向所述用户推荐所述第二路线。

上述方案中，所述装置还包括：

导航模块，用于若接收到所述人机交互界面发出的基于所述推荐的导航路线的导航确定信号，采用所述推荐的导航路线对所述用户进行导航。

本发明实施例通过获取车辆所处的位置信息，并根据统计的车辆对应用户的历史行车路径、当前时间信息和所述位置信息，对用户的导航路线进行预测，从而能够根据车辆所处的位置信息为用户进行自动导航，实现汽车导航仪的主动式导航，提高智能化程度，并简化用户的操作流程。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的一种导航路线推荐方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种导航路线推荐方法中步骤102的细化流程示意图；

图3为KNN算法的原理示意图；

图4是本发明实施例提供的导航路线推荐装置的结构示意图；

图5是本发明实施例提供的导航路线推荐装置的硬件结构示意图。

具体实施方式

在汽车导航仪领域，现有技术中，导航路线推荐方式主要都是被动式启动，比如，当车辆启动时，用户需要手动打开导航地图的交互界面，然后搜索需要到达的目的地，并点击合适的行车路径进行导航。可见，这种导航方式操作复杂，且智能化程度低。

基于此，本发明实施例提供一种导航路线推荐方案，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。

参见图1，图1是本发明实施例提供的一种导航路线推荐方法的流程示意图，如图1所示，包括以下步骤：

步骤101，获取车辆的当前状态信息，所述当前状态信息包括当前时间信息和当前位置信息；

本发明实施例提供的导航路线推荐方法主要应用于汽车导航仪上。

所述获取车辆的当前状态信息之前，所述方法还包括：

当接收到所述车辆的启动信号时，对基于导航地图的人机交互界面进行显示。

当车辆启动时，自动开启导航地图并显示在汽车导航仪的显示屏幕上，同时提供基于导航地图的人机交互界面。

同时，当前位置信息可以包括经纬度信息，如(112.8741541，22.54811)，汽车导航仪可以将当前位置信息定位标注在该导航地图上，使用户可以清楚的知道自己所处的位置。

步骤102，根据统计的车辆对应用户的历史行车路径和所述当前状态信息，对用户的导航路线进行预测；

在车辆每次启动导航时，汽车导航仪可以将用户每次的导航信息生成导航日志，并存储在本地存储器或上传至服务器，该导航日志中记录了历史行车路径，该历史行车路径包括路径起始位置、路径终点位置和导航时间信息。比如，该导航日志可以是在工作日早上9:15分从某某酒店至某某小区等。

图2为本发明实施例提供的一种导航路线推荐方法中步骤102的细化流程示意图，参照图2所示，步骤102具体包括以下步骤：

步骤1021，获取第一历史行车路径，所述第一历史行车路径为路径起点位置信息与所述当前位置信息处于预设距离内的历史行车路径；

这里，所述预设距离可以根据实际需要进行设置，在本实施例中，可以将预设距离设为2000米，也就是说，从历史行车路径中筛选出其路径起点位置信息在当前位置信息2000米之内的行车路径作为第一历史行车路径。

步骤1022，获取第二历史行车路径，所述第二历史行车路径为所述第一历史行车路径中路径起点状态信息与当前状态信息相匹配的历史行车路径，所述路径起点状态信息包括路径起点时间信息和所述路径起点位置信息；

这里，所述第二历史行车路径指的是第一历史行车路径中路径起点状态信息与当前状态信息比较相识的历史行车路径。

具体的，所述获取第二历史行车路径包括：

基于所述路径起点状态信息和当前状态信息，计算当前状态与所述第一历史行车路径起点状态的欧式距离；

按照所述欧式距离从大到小的顺序，选取预设条第一历史行车路径作为第二历史行车路径。

其中，欧式距离＝距离权重×距离权重+时间权重×时间权重+节假日权重×节假日权重；

距离权重＝距离差×k1，k1为权重值；

时间权重＝时间差*k2，k2为权重值；

节假日权重＝日期类型差*k3，k3为权重值；

k1、k2和k3分别是通过机器学习定义的权重值。

距离差＝min(距离，1000)/1000；

时间差＝(当前时间－历史上报时间)/24

日期类型差＝(当前日期类型－历史上报日期类型)/类型；其中，当类型为0时表示为节假日，当类型为1时表示为周末，当类型为2时表示为工作日。

计算出欧式距离之后，将第一历史行车路径按照欧式距离进行从大到小排序，选取前预设条第一历史行车路径作为第二历史行车路径，本实施例中，预设条可以为5。

举个例子来说，按照欧式距离选取的5条第二历史行车路径为(深大，2.9)、(博讯大厦，2.7)、(博讯大厦，2.3)、(翻身地铁，2.1)和(博讯大厦，1.1)，其中，深大、博讯大厦和翻身地铁为第二历史行车路径的目的地，目的地后面的数字为欧式距离。

步骤1023，基于所述第二历史行车路径，对用户的导航路线进行预测。

所述基于所述第二历史行车路径，对用户的导航路线进行预测包括：

计算所述第二历史行车路径中路径终点位置信息的geohash值；

基于所述geohash值，采用KNN算法对用户的导航路线进行预测。

这里，KNN算法主要是根据分类决策原则(如多数表决)，决定待预测点的类别，图3为KNN算法的原理示意图，参照图3所示，圆为待预测点，是要决定被决定赋予哪个类，是三角形还是四方形？如果预测出K＝3，由于三角形所占比例为2/3，圆将被赋予三角形那个类，如果预测出K＝5，由于四方形比例为3/5，因此圆将被赋予四方形那个类。

具体的，可以利用geohash算法将路径终点位置信息的二维数据变成一维数据，得到路径终点位置信息的geohash值，将geohash值保留7位有效位，将geohash值相同的放入一个集合中，然后按照集合的长度去排序，采用多数表决策略取数据最多的一个集合。如果集合中的数据个数大于2，就再将该集合采用上述方法进行一次更精细的筛选，也就是说，可以将该集合中的第二历史行车路径中路径终点位置信息的geohash值保留8位有效位，再将该集合中geohash值相同的放入一个小集合中，按照小集合的长度去排序，排序后取数据最多的一个小集合，最后再在这个小集合中随机取一点，该点即为预测的导航路线的终点位置。

步骤103，向所述用户推荐预测获得的导航路线。

所述预测获得的导航路线包括第一路线和第二路线，所述向所述用户推荐预测获得的导航路线包括：

向所述用户推荐所述第一路线；

若未接收到人机交互界面发出的基于所述第一路线的导航确定信号，向所述用户推荐所述第二路线。

该步骤中，导航路径可以包括多条，比如第一路径、第二路径和第三路径，可以通过预设规则确定首先推荐哪一条导航路径，比如可以通过在当前时间信息用户历史所用的最多的导航路线优先向用户推荐，比如，首先向用户推荐第一路径，若接收到所述人机交互界面发出的基于第一路线的导航确定信号，采用所述第一路线对所述用户进行导航，若未接收到所述人机交互界面发出的基于所述第一路线的导航确定信号，向所述用户推荐所述第二路线。

本发明实施例通过获取车辆所处的位置信息，并根据统计的车辆对应用户的历史行车路径、当前时间信息和所述位置信息，对用户的导航路线进行预测，从而能够根据车辆所处的位置信息为用户进行自动导航，实现汽车导航仪的主动式导航，提高智能化程度，并简化用户的操作流程。

本发明实施例还提供一种导航路线推荐装置，参见图4，图4是本发明实施例提供的导航路线推荐装置的结构示意图，如图4所示，所述导航路线推荐装置包括：获取模块21、预测模块22和推荐模块23；其中，

所述获取模块21，用于获取车辆的当前状态信息，所述当前状态信息包括当前时间信息和当前位置信息；

所述预测模块22，用于根据统计的车辆对应用户的历史行车路径和所述当前状态信息，对用户的导航路线进行预测；

所述推荐模块23，用于向所述用户推荐预测获得的导航路线。

可选的，所述预测模块22包括：第一获取单元、第二获取单元和预测单元；其中，

所述第一获取单元，用于获取第一历史行车路径，所述第一历史行车路径为路径起点位置信息与所述当前位置信息处于预设距离内的历史行车路径；

所述第二获取单元，用于获取第二历史行车路径，所述第二历史行车路径为所述第一历史行车路径中路径起点状态信息与当前状态信息相匹配的历史行车路径，所述路径起点状态信息包括路径起点时间信息和所述路径起点位置信息；

所述预测单元，用于基于所述第二历史行车路径，对用户的导航路线进行预测。

可选的，所述第二获取单元，具体用于基于所述路径起点状态信息和当前状态信息，计算当前状态与所述第一历史行车路径起点状态的欧式距离；按照所述欧式距离从大到小的顺序，选取预设条第一历史行车路径作为第二历史行车路径。

可选的，所述预测单元，具体用于

计算所述第二历史行车路径中路径终点位置信息的geohash值；基于所述geohash值，采用KNN算法对用户的导航路线进行预测。

可选的，所述预测获得的导航路线包括第一路线和第二路线，所述推荐模块23包括：第一推荐单元和第二推荐单元；其中，

所述第一推荐单元，用于向所述用户推荐所述第一路线；

所述第二推荐单元，用于若未接收到人机交互界面发出的基于所述第一路线的导航确定信号，向所述用户推荐所述第二路线。

可选的，所述装置还包括：

导航模块24，用于若接收到所述人机交互界面发出的基于所述推荐的导航路线的导航确定信号，采用所述推荐的导航路线对所述用户进行导航。

本发明实施例提供的导航路线推荐装置能够实现上述方法实施例中的各个过程，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种导航路线推荐装置，参见图5，图5是本发明实施例提供的导航路线推荐装置的硬件结构示意图。如图5所示，导航路线推荐装置包括：包括处理器31，存储器32，存储在存储器32上并可在所述处理器31上运行的计算机程序，该计算机程序被处理器31执行时实现上述导航路线推荐方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述导航路线推荐方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。其中，所述的计算机可读存储介质，如只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁碟或者光盘等。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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，所述单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元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单元来实现本发明实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元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。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

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以权利要求的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种导航路线推荐方法，应用于汽车导航仪，其特征在于，所述方法包括：

获取车辆的当前状态信息，所述当前状态信息包括当前时间信息和当前位置信息；

根据统计的车辆对应用户的历史行车路径和所述当前状态信息，对用户的导航路线进行预测；

向所述用户推荐预测获得的导航路线。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据统计的车辆对应用户的历史行车路径和所述当前状态信息，对用户的导航路线进行预测包括：

获取第一历史行车路径，所述第一历史行车路径为路径起点位置信息与所述当前位置信息处于预设距离内的历史行车路径；

获取第二历史行车路径，所述第二历史行车路径为所述第一历史行车路径中路径起点状态信息与当前状态信息相匹配的历史行车路径，所述路径起点状态信息包括路径起点时间信息和所述路径起点位置信息；

基于所述第二历史行车路径，对用户的导航路线进行预测。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取第二历史行车路径包括：

基于所述路径起点状态信息和当前状态信息，计算当前状态与所述第一历史行车路径起点状态的欧式距离；

按照所述欧式距离从大到小的顺序，选取预设条第一历史行车路径作为第二历史行车路径。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第二历史行车路径，对用户的导航路线进行预测包括：

计算所述第二历史行车路径中路径终点位置信息的geohash值；

基于所述geohash值，采用KNN算法对用户的导航路线进行预测。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预测获得的导航路线包括第一路线和第二路线，所述向所述用户推荐预测获得的导航路线包括：

向所述用户推荐所述第一路线；

若未接收到人机交互界面发出的基于所述第一路线的导航确定信号，向所述用户推荐所述第二路线。

6.一种导航路线推荐装置，应用于汽车导航仪，其特征在于，所述装置包括：获取模块、预测模块和推荐模块；其中，

所述获取模块，用于获取车辆的当前状态信息，所述当前状态信息包括当前时间信息和当前位置信息；

所述预测模块，用于根据统计的车辆对应用户的历史行车路径和所述当前状态信息，对用户的导航路线进行预测；

所述推荐模块，用于向所述用户推荐预测获得的导航路线。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预测模块包括：第一获取单元、第二获取单元和预测单元；其中，

所述第一获取单元，用于获取第一历史行车路径，所述第一历史行车路径为路径起点位置信息与所述当前位置信息处于预设距离内的历史行车路径；

所述第二获取单元，用于获取第二历史行车路径，所述第二历史行车路径为所述第一历史行车路径中路径起点状态信息与当前状态信息相匹配的历史行车路径，所述路径起点状态信息包括路径起点时间信息和所述路径起点位置信息；

所述预测单元，用于基于所述第二历史行车路径，对用户的导航路线进行预测。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二获取单元，具体用于基于所述路径起点状态信息和当前状态信息，计算当前状态与所述第一历史行车路径起点状态的欧式距离；按照所述欧式距离从大到小的顺序，选取预设条第一历史行车路径作为第二历史行车路径。

9.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述预测单元，具体用于

计算所述第二历史行车路径中路径终点位置信息的geohash值；基于所述geohash值，采用KNN算法对用户的导航路线进行预测。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述预测获得的导航路线包括第一路线和第二路线，所述推荐模块包括：第一推荐单元和第二推荐单元；其中，

所述第一推荐单元，用于向所述用户推荐所述第一路线；

所述第二推荐单元，用于若未接收到人机交互界面发出的基于所述第一路线的导航确定信号，向所述用户推荐所述第二路线。