CN111768644A - 基于大数据的停车路线推荐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于大数据的停车路线推荐方法，包括：获取历史车辆停车路线，包括车辆从一个起始位置停入一个停车位置所行进的路线，起始位置为根据车辆与停车位置的前一个停车位置之间的距离，车辆与停车位置之间的距离以及车辆与周围障碍物之间的距离所共同确定的一个位置；对目标车辆的当前位置进行计算，目标车辆的当前位置为根据目标车辆与目标停车位置的前一个停车位置之间的距离，目标车辆与目标停车位置之间的距离以及目标车辆与周围障碍物之间的距离所确定的一个位置；确定具有与目标车辆的当前位置最接近的起始位置的历史车辆停车路线；根据推荐停车路线，在目标车辆的导航设备中生成一条规划停车路线。本发明可以向用户推荐停车路线。
Description
技术领域
本发明涉及电动汽车技术领域，尤其涉及一种基于大数据的停车路线推荐方法。
背景技术
随着汽车工业的发展，驾车出行已经成为一种越来越普遍的出行方式，汽车保有量也持续增加。为了提高汽车驾驶的方便程度，满足人们的出行需求，汽车的导航设备可以依据出行的起点和目的地规划多条驾驶路线，供用户选择。然而，目前却缺少一种可以对停车路线进行指导或规划的技术。
发明内容
本发明的一个目的是解决至少上述问题和/或缺陷，并提供至少后面将说明的优点。
本发明的一个目的是提供一种基于大数据的停车路线推荐方法，其可以向用户推荐停车路线。
为了实现根据本发明的这些目的和其它优点，提供了一种基于大数据的停车路线推荐方法，包括：
获取历史车辆停车路线，所述历史车辆停车路线包括所述车辆从一个起始位置停入一个停车位置所行进的路线，所述起始位置为根据所述车辆与所述停车位置的前一个停车位置之间的距离，所述车辆与所述停车位置之间的距离以及所述车辆与周围障碍物之间的距离所共同确定的一个位置；
利用所获取的历史车辆停车路线构建停车路线数据库；
根据一个目标车辆的停车请求，对所述目标车辆的当前位置进行计算，所述目标车辆的当前位置为根据所述目标车辆与目标停车位置的前一个停车位置之间的距离，所述目标车辆与所述目标停车位置之间的距离以及所述目标车辆与周围障碍物之间的距离所确定的一个位置；
将所述目标车辆的当前位置与所述停车路线数据库中历史车辆停车路线中的起始位置进行对比，确定具有与所述目标车辆的当前位置最为接近的起始位置的历史车辆停车路线，作为推荐停车路线；
根据所述推荐停车路线，在所述目标车辆的导航设备中生成一条规划停车路线。
优选的是，所述的基于大数据的停车路线推荐方法中，所述将所述目标车辆的当前位置与所述停车路线数据库中历史车辆停车路线中的起始位置进行对比，包括：
如果不能确定至少一条具有与所述目标车辆的当前位置最为接近的起始位置的历史车辆停车路线，则提醒所述目标车辆调整当前位置，之后再将所述目标车辆调整后的当前位置与所述停车路线数据库中历史车辆停车路线中的起始位置进行对比。
优选的是，所述的基于大数据的停车路线推荐方法，还包括：
根据所述规划停车路线，对所述目标车辆的当前行车轨迹进行监控；
如果所述目标车辆的当前行车轨迹偏离所述规划停车路线，则发出提示信息，所述提示信息的内容包括：所述目标车辆的当前行车轨迹偏离所述规划停车路线以及偏离的幅度。
优选的是，所述的基于大数据的停车路线推荐方法中，所述根据一个目标车辆的停车请求，对所述目标车辆的当前位置进行计算，包括：
根据用户在所述目标车辆的导航设备中输入的停车请求，对所述目标车辆的当前位置进行计算；
如果用户未在所述目标车辆的导航设备中输入停车请求，则放弃对于所述目标车辆的当前位置的计算。
优选的是，所述的基于大数据的停车路线推荐方法中，所述根据所述推荐停车路线，在所述目标车辆的导航设备中生成一条规划停车路线，包括：
在所述目标车辆的导航设备中展示电子地图；
依据所述电子地图以及所述目标车辆的当前位置，在所述目标车辆的导航设备中的电子地图上生成一条规划停车路线，所述规划停车路线以所述目标车辆的当前位置为起点，具有与所述推荐停车路线基本一致的行进路径。
优选的是，所述的基于大数据的停车路线推荐方法中，所述历史车辆停车路线为从所述车辆的历史行车轨迹中提取到的以及对所述车辆的历史行车路线进行摄像得到的。
优选的是，所述的基于大数据的停车路线推荐方法中，所述历史车辆停车路线包括车辆靠边停车路线和/或车辆倒车入库路线。
本发明至少包括以下有益效果：
本发明提供一种基于大数据的停车路线推荐方法，包括：获取历史车辆停车路线，所述历史车辆停车路线包括所述车辆从一个起始位置停入一个停车位置所行进的路线，所述起始位置为根据所述车辆与所述停车位置的前一个停车位置之间的距离，所述车辆与所述停车位置之间的距离以及所述车辆与周围障碍物之间的距离所共同确定的一个位置；利用所获取的历史车辆停车路线构建停车路线数据库；根据一个目标车辆的停车请求，对所述目标车辆的当前位置进行计算，所述目标车辆的当前位置为根据所述目标车辆与目标停车位置的前一个停车位置之间的距离，所述目标车辆与所述目标停车位置之间的距离以及所述目标车辆与周围障碍物之间的距离所确定的一个位置；将所述目标车辆的当前位置与所述停车路线数据库中历史车辆停车路线中的起始位置进行对比，确定具有与所述目标车辆的当前位置最为接近的起始位置的历史车辆停车路线，作为推荐停车路线；根据所述推荐停车路线，在所述目标车辆的导航设备中生成一条规划停车路线。基于该方法，可以实现向用户推荐停车路线。
本发明的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现，部分还将通过对本发明的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
图1为本发明所述的基于大数据的停车路线推荐方法的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步的详细说明，以令本领域技术人员参照说明书文字能够据以实施。
如图1所示，本发明提供了一种基于大数据的停车路线推荐方法，包括：
获取历史车辆停车路线，所述历史车辆停车路线包括所述车辆从一个起始位置停入一个停车位置所行进的路线，所述起始位置为根据所述车辆与所述停车位置的前一个停车位置之间的距离，所述车辆与所述停车位置之间的距离以及所述车辆与周围障碍物之间的距离所共同确定的一个位置；
利用所获取的历史车辆停车路线构建停车路线数据库；
根据一个目标车辆的停车请求，对所述目标车辆的当前位置进行计算，所述目标车辆的当前位置为根据所述目标车辆与目标停车位置的前一个停车位置之间的距离，所述目标车辆与所述目标停车位置之间的距离以及所述目标车辆与周围障碍物之间的距离所确定的一个位置；
将所述目标车辆的当前位置与所述停车路线数据库中历史车辆停车路线中的起始位置进行对比，确定具有与所述目标车辆的当前位置最为接近的起始位置的历史车辆停车路线，作为推荐停车路线；
根据所述推荐停车路线，在所述目标车辆的导航设备中生成一条规划停车路线。
本发明中，先获取大量的历史车辆停车路线，这些大量的历史车辆停车路线可以是从大量的车辆行车轨迹以及车辆停车的动态信息中总结出来的。获取这些大量的历史车辆停车路线之后，利用大数据构建停车路线数据库，以便进行实时车辆停车路线的分析和推荐。停车路线数据库可以随着时间的累积而不断增加数据量，进而提高最终对于实时车辆停车路线的分析和推荐的准确度。
历史车辆停车路线包括车辆从一个起始位置到停车位置所行进的路线，而且起始位置为根据车辆与停车位置的前一个停车位置之间的距离，车辆与停车位置之间的距离，以及车辆与周围障碍物之间的距离所共同确定的一个位置。其中，所述前一个停车位置为车辆的倒车方向上车辆先经过的一个停车位置。实际过程中，当车辆需要停车时，车辆是以倒车进入特定的停车位置的，因此，所述“前一个停车位置”就是指在倒车方向上比车辆所期望停车的停车位置靠前一个的停车位置。
当用户驾驶目标车辆进行停车时，可以通过导航设备提出一个停车请求。根据这一停车请求，对目标车辆的当前位置进行计算。将目标车辆的当前位置与数据库中存储的大量历史停车路线中的起始位置进行对比，找到与目标车辆的当前位置最为接近的起始位置的历史车辆停车路线。这里，当某一个历史车辆停车路线的起始位置所包含的三个距离值中各距离值与目标车辆的当前位置所包含的相应距离值之间的差值(或者差值的平方)小于一个设定的阈值，即偏离的程度在一定的阈值范围内，则认为历史车辆停车路线的起始位置与目标车辆的当前位置接近。如果有多条可以匹配的历史车辆停车路线，则选择其中一条作为推荐停车路线。
根据找到的这一推荐停车路线，在目标车辆的导航设备中生成规划停车路线。由于推荐停车路线所处的环境毕竟与目标车辆实际所处环境不同，因此根据推荐停车路线，在导航设备中实际生成一条规划停车路线。用户可以根据这一规划停车路线进行停车。
在一个优选的实施例中，所述的基于大数据的停车路线推荐方法中，所述将所述目标车辆的当前位置与所述停车路线数据库中历史车辆停车路线中的起始位置进行对比，包括：如果不能确定至少一条具有与所述目标车辆的当前位置最为接近的起始位置的历史车辆停车路线，则提醒所述目标车辆调整当前位置，之后再将所述目标车辆调整后的当前位置与所述停车路线数据库中历史车辆停车路线中的起始位置进行对比。
无法确定与目标车辆的当前位置最为接近的起始位置的历史车辆停车路线，可能说明目标车辆的当前位置不适宜进行停车，无法规划出合适的停车路线。可以提醒用户调整目标车辆的当前位置，比如更靠近停车路线，或者增大目标车辆与周围障碍物之间的距离。之后再根据调整后的当前位置与数据库中的历史车辆停车路线进行对比，以期找到一条与目标车辆的当前位置最为接近的起始位置的历史车辆停车路线。
在一个优选的实施例中，所述的基于大数据的停车路线推荐方法，还包括：根据所述规划停车路线，对所述目标车辆的当前行车轨迹进行监控；如果所述目标车辆的当前行车轨迹偏离所述规划停车路线，则发出提示信息，所述提示信息的内容包括：所述目标车辆的当前行车轨迹偏离所述规划停车路线以及偏离的幅度。
用户根据提示信息的内容对目标车辆进行调整，使得目标车辆可以依据规划停车路线进行停车。但是用户也可以根据实际经验，不遵守规划停车路线的指引完成停车。
在一个优选的实施例中，所述的基于大数据的停车路线推荐方法中，所述根据一个目标车辆的停车请求，对所述目标车辆的当前位置进行计算，包括：根据用户在所述目标车辆的导航设备中输入的停车请求，对所述目标车辆的当前位置进行计算；如果用户未在所述目标车辆的导航设备中输入停车请求，则放弃对于所述目标车辆的当前位置的计算。
只有当用户提出停车请求，才对目标车辆的当前位置进行计算，并依据计算结果提供规划停车路线。如果用户不提出停车请求，则不对目标车辆的当前位置进行计算，即不对用户提供规划停车路线，以减少对系统资源的消耗。
在一个优选的实施例中，所述的基于大数据的停车路线推荐方法中，所述根据所述推荐停车路线，在所述目标车辆的导航设备中生成一条规划停车路线，包括：在所述目标车辆的导航设备中展示电子地图；依据所述电子地图以及所述目标车辆的当前位置，在所述目标车辆的导航设备中的电子地图上生成一条规划停车路线，所述规划停车路线以所述目标车辆的当前位置为起点，具有与所述推荐停车路线基本一致的行进路径。
在一个优选的实施例中，所述的基于大数据的停车路线推荐方法中，所述历史车辆停车路线为从所述车辆的历史行车轨迹中提取到的以及对所述车辆的历史行车路线进行摄像得到的。
通过车辆停车路线周围的摄像头，可以拍摄到车辆停车过程中的行进路线以及车辆的起始位置周围的情况，进而可以结合车辆的行车轨迹来确定车辆与停车位置的前一个停车位置之间的距离，车辆与停车位置之间的距离，以及车辆与周围障碍物之间的距离，从而定量地描述车辆的起始位置。
在一个优选的实施例中，所述的基于大数据的停车路线推荐方法中，所述历史车辆停车路线包括车辆靠边停车路线和/或车辆倒车入库路线。
尽管本发明的实施方案已公开如上，但其并不仅仅限于说明书和实施方式中所列运用。它完全可以被适用于各种适合本发明的领域。对于熟悉本领域的人员而言，可容易地实现另外的修改。因此在不背离权利要求及等同范围所限定的一般概念下，本发明并不限于特定的细节和这里示出与描述的图例。
Claims (7)
1.基于大数据的停车路线推荐方法，其特征在于，包括：
获取历史车辆停车路线，所述历史车辆停车路线包括所述车辆从一个起始位置停入一个停车位置所行进的路线，所述起始位置为根据所述车辆与所述停车位置的前一个停车位置之间的距离，所述车辆与所述停车位置之间的距离以及所述车辆与周围障碍物之间的距离所共同确定的一个位置；
利用所获取的历史车辆停车路线构建停车路线数据库；
根据一个目标车辆的停车请求，对所述目标车辆的当前位置进行计算，所述目标车辆的当前位置为根据所述目标车辆与目标停车位置的前一个停车位置之间的距离，所述目标车辆与所述目标停车位置之间的距离以及所述目标车辆与周围障碍物之间的距离所确定的一个位置；
将所述目标车辆的当前位置与所述停车路线数据库中历史车辆停车路线中的起始位置进行对比，确定具有与所述目标车辆的当前位置最为接近的起始位置的历史车辆停车路线，作为推荐停车路线；
根据所述推荐停车路线，在所述目标车辆的导航设备中生成一条规划停车路线。
2.如权利要求1所述的基于大数据的停车路线推荐方法，其特征在于，所述将所述目标车辆的当前位置与所述停车路线数据库中历史车辆停车路线中的起始位置进行对比，包括：
如果不能确定至少一条具有与所述目标车辆的当前位置最为接近的起始位置的历史车辆停车路线，则提醒所述目标车辆调整当前位置，之后再将所述目标车辆调整后的当前位置与所述停车路线数据库中历史车辆停车路线中的起始位置进行对比。
3.如权利要求1所述的基于大数据的停车路线推荐方法，其特征在于，还包括：
根据所述规划停车路线，对所述目标车辆的当前行车轨迹进行监控；
如果所述目标车辆的当前行车轨迹偏离所述规划停车路线，则发出提示信息，所述提示信息的内容包括：所述目标车辆的当前行车轨迹偏离所述规划停车路线以及偏离的幅度。
4.如权利要求1所述的基于大数据的停车路线推荐方法，其特征在于，所述根据一个目标车辆的停车请求，对所述目标车辆的当前位置进行计算，包括：
根据用户在所述目标车辆的导航设备中输入的停车请求，对所述目标车辆的当前位置进行计算；
如果用户未在所述目标车辆的导航设备中输入停车请求，则放弃对于所述目标车辆的当前位置的计算。
5.如权利要求3所述的基于大数据的停车路线推荐方法，其特征在于，所述根据所述推荐停车路线，在所述目标车辆的导航设备中生成一条规划停车路线，包括：
在所述目标车辆的导航设备中展示电子地图；
依据所述电子地图以及所述目标车辆的当前位置，在所述目标车辆的导航设备中的电子地图上生成一条规划停车路线，所述规划停车路线以所述目标车辆的当前位置为起点，具有与所述推荐停车路线基本一致的行进路径。
6.如权利要求1所述的基于大数据的停车路线推荐方法，其特征在于，所述历史车辆停车路线为从所述车辆的历史行车轨迹中提取到的以及对所述车辆的历史行车路线进行摄像得到的。
7.如权利要求1所述的基于大数据的停车路线推荐方法，其特征在于，所述历史车辆停车路线包括车辆靠边停车路线和/或车辆倒车入库路线。
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