CN110324368A - 一种基于天气的预测路况的共享方法及其系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于天气的预测路况的共享方法，包括：车机端获取车辆当前位置的天气情况；基于上述获取的天气情况，预测一段预设时间内上述车辆当前位置附近道路的预测路况信息；响应于上述预测路况信息为拥堵，提示用户是否共享拥堵的预测路况信息；以及响应于用户确认共享上述拥堵的预测路况信息的指令，上传车辆位置信息和上述拥堵的预测路况信息至云端。本发明还提供了一种用于共享基于天气的预测路况的车机端以及包括上述车机端的共享系统。经由本发明所提供的实施例，能够对雨雪天气引起的可能的拥堵做出预测，以帮助车主及时规避拥堵。

Description

一种基于天气的预测路况的共享方法及其系统

技术领域

本发明涉及一种共享方法及其系统，尤其涉及一种基于天气的预测路况的共享方法及其系统。

背景技术

随着汽车工业的发展以及人们生活水平的提高，将汽车用作代步工具已经非常普遍，尤其，在电动汽车工业兴起后，车辆大量普及，导致路况情况日趋拥堵。若遇上天气状态不佳，雨雪天气导致路面湿滑，车辆需驾驶在较低的安全车速，行车缓慢，以及，在天气状况不佳的情况下，车辆的事故率亦有所提高，加剧了拥堵状况。

因此，亟需一种共享方法及系统，能够共享由于天气可能导致的拥堵路况，提前预判可能的拥堵情况，使车主对出行路线做好规划，及时规避拥堵。

发明内容

以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于天气的预测路况的共享方法，包括：车机端获取车辆当前位置的天气情况；基于上述获取的天气情况，预测一段预设时间内上述车辆当前位置附近道路的预测路况信息；响应于上述预测路况信息为拥堵，提示用户是否共享拥堵的预测路况信息；以及响应于用户确认共享上述拥堵的预测路况信息的指令，上传车辆位置信息和上述拥堵的预测路况信息至云端。

可选的，通过识别车辆摄像装置的拍摄内容来获取上述车辆当前位置的上述天气情况。

可选的，通过判断车辆雨刮器的工作情况来获取上述车辆当前位置的上述天气情况。

可选的，基于上述获取的天气情况，响应于上述天气为雨雪天气，预测一段预设时间内上述车辆当前位置附近道路的预测路况信息为拥堵。

可选的，上述车辆当前位置的附近道路包括以上述当前位置为中心，预设距离为半径的圆周内的道路段。

可选的，上述共享方法进一步包括：上述车机端接收云端推送的另一车机端共享的车辆位置和拥堵的预测路况信息，响应于用户的指令，发送重新规划路径请求至上述云端，并接收上述云端重新规划的不包含上述另一车机端共享的车辆位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。

可选的，上述云端接收车机端发送的车辆位置信息和上述车机端预测为拥堵的预测路况信息；上述云端推送上述拥堵的预测路况信息至与上述车辆位置信息相关的目标车机端。

可选的，上述目标车机端包括当前位于车辆位置附近道路以及经上述云端预测将在预设时间内经过上述车辆位置附近道路的目标车辆的车机端。

可选的，响应于上述目标车机端的用户的指令，上述云端重新为上述目标车机端规划不包含上述车辆位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。

本发明还提供了一种用于共享基于天气的预测路况的车机端，具体包括：获取模块、预测模块、处理模块和发送模块，其中上述获取模块用以获取车辆当前位置的天气情况；上述预测模块用以基于上述获取模块获取的天气情况，预测一段预设时间内上述车辆当前位置附近道路的预测路况信息；上述处理模块用以响应于上述预测路况信息为拥堵，提示用户是否共享拥堵的预测路况信息；上述发送模块响应于用户确认共享上述拥堵的预测路况信息的指令，上传车辆位置信息和上述拥堵的预测路况信息至云端服务器。

可选的，上述获取模块通过识别车辆摄像装置的拍摄内容来获取上述车辆当前位置的上述天气情况。

可选的，上述获取模块通过判断上述车辆雨刮器的工作情况来获取上述车辆当前位置的上述天气情况。

可选的，上述预测模块基于上述获取模块获取的天气情况，响应于上述天气为雨雪天气，预测一段预设时间内上述车辆当前位置附近道路的预测路况信息为拥堵。

可选的，上述车辆当前位置的附近道路包括以上述当前位置为中心，预设距离为半径的圆周内的道路段。

可选的，上述车机端进一步包括：接收模块，用以接收上述云端服务器推送的另一车机端共享的车辆位置和拥堵的预测路况信息；上述发送模块响应于用户的指令，发送重新规划路径请求至上述云端服务器；以及上述接收模块接收上述云端服务器重新规划的不包含上述另一车机端共享的车辆位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。

本发明还提供了一种包括上述车机端的共享系统，用于共享基于天气的预测路况，其特征在于，还包括，云端服务器，上述云端服务器包括云端接收模块和云端发送模块，其中上述云端接收模块接收车机端发送的车辆位置信息和上述车机端预测为拥堵的预测路况信息；上述云端发送模块推送上述拥堵的预测路况信息至与上述车辆位置信息相关的目标车机端。

可选的，上述目标车机端包括当前位于车辆位置附近道路以及经上述云端预测将在预设时间内经过上述车辆位置附近道路的目标车辆的车机端。

可选的，上述云端服务器还包括云端处理模块，用以响应于上述目标车机端的用户的指令，上述云端处理模块重新为上述目标车机端规划不包含上述车辆位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。

本发明还提供了一种计算机设备，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，其特征在于，上述处理器执行上述计算机程序时实现如上述方法的步骤。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，上述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法的步骤。

经由本发明所提供的实施例，能够对雨雪天气引起的可能的拥堵做出预测，以帮助车主及时规避拥堵。

附图说明

图1示出了本发明提供的共享方法的一实施例流程图。

图2示出了本发明提供的共享方法的另一实施例流程图。

图3示出了本发明提供的车机端的一实施例模块示意图。

图4示出了本发明提供的共享系统的一实施例模块示意图。

具体实施方式

以下结合附图和具体实施例对本发明作详细描述。注意，以下结合附图和具体实施例描述的诸方面仅是示例性的，而不应被理解为对本发明的保护范围进行任何限制。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于天气的预测路况的共享方法及其系统，图1示出了本发明提供的共享方法的一实施例流程图，具体的，本发明所提供的共享方法包括步骤110，车机端获取车辆当前位置的天气情况；步骤120，基于获取的天气情况，预测一段预设时间内车辆当前位置附近道路的预测路况信息；步骤130，响应于预测路况信息为拥堵，提示用户是否共享拥堵的预测路况信息；以及步骤140，响应于用户确认共享拥堵的预测路况信息的指令，上传车辆位置信息和拥堵的预测路况信息至云端。

具体的，步骤110中，在一实施例中，可以通过识别车辆摄像装置的拍摄内容来获取车辆当前位置的天气情况，具体的，可以通过识别车辆摄像装置的拍摄内容中是否有下雨、下雪的影像来判断当前位置的天气情况是否为雨雪天气。在另一实施例中，可以通过判断车辆雨刮器的工作情况来获取车辆当前位置的天气情况，当识别出当前车辆的雨刮器在工作，则认为当前位置的天气情况为雨雪天气。

在步骤120中，基于获取的天气情况为雨雪天气，则预测一段预设时间内车辆当前位置附近道路的预测路况信息为拥堵。通常而言，由于天气的变化导致交通状态不佳的情况主要在于当前天气为雨雪天气，而雨水或雪花会导致地面道路的湿滑，车辆需要行驶在一个较慢的安全速度，容易造成拥堵。同时，湿滑的道路状况使得车辆预留的刹车距离更长，在驾驶员没有预留好足够刹车距离的情况下，事故的发生率较正常天气情况的事故率更高，同样容易造成拥堵。因此，若识别出获取的天气情况为雨雪天气，可以提前预测在接下去的一段预设时间内，车辆当前位置附近的道路会因为雨雪天气而出现拥堵的情况。上述的预设时间可以根据识别出雨雪天气的当前时间来调整，例如，若雨雪天气发生在上下班的通勤时间，则可以将预设时间设置为较短的5分钟，若雨雪天气发生在白天的非高峰时间，可以适当增长时间为15分钟。上述的预设时间亦可以根据道路的主次要程度来调整，例如，在城市道路的主干道，由于车流量较大，可以将预设时间设置为较短的5分钟，而在非主干道上，由于车流量较小，可以适当延长预设时间为15分钟。本领域技术人员应当了解上述时间可以根据不同情况而调整，不限于上述举例。

步骤130、140中，本发明所提供的方法在预测路况信息为拥堵时，提示用户是否需要共享拥堵的预测路况信息，由于本发明通过识别车辆摄像装置的拍摄内容或通过判断车辆雨刮器的工作情况来预测天气情况，可能存在误判的情况，以及，如果上述雨雪天气发生在午夜，道路上的车辆较少，不会造成拥堵，通过用户确定共享预测拥堵的路况信息能够有效排除误判以及不会造成拥堵的情况，使共享的信息更为准确。

在本发明所提供的实施例中，车辆当前位置的附近道路包括以当前位置为中心，预设距离为半径的圆周内的道路段，上述预设距离同样可以根据识别出雨雪天气的当前时间或者道路的主次要程度来调整。

更进一步的，在用户确认将预测拥堵的路况信息共享至云端后，如图2所示，本发明还包括步骤210，云端接收车机端发送的车辆位置信息和车机端预测为拥堵的预测路况信息，步骤220，云端推送拥堵的预测路况信息至与车辆位置信息相关的目标车机端。

具体的，上述目标车机端包括当前位于车辆位置附近道路以及经云端预测在预设时间内经过车辆位置附近道路的目标车辆的车机端。

当预测出预测路况信息为拥堵，虽然上述拥堵还没有实际发生，但若能够提前将拥堵信息共享给即将通过雨雪天气的道路的车主，即将通过雨雪天气道路的车主在接收到上述共享的预测拥堵信息后可以对自己出行的道路有所选择，使部分原先要通过上述雨雪天气路段的车辆分流到其他道路，能够有效缓解交通压力。

更进一步的，根据本发明所提供的共享方法，车机端在接收到云端推送的另一车机端共享的车辆位置和拥堵的预测路况信息后，响应于用户的指令，发送重新规划路径请求至云端，并接收云端重新规划的不包含另一车机端共享的车辆位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。通过上述方法，在车主对路线不熟悉的情况下，能够通过云端发送合适的绕行方案，帮助车主规避预测的拥堵。

在上述的实施例中，如图2所示，还包括步骤230，响应于目标车机端用户的指令，云端重新为目标车机端规划不包含共享出拥堵预测路况信息的车机端所在位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。

通过本发明所提供的方法，能够自动监测天气情况，当出现雨雪天气时，预判断车辆当前所在位置附近道路在接下来一段时间后即将拥堵，并且推送车机端，提示用户共享预测的拥堵路况信息，以将预测的拥堵路况信息上传至云端。云端通过再将上述拥堵路况信息推送给目标车机端以及目标车机端选择调整出行路径的方式，使得车流量分离，能够缓解拥堵的车况。

本发明还提供了一种用于共享基于天气的预测路况的车机端，图3示出了本发明所提供的车机端的一实施例模块示意图。如图3所示的车机端300具体包括：获取模块310、预测模块320、处理模块330和发送模块340，其中，获取模块310用以获取车辆当前位置的天气情况；预测模块320用以基于获取模块310获取的天气情况，预测一段预设时间内车辆当前位置附近道路的预测路况信息；处理模块330用以响应于预测路况信息为拥堵，提示用户是否共享拥堵的预测路况信息；发送模块340响应于用户确认共享拥堵的预测路况信息的指令，上传车辆位置信息和拥堵的预测路况信息至云端服务器。

具体的，在一实施例中，获取模块310通过识别车辆摄像装置的拍摄内容来获取车辆当前位置的天气情况，具体的，可以通过识别车辆摄像装置的拍摄内容中是否有下雨、下雪的影像来判断当前位置的天气情况是否为雨雪天气。在另一实施例中，获取模块310可以通过判断车辆雨刮器的工作情况来获取车辆当前位置的天气情况，当识别出当前车辆的雨刮器在工作，则认为当前位置的天气情况为雨雪天气。

基于获取的天气情况为雨雪天气，预测模块320预测一段预设时间内车辆当前位置附近道路的预测路况信息为拥堵。通常而言，由于天气的变化导致交通状态不佳的情况主要在于当前天气为雨雪天气，而雨水或雪花会导致地面道路的湿滑，车辆需要行驶在一个较慢的安全速度，容易造成拥堵。同时，湿滑的道路状况使得车辆预留的刹车距离更长，在驾驶员没有预留好足够刹车距离的情况下，事故的发生率较正常天气情况的事故率更高，同样容易造成拥堵。因此，若识别出获取的天气情况为雨雪天气，预测模块320提前预测在接下去的一段预设时间内，车辆当前位置附近的道路会因为雨雪天气而出现拥堵的情况。上述的预设时间可以根据识别出雨雪天气的当前时间来调整，例如，若雨雪天气发生在上下班的通勤时间，则可以将预设时间设置为较短的5分钟，若雨雪天气发生在白天的非高峰时间，可以适当增长时间为15分钟。上述的预设时间亦可以根据道路的主次要程度来调整，例如，在城市道路的主干道，由于车流量较大，可以将预设时间设置为较短的5分钟，而在非主干道上，由于车流量较小，可以适当延长预设时间为15分钟。本领域技术人员应当了解上述时间可以根据不同情况而调整，不限于上述举例。

处理模块330在预测路况信息为拥堵时，提示用户是否需要共享拥堵的预测路况信息，由于本发明通过识别车辆摄像装置的拍摄内容或通过判断车辆雨刮器的工作情况来预测天气情况，可能存在误判的情况，以及，如果上述雨雪天气发生在午夜，道路上的车辆较少，不会造成拥堵，通过用户确定共享预测拥堵的路况信息能够有效排除误判以及不会造成拥堵的情况，使共享的信息更为准确。

在本发明所提供的实施例中，车辆当前位置的附近道路包括以当前位置为中心，预设距离为半径的圆周内的道路段，上述预设距离同样可以根据识别出雨雪天气的当前时间或者道路的主次要程度来调整。

更进一步的，本发明还提供了一种包含上述车机端的共享系统，用于共享基于天气的预测路况，图4示出了本发明提供的共享系统的一实施例模块示意图。如图4所示的共享系统400还包括云端服务器350，云端服务器350更包含云端接收模块351和云端发送模块352。在用户确认通过车机端的发送模块340将预测拥堵的路况信息共享至云端服务器350后，云端接收模块351接收车机端发送的车辆位置信息和车机端预测为拥堵的预测路况信息，并且云端发送模块352推送拥堵的预测路况信息至与车辆位置信息相关的目标车机端。

具体的，上述目标车机端包括当前位于车辆位置附近道路以及经云端服务器350预测在预设时间内经过车辆位置附近道路的目标车辆的车机端。

当车机端预测出预测路况信息为拥堵，虽然上述拥堵还没有实际发生，但若能够提前将拥堵信息共享给即将通过雨雪天气的道路的车主，即将通过雨雪天气道路的车主在接收到上述共享的预测拥堵信息后可以对自己出行的道路有所选择，使部分原先要通过上述雨雪天气路段的车辆分流到其他道路，能够有效缓解交通压力。

更进一步的，根据本发明所提供的共享系统，车机端在接收到云端服务器350推送的另一车机端共享的车辆位置和拥堵的预测路况信息后，响应于用户的指令，发送模块340发送重新规划路径请求至云端服务器350，并接收云端服务器350重新规划的不包含另一车机端共享的车辆位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。通过上述方法，在车主对路线不熟悉的情况下，能够通过云端发送合适的绕行方案，帮助车主规避预测的拥堵。

在上述的实施例中，云端服务器350更包含云端处理模块，用以响应于目标车机端用户的指令，云端处理模块重新为目标车机端规划不包含共享出拥堵预测路况信息的车机端所在位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。

通过本发明所提供的车机端和共享系统，能够自动监测天气情况，当出现雨雪天气时，预判断车辆当前所在位置附近道路在接下来一段时间后即将拥堵，并且推送车机端，提示用户共享预测的拥堵路况信息，以将预测的拥堵路况信息上传至云端。云端通过再将上述拥堵路况信息推送给目标车机端以及目标车机端选择调整出行路径的方式，使得车流量分离，能够缓解拥堵的车况。

本发明还提供了一种计算机设备，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，该处理器执行所述计算机程序时实现上述方法中的步骤。

本发明还提供了一种计算机可读存储介质，其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方法中的步骤。

其中，计算机设备以及计算机可读存储介质的具体实现方式和技术效果均可参见上述共享方法的实施例，在此不再赘述。

本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。

结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。

结合本文中公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中、或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在ASIC中。ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。

在一个或多个示例性实施例中，所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品，则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定，这样的计算机可读介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其它介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(DSL)、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术从web网站、服务器、或其它远程源传送而来，则该同轴电缆、光纤电缆、双绞线、DSL、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术就被包括在介质的定义之中。如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(CD)、激光碟、光碟、数字多用碟(DVD)、软盘和蓝光碟，其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据，而碟(disc)用激光以光学方式再现数据。上述的组合也应被包括在计算机可读介质的范围内。

提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。

Claims (20)

1.一种基于天气的预测路况的共享方法，包括：

车机端获取车辆当前位置的天气情况；

基于所述获取的天气情况，预测一段预设时间内所述车辆当前位置附近道路的预测路况信息；

响应于所述预测路况信息为拥堵，提示用户是否共享拥堵的预测路况信息；以及

响应于用户确认共享所述拥堵的预测路况信息的指令，上传车辆位置信息和所述拥堵的预测路况信息至云端。

2.如权利要求1所述的共享方法，其特征在于，通过识别车辆摄像装置的拍摄内容来获取所述车辆当前位置的所述天气情况。

3.如权利要求1所述的共享方法，其特征在于，通过判断车辆雨刮器的工作情况来获取所述车辆当前位置的所述天气情况。

4.如权利要求1所述的共享方法，其特征在于，基于所述获取的天气情况，响应于所述天气为雨雪天气，预测一段预设时间内所述车辆当前位置附近道路的预测路况信息为拥堵。

5.如权利要求1所述的共享方法，其特征在于，所述车辆当前位置的附近道路包括以所述当前位置为中心，预设距离为半径的圆周内的道路段。

6.如权利要求1所述的共享方法，其特征在于，所述共享方法进一步包括：

所述车机端接收云端推送的另一车机端共享的车辆位置和拥堵的预测路况信息，响应于用户的指令，发送重新规划路径请求至所述云端，并接收所述云端重新规划的不包含所述另一车机端共享的车辆位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。

7.如权利要求1所述的共享方法，其特征在于，进一步包括：

所述云端接收车机端发送的车辆位置信息和所述车机端预测为拥堵的预测路况信息；

所述云端推送所述拥堵的预测路况信息至与所述车辆位置信息相关的目标车机端。

8.如权利要求7所述的共享方法，其特征在于，所述目标车机端包括当前位于车辆位置附近道路以及经所述云端预测将在预设时间内经过所述车辆位置附近道路的目标车辆的车机端。

9.如权利要求7所述的共享方法，其特征在于，进一步包括：

响应于所述目标车机端的用户的指令，所述云端重新为所述目标车机端规划不包含所述车辆位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。

10.一种用于共享基于天气的预测路况的车机端，具体包括：获取模块、预测模块、处理模块和发送模块，其中

所述获取模块用以获取车辆当前位置的天气情况；

所述预测模块用以基于所述获取模块获取的天气情况，预测一段预设时间内所述车辆当前位置附近道路的预测路况信息；

所述处理模块用以响应于所述预测路况信息为拥堵，提示用户是否共享拥堵的预测路况信息；

所述发送模块响应于用户确认共享所述拥堵的预测路况信息的指令，上传车辆位置信息和所述拥堵的预测路况信息至云端服务器。

11.如权利要求10所述的车机端，其特征在于，所述获取模块310通过识别车辆摄像装置的拍摄内容来获取所述车辆当前位置的所述天气情况。

12.如权利要求10所述的车机端，其特征在于，所述获取模块通过判断所述车辆雨刮器的工作情况来获取所述车辆当前位置的所述天气情况。

13.如权利要求10所述的车机端，其特征在于，所述预测模块基于所述获取模块获取的天气情况，响应于所述天气为雨雪天气，预测一段预设时间内所述车辆当前位置附近道路的预测路况信息为拥堵。

14.如权利要求10所述的车机端，其特征在于，所述车辆当前位置的附近道路包括以所述当前位置为中心，预设距离为半径的圆周内的道路段。

15.如权利要求10所述的车机端，其特征在于，所述车机端进一步包括：接收模块，用以接收所述云端服务器推送的另一车机端共享的车辆位置和拥堵的预测路况信息；

所述发送模块响应于用户的指令，发送重新规划路径请求至所述云端服务器；以及

所述接收模块接收所述云端服务器重新规划的不包含所述另一车机端共享的车辆位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。

16.一种包括如权利要求10-15中任一项所述车机端的共享系统，用于共享基于天气的预测路况，所述共享系统还包括，云端服务器，所述云端服务器包括云端接收模块和云端发送模块，其中

所述云端接收模块接收车机端发送的车辆位置信息和所述车机端预测为拥堵的预测路况信息；

所述云端发送模块推送所述拥堵的预测路况信息至与所述车辆位置信息相关的目标车机端。

17.如权利要求16所述的共享系统，其特征在于，所述目标车机端包括当前位于车辆位置附近道路以及经所述云端预测将在预设时间内经过所述车辆位置附近道路的目标车辆的车机端。

18.如权利要求16所述的共享系统，其特征在于，所述云端服务器还包括云端处理模块，

用以响应于所述目标车机端的用户的指令，所述云端处理模块重新为所述目标车机端规划不包含所述车辆位置附近道路的行车路径，以规避预测的拥堵。

19.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9中任一项所述方法的步骤。

20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述方法的步骤。