CN111121810A

CN111121810A - 一种多人出行导航方法、装置、终端设备及存储介质

Info

Publication number: CN111121810A
Application number: CN201911364299.8A
Authority: CN
Inventors: 胡启凡; 益爱丽; 柯栋; 容敬民; 贾聪; 李绍斌; 张俊杰; 李润静
Original assignee: Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai; Zhuhai Lianyun Technology Co Ltd
Current assignee: Gree Electric Appliances Inc of Zhuhai; Zhuhai Lianyun Technology Co Ltd
Priority date: 2019-12-26
Filing date: 2019-12-26
Publication date: 2020-05-08

Abstract

本发明公开了一种多人出行导航方法、装置、终端设备及存储介质，该方法包括以下步骤：创建包含至少两个出行成员的出行组合；获取所述出行组合中各出行成员的位置信息；根据所述出行组合中各出行成员的出行需求，确定所述出行组合的出行需求；基于所述各出行成员的位置信息和所述出行组合的出行需求，确定所述出行组合的兼顾所有出行成员的位置平衡点；根据所述出行组合的出行需求和所述位置平衡点，确定所述出行组合的集合点。所述方法能够结合多人的位置信息和出行成员的出行需求等条件，确定出兼顾所有出行成员的集合点，使得每个人的出行便捷性得到保证，并且符合出行成员的集合点意愿，提升出行成员的使用体验。

Description

一种多人出行导航方法、装置、终端设备及存储介质

技术领域

本发明涉及数字智能导航技术领域，尤其涉及一种多人出行导航方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

随着数字地图的不断发展，人们对基于数字地图的路径规划和导航需求与日俱增。但是现有数字地图仅支持单人的使用，可以根据起始点和目标点进行路径的规划和推荐，而在多人共同使用情况下，则没有相关功能。另一方面随着经济发展，办公楼、购物中心以及机场、地铁站等大型建筑物日益增多，随着移动互联网、新一代地理信息系统(GIS)、基于位置的服务(LBS)及普适计算、物联网等技术的兴起与快速发展，人们对基于位置的室内移动信息服务，如室内定位导航、商场移动导购、室内移动社交服务等需求也逐渐增多，尤其是在目前的数字地图功能中，对于多人情况下的室内定位、导航与位置服务技术也缺乏相关的解决方案。目前为了解决多人出行的问题，已有中国专利申请专利号为CN201810209045.8的专利公开了一种多人路线规划方法及终端，但该专利中的方法为多人投票选择目标地点，是一种少数服从多数的选择方法。这种方法势必会损害少数人的出行便捷性，从而使得多人“总便捷性”降低。

由此也导致以下问题：多人相聚在选择集合点时，往往会因为相互距离，天气状况、出行方式、交通状况等因素，缺乏最佳的路径规划和推荐，造成选择困难。目前能够解决上述问题的功能在已有的地图软件中都没有涉及到。例如：情景一，几个朋友商量好某天见面，但居住的位置相距较远，不知选择哪里碰面才能保证每个人的出行便捷性。情景二，几个朋友在分组行动后需要再次集合，一同前往另外一个地点。虽然相距不会太远，但是由于楼层差、距离远、室内被遮挡无法快速找到同伴等问题，使得找到对方存在困难。情景三，现有导航系统在出行的集合点通常设置为明显的比较容易找到的地方，而并不是符合用户需求的地点，导致用户到达集合点之后还需要重新寻找符合需求的场所再一同前往，浪费时间，降低导航体验。因此，亟需一种快捷、准确的方法解决上述技术问题。

发明内容

针对上述问题，本发明提供了一种多人出行导航方法、装置、终端设备及存储介质，以在多人出行路径规划中较为公平的照顾到每个人的出行需求和便利性。本发明可解决现有技术中无法兼顾出行成员意愿，公平快捷进行多人出行路径规划的技术问题。

为了实现上述目的，本发明公开了一种多人出行导航方法，包括以下步骤：

S1：创建包含至少两个出行成员的出行组合；

S2：获取所述出行组合中各出行成员的位置信息；

S3：根据所述出行组合中各出行成员的出行需求，确定所述出行组合的共同的出行需求，也称所述出行组合的出行需求；

S4：基于所述各出行成员的位置信息和所述出行组合的出行需求，确定所述出行组合的兼顾所有出行成员的位置平衡点；

S5：根据所述出行组合的出行需求和位置平衡点，确定所述出行组合的集合点。

进一步地，所述出行成员的位置信息，包括：各出行成员的当前地理位置信息或各出行成员设置的预计出发地点信息。

进一步地，确定所述出行组合的出行需求，包括：

S31：对所述出行组合中各出行成员的出行需求进行统计；

S32：根据统计结果确定所述出行组合的出行需求。

进一步地，根据统计结果确定所述出行组合的出行需求，包括：

从所述统计结果中选择数量最多的出行需求作为所述出行组合的出行需求；其中，若存在多个数量最多且数量相同的出行需求，则在所述多个数量最多且数量相同的出行需求中随机选择或由所述出行组合的领队选择出一个出行需求作为所述出行组合的出行需求。

进一步地，所述出行需求包括：出行选择方式；其中，所述出行选择方式包括：等距、等时间或等费用。

进一步地，基于所述各出行成员的位置信息和所述出行组合的出行需求，确定所述出行组合的兼顾所有出行成员的位置平衡点，包括；

根据所述出行组合的出行需求中的出行选择方式，确定用于计算所述位置平衡点的计算方式；

根据所述计算方式确定所述位置平衡点。

进一步地，基于所述各出行成员的位置信息和所述出行组合的出行需求，确定所述出行组合的兼顾所有出行成员的位置平衡点，包括：

根据所述计算方式确定所述位置平衡点。

进一步地，所述确定位置平衡点计算方式包括：

若出行选择方式为等距，则根据所述各出行成员的位置信息与所述位置平衡点的距离来确定所述位置平衡点；

若出行选择方式为等时间，则根据所述各出行成员的出行方式确定所述各出行成员的出行距离，然后根据所述各出行成员的位置信息和出行距离来确定所述位置平衡点；

若出行选择方式为等费用，则根据费用和所述各出行成员的出行方式，来确定所述各出行成员的出行距离，然后根据所述各出行成员的位置信息和出行距离来确定所述位置平衡点。

进一步地，所述出行需求为等距时：

进一步地，基于各出行成员的位置信息获得位置平衡点，包括：基于各出行成员的位置信息，构建多边形，其中，各出行成员的位置为该多边形的各顶点；根据所述多边形，获得位置平衡点。

进一步地，所述位置平衡点与所述多边形的各顶点距离的方差最小。

进一步地，所述位置平衡点的计算步骤为：

获取所述多边形的各顶点坐标；

设置与所述多边形的各顶点距离的方差最小的点为所述位置平衡点。

进一步地，所述设置与所述多边形的各顶点距离的方差最小的点为所述位置平衡点的具体步骤为：

获取所述多边形顶点坐标(x_i,y_i)，1≤i≤n，且i为整数；

设位置平衡点为P(x,y)，计算所述多边形顶点与所述位置平衡点P(x,y)的距离，

得到n个距离；

计算使所述步骤S32中n个距离的方差最小的点的坐标，则该点即为位置平衡点P(x,y)

进一步地，所述计算使所述步骤S32中n个距离的方差最小的点的坐标，具体包括：

计算所述n个距离的平均值

构建方差函数

并根据所述方差函数计算方差值，确定使所述方差值最小的点，则该点坐标为位置平衡点P的坐标。

进一步地，所述出行需求为等时间时：

设出行时间为时间t，各出行成员设定出行方式，并预设所述出行方式对应的出行速度v_j；其中j表示出行方式，所述出行方式为：例如步行、驾车、出租车、公交车、自行车中的一种或多种。

各出行成员的出行距离为：S_i＝v_jt；其中i表示各出行成员

设位置平衡点为P(x,y)，各出行成员与所述位置平衡点P(x,y)的距离为

将S_i＝d_i代入上述距离计算公式则该(x,y)坐标为位置平衡点P的坐标；

进一步地，所述出行需求为等费用时：

根据费用和所述各出行成员的出行方式，来确定所述各出行成员的出行距离，然后根据所述各出行成员的位置信息和出行距离来进一步确定所述位置平衡点。

进一步地，所述出行需求包括目的场所偏好；其中，所述目的场所偏好包括目的场所的类别。例如，餐厅、公园、娱乐场所、展馆、站点等。

进一步地，根据所述出行组合的出行需求和位置平衡点，确定所述出行组合的集合点，包括：

基于所述位置平衡点，依据预设范围确定目的场所的推荐范围；

根据所述出行组合的出行需求中的目的场所偏好，呈现所述推荐范围内所有符合所述目的场所偏好的目的场所；

计算所述推荐范围内符合所述目的场所偏好的各个目的场所满足预设条件的匹配度，按照匹配度从高到低的顺序推荐所述推荐范围内符合所述目的场所偏好的目的场所，并从中确定一个目的场所作为所述出行组合的最终的集合点。

例如，根据各出行成员所选择的目的场所的偏好信息，统计所有出行成员所选择的各目的场所的数量，获得被选择的数量最多的目的场所；

从所述推荐范围内所有符合所述目的场所偏好的目的场所中，选出距离所述位置平衡点最近的且被选择的数量最多的目的场所作为最终的集合点。

又或者，确定最终的集合点，包括：

根据各出行成员所选择的目的场所的偏好信息，统计所有出行成员所选择的各目的场所的数量，获得被选择的数量最多的目的场所；

获取在所述位置平衡点阈值范围内的与所述被选择的数量最多的目的场所的属性相同的各目的场所；

将由领队从属性相同的各目的场所中选择出的目的场所作为最终的集合点。

又或者，确定最终的集合点，包括：

根据各出行成员所选择的目的场所的偏好信息，获得由领队从各出行成员所选择的目的场所中所选择的目的场所；

将距离所述位置平衡点最近的由领队所选择的目的场所作为最终的集合点。

又或者，确定最终的集合点，包括：

获取在所述位置平衡点阈值范围内的与由领队所选择的目的场所的属性相同的各目的场所；

进一步地，上述阈值可以优选为500米。

进一步地，所述多人出行导航方法还可以包括步骤：

S6：向所述出行组合的各出行成员发送到达所述集合点的导航信息。

进一步地，向所述出行组合的各出行成员发送到达集合点的导航信息，包括：预估所述出行组合的各出行成员到达集合点的时间，查询到达时间的天气情况；根据所述天气情况推荐出行方式，并向各出行成员发送以所述出行方式到达所述集合点的导航信息

根据本公开的另一个方面，本发明公开了一种多人出行导航装置100，包括：

创建模块(101)，用于创建包含至少两个出行成员的出行组合；

获取模块(102)，用于获取所述出行组合中各出行成员的位置信息；

分析模块(103)，用于根据所述出行组合中各出行成员的出行需求，确定所述出行组合的出行需求；

估算模块(104)，用于基于所述各出行成员的位置信息和所述出行组合的出行需求，确定所述出行组合的兼顾所有出行成员的位置平衡点；

推荐模块(105)，根据所述出行组合的出行需求和位置平衡点，确定所述出行组合的集合点。

根据本公开的另一个方面，本发明还公开了一种终端设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，执行本发明的如上所述的一种多人出行导航方法。

根据本公开的另一个方面，本发明还公开了一种存储介质，存储有程序命令，所述程序命令被处理器执行时，实现本发明的如上所述的一种多人出行导航方法。

本发明的有益效果在于：基于实时位置共享技术，实现了根据成员位置信息及成员偏好等因素的集合点选择功能。在出发前，由于能结合多人的位置信息和期望的集合点等条件，能确定出一个集合点，使得每个人的出行便捷性得到保证，并且符合出行成员的集合点意愿，提升出行成员的使用体验。

附图说明

图1是根据本发明一个实施例的用于多人出行导航方法的流程图；

图2是根据本发明一个实施例的包含导航信息的多人出行导航方法的流程图；

图3是根据本发明一个实施例的确定出行需求的流程图；

图4是根据本发明一个实施例的计算位置平衡点最小方差的流程图；

图5是根据本发明的一个实施例的集合点选择装置模块结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

下面参考附图描述根据本发明实施例的多人出行导航方法、装置、存储介质和终端设备。

图1是根据本发明一个实施例的用于多人出行导航方法的流程图。如图1所示，本发明的一个目的是提供一种多人出行导航方法，从而在多人出行路径规划中较为公平的照顾到每个人的出行需求和便利性。

一种多人出行导航方法，包括以下步骤：

S1：创建包含至少两个出行成员的出行组合；

具体地，在创建包含至少两个出行成员的出行组合时，包括：添加出行成员以及设定预定到达时间。

并且上述添加出行成员，可以由组织者直接添加或已添加出行成员进行邀请。

S2：接收所述出行组合中各出行成员的位置信息；

具体地，所述出行成员的位置信息，包括：出行成员的当前地理位置信息或由出行成员自行设置的出发地点信息。

具体地，在接收各个出行成员的位置信息时，包括：每个组员开启终端的定位功能，系统采集并在终端电子地图上显示小组内所有组员的当前地理位置，实现位置共享。所述地理位置，包括但不限于：GPS定位信息，Wi-Fi探针定位信息，海拔高度等。

在移动终端等设备执行本发明时，还可以接收所述位置信息并在显示屏幕上显示标识各个成员位置的数字地图。

S3：接收所处出行组合中各出行成员的出行需求，确定所述出行组合的共同的出行需求(简称为所述出行组合的出行需求)；

具体地，所述出行需求包括：出行选择和目的场所偏好。

所述出行选择包括：等距、等时间或等费用；其中等距即中间点距离各出行成员之间距离相等，等时间即各出行成员到达中间点使用时间相同，或者各出行成员指定达到中间点的设定时间，所述等费用即各出行成员所花费的费用相同。

所述目的场所偏好包括目的场所的信息。对于成员的偏好信息，可以是停车场、商场、超市、景点、餐厅、KTV、公园，娱乐场所，展馆，站点等。上述场所仅是例举，还可以包括图书馆、学校、公司等任何可供集合的地点。其中，上述地点的类别即目的场所偏好的信息。

图2是根据本发明一个实施例的包含集合点推荐的多人出行导航方法的流程图。如图2所示，具体地，本申请的集合点推荐方法还可以包括步骤S6：向所述出行组合的各出行成员发送到达所述集合点的导航信息。

具体地，向所述出行组合的各出行成员发送到达所述集合点的导航信息，包括：预估所述出行组合的各出行成员到达集合点的时间，查询到达时间的天气情况；根据所述天气情况推荐出行方式，并向各出行成员发送以所述出行方式到达所述集合点的导航信息。

例如，当集合点天气较好，适合外出时，可以推荐步行或者自行车等方式，如果集合点天气情况恶劣，可以推荐公交、出租车等出行方式。根据设定预定到达时间，查询设定预定到达时间的天气情况；若雨天的概率超过阈值，则屏蔽出行方式选择中的步行与骑行，并向出行成员作出相应提示；并且同时根据当前相互距离远近推荐默认出行方式。

然后，以集合点为终点，以出行成员位置为起始点根据所述出行方式进行路径规划，并向各出行成员发送相应的导航信息。在移动终端数字地图上进行所述导航信息的展示。

根据上述出行方式的推荐，能够根据各出行成员的具体情况进行合适的出行方式的选择，提升用户使用体验。

图3是根据本发明一个实施例的确定出行需求的流程图。如图3所示，所述确定所述出行组合的出行需求，具体包括：

S31：接收所述各出行成员的出行需求；

S32：统计所述各出行成员的出行需求，确定所述出行组合的出行需求。

所述步骤S32，具体包括：

统计所述各出行成员的出行需求的出行选择和目的场所偏好数量，并分别进行排序；

确定数量最多的出行选择和目的场所偏好为所述出行组合的出行需求；若数量相同，则在数量相同的出行选择或目的场所偏好中随机选择或由所述出行组合的领队选择确定。

S4：基于所述各出行成员的位置信息和所述出行组合的出行需求，确定所述出行组合的兼顾所有出行成员的位置平衡点。

其中，对于位置平衡点，为满足所述出行组合的出行需求的点，该点可以为例如地图上具有具体位置坐标的点，兼顾各出行成员的出行需求，如从该点到各出行成员的距离相等或用时时间相等。

具体地，确定所述出行需求中出行选择方式；

然后，根据所述出行选择方式，确定所述位置平衡点计算方式。

其中，若出行选择为等距，则根据各出行成员的位置信息和所述位置平衡点的距离计算：

基于各出行成员的位置信息，构建多边形，其中，各出行成员的位置为该多边形的各顶点；根据所述多边形，获得位置平衡点。

所述位置平衡点与所述多边形的各顶点距离的方差最小。

所述位置平衡点的计算步骤为：

获取所述多边形的各顶点坐标；

计算所述多边形的各顶点坐标与所述位置平衡点的的距离；

设置与所述多边形的各顶点距离的方差最小的点为所述位置平衡点。具体地，对于所述位置平衡点的计算过程，以本发明的n个出行成员作为顶点围成的多边形为例，获取n个顶点的坐标，设“位置平衡点”为点P，分别求n个点与点P的距离，求得使上述n个距离的方差最小的点，该点即为P的坐标。

图4是根据本发明一个实施例的计算位置平衡点最小方差的流程图。如图4所示，所述设置与所述多边形的各顶点距离的方差最小的点为所述位置平衡点的具体步骤为：

S41:获取所述多边形顶点坐标。具体地，获取所述多边形顶点坐标(x_i,y_i)，1≤i≤n，且i为整数。即输入n个点的坐标(x_i,y_i)，其中1≤i≤n，且i为整数。

S42：设位置平衡点为P，计算所述多边形顶点与所述位置平衡点的距离，得到n个距离。具体地，设位置平衡点为P(x,y)，计算所述多边形顶点与所述位置平衡点P(x,y)的距离，

得到n个距离，其中1≤i≤n，且i为整数；

S43：计算使n个距离的方差最小的点的坐标，则该点为位置平衡点P。具体地，计算使所述步骤S42中n个距离的方差最小的点的坐标，则该点即为位置平衡点P(x,y)；计算上述步骤中n个距离的方差。为计算方差，首先计算上述n个距离的平均值，即

此时，方差构建为二元函数

其中∑为求和符号，例如

表示求(x₁+x₂+…+x_n-1+x_n)。

进一步计算，得到上述二元函数取最小值时的点(x,y)，即为“位置平衡点”P的坐标。

在一个实施方式中，位置平衡点为p：p＝fminsearch(@(c)var(d(c))，[mean(x)，mean(y)])；其中，出行成员的位置信息以(x，y)坐标值表示，d表示(x，y)与p之间的距离，d＝@(c)sqrt((x-c(x)i).^2+(y-c(y)i).^2)；fminsearch表示求解多变量无约束函数的最小值，@表示定义句柄，var表示方差函数，mean表示求平均函数，sqrt表示求平方根函数。

上述计算位置平衡点的最小方差的实施方式通过MATLAB实现，具体的算法如下：

输入n个点的坐标，构成数据x＝[x1，x2，…，xn]，y＝[y1，y2，…，yn]；

求得由n个点组成的n边形的重心A(m1，m2)，其中m1与m2分别为n个点横坐标与纵坐标的平均值，即m1＝mean(x)，m2＝mean(y)，其中mean为求平均值函数，构成数据a＝[mean(x)，mean(y)]；

假设位置平衡点为P，则n个点到P点的距离d为d＝@(c)sqrt((x-c(1)).^2+(y-c(2)).^2)，其中，@(c)中的c表示该匿名函数的变量，包括候选位置平衡点的坐标，c(1)与c(2)为该匿名函数的两个变量，即d为二元函数，sqrt为平方根；

求位置平衡点，即求距离方差最小的点，其代码为p＝fminsearch(@(c)var(d(c))，a)，以a为fminsearch函数的初始值参数，其中，fminsearch用于求解多维无约束的线性优化问题，即用于求解多变量无约束函数的最小值，@表示定义句柄，c为匿名函数的变量，var为求方差函数；

求得位置平衡点P坐标为(p(1)，p(2))，输出语句disp([′(′,p(1),′,′,p(2),′)′])，例如，输出为(3，4)。

具体地，为方便计算，对于成员位置信息，需要对出行成员的GPS坐标信息进行转换，以(x，y)坐标值表示。所述位置平衡点并非各出行成员所在的位置构成多边形中间的点，而是按照出行需求确定的点，并不一定位于中间位置，位置平衡点最后转换为地图上GPS坐标表示的位置点。

例如，GPS坐标信息为WGS84坐标，进行转换为北京54坐标，转换步骤为本领域的现有技术，不做赘述。

上述公式为MATLAB实现，上述函数运算通过MATLAB函数代码实现。

具体地，若出行选择为等时间，则根据所述各出行成员的出行方式确定出行距离，然后根据各出行成员的位置信息和所述出行距离计算；

设出行时间为时间t，各出行成员设定出行方式，并预设所述出行方式对应的出行速度v_j；其中j表示出行方式，所述出行方式为：步行、驾车、公交车、出租车、自行车中的一种或多种。

各出行成员的出行距离为：S_i＝v_jt；其中i表示各出行成员；

将Si＝d_i代入上述距离计算公式形成二元方程式求解则该(x,y)坐标为位置平衡点P的坐标；

例如，步行预设的行进速度为4km/h，自行车预设的行进速度为15km/h，驾车的的预设速度为50km/h，公交车预设速度为30km/h，出租车预设速度为40km/h。

具体地，若出行选择为等费用，则根据费用和所述各出行成员的出行方式，来确定所述各出行成员的出行距离，然后根据所述各出行成员的位置信息和出行距离来进一步确定所述位置平衡点。。应当说明的是，这种方式往往仅适用于，最终确定的所述位置平衡点与各出行成员的位置之间的距离与各出行成员的出行距离偏差不大的情况。

S5:根据所述出行组合的出行需求和所述位置平衡点，确定所述出行组合的集合点。具体步骤为：

根据所述出行组合的出行需求中目的场所偏好，呈现所述推荐范围内所有符合所述目的场所偏好的目的场所；

计算所述推荐范围内符合所述目的场所偏好的各个目的场所满足预设条件的匹配度，按照匹配度从高到低的顺序推荐所述推荐范围内符合所述目的场所偏好的目的场所，并从中确定一个目的场所作为所述出行组合的集合点。

具体地，确定最终集合点包括：根据各出行成员所选择的场所的偏好信息，统计所有出行成员所选择的各场所的数量，获得被选择的数量最多的场所；将距离所述位置平衡点最近的所述被选择的数量最多的场所作为最终的集合点。

具体地，计算所述推荐范围内符合所述目的场所偏好的各个目的场所满足预设条件的匹配度，按照匹配度从高到低的顺序推荐所述推荐范围内符合所述目的场所偏好的目的场所，并从中确定一个目的场所作为所述出行组合的集合点，具体步骤为：

基于所述位置平衡点，获取预设范围内符合出行成员所选择的场所的偏好信息要求的所有场所；

依据出行组合的出行需求中所确定的出行选择，计算匹配度。

具体地，当用户选择等距出行选择时，计算所有场所和出行成员位置距离，计算该距离和等距所设置的距离的比值，即匹配度；

按照上述匹配度进行由高到低排序并输出。

具体地，当用户选择等时间出行选择时，计算所有场所和出行成员位置距离，并计算到达该位置时各出行成员需要耗费的时间，计算该耗费的时间和等时间所设置的时间的比值，即匹配度；

按照上述匹配度进行由高到低排序并输出。

具体地，当用户选择按等费用出行选择时，计算所有场所和出行成员位置距离，并按照用户的出行方式所耗费的成本计算到达该位置时各出行成员需要耗费的金额，计算该金额和等费用所设置的金额的比值，即匹配度；

按照上述匹配度进行由高到低排序并输出。

在这一步骤中，场所的偏好信息即场所的属性，可以是餐厅、学校等这种宽泛的属性，还可以是具体的出行成员所选择的具体地点，例如xxx餐厅、xxx学校等地址信息。在进行统计时，对出行成员的选择数据进行统计，按照多少进行次数排序，如果选择餐馆数量最多，则将偏好设置为餐馆，并将位置平衡点最近的某个餐馆作为最终集合点。

具体地，确定最终集合点还可以是：根据各出行成员所选择的场所的偏好信息，统计所有出行成员所选择的各场所的数量，获得被选择的数量最多的场所；获取在所述位置平衡点阈值范围内的与所述被选择的数量最多的场所的属性相同的各场所；将由领队从属性相同的各场所中选择出的场所作为最终的集合点。

具体地，确定最终集合点还可以是：根据各出行成员所选择的场所的偏好信息，获得由领队从各出行成员所选择的场所中所选择的场所；将距离所述位置平衡点最近的由领队所选择的场所作为最终的集合点。

当出行成员的偏好难以通过投票决定时，可以由领队选择确定。

具体地，确定最终集合点还可以是：根据各出行成员所选择的场所的偏好信息，获得由领队从各出行成员所选择的场所中所选择的场所；获取在所述位置平衡点阈值范围内的与由领队所选择的场所的属性相同的各场所；将由领队从属性相同的各场所中选择出的场所作为最终的集合点。

上述三种方式中，领队决定了最后的集合地点。优选地，上述阈值通常可以设置为成员步行可到达的位置，例如优选为500米。

根据上述实施方式，本发明的具体实施流程为：当出行成员需要集合进行路径规划时，首先在安装有数字地图的计算设备上创建包含出行成员的出行组合，创建组合时，系统接收各出行用户的位置信息。并由出行成员进行出行需求的选择，包括出行选择和目的场所偏好，例如出行组合包含了A、B、C三位用户，A选择了等距离，餐厅，B选择了等距离，咖啡厅，C选择了等时间，餐厅。对上述出行需求进行统计，最后确定等距离和餐厅作为最后出行组合的出行需求。根据出行需求和各成员的位置信息进行计算，确定满足等距离并且是餐厅的出行组合位置平衡点。其中，根据本发明具体实施方式部分所描述的等距离计算方法得到位置平衡点后，例如位置平衡点为坐标为(a，b)的商场，转换为数字地图中的具体位置，并以商场为基点，在预设范围内进行推荐满足餐厅类别信息的地点，基于位置平衡点，按照预设范围，可以划定一个预设范围，并以此范围为直径进行地点圈定。在这个范围内，根据整个组合的目的场所偏好选择，反馈该范围内所有满足要求的集合点合集，按照符合条件匹配度，从高到低排序输出给用户。例如出行需求是等距离的餐厅，根据等距离选择出了一个商场作为中间距离点，然后该商场有3个店都满足，这个时候按照这三家店与出行成员位置距离与等距离的比值作为等距满足度，进行计算并排序，例如三家店的等距满足度为98％、90％、80％进行排序后推荐。将排序后三家餐厅结果列表或图像或包含评价的详细信息输出到计算设备，由出行成员进行选择。至此，基于用户意愿完成集合点的推荐。

通过上述方法，基于实时位置共享技术，实现了根据成员位置信息及成员偏好等因素的集合点选择功能。在出发前，由于能结合多人的位置信息和期望的集合点等条件，能确定出一个集合点，使得每个人的出行便捷性得到保证，并且符合出行成员的集合点意愿，提升出行成员的使用体验。

图5是根据本发明的一个实施例的集合点选择装置模块结构示意图。如图5所示，本发明公开了一种集合点选择装置，包括：

该装置的实现方法包括了附图1-4所示的流程。

根据本公开的另一个方面，本发明还公开了一种集合点选择系统，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，执行本发明的如图1-4所示的一种多人出行导航方法。

根据本公开的另一个方面，本发明还公开了一种存储介质，存储有程序命令，所述程序命令被处理器执行时，实现本发明的如图1-4所示的一种多人出行导航方法。

虽然已经参考优选实施例对本发明进行了描述，但在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，各个实施例中所提到的各项技术特征均可以任意方式组合起来。以上仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims

1.一种多人出行导航方法，其特征在于，包括以下步骤：

创建包含至少两个出行成员的出行组合；

获取所述出行组合中各出行成员的位置信息；

根据所述出行组合中各出行成员的出行需求，确定所述出行组合的出行需求；

基于所述各出行成员的位置信息和所述出行组合的出行需求，确定所述出行组合的兼顾所有出行成员的位置平衡点；

根据所述出行组合的出行需求和所述位置平衡点，确定所述出行组合的集合点。

2.如权利要求1所述的多人出行导航方法，其特征在于，所述各出行成员的位置信息，包括：各出行成员的当前地理位置信息或各出行成员设置的预计出发地点信息。

3.如权利要求1所述的多人出行导航方法，其特征在于，确定所述出行组合的出行需求，包括：

对所述出行组合中各出行成员的出行需求进行统计，根据统计结果确定所述出行组合的出行需求。

4.如权利要求3所述的多人出行导航方法，其特征在于，根据统计结果确定所述出行组合的出行需求，包括：

从所述统计结果中选择数量最多的出行需求作为所述出行组合的出行需求；其中，若存在多个相同且数量最多的出行需求，则在所述多个数量最多且数量相同的出行需求中随机选择或由所述出行组合的领队选择出一个出行需求作为所述出行组合的出行需求。

5.如权利要求1所述的多人出行导航方法，其特征在于，所述出行需求包括出行选择方式；所述出行选择方式包括等距或等时间。

6.如权利要求5所述的多人出行导航方法，其特征在于，基于所述各出行成员的位置信息和所述出行组合的出行需求，确定所述出行组合的兼顾所有出行成员的位置平衡点，包括：

根据所述计算方式确定所述位置平衡点。

7.如权利要求6所述的多人出行导航方法，其特征在于，根据所述出行组合的出行需求中的出行选择方式，确定用于计算所述位置平衡点的计算方式，包括：

若出行选择方式为等距，则根据所述各出行成员的位置确定与所述各出行成员的位置距离相等的点作为所述位置平衡点；

若出行选择方式为等时间，则根据所述各出行成员的出行方式确定所述各出行成员的出行距离，然后根据所述各出行成员的位置信息和所述出行距离来确定所述位置平衡点。

8.如权利要求1至7中任意一项所述的多人出行导航方法，其特征在于，所述出行需求包括目的场所偏好；其中，所述目的场所偏好包括目的场所的类别；

根据所述出行组合的出行需求和位置平衡点，确定所述出行组合的集合点，包括：

9.如权利要求1所述的所述一种多人出行导航方法，其特征在于，所述方法还包括：向所述出行组合的各出行成员发送到达所述集合点的导航信息。

10.如权利要求9所述的所述一种多人出行导航方法，其特征在于，向所述出行组合的各出行成员发送到达集合点的导航信息，包括：预估所述出行组合的各出行成员到达集合点的时间，查询到达时间的天气情况；根据所述天气情况推荐出行方式，并向各出行成员发送以所述出行方式到达所述集合点的导航信息。

11.一种多人出行导航装置(100)，其特征在于，包括：

12.一种终端设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。

13.一种存储介质，存储有程序命令，其特征在于，所述程序命令被处理器执行时，实现如权利要求1-10中任一项所述的方法。