CN110646004B - 一种基于路况预测的智能导航方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于路况预测的智能导航方法及装置，所述方法包括：基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成所述指定范围内的路况预测基础结果；基于各用户的历史轨迹数据，获取所述各用户在未来预设时间段内的预测驾驶路线；在所述路况预测基础结果的基础上结合所述各用户的预测驾驶路线获取所述各用户的驾驶行为引起的路况变化数据；接收任一用户的路径规划请求，结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航。基于本发明提供的方法，通过历史路况数据以及用户轨迹数据的分析预测对路况做出预测，可以提升路况预测的准确性，有效平衡各个道路的车流状况，从而节约用户的时间成本。
Description
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域，特别是涉及一种基于路况预测的智能导航方法及装置。
背景技术
随着人们生活水平的提高，越来越多的人在出行时通过代步车替换传统的公交。但是，随着车辆的增多，城市的交通拥堵状况也显著增加，尤其在节假日的时候更为显著。与此同时，随着计算机技术的不断发展，智能导航技术也应运而生，人们的出行规划也常常会依赖于终端中的应用程序进行路线的规划以及导航，但是，传统方案在向用户推荐路径时往往只基于当前路况信息，并不能有效预测及解决道路拥堵状况。
发明内容
本发明提供了一种基于路况预测的智能导航方法及装置以克服上述问题或者至少部分地解决上述问题。
根据本发明的一个方面，提供了一种基于路况预测的智能导航方法，包括：
基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成所述指定范围内的路况预测基础结果；
基于各用户的历史轨迹数据，获取所述各用户在未来预设时间段内的预测驾驶路线；
在所述路况预测基础结果的基础上结合所述各用户的预测驾驶路线获取所述各用户的驾驶行为引起的路况变化数据；
接收任一用户的路径规划请求，结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航。
可选地，所述接收任一用户的路径规划请求，结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航，包括：
接收任一用户的路径规划请求；
结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并获取所述多条规划路径中各条规划路径的拥堵状况；
基于所述各条规划路径的拥堵状况选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航。
可选地，规划路径的拥堵状况包括拥堵、一般拥堵或畅通；
所述基于所述各条规划路径的拥堵状况选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航之前，还包括：
判断道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数是否达到预设次数。
可选地，所述基于所述各条规划路径的拥堵状况选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航，包括：
若道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数没有达到预设次数，则将所述道路状况为畅通的规划路径继续作为推荐路径；
根据所述推荐路径为所述用户提供路径导航。
可选地，所述基于所述各条规划路径的拥堵状况选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航，还包括：
若道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数达到预设次数，则将所述道路状况为一般拥堵的规划路径作为推荐路径；
根据所述推荐路径为所述用户提供路径导航。
可选地，所述基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成所述指定范围内的路况预测基础结果之前，还包括：
获取所述指定范围内的各条道路的实时路况数据及用户历史轨迹数据，并根据所实时述路况数据和所述用户历史轨迹数据构建数据库。
可选地，所述获取指定范围内的各条道路实时的路况数据及用户历史轨迹数据，并根据所述路况数据和所述用户历史轨迹数据构建数据库之后，还包括：
获取所述各条道路的道路属性数据，并将所述道路属性数据存储至所述数据库。
可选地，所述基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成所述指定范围内的路况预测基础结果，包括：
基于所述数据库中指定范围内各条道路当前的路况数据以及所述各条道路的道路属性数据，生成所述指定范围内的路况预测基础结果。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种基于路况预测的智能导航装置，包括：
基础结果生成模块，配置为基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成所述指定范围内的路况预测基础结果；
路线获取模块，配置为基于各用户的历史轨迹数据，获取所述各用户在未来预设时间段内的预测驾驶路线；
变化数据获取模块，配置为在所述路况预测基础结果的基础上结合所述各用户的预测驾驶路线获取所述各用户的驾驶行为引起的路况变化数据；
导航模块，配置为接收任一用户的路径规划请求，结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航。
可选地，所述导航模块，包括：
请求接收单元，配置为接收任一用户的路径规划请求；
拥堵状况获取单元，配置为结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并获取所述多条规划路径中各条规划路径的拥堵状况；
路径导航单元，配置为基于所述各条规划路径的拥堵状况选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航。
可选地，规划路径的拥堵状况包括拥堵、一般拥堵或畅通；
所述导航模块还包括：
判断单元，配置为判断道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数是否达到预设次数。
可选地，所述路径导航单元还配置为：
当道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数没有达到预设次数时，将所述道路状况为畅通的规划路径继续作为推荐路径；
根据所述推荐路径为所述用户提供路径导航。
可选地，所述路径导航单元还配置为：
当道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数达到预设次数时，将所述道路状况为一般拥堵的规划路径作为推荐路径；
根据所述推荐路径为所述用户提供路径导航。
可选地，所述装置还包括：
数据库构建模块，配置为获取所述指定范围内的各条道路的实时路况数据及用户历史轨迹数据，并根据所实时述路况数据和所述用户历史轨迹数据构建数据库。
可选地，所述数据库构建模块还配置为：
获取所述各条道路的道路属性数据，并将所述道路属性数据存储至所述数据库。
可选地，所述基础结果生成模块还配置为：
基于所述数据库中指定范围内各条道路当前的路况数据以及所述各条道路的道路属性数据，生成所述指定范围内的路况预测基础结果。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算设备上运行时，导致所述计算设备执行上述任一项所述的基于路况预测的智能导航方法。
根据本发明的另一个方面，还提供了一种计算设备，包括：
处理器；
存储有计算机程序代码的存储器；
当所述计算机程序代码被所述处理器运行时，导致所述计算设备执行上述任一项所述的基于路况预测的智能导航方法。
本发明提供了一种更加合理的基于路况预测的智能导航方法及装置，在本发明提供的方法中，首先通过指定范围内当前各条道路的路况数据生成路况预测基础结果，并基于各用户的历史行驶轨迹预测未来预设时间段内的驾驶路线，进而推断出由于预测的用户的驾驶路线所引起的路况变化数据，以在后续接收来自用户的路径规划请求时，为用提供推荐路径并进行路径导航。基于本发明提供的方法，通过历史路况数据以及用户轨迹数据的分析预测对路况做出预测，可以提升路况预测的准确性。在此基础上，依据预测结果为用户提供导航服务提供合理的路径规划，不仅能够降低用户堵车风险，还可以降低城市的拥堵水平，有效平衡各个道路的车流状况，从而节约用户的时间成本。
上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
根据下文结合附图对本发明具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本发明的上述以及其他目的、优点和特征。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1是根据本发明实施例的基于路况预测的智能导航方法流程示意图；
图2是根据本发明实施例的基于路况预测的智能导航装置结构示意图；
图3是根据本发明优选实施例的基于路况预测的智能导航装置结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1是根据本发明实施例的基于路况预测的智能导航方法流程示意图，如图1所示，根据本发明实施例的基于路况预测的智能导航方法可以包括：
步骤S102，基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成指定范围内的路况预测基础结果；
步骤S104，基于各用户的历史轨迹数据，获取各用户在未来预设时间段内的预测驾驶路线；
步骤S106，在路况预测基础结果的基础上结合各用户的预测驾驶路线获取各用户的驾驶行为引起的路况变化数据；
步骤S108，接收任一用户的路径规划请求，结合上述路况变化数据生成多条规划路径，并选取一条规划路径作为推荐路径为用户提供路径导航。
本发明实施例提供了一种更加合理的基于路况预测的智能导航方法，首先通过指定范围内当前各条道路的路况数据生成路况预测基础结果，并基于各用户的历史行驶轨迹预测未来预设时间段内的驾驶路线，进而推断出由于预测的用户的驾驶路线所引起的路况变化数据，进而在后续接收来自用户的路径规划请求时，为用提供推荐路径并进行路径导航。基于本发明实施例提供的方法，通过历史路况数据以及用户轨迹数据的分析预测对路况做出预测，可以提升路况预测的准确性。在此基础上，依据预测结果为用户提供导航服务提供合理的路径规划，不仅能够降低用户堵车风险，还可以降低城市的拥堵水平，有效平衡各个道路的车流状况，从而节约用户的时间成本。
本实施例中的指定范围内的各条道路可以是属于同一个市的各条道路，如北京市、上海市内各条道路，也可以是同一个省的各条道路，如河北省、山东省内各条道路。在生成指定范围内的路况预测结果时，可以分区域预测计算，最终将多个区域的计算结果进行汇总，或直接基于大的区域进行统一分析计算。
上述步骤S102在生成指定范围内的路况预测基础结果时，需要基于指定范围内各条道路当前的路况数据，在此之前，还可以获取指定范围内的各条道路的实时路况数据及用户历史轨迹数据，并根据实时路况数据和用户历史轨迹数据构建数据库，再获取各条道路的道路属性数据，将上述道路属性数据存储至数据库中，做数据积累。本实施例中的道路属性数据可以包括道路的长度，设置的红绿灯数量，允许的行驶方向，以及车道数等数据。实时路况数据可以结合车辆驾驶员移动终端终端的信令来测算样本车辆的速度得到，或是基于图商获取路况数据。构建好数据库之后，即可执行上述步骤102生成路况预测基础结果的步骤，具体可以基于数据库中指定范围内各条道路当前的路况数据以及各条道路的道路属性数据，生成指定范围内的路况预测基础结果。
参见上述步骤S104，还需要基于各用户的历史轨迹数据获取未来预设时间段内的预测驾驶路线，其中，预设时间段可根据不同的需求进行设置，如根据节假日出行高峰或是返程、早晚高峰等进行设置。获取预测驾驶路线时，可以基于用户历史轨迹数据中抽取用户的经验轨迹，如根据历史同一时间用户的轨迹数据预测用户的驾驶路线，或是基于用户常设置的目的地预测用户的驾驶路线。进而准确获取在路况预测基础结果的基础上结合用户驾驶行为引起的路况变化数据，此时，路边变化数据即为向用户推荐路径时重点参考的数据。举例来讲，基于用户的历史轨迹数据中获取到，用户在每年除夕都会从北京前往上海，此时，假设在当前除夕获取用户的预测驾驶路线时，就可以预测是从北京到上海的驾驶路线。
可选地，上述步骤S108向用户提供路径导航时可以包括：
S108-1，接收任一用户的路径规划请求；
S108-2，结合步骤S106得出的路况变化数据生成多条规划路径，并获取多条规划路径中各条规划路径的拥堵状况；
S108-3，基于各条规划路径的拥堵状况选取一条规划路径作为推荐路径为该用户提供路径导航。
其中，规划路径的拥堵状况可以包括拥堵、一般拥堵或畅通三个等级。一般情况下，在多条规划路径中选取的推荐路径时优选拥堵状况为畅通的规划路径，但是假设该畅通的规划路径的分发的用户数较多，也可能会造成拥堵，因此，在上述步骤S108-3之前，还可以包括：判断道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数是否达到预设次数。此时，步骤S108-3在选取推荐路径时，就可以基于对拥堵状况为畅通的规划路径的作为推荐路径的判断结果对此次推荐路径提供选取条件。若道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数没有达到预设次数，则可以将道路状况为畅通的规划路径继续作为推荐路径；进而根据该推荐路径为用户提供路径导航。若道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数达到预设次数，则将道路状况为一般拥堵的规划路径作为推荐路径；根据推荐路径为用户提供路径导航。
也就是说，每次为用户选取推荐路径时可对推荐路径对应的规划路径进行统计，当同一条规划路径作为拥堵状况为畅通时推荐给用户达到一定次数时，该条路径可能会造成拥堵，此时，即可向用户推荐拥堵状况为一般拥堵的规划路径，将多条路基合理分配给用户，以便达到平衡。
举例来讲，假设当前接收到用户A请求从北京西站至上海站的路径规划请求，在此之前，已经基于各用户的预测驾驶路线在当前路况的基础上预测路况变化数据，进而基于该路况变化数据分别生成L1、L2、L3三条规划路径，其中L1为畅通，L2为一般拥堵，L3为拥堵。此时，优先将另L1作为推荐路径为该用户A提供路径导航。如果后续再接收到49位用户从北京西站至上海站的路径规划请求时，依旧将L1作为推荐路径为上述用户A提供路径导航。在此之后，假设接收到用户B对同一起始地和目标地点的路径规划请求，并判断L1作为推荐路径的次数已达到50次，此时可将路径L2作为推荐路径为用户B提供路径导航。
从另一方面来讲，由于路况是实时变化的，基于用户的路径规划请求提供的多条规划路径的拥堵状况也可能会发生变化，本发明优选实施例还可以定期对实时路况数据、路况变化数据以及各条规划路径的拥堵状况进行更新，在对拥堵状况更新后再次接收到相同的路径规划请求时，同样可以优先将拥堵状况为畅通的规划路径作为推荐路径为用户提供路径导航，同时对推荐次数进行统计，达到一定次数时推荐拥堵状况为一般拥堵的规划路径推荐给用户，有效平衡各个道路的车流状况。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种基于路况预测的智能导航装置，如图2所示，根据本发明实施例提供的基于路况预测的智能导航装置可以包括：
基础结果生成模块210，配置为基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成指定范围内的路况预测基础结果；
路线获取模块220，配置为基于各用户的历史轨迹数据，获取各用户在未来预设时间段内的预测驾驶路线；
变化数据获取模块230，配置为在路况预测基础结果的基础上结合各用户的预测驾驶路线获取各用户的驾驶行为引起的路况变化数据；
导航模块240，配置为接收任一用户的路径规划请求，结合路况变化数据生成多条规划路径，并选取一条规划路径作为推荐路径为用户提供路径导航。
在本发明一优选实施例中，如图3所示，导航模块240可以包括：
请求接收单元241，配置为接收任一用户的路径规划请求；
拥堵状况获取单元242，配置为结合路况变化数据生成多条规划路径，并获取多条规划路径中各条规划路径的拥堵状况；
路径导航单元243，配置为基于各条规划路径的拥堵状况选取一条规划路径作为推荐路径为用户提供路径导航。
在本发明一优选实施例中，规划路径的拥堵状况包括拥堵、一般拥堵或畅通；如图3所示，导航模块240还可以包括：
判断单元244，配置为判断道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数是否达到预设次数。
在本发明一优选实施例，路径导航单元243还可以配置为：
当道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数没有达到预设次数时，将道路状况为畅通的规划路径继续作为推荐路径；
根据推荐路径为该用户提供路径导航。
在本发明一优选实施例，路径导航单元243还可以配置为：
当道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数达到预设次数时，将道路状况为一般拥堵的规划路径作为推荐路径；
根据推荐路径为该用户提供路径导航。
在本发明一优选实施例，如图3所示，上述装置还可以包括：
数据库构建模块250，配置为获取指定范围内的各条道路的实时路况数据及用户历史轨迹数据，并根据所实时述路况数据和用户历史轨迹数据构建数据库。
在本发明一优选实施例，数据库构建模块250还可以配置为：
获取各条道路的道路属性数据，并将道路属性数据存储至数据库。
在本发明一优选实施例，基础结果生成模块210还可以配置为：
基于数据库中指定范围内各条道路当前的路况数据以及各条道路的道路属性数据，生成指定范围内的路况预测基础结果。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，该计算机存储介质存储有计算机程序代码，当计算机程序代码在计算设备上运行时，导致计算设备执行上述任一实施例所述的基于路况预测的智能导航方法。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种计算设备，包括：处理器；存储有计算机程序代码的存储器；当计算机程序代码被处理器运行时，导致计算设备执行上述任一实施例所述的基于路况预测的智能导航方法。
本发明实施例提供了一种更加准确的基于路况预测的智能导航方法及装置，在本发明提供的方法中，首先通过指定范围内当前各条道路的路况数据生成路况预测基础结果，并基于各用户的历史行驶轨迹预测未来预设时间段内的驾驶路线，进而推断出由于预测的用户的驾驶路线所引起的路况变化数据，以在后续接收来自用户的路径规划请求时，为用提供推荐路径并进行路径导航。基于本发明提供的方法，通过历史路况数据以及用户轨迹数据的分析预测对路况做出预测，可以提升路况预测的准确性。在此基础上，依据预测结果为用户提供导航服务提供合理的路径规划。
进一步地，在基于多个规划路径中选取推荐路径时，可以依据各条规划路径的推荐次数进行统计，在向用户推荐畅通的规划路径的合理分配推荐路径的次数，不仅能够降低用户堵车风险，还可以降低城市的拥堵水平，有效平衡各个道路的车流状况，从而节约用户的时间成本。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，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，为简洁起见，在此不另赘述。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以物理上相互独立，也可以两个或两个以上功能单元集成在一起，还可以全部功能单元都集成在一个处理单元中。上述集成的功能单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件或者固件的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：所述集成的功能单元如果以软件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该技术方案的全部或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，其包括若干指令，用以使得一台计算设备(例如个人计算机，服务器，或者网络设备等)在运行所述指令时执行本发明各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、只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)，磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，实现前述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件(诸如个人计算机，服务器，或者网络设备等的计算设备)来完成，所述程序指令可以存储于一计算机可读取存储介质中，当所述程序指令被计算设备的处理器执行时，所述计算设备执行本发明各实施例所述方法的全部或部分步骤。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：在本发明的精神和原则之内，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案脱离本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种基于路况预测的智能导航方法，包括：
基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成所述指定范围内的路况预测基础结果；
基于各用户的历史轨迹数据，获取所述各用户在未来预设时间段内的预测驾驶路线；
在所述路况预测基础结果的基础上结合所述各用户的预测驾驶路线获取所述各用户的驾驶行为引起的路况变化数据；
接收任一用户的路径规划请求，结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航；
其中，所述接收任一用户的路径规划请求，结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航，包括：
接收任一用户的路径规划请求；
结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并获取所述多条规划路径中各条规划路径的拥堵状况；
判断道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数是否达到预设次数；
若道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数没有达到预设次数，则将所述道路状况为畅通的规划路径继续作为推荐路径；
根据所述推荐路径为所述用户提供路径导航，其中，所述规划路径的拥堵状况包括拥堵、一般拥堵或畅通三个等级；
若道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数达到预设次数，则将所述道路状况为一般拥堵的规划路径作为推荐路径；
根据所述推荐路径为所述用户提供路径导航。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成所述指定范围内的路况预测基础结果之前，还包括：
获取指定范围内的各条道路实时的路况数据及用户历史轨迹数据，并根据所述路况数据和所述用户历史轨迹数据构建数据库。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获取指定范围内的各条道路实时的路况数据及用户历史轨迹数据，并根据所述路况数据和所述用户历史轨迹数据构建数据库之后，还包括：
获取所述各条道路的道路属性数据，并将所述道路属性数据存储至所述数据库。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成所述指定范围内的路况预测基础结果，包括：
基于所述数据库中指定范围内各条道路当前的路况数据以及所述各条道路的道路属性数据，生成所述指定范围内的路况预测基础结果。
5.一种基于路况预测的智能导航装置，包括：
基础结果生成模块，配置为基于指定范围内各条道路当前的路况数据生成所述指定范围内的路况预测基础结果；
路线获取模块，配置为基于各用户的历史轨迹数据，获取所述各用户在未来预设时间段内的预测驾驶路线；
变化数据获取模块，配置为在所述路况预测基础结果的基础上结合所述各用户的预测驾驶路线获取所述各用户的驾驶行为引起的路况变化数据；
导航模块，配置为接收任一用户的路径规划请求，结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航；
其中，所述导航模块，包括：
请求接收单元，配置为接收任一用户的路径规划请求；
拥堵状况获取单元，配置为结合所述路况变化数据生成多条规划路径，并获取所述多条规划路径中各条规划路径的拥堵状况；
路径导航单元，配置为基于所述各条规划路径的拥堵状况选取一条规划路径作为推荐路径为所述用户提供路径导航，其中，所述规划路径的拥堵状况包括拥堵、一般拥堵或畅通三个等级；
其中，所述路径导航单元还配置为：
判断单元，配置为判断道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数是否达到预设次数；
当道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数没有达到预设次数时，将所述道路状况为畅通的规划路径继续作为推荐路径；
根据所述推荐路径为所述用户提供路径导航；
当道路状况为畅通的规划路径作为推荐路径的次数达到预设次数时，将所述道路状况为一般拥堵的规划路径作为推荐路径；
根据所述推荐路径为所述用户提供路径导航。
6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述装置还包括：
数据库构建模块，配置为获取所述指定范围内的各条道路的实时路况数据及用户历史轨迹数据，并根据所实时述路况数据和所述用户历史轨迹数据构建数据库。
7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述数据库构建模块还配置为：
获取所述各条道路的道路属性数据，并将所述道路属性数据存储至所述数据库。
8.根据权利要求7所述的装置，其中，所述基础结果生成模块还配置为：
基于所述数据库中指定范围内各条道路当前的路况数据以及所述各条道路的道路属性数据，生成所述指定范围内的路况预测基础结果。
9.一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算设备上运行时，导致所述计算设备执行权利要求1-4任一项所述的基于路况预测的智能导航方法。
10.一种计算设备，包括：
处理器；
存储有计算机程序代码的存储器；
当所述计算机程序代码被所述处理器运行时，导致所述计算设备执行权利要求1-4任一项所述的基于路况预测的智能导航方法。
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| CN111216737A (zh) * | 2020-01-23 | 2020-06-02 | 浙江大工新能源有限公司 | 一种冷冻冷藏车辆运输路径预测方法 |
| CN113112810B (zh) * | 2021-04-25 | 2022-06-10 | 浙江恒隆智慧科技集团有限公司 | 基于大数据的交通管控方法及装置 |
| CN115440045B (zh) * | 2021-08-19 | 2023-12-22 | 佛山市城市规划设计研究院 | 一种提高交通导航实时准确性的方法 |
| CN115457759A (zh) * | 2022-07-22 | 2022-12-09 | 中智行(苏州)科技有限公司 | 基于车路协同的道路交通实时路况信息分析系统和方法 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103245347A (zh) * | 2012-02-13 | 2013-08-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于路况预测的智能导航方法及系统 |
| CN104121918A (zh) * | 2013-04-25 | 2014-10-29 | 北京搜狗信息服务有限公司 | 一种实时路径规划的方法和系统 |
| CN106092113A (zh) * | 2016-06-07 | 2016-11-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 预行驶道路预估系统、方法、导航客户端及服务器 |
| CN108072381A (zh) * | 2016-11-18 | 2018-05-25 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种路径规划的方法及装置 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8972175B2 (en) * | 2013-03-14 | 2015-03-03 | Qualcomm Incorporated | Navigation using crowdsourcing data |
-
2018
- 2018-12-29 CN CN201811642857.8A patent/CN110646004B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103245347A (zh) * | 2012-02-13 | 2013-08-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 基于路况预测的智能导航方法及系统 |
| CN104121918A (zh) * | 2013-04-25 | 2014-10-29 | 北京搜狗信息服务有限公司 | 一种实时路径规划的方法和系统 |
| CN106092113A (zh) * | 2016-06-07 | 2016-11-09 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 预行驶道路预估系统、方法、导航客户端及服务器 |
| CN108072381A (zh) * | 2016-11-18 | 2018-05-25 | 中国移动通信有限公司研究院 | 一种路径规划的方法及装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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