CN112362076B - 非推荐路段的导航信息智能显示方法及相关装置 - Google Patents
非推荐路段的导航信息智能显示方法及相关装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112362076B CN112362076B CN202011265248.2A CN202011265248A CN112362076B CN 112362076 B CN112362076 B CN 112362076B CN 202011265248 A CN202011265248 A CN 202011265248A CN 112362076 B CN112362076 B CN 112362076B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- navigation
- route
- vehicle
- target
- new energy
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
- G01C21/3415—Dynamic re-routing, e.g. recalculating the route when the user deviates from calculated route or after detecting real-time traffic data or accidents
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
- G01C21/3667—Display of a road map
- G01C21/367—Details, e.g. road map scale, orientation, zooming, illumination, level of detail, scrolling of road map or positioning of current position marker
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
- G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
- G01C21/34—Route searching; Route guidance
- G01C21/36—Input/output arrangements for on-board computers
- G01C21/3697—Output of additional, non-guidance related information, e.g. low fuel level
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
本申请实施例公开了一种非推荐路段的导航信息智能显示方法及相关装置,方法包括:新能源汽车的车机系统检测到用户在重合路口可能驶入非推荐的参考导航路线时,确定该参考导航路线耗时更长时,输出提示信息以提醒用户不要驶入。本申请实施例有利于提高新能源汽车导航智能性和行使效率。
Description
技术领域
本申请属于新能源汽车和人工智能融合技术应用领域,具体涉及一种非推荐路段的导航信息智能显示方法及相关装置。
背景技术
目前,新能源汽车的车机系统利用其自身高集成特性已经能够实现自主监测车辆速度、电池状态等关键信息,还能够作为车联网的一个终端节点参与导航、自动驾驶等各种服务。
以导航服务为例,目前车载导航功能在一些特定应用场景中会因为导航辅助信息不够全面或者延时而未能引导用户高效的进行路线选择与驾驶,降低了新能源汽车的导航智能性和行使效率。
发明内容
本申请实施例提供一种非推荐路段的导航信息智能显示方法及相关装置,以期提高新能源汽车的导航智能性和行使效率。
第一方面,本申请实施例提供一种非推荐路段的导航信息智能显示方法,应用于新能源汽车的车机系统,所述车机系统包括车辆主机单元、车辆屏幕、车载摄像头,所述车辆主机单元连接所述车辆屏幕和所述车载摄像头,所述方法包括:
在所述车辆屏幕的导航应用的地图界面显示目标导航路线的实时导航地图信息,所述实时导航地图信息包括实时导航路线信息、所述实时导航路线信息所处区域的基础地图信息以及导航辅助信息,所述实时导航路线信息包括用户选择的目标导航路线信息中与预设信息集合适配的局部导航路线信息,所述预设信息集合包括所述新能源汽车的位置和屏幕状态,所述导航辅助信息包括所述目标导航路线的路线关联信息和至少一条可变更推荐路线的路线关联信息;
查询历史导航记录,获取同样能够到达所述目标导航路线的导航目的地且不同于所述目标导航路线和所述至少一条可变更推荐路线的参考导航路线;
获取所述参考导航路线和所述目标导航路线的至少一个重合路口,所述参考导航路线和所述目标导航路线在所述至少一个重合路口中的每个重合路口的行驶方向不同;
针对所述每个重合路口,执行如下操作:
检测当前处理的重复路口与所述导航目的地之间的部分参考导航路线的耗时是否大于对应的部分目标导航路线的耗时;
若大于,则在所述新能源汽车的位置与所述当前处理的重合路口的距离小于目标距离且正在驶向所述当前处理的重合路口时,在所述导航应用的地图界面显示所述部分参考导航路线的路线关联信息以提示用户不要驶入所述部分参考导航路线。
可以看出,本申请实施例中,新能源汽车的车机系统能够利用自身与车辆的强集成特性和技术优势,对导航过程中用户可能因拥堵等特殊情况误驶入自以为更加流畅但实际上更加拥堵的非推荐路线中的问题,进行问题智能定位和提前提醒,从而确保用户不会自主选择驶入更加拥堵的非推荐路线中,有利于提高新能源汽车的导航智能性和行使效率。
第二方面,本申请实施例提供一种非推荐路段的导航信息智能显示装置,应用于新能源汽车的车机系统,所述车机系统包括车辆主机单元、车辆屏幕、车载摄像头,所述车辆主机单元连接所述车辆屏幕和所述车载摄像头,所述装置包括处理单元和通信单元,
所述处理单元,用于通过所述通信单元在所述车辆屏幕的导航应用的地图界面显示目标导航路线的实时导航地图信息,所述实时导航地图信息包括实时导航路线信息、所述实时导航路线信息所处区域的基础地图信息以及导航辅助信息,所述实时导航路线信息包括用户选择的目标导航路线信息中与预设信息集合适配的局部导航路线信息,所述预设信息集合包括所述新能源汽车的位置和屏幕状态,所述导航辅助信息包括所述目标导航路线的路线关联信息和至少一条可变更推荐路线的路线关联信息;以及查询历史导航记录,获取同样能够到达所述目标导航路线的导航目的地且不同于所述目标导航路线和所述至少一条可变更推荐路线的参考导航路线;以及获取所述参考导航路线和所述目标导航路线的至少一个重合路口,所述参考导航路线和所述目标导航路线在所述至少一个重合路口中的每个重合路口的行驶方向不同;以及针对所述每个重合路口,执行如下操作:检测当前处理的重复路口与所述导航目的地之间的部分参考导航路线的耗时是否大于对应的部分目标导航路线的耗时;若大于,则在所述新能源汽车的位置与所述当前处理的重合路口的距离小于目标距离且正在驶向所述当前处理的重合路口时,在所述导航应用的地图界面显示所述部分参考导航路线的路线关联信息以提示用户不要驶入所述部分参考导航路线。
第三方面,本申请实施例提供一种新能源汽车的车机系统,包括车辆主机单元、车辆屏幕、车载摄像头、存储器、通信接口以及一个或多个程序,其中,上述一个或多个程序被存储在上述存储器中,并且被配置由上述处理器执行,上述程序包括用于执行本申请实施例第一方面任一方法中的步骤的指令。
第四方面,本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质,其中,上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。
第五方面,本申请实施例提供了一种计算机程序产品,其中,上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面任一方法中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种非推荐路段的导航信息智能显示方法的流程示意图;
图2是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图;
图3是本申请实施例提供的一种非推荐路段的导航信息智能显示装置的功能单元框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,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,都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象,而不是用于描述特定顺序。此外,术语“包括”和“具有”以及它们任何变形,意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或模块的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或模块,而是可选地还包括没有列出的步骤或模块,或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或模块。
在本文中提及“实施例”意味着,结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例,也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是,本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
请参阅图1,图1是本申请实施例提供的一种非推荐路段的导航信息智能显示方法,应用于新能源汽车的车机系统,所述车机系统包括车辆主机单元、车辆屏幕、车载摄像头,车辆主机单元连接车辆屏幕和车载摄像头,所述方法包括以下步骤:
步骤101,在所述车辆屏幕的导航应用的地图界面显示目标导航路线的实时导航地图信息,所述实时导航地图信息包括实时导航路线信息、所述实时导航路线信息所处区域的基础地图信息以及导航辅助信息,所述实时导航路线信息包括用户选择的目标导航路线信息中与预设信息集合适配的局部导航路线信息,所述预设信息集合包括所述新能源汽车的位置和屏幕状态,所述导航辅助信息包括所述目标导航路线的路线关联信息和至少一条可变更推荐路线的路线关联信息;
其中,所述屏幕状态包括单屏幕显示或者多屏联动显示。
其中,所述基础地图信息包括适配当前位置和屏幕状态的局部地图区域的背景地图信息,该背景地图信息是指原始地图信息中除突出显示的目标导航路线以及推荐的可变更导航路线之外的地图信息,如其他道路信息、建筑物信息等。
步骤102,查询历史导航记录,获取同样能够到达所述目标导航路线的导航目的地且不同于所述目标导航路线和所述至少一条可变更推荐路线的参考导航路线;
其中,所述历史导航记录可以保存在车机系统的内存中,也可以保存在云端,与服务器交互进行查询并实施获取。
步骤103,获取所述参考导航路线和所述目标导航路线的至少一个重合路口,所述参考导航路线和所述目标导航路线在所述至少一个重合路口中的每个重合路口的行驶方向不同;
其中,重合路口可能有多个,这里仅针对在重合路口会发生行使方向变更的重合路口进行处理,避免处理行使方向不发生变更的重合路口浪费计算资源。
针对所述每个重合路口,执行如下操作:
步骤104,检测当前处理的重复路口与所述导航目的地之间的部分参考导航路线的耗时是否大于对应的部分目标导航路线的耗时;
具体实现中,还可以结合新能源汽车的剩余电量进行综合决策,例如,部分参考导航路线的耗时已经明显大于剩余电量所能够支撑的行使时长,则可以直接进入步骤105的具体处理过程,避免抛锚。并在后续显示提示信息时及时提醒用户电量不足以支撑,甚至可以基于自动驾驶能力强制不驶入该路段。
步骤105,若大于,则在所述新能源汽车的位置与所述当前处理的重合路口的距离小于目标距离且正在驶向所述当前处理的重合路口时,在所述导航应用的地图界面显示所述部分参考导航路线的路线关联信息以提示用户不要驶入所述部分参考导航路线。
可以看出,本申请实施例中,新能源汽车的车机系统能够利用自身与车辆的强集成特性和技术优势,对导航过程中用户可能因拥堵等特殊情况误驶入自以为更加流畅但实际上更加拥堵的非推荐路线中的问题,进行问题智能定位和提前提醒,从而确保用户不会自主选择驶入更加拥堵的非推荐路线中,有利于提高新能源汽车的导航智能性和行使效率。
在一个可能的示例中,所述目标距离通过如下方式确定:通过所述车载摄像头识别所述新能源汽车当前所处的车道;根据所述新能源汽车当前所处的车道、行驶速度、所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离。
其中,车道识别可以基于车机系统中预先设置的车道识别算法进行智能识别,此处不做唯一限定,也可以与车辆网联动智能定位新能源车辆的车道位置。此处不做唯一限定。
其中,所述交通状态用于表示对应路段的拥堵情况,具体可以路段的车辆数量和平均速度来综合表示。
具体实现中,车辆实时行驶速度越快、交通状态越通畅则说明道路状态越好,此时用户自主选择变更导航路线的可能性就越低,反之,车辆实时行驶速度越慢、交通状态越拥堵则说明道路状态越差,此时用户自主选择变更导航路线的可能性会大大增加,而往往未推荐的参考导航路线是因为更加拥堵甚至因修路等中断而未能推荐作为可变更导航路线,因此需要避免此种情况的发生。
可见,本示例中,车机系统综合车道识别结果、行驶速度、所述当前处理的重合路口的交通状态能够准确定位用户自主选择变更导航路线的可能性的大小,从而更加智能的进行路线规避提醒,提高智能性和行使效率。
在一个可能的示例中,所述根据所述新能源汽车当前所处的车道、行驶速度、所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离,包括:检测所述新能源汽车当前所处的车道是否与所述目标导航路线的车道方向一致;
若是,则根据所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离;
如否,则确定所述新能源汽车的当前位置与所述当前处理的重合路口的距离为所述目标距离。
其中,目标距离例如可以是10米、20米、50米、100米等。
可见,本示例中,针对新能源车辆所处车道情况进行细分,提高处理的精细化程度。
在一个可能的示例中,所述根据所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离,包括:将所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态作为模型输入,导入预先训练好的路线变更概率预测模型,得到用户变更所述目标导航路线的概率;根据所述概率和所述当前处理的重合路口的拥堵距离确定所述目标距离,所述拥堵距离是指车辆的平均行驶速度小于预设速度的路段的距离。
其中,路线变更概率预测模型可以是任意类型的人工智能AI模型,如深度卷积神经网络、知识向量机等。
可见,本示例中,新能源汽车车机系统能够基于AI模型智能预测用户变更目标导航路线的概率,并根据所述概率和所述当前处理的重合路口的拥堵距离确定用于触发提醒的目标距离,提高新能源汽车导航智能性和准确度。
在一个可能的示例中,所述路线变更概率预测模型通过如下方式训练得到:接收来自服务器推送的训练好的路线变更概率预测模型,所述路线变更概率预测模型是所述服务器通过如下方式训练得到:基于大数据分析获取数量大于预设数量的用户车辆的导航历史数据,并根据所述导航历史数据生成导航样本数据,利用所述导航样本数据训练路线变更概率预测模型,得到训练好的路线变更概率预测模型。
其中,预设数量例如可以是一千、一万、十万等,具体根据模型的精度需求进行确定。历史导航数据可以包括用户车辆每次经过路口的速度、该路口的交通状态以及是否发生导航路边的变更等。
其中,所述导航历史数据可以是车机系统记录的数据,也可以是手机等移动终端的导航应用记录并上传的数据,还可以是基于车辆网路边装置或者信号机基于视觉等方式生成的用户车辆的导航历史数据,此处不做唯一限定。
可见,本示例中,通过服务器基于基数较大的用户车辆的导航历史数据进行模型训练,能够有效提升模型的精度,从而提高预测准确度。
在一个可能的示例中,所述路线变更概率预测模型通过如下方式训练得到:记录所述新能源车辆的导航历史数据;根据所述导航历史数据确定导航样本数据;利用所述导航样本数据训练路线变更概率预测模型,得到训练好的路线变更概率预测模型。
其中,所述新能源车辆的导航历史数据可以包括车主本人的使用记录以及其他用户的使用记录。
具体实现中,车机系统可以在非驾驶状态下利用自身算力进行模型的训练,优选的还可以在充电状态下后台自启动进行模型的训练,保证能源利用率和安全性。
可见,本示例中,通过车机系统自身进行模型训练,可以保证安全性和适配该车辆的使用习惯。
在一个可能的示例中,所述根据所述概率和所述当前处理的重合路口的拥堵距离确定所述目标距离,包括:通过如下公式计算所述目标距离:
L=log2(1+α)×L0,
其中,L为所述目标距离,α为所述概率,L0为所述拥堵距离。
其中,所述拥堵距离例如可以是20米、50米等。
具体实现中,α的取值范围为[0,1]。
可见,本示例中,通过公式使得触发提醒的目标距离不超过发生拥堵的拥堵距离,使得用户在拥堵队列中接收到提醒信息从而避免因拥堵而不跟谁导航信息自主变更路线进入更加拥堵的道路,提高导航精确度和智能性。
在一个可能的示例中,所述车辆屏幕包括车辆中控屏和车辆驾驶屏,所述车辆中控屏显示有所述导航应用的地图界面;
所述部分参考导航路线的路线关联信息包括显示在所述车辆中控屏的第一路线关联信息和显示在所述车辆驾驶屏的第二路线关联信息;
所述第一路线关联信息包括突出显示的所述部分参考导航路线、以及所述部分参考导航路线的耗时,所述耗时通过相对于所述部分目标导航路线相对耗时呈现;
所述第二路线关联信息包括所述重合路口的放大示意图,所述放大示意图中用于驶入所述部分参考导航路线的车道突出显示为红色并闪动状态。
其中,车辆驾驶屏在常规状态下可以显示里程、油耗、转速、速度、胎压等信息,车机系统触发第二路线关联信息的显示时,可以将车辆驾驶屏全屏或者局部屏幕显示第二路线关联信息。
此外,还可以通过抬头显示功能进行该第二路线关联信息的辅助显示,从而达到更加安全醒目的提醒效果。
具体实现中,闪动状态可以持续2秒等时长,此处不做唯一限定。
可见,本示例中,通过分屏联动显示第一路线关联信息、第二路线关联信息,达到全面安全精细化的导航信息辅助显示提醒的效果,提高新能源汽车导航的智能性和安全性。
与上述方法实施例一致的,请参阅图2,图2是本申请实施例提供的一种新能源汽车的车机系统200的结构示意图,如图所示,所述车机系统200包括车辆主机单元210、车辆屏幕220、车载摄像头230,车辆主机单元210连接车辆屏幕220和车载摄像头230,还包括存储器240和通信接口250以及一个或多个程序241,其中,所述一个或多个程序241被存储在上述存储器240中,并且被配置由上述应用车辆主机单元210执行,所述一个或多个程序241包括用于执行上述方法实施例中的任意步骤的指令。
上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是,电子设备为了实现上述功能,其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到,结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行,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申请的范围。
本申请实施例可以根据上述方法示例对电子设备进行功能单元的划分,例如,可以对应各个功能划分各个功能单元,也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是,本申请实施例中对单元的划分是示意性的,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。
图3是本申请实施例中所涉及的非推荐路段的导航信息智能显示装置300的功能单元组成框图。该非推荐路段的导航信息智能显示装置300应用于新能源汽车的车机系统,包括处理单元301和通信单元302,其中,
所述处理单元301,用于通过所述通信单元302在所述车辆屏幕的导航应用的地图界面显示目标导航路线的实时导航地图信息,所述实时导航地图信息包括实时导航路线信息、所述实时导航路线信息所处区域的基础地图信息以及导航辅助信息,所述实时导航路线信息包括用户选择的目标导航路线信息中与预设信息集合适配的局部导航路线信息,所述预设信息集合包括所述新能源汽车的位置和屏幕状态,所述导航辅助信息包括所述目标导航路线的路线关联信息和至少一条可变更推荐路线的路线关联信息;以及查询历史导航记录,获取同样能够到达所述目标导航路线的导航目的地且不同于所述目标导航路线和所述至少一条可变更推荐路线的参考导航路线;以及获取所述参考导航路线和所述目标导航路线的至少一个重合路口,所述参考导航路线和所述目标导航路线在所述至少一个重合路口中的每个重合路口的行驶方向不同;以及针对所述每个重合路口,执行如下操作:检测当前处理的重复路口与所述导航目的地之间的部分参考导航路线的耗时是否大于对应的部分目标导航路线的耗时;若大于,则在所述新能源汽车的位置与所述当前处理的重合路口的距离小于目标距离且正在驶向所述当前处理的重合路口时,在所述导航应用的地图界面显示所述部分参考导航路线的路线关联信息以提示用户不要驶入所述部分参考导航路线。
其中,所述非推荐路段的导航信息智能显示装置300还可以包括存储单元303,用于存储电子设备的程序代码和数据。所述处理单元301可以是处理器,所述通信单元302可以是触控显示屏或者收发器,存储单元303可以是存储器。
在一个可能的示例中,所述目标距离通过如下方式确定:通过所述车载摄像头识别所述新能源汽车当前所处的车道;根据所述新能源汽车当前所处的车道、行驶速度、所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离。
在一个可能的示例中,在所述根据所述新能源汽车当前所处的车道、行驶速度、所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离方面,所述处理单元301具体用于:检测所述新能源汽车当前所处的车道是否与所述目标导航路线的车道方向一致;若是,则根据所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离;如否,则确定所述新能源汽车的当前位置与所述当前处理的重合路口的距离为所述目标距离。
在一个可能的示例中,在所述根据所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离方面,所述处理单元具体用于:将所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态作为模型输入,导入预先训练好的路线变更概率预测模型,得到用户变更所述目标导航路线的概率;以及根据所述概率和所述当前处理的重合路口的拥堵距离确定所述目标距离,所述拥堵距离是指车辆的平均行驶速度小于预设速度的路段的距离。
在一个可能的示例中,所述路线变更概率预测模型通过如下方式训练得到:
接收来自服务器推送的训练好的路线变更概率预测模型,所述路线变更概率预测模型是所述服务器通过如下方式训练得到:基于大数据分析获取数量大于预设数量的用户车辆的导航历史数据,并根据所述导航历史数据生成导航样本数据,利用所述导航样本数据训练路线变更概率预测模型,得到训练好的路线变更概率预测模型。
在一个可能的示例中,所述路线变更概率预测模型通过如下方式训练得到:
记录所述新能源车辆的导航历史数据;
根据所述导航历史数据确定导航样本数据;
利用所述导航样本数据训练路线变更概率预测模型,得到训练好的路线变更概率预测模型。
在一个可能的示例中,在所述根据所述概率和所述当前处理的重合路口的拥堵距离确定所述目标距离方面,所述处理单元301具体用于:通过如下公式计算所述目标距离:
L=log2(1+α)×L0,
其中,L为所述目标距离,α为所述概率,L0为所述拥堵距离。
在一个可能的示例中,所述车辆屏幕包括车辆中控屏和车辆驾驶屏,所述车辆中控屏显示有所述导航应用的地图界面;
所述部分参考导航路线的路线关联信息包括显示在所述车辆中控屏的第一路线关联信息和显示在所述车辆驾驶屏的第二路线关联信息;
所述第一路线关联信息包括突出显示的所述部分参考导航路线、以及所述部分参考导航路线的耗时,所述耗时通过相对于所述部分目标导航路线相对耗时呈现;
所述第二路线关联信息包括所述重合路口的放大示意图,所述放大示意图中用于驶入所述部分参考导航路线的车道突出显示为红色并闪动状态。
本申请实施例还提供一种计算机存储介质,其中,该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序,该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤,上述计算机包括电子设备。
本申请实施例还提供一种计算机程序产品,上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质,上述计算机程序可操作来使计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包,上述计算机包括电子设备。
需要说明的是,对于前述的各方法实施例,为了简单描述,故将其都表述为一系列的动作组合,但是本领域技术人员应该知悉,本申请并不受所描述的动作顺序的限制,因为依据本申请,某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次,本领域技术人员也应该知悉,说明书中所描述的实施例均属于优选实施例,所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的装置,可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,例如上述单元的划分,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,可以是电性或其它的形式。
上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实施例方案的目的。
另外,在本申请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。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元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器中。基于这样的理解,本申请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器中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,该程序可以存储于一计算机可读存储器中,存储器可以包括:闪存盘、只读存储器(英文:Read-Only Memory,简称:ROM)、随机存取器(英文:Random Access Memory,简称:RAM)、磁盘或光盘等。
以上对本申请实施例进行了详细介绍,本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述,以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想;同时,对于本领域的一般技术人员,依据本申请的思想,在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处,综上所述,本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
Claims (7)
1.一种非推荐路段的导航信息智能显示方法,其特征在于,应用于新能源汽车的车机系统,所述车机系统包括车辆主机单元、车辆屏幕、车载摄像头,所述车辆主机单元连接所述车辆屏幕和所述车载摄像头,所述方法包括:
在所述车辆屏幕的导航应用的地图界面显示目标导航路线的实时导航地图信息,所述实时导航地图信息包括实时导航路线信息、所述实时导航路线信息所处区域的基础地图信息以及导航辅助信息,所述实时导航路线信息包括用户选择的目标导航路线信息中与预设信息集合适配的局部导航路线信息,所述预设信息集合包括所述新能源汽车的位置和屏幕状态,所述导航辅助信息包括所述目标导航路线的路线关联信息和至少一条可变更推荐路线的路线关联信息;查询历史导航记录,获取同样能够到达所述目标导航路线的导航目的地且不同于所述目标导航路线和所述至少一条可变更推荐路线的参考导航路线;获取所述参考导航路线和所述目标导航路线的至少一个重合路口,所述参考导航路线和所述目标导航路线在所述至少一个重合路口中的每个重合路口的行驶方向不同;针对所述每个重合路口,执行如下操作:
检测当前处理的重合路口与所述导航目的地之间的部分参考导航路线的耗时是否大于对应的部分目标导航路线的耗时;若大于,则在所述新能源汽车的位置与所述当前处理的重合路口的距离小于目标距离且正在驶向所述当前处理的重合路口时,在所述导航应用的地图界面显示所述部分参考导航路线的路线关联信息以提示用户不要驶入所述部分参考导航路线;
所述目标距离通过如下方式确定:通过所述车载摄像头识别所述新能源汽车当前所处的车道;根据所述新能源汽车当前所处的车道、行驶速度、所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离;
所述根据所述新能源汽车当前所处的车道、行驶速度、所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离,包括:检测所述新能源汽车当前所处的车道是否与所述目标导航路线的车道方向一致;若是,则根据所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离;如否,则确定所述新能源汽车的当前位置与所述当前处理的重合路口的距离为所述目标距离;
所述根据所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离,包括:将所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态作为模型输入,导入预先训练好的路线变更概率预测模型,得到用户变更所述目标导航路线的概率;根据所述概率和所述当前处理的重合路口的拥堵距离确定所述目标距离,所述拥堵距离是指车辆的平均行驶速度小于预设速度的路段的距离。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述路线变更概率预测模型通过如下方式训练得到:
接收来自服务器推送的训练好的路线变更概率预测模型,所述路线变更概率预测模型是所述服务器通过如下方式训练得到:基于大数据分析获取数量大于预设数量的用户车辆的导航历史数据,并根据所述导航历史数据生成导航样本数据,利用所述导航样本数据训练路线变更概率预测模型,得到训练好的路线变更概率预测模型。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述路线变更概率预测模型通过如下方式训练得到:
记录所述新能源车辆的导航历史数据;
根据所述导航历史数据确定导航样本数据;
利用所述导航样本数据训练路线变更概率预测模型,得到训练好的路线变更概率预测模型。
4.根据权利要求1-3任一项所述的方法,其特征在于,所述根据所述概率和所述当前处理的重合路口的拥堵距离确定所述目标距离,包括:
通过如下公式计算所述目标距离:
L=log2(1+α)×L0,
其中,L为所述目标距离,α为所述概率,L0为所述拥堵距离。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述车辆屏幕包括车辆中控屏和车辆驾驶屏,所述车辆中控屏显示有所述导航应用的地图界面;
所述部分参考导航路线的路线关联信息包括显示在所述车辆中控屏的第一路线关联信息和显示在所述车辆驾驶屏的第二路线关联信息;
所述第一路线关联信息包括突出显示的所述部分参考导航路线、以及所述部分参考导航路线的耗时,所述耗时通过相对于所述部分目标导航路线相对耗时呈现;
所述第二路线关联信息包括所述重合路口的放大示意图,所述放大示意图中用于驶入所述部分参考导航路线的车道突出显示为红色并闪动状态。
6.一种非推荐路段的导航信息智能显示装置,其特征在于,应用于新能源汽车的车机系统,所述车机系统包括车辆主机单元、车辆屏幕、车载摄像头,所述车辆主机单元连接所述车辆屏幕和所述车载摄像头,所述装置包括处理单元和通信单元,
所述处理单元,用于通过所述通信单元在所述车辆屏幕的导航应用的地图界面显示目标导航路线的实时导航地图信息,所述实时导航地图信息包括实时导航路线信息、所述实时导航路线信息所处区域的基础地图信息以及导航辅助信息,所述实时导航路线信息包括用户选择的目标导航路线信息中与预设信息集合适配的局部导航路线信息,所述预设信息集合包括所述新能源汽车的位置和屏幕状态,所述导航辅助信息包括所述目标导航路线的路线关联信息和至少一条可变更推荐路线的路线关联信息;以及查询历史导航记录,获取同样能够到达所述目标导航路线的导航目的地且不同于所述目标导航路线和所述至少一条可变更推荐路线的参考导航路线;以及获取所述参考导航路线和所述目标导航路线的至少一个重合路口,所述参考导航路线和所述目标导航路线在所述至少一个重合路口中的每个重合路口的行驶方向不同;以及针对所述每个重合路口,执行如下操作:检测当前处理的重合路口与所述导航目的地之间的部分参考导航路线的耗时是否大于对应的部分目标导航路线的耗时;若大于,则在所述新能源汽车的位置与所述当前处理的重合路口的距离小于目标距离且正在驶向所述当前处理的重合路口时,在所述导航应用的地图界面显示所述部分参考导航路线的路线关联信息以提示用户不要驶入所述部分参考导航路线;
所述目标距离通过所述处理单元按照如下方式确定:通过所述车载摄像头识别所述新能源汽车当前所处的车道;根据所述新能源汽车当前所处的车道、行驶速度、所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离;
在所述根据所述新能源汽车当前所处的车道、行驶速度、所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离方面,所述处理单元,具体用于:检测所述新能源汽车当前所处的车道是否与所述目标导航路线的车道方向一致;若是,则根据所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离;如否,则确定所述新能源汽车的当前位置与所述当前处理的重合路口的距离为所述目标距离;
在所述根据所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态确定所述目标距离方面,所述处理单元,具体用于:将所述新能源汽车的行驶速度和所述当前处理的重合路口的交通状态作为模型输入,导入预先训练好的路线变更概率预测模型,得到用户变更所述目标导航路线的概率;根据所述概率和所述当前处理的重合路口的拥堵距离确定所述目标距离,所述拥堵距离是指车辆的平均行驶速度小于预设速度的路段的距离。
7.一种新能源汽车的车机系统,其特征在于,包括处理器、存储器、通信接口,以及一个或多个程序,所述一个或多个程序被存储在所述存储器中,并且被配置由所述处理器执行,所述程序包括用于执行如权利要求1-5任一项所述的方法中的步骤的指令。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011265248.2A CN112362076B (zh) | 2020-11-13 | 2020-11-13 | 非推荐路段的导航信息智能显示方法及相关装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011265248.2A CN112362076B (zh) | 2020-11-13 | 2020-11-13 | 非推荐路段的导航信息智能显示方法及相关装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112362076A CN112362076A (zh) | 2021-02-12 |
CN112362076B true CN112362076B (zh) | 2021-11-30 |
Family
ID=74516109
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011265248.2A Active CN112362076B (zh) | 2020-11-13 | 2020-11-13 | 非推荐路段的导航信息智能显示方法及相关装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112362076B (zh) |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116153079B (zh) * | 2023-04-17 | 2023-06-23 | 湖南工商大学 | 基于车辆轨迹分析的道路车流量预测方法及装置 |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105043398A (zh) * | 2014-04-09 | 2015-11-11 | 大众汽车有限公司 | 用于提供预测性目标位置和/或用于达到目标位置的预测性路线的方法和导航系统 |
CN105651293A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 联动优势科技有限公司 | 一种路径规划的导航方法及装置 |
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 |
CN107003141A (zh) * | 2014-10-20 | 2017-08-01 | 通腾导航技术股份有限公司 | 替代路线 |
CN108180919A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-19 | 沈阳美行科技有限公司 | 一种规划路线的优化方法及装置 |
CN109084788A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-12-25 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 路线确定方法和装置 |
CN109459053A (zh) * | 2019-01-02 | 2019-03-12 | 广州奥盛电子科技有限公司 | 一种多目标最优路径自动规划的导航方法 |
CN109816151A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-28 | 天津五八到家科技有限公司 | 运输路线规划、重现方法、服务器及存储介质 |
CN110520693A (zh) * | 2017-04-28 | 2019-11-29 | 大陆汽车有限公司 | 用于生成与路线引导的修改相关的动态指示的方法和设备 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103808326B (zh) * | 2012-11-07 | 2019-07-19 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 导航方法和导航系统 |
US20150292894A1 (en) * | 2014-04-11 | 2015-10-15 | Telecommunication Systems, Inc. | Travel route |
CN109493591B (zh) * | 2018-12-30 | 2021-10-15 | 龙尚科技(上海)有限公司 | 一种车辆调度方法、装置、服务器及存储介质 |
-
2020
- 2020-11-13 CN CN202011265248.2A patent/CN112362076B/zh active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105043398A (zh) * | 2014-04-09 | 2015-11-11 | 大众汽车有限公司 | 用于提供预测性目标位置和/或用于达到目标位置的预测性路线的方法和导航系统 |
CN107003141A (zh) * | 2014-10-20 | 2017-08-01 | 通腾导航技术股份有限公司 | 替代路线 |
CN105651293A (zh) * | 2015-12-30 | 2016-06-08 | 联动优势科技有限公司 | 一种路径规划的导航方法及装置 |
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 |
CN110520693A (zh) * | 2017-04-28 | 2019-11-29 | 大陆汽车有限公司 | 用于生成与路线引导的修改相关的动态指示的方法和设备 |
CN108180919A (zh) * | 2017-12-12 | 2018-06-19 | 沈阳美行科技有限公司 | 一种规划路线的优化方法及装置 |
CN109084788A (zh) * | 2018-06-28 | 2018-12-25 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 路线确定方法和装置 |
CN109816151A (zh) * | 2018-12-29 | 2019-05-28 | 天津五八到家科技有限公司 | 运输路线规划、重现方法、服务器及存储介质 |
CN109459053A (zh) * | 2019-01-02 | 2019-03-12 | 广州奥盛电子科技有限公司 | 一种多目标最优路径自动规划的导航方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112362076A (zh) | 2021-02-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106114507B (zh) | 用于智能车辆的局部轨迹规划方法和装置 | |
EP3533681B1 (en) | Method for detecting safety of driving behavior, apparatus and storage medium | |
CN110525451B (zh) | 行车安全辅助方法、装置、车辆、及可读存储介质 | |
US20180370537A1 (en) | System providing remaining driving information of vehicle based on user behavior and method thereof | |
JP6090449B2 (ja) | 予測エネルギー残量案内システム | |
CN108717794A (zh) | 一种防止高速公路上司机疲劳驾驶的方法,装置及系统 | |
CN111951548B (zh) | 一种车辆驾驶风险确定方法、装置、系统及介质 | |
CN109785611B (zh) | 无人驾驶车辆控制方法、装置、服务器及存储介质 | |
CN112185147B (zh) | 一种车辆行驶过程优化方法、装置、设备及存储介质 | |
Frank et al. | A novel eco-driving application to reduce energy consumption of electric vehicles | |
CN110304066A (zh) | 自动驾驶模式下的路线选择方法、系统、设备及存储介质 | |
CN112362076B (zh) | 非推荐路段的导航信息智能显示方法及相关装置 | |
WO2023230740A1 (zh) | 一种异常驾驶行为识别的方法、装置和交通工具 | |
CN113978469B (zh) | 一种增程车型驾驶模式智能控制方法、装置及电子设备 | |
CN113537615B (zh) | 一种充电车辆的预测方法、装置及电子设备 | |
CN113407871B (zh) | 上车点推荐方法、装置、电子设备和可读存储介质 | |
CN116686028A (zh) | 一种驾驶辅助的方法以及相关设备 | |
CN104992560B (zh) | 一种行驶路线数据的处理方法及服务器 | |
CN117104272A (zh) | 一种智能驾驶方法、系统、交通工具及存储介质 | |
CN113706915A (zh) | 停车提示方法、装置、设备及存储介质 | |
CN115681483A (zh) | 车辆控制器、车辆及车辆控制方法 | |
GB2626441A (en) | Telematics device | |
CN115600734A (zh) | 数据处理方法、装置及电子设备 | |
CN111483463B (zh) | 基于车载单元和路侧单元的预判超车方法、存储介质 | |
CN114722931A (zh) | 车载数据处理方法、装置、数据采集设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20211112 Address after: 318050 room 602, building 16, Pengsheng Jiayuan, Tongyu street, Luqiao District, Taizhou City, Zhejiang Province Applicant after: Taizhou Zhenpeng Information Technology Co., Ltd Address before: 518000 room 19b, unit 2, building 7, merchants green, Yantian community, Xixiang street, Bao'an District, Shenzhen, Guangdong Applicant before: Shenzhen Ruiya mutual Entertainment Technology Co., Ltd |
|
TA01 | Transfer of patent application right | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |