CN112435468A - 车辆分流方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请属于人工智能技术领域，涉及车联网和车路协同技术，具体涉及一种车辆分流方法、装置、介质以及电子设备。该方法包括：获取待分流车辆在当前行驶路段上的分流节点；分别获取各个分流节点的节点位置，并根据节点位置预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流时间信息；分别获取与各个分流节点相对应的历史事故信息，并根据历史事故信息预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流风险信息；对分流时间信息和分流风险信息进行融合处理，得到各个分流节点的节点评价信息；根据节点评价信息从分流节点中选取供待分流车辆驶离当前行驶路段的目标节点。该方法可以兼顾驾驶安全和分流效率，实现对道路上行驶车辆的精准分流。

Description

车辆分流方法及装置

技术领域

本申请属于人工智能技术领域，涉及车联网和车路协同技术，具体涉及一种车辆分流方法、车辆分流装置、计算机可读介质以及电子设备。

背景技术

随着人们生活水平的日益提高，驾驶机动车已经成为人们日常出行的重要手段。由于道路容量不足或者道路设计不当等原因，加之机动车保有量不断攀升，交通拥堵逐渐成为驾车出行的极大障碍。尤其是在专供车辆高速行驶的高速公路上，一旦出现交通事故或者道路施工等问题，如果不能及时有效的进行疏通，必将造成大面积的长时间拥堵。而且，交通拥堵也容易引发新的交通事故，导致恶性循环。因此，如何对车辆进行有效疏导、避免车辆拥堵是目前亟待解决的问题。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本申请的目的在于提供一种车辆分流方法、车辆分流装置、计算机可读介质以及电子设备，至少在一定程度上克服相关技术中存在的车辆拥堵、道路疏通不畅、交通事故频发等技术问题。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种车辆分流方法，该方法包括：获取待分流车辆在当前行驶路段上的分流节点，所述分流节点是可供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的道路交汇节点；分别获取各个所述分流节点的节点位置，并根据所述节点位置预测所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流时间信息，所述分流时间信息用于表示所述待分流车辆从当前位置驶入所述分流节点的行驶时间；分别获取与各个所述分流节点相对应的历史事故信息，并根据所述历史事故信息预测所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流风险信息，所述分流风险信息用于表示所述待分流车辆驶入所述分流节点后出现交通事故的经济损失；对所述分流时间信息和所述分流风险信息进行融合处理，得到各个所述分流节点的节点评价信息，所述节点评价信息用于综合评价所述分流节点是否适合于对所述待分流车辆进行分流；根据所述节点评价信息从所述分流节点中选取供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的目标节点。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种车辆分流装置，该装置包括：分流节点获取模块，被配置为获取待分流车辆在当前行驶路段上的分流节点，所述分流节点是可供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的道路交汇节点；分流时间预测模块，被配置为分别获取各个所述分流节点的节点位置，并根据所述节点位置预测所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流时间信息，所述分流时间信息用于表示所述待分流车辆从当前位置驶入所述分流节点的行驶时间；分流风险预测模块，被配置为分别获取与各个所述分流节点相对应的历史事故信息，并根据所述历史事故信息预测所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流风险信息，所述分流风险信息用于表示所述待分流车辆驶入所述分流节点后出现交通事故的经济损失；分流节点评价模块，被配置为对所述分流时间信息和所述分流风险信息进行融合处理，得到各个所述分流节点的节点评价信息，所述节点评价信息用于综合评价所述分流节点是否适合于对所述待分流车辆进行分流；目标节点选取模块，被配置为根据所述节点评价信息从所述分流节点中选取供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的目标节点。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述目标节点选取模块包括：候选节点确定单元，被配置为根据所述节点评价信息将分流时间和分流风险综合评价最低的一个或者多个分流节点作为候选节点；第一目标节点选取单元，被配置为若所述候选节点的数量为一个，则将该候选节点作为供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的目标节点；第二目标节点选取单元，被配置为若所述候选节点的数量为多个，则根据所述分流风险信息选取分流风险最低的一个候选节点作为供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的目标节点。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述分流节点获取模块包括：当前行驶位置获取单元，被配置为获取待分流车辆的当前行驶位置，并根据所述当前行驶位置确定所述待分流车辆所在的当前行驶路段；分流路段确定单元，被配置为根据所述当前行驶位置在所述当前行驶路段上确定用于对所述待分流车辆进行分流处理的分流路段；分流节点获取单元，被配置为获取所述待分流车辆在所述分流路段上的分流节点。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述分流路段确定单元包括：路段路况获取子单元，被配置为根据所述当前行驶位置获取所述当前行驶路段上位于所述待分流车辆前方的路段路况信息；分流位置确定子单元，被配置为根据所述路段路况信息确定所述当前行驶路段上的车辆分流位置，所述车辆分流位置是所述待分流车辆无法通行的路段位置；分流路段确定子单元，被配置为根据所述当前行驶位置和所述车辆分流位置确定用于对所述待分流车辆进行分流处理的分流路段。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述分流路段确定子单元包括：起点及终点获取子单元，被配置为获取位于所述当前行驶位置前方的车辆分流起点，并获取位于所述车辆分流位置后方的车辆分流终点；路段确定子单元，被配置为将所述车辆分流起点与所述车辆分流终点之间的路段确定为用于对所述待分流车辆进行分流处理的分流路段。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述当前行驶位置获取单元包括：第一定位子单元，被配置为通过待分流车辆的车载定位设备获取所述待分流车辆的第一车辆定位信息；第二定位子单元，被配置为通过待分流车辆所在的当前行驶路段的路段监控设备获取所述待分流车辆的第二车辆定位信息；定位信息融合子单元，被配置为对所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息进行融合处理，得到所述待分流车辆的当前行驶位置。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述定位信息融合子单元包括：定位比较子单元，被配置为比较所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息，得到所述待分流车辆的定位差异度；第一位置确定子单元，被配置为当所述定位差异度小于或者等于差异度阈值时，对所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息进行加权融合，得到所述待分流车辆的当前行驶位置；第二位置确定子单元，被配置为当所述定位差异度大于所述差异度阈值时，分别获取所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息的定位可信度，并根据所述定位可信度将所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息中的可信定位信息确定为所述待分流车辆的当前行驶位置。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述第二位置确定子单元包括：定位时间获取子单元，被配置为获取与当前时刻相对应的用于鉴别定位可信度的定位时间区间；第一可信度确定子单元，被配置为获取所述第一车辆定位信息在所述定位时间区间内的第一定位变化信息，并根据所述第一定位变化信息确定所述第一车辆定位信息的定位可信度；第二可信度确定子单元，被配置为获取所述第二车辆定位信息在所述定位时间区间内的第二定位变化信息，并根据所述第二定位变化信息确定所述第二车辆定位信息的定位可信度。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述分流时间预测模块包括：车辆信息获取单元，被配置为获取所述待分流车辆的当前行驶位置以及所述待分流车辆的当前行驶速度；行驶距离确定单元，被配置为根据所述当前行驶位置以及所述节点位置确定所述待分流车辆与各个所述分流节点之间的行驶距离；行驶时间预测单元，被配置为根据所述当前行驶速度以及所述行驶距离预测所述待分流车辆行驶至各个所述分流节点的行驶时间；行驶时间归一化单元，被配置为对各个所述行驶时间进行归一化处理得到所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流时间信息。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述分流风险预测模块包括：汇出路段确定单元，被配置为分别确定通过各个所述分流节点与所述当前行驶路段交汇的车辆汇出路段；历史事故数据获取单元，被配置为获取所述车辆汇出路段在历史时间区间内的历史交通事故数据；整体经济损失获取单元，被配置为根据所述历史交通事故数据获取所述车辆汇出路段在所述历史时间区间内发生交通事故的整体经济损失；历史车流量获取单元，被配置为获取所述车辆汇出路段在所述历史时间区间内的历史车流量；平均经济损失确定单元，被配置为根据所述整体经济损失以及所述历史车流量确定所述车辆汇出路段上每辆行驶车辆的平均经济损失，并将所述平均经济损失确定为与所述分流节点相对应的历史事故信息。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述分流风险预测模块还包括：当前车流量获取单元，被配置为分别获取与各个所述分流节点相对应的车辆汇出路段的当前车流量；预测经济损失确定单元，被配置为根据所述平均经济损失和所述当前车流量确定所述车辆汇出路段的预测经济损失；经济损失归一化单元，被配置为对各个所述预测经济损失进行归一化处理得到所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流风险信息。

在本申请的一些实施例中，基于以上技术方案，所述分流节点评价模块包括：信息融合单元，被配置为分别对每个分流节点的分流时间信息和分流风险信息进行融合处理得到所述分流时间信息和分流风险信息的融合信息；评价信息归一化单元，被配置为对各个所述分流节点的融合信息进行归一化处理得到各个所述分流节点的节点评价信息。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种计算机可读介质，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如以上技术方案中的车辆分流方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器被配置为经由执行所述可执行指令来执行如以上技术方案中的车辆分流方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行如以上技术方案中的车辆分流方法。

在本申请实施例提供的技术方案中，通过预测待分流车辆在各个分流节点处进行车辆分流的分流时间信息和分流风险信息，可以从驶入分流节点的时间成本和发生交通事故的经济损失两个方面对各个分流节点进行综合评估，从而做出兼顾驾驶安全和分流效率的车辆分流决策，实现对道路上行驶车辆的精准分流。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

图1示意性地示出了应用本申请技术方案的车辆分流系统的系统架构框图。

图2示意性地示出了本申请一个实施例中的车辆分流方法的步骤流程图。

图3示意性地示出了本申请一个实施例中获取分流节点的方法步骤流程图。

图4示意性地示出了本申请实施例在一个应用场景中确定分流路段的场景示意图。

图5示意性地示出了本申请一个实施例中预测分流时间信息的方法步骤流程图。

图6示意性地示出了本申请一个实施例中获取历史事故信息的方法步骤流程图。

图7示意性地示出了本申请实施例提供的车辆分流方法在高速公路场景下的步骤流程图。

图8示意性地示出了本申请实施例提供的车辆分流装置的结构框图。

图9示意性示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统结构框图。

具体实施方式

现在将参考附图描述示例实施方式。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

图1示意性地示出了应用本申请技术方案的车辆分流系统的系统架构框图。

如图1所示，车辆分流系统100主要可以包括车辆终端110和服务器120。

车辆终端110可以是车辆上安装或者搭载的车载终端设备，例如可以是车辆内部的车载电脑。车辆终端110可以对车辆上的各种传感器设备进行控制以便实时掌握车辆的当前运行状态，例如：利用速度传感器可以获取当前车辆的行驶速度，利用距离传感器可以获取当前车辆与附近其他车辆或者道路边沿等对象的实时距离，利用视觉传感器可以采集当前车辆行驶过程中的道路图像数据，等等。利用车辆终端对车辆状态和周围环境进行实时监测，可以得到相应的车辆行驶数据，借助人工智能技术对车辆行驶数据进行分析计算，可以实现自动驾驶或者智能辅助驾驶。

人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。

人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。基于人工智能实现的自动驾驶技术通常包括高精地图、环境感知、行为决策、路径规划、运动控制等技术，自动驾驶技术有着广泛的应用前景。

服务器120可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云计算服务的云服务器。举例而言，服务器120可以包括提供交通管理数据的交通管理部门服务器、提供道路管理数据的道路管理部门服务器、提供交通事故理赔数据的保险公司云平台以及提供车联网数据的车联网云服务器等等。

云计算(cloud computing)是一种计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展，按使用付费。作为云计算的基础能力提供商，会建立云计算资源池(即云平台)，在资源池中可以部署多种类型的虚拟资源，供外部客户选择使用。云计算资源池中主要包括：计算设备(为虚拟化机器，包含操作系统)、存储设备、网络设备。随着互联网、实时数据流、连接设备多样化的发展，以及搜索服务、社会网络、移动商务和开放协作等需求的推动，云计算迅速发展起来。不同于以往的并行分布式计算，云计算的产生将从理念上推动整个互联网模式发生革命性的变革。

车辆终端110可以通过网络130与服务器120进行数据通信，例如车辆终端110可以将自身采集到的车辆行驶过程中的速度、位置等车辆状态数据上传至服务器120，与此同时，车辆终端110也可以从服务器120处获取其他车辆的车辆状态数据以及道路数据。对车辆自身状态和周围环境进行综合分析和计算，能够对车辆的行驶状态进行整体评估，从而更加合理地进行车辆管理和控制。

根据实现需要，本申请实施例中的车辆分流系统100中可以具有任意数目的车辆终端和服务器。例如，服务器120可以是由多个服务器设备组成的服务器群组。另外，本申请实施例提供的技术方案可以应用于车辆终端110，也可以应用于服务器120，或者可以由车辆终端110和服务器120共同实施，本申请对此不做特殊限定。

在本申请实施例的一个应用场景中，车辆分流系统100可以用于对道路上行驶的车辆进行分流管控，以达到疏导车辆、缓解交通拥堵的效果。服务器120可以实时获取道路上的路况信息，并基于路况信息向各个车辆的车辆终端110下发车辆管控数据。例如，当车辆前方道路出现交通拥堵时，即将驶入拥堵路段的车辆不宜继续向前行驶，而应当在到达拥堵路段前寻找其他道路的交汇路口驶出当前道路。在本申请的相关技术中，在对车辆进行分流时，一般会指定车辆在距离最近的交汇路口驶出当前道路，而这种分流方式可能会对其他道路的车辆管控带来新的挑战，也可能会在驶入道路上引入新的交通事故或者交通拥堵问题。针对这一问题，应用本申请实施例提供的车辆分流方法可以对各个交汇路口进行分流评估，预测待分流车辆在各个道路交汇路口进行分流所需的时间成本和经济成本等成本信息，并根据预测结果选取一个最优的交汇路口指示车辆进行分流，从而提高车辆分流的分流效率和分流安全性。

下面结合具体实施方式对本申请提供的车辆分流方法、车辆分流装置、计算机可读介质以及电子设备等技术方案进行详细说明。

图2示意性地示出了本申请一个实施例中的车辆分流方法的步骤流程图，该车辆分流方法的各个方法步骤可以在车辆终端上执行，也可以在服务器上执行，或者可以由车辆终端和服务器共同执行。

如图2所示，该车辆分流方法主要可以包括如下的步骤S210至步骤S250。

步骤S210：获取待分流车辆在当前行驶路段上的分流节点，分流节点是可供待分流车辆驶离当前行驶路段的道路交汇节点。

步骤S220：分别获取各个分流节点的节点位置，并根据节点位置预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流时间信息，分流时间信息用于表示待分流车辆从当前位置驶入分流节点的行驶时间。

步骤S230：分别获取与各个分流节点相对应的历史事故信息，并根据历史事故信息预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流风险信息，分流风险信息用于表示待分流车辆驶入分流节点后出现交通事故的经济损失。

步骤S240：对分流时间信息和分流风险信息进行融合处理，得到各个分流节点的节点评价信息，所述节点评价信息用于综合评价所述分流节点是否适合于对所述待分流车辆进行分流。

步骤S250：根据节点评价信息从分流节点中选取供待分流车辆驶离当前行驶路段的目标节点。

在本申请实施例提供的车辆分流方法中，通过预测待分流车辆在各个分流节点处进行车辆分流的分流时间信息和分流风险信息，可以从驶入分流节点的时间成本和发生交通事故的经济损失两个方面对各个分流节点进行综合评估，从而做出兼顾驾驶安全和分流效率的车辆分流决策，实现对道路上行驶车辆的精准分流。

下面结合具体实施例对车辆分流方法的各个方法步骤做详细说明。

在步骤S210中，获取待分流车辆在当前行驶路段上的分流节点，分流节点是可供待分流车辆驶离当前行驶路段的道路交汇节点。

当需要对当前行驶路段上的车辆进行分流处理时，本步骤可以在当前行驶路段上获取与待分流车辆相对应的一个或者多个分流节点，每个分流节点代表一个道路交汇节点，待分流车辆可以通过分流节点由当前行驶路段驶入其他道路，从而完成车辆分流。

图3示意性地示出了本申请一个实施例中获取分流节点的方法步骤流程图。如图3所示，在以上实施例的基础上，步骤S210中的获取待分流车辆在当前行驶路段上的分流节点，可以包括如下的步骤S310至步骤S330。

步骤S310：获取待分流车辆的当前行驶位置，并根据当前行驶位置确定待分流车辆所在的当前行驶路段。

步骤S320：根据当前行驶位置在当前行驶路段上确定用于对待分流车辆进行分流处理的分流路段。

步骤S330：获取待分流车辆在分流路段上的分流节点。

在本申请实施例中，首先获取待分流车辆的当前行驶位置，然后根据当前行驶位置确定需要进行分流处理的当前行驶路段，进而根据待分流车辆的当前行驶位置在当前行驶路段上确定分流路段。分流路段是沿着待分流车辆的行驶方向延伸的一段道路，在确定分流路段后可以通过地图软件确定分流路段上哪些道路交汇路口可以驶离当前行驶道路，这些道路交汇路口即可作为对待分流车辆进行分流处理的分流节点。

实时获取待分流车辆的准确位置是对其进行合理分流的关键所在，在一些可选的实施方式中，本申请实施例可以直接通过待分流车辆的车载定位设备进行定位处理得到待分流车辆的地理位置。车载定位设备例如可以包括基于全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)的GPS定位设备、基于北斗卫星导航系统(BeiDou NavigationSatellite System，BDS)的BDS定位设备。

为了提高车辆定位精度，本申请实施例还可以利用车辆自身产生的定位信息与外部环境监测到的定位信息进行融合。在一些可选的实施方式中，本申请实施例可以先通过待分流车辆的车载定位设备获取待分流车辆的第一车辆定位信息；同时可以通过待分流车辆所在的当前行驶路段的路段监控设备获取待分流车辆的第二车辆定位信息；再对第一车辆定位信息和第二车辆定位信息进行融合处理，得到待分流车辆的当前行驶位置。在车联网领域，道路两侧可以安装各种能够对道路上的行驶车辆进行状态监控的路段监控设备，该路段监控设备可以包括图像采集设备，也可以包括能够与车辆终端以及车联网云服务器进行数据交互的数据通信设备。利用道路监控设备可以对待分流车辆进行图像采集，也可以直接与待分流车辆进行数据通信，从而基于采集到的图像或者数据通信结果对车辆进行定位。

对第一车辆定位信息和第二车辆定位信息进行融合处理的方法例如可以包括：比较第一车辆定位信息和第二车辆定位信息，得到待分流车辆的定位差异度；当定位差异度小于或者等于差异度阈值时，对第一车辆定位信息和第二车辆定位信息进行加权融合，得到待分流车辆的当前行驶位置；当定位差异度大于差异度阈值时，分别获取第一车辆定位信息和第二车辆定位信息的定位可信度，并根据定位可信度将第一车辆定位信息和第二车辆定位信息中的可信定位信息确定为待分流车辆的当前行驶位置。

定位差异度用于表示两种定位信息之间的差异程度，通过将定位差异度与预先设定的差异度阈值进行比较，可以判断两种定位信息是否准确。

如果两种定位信息的定位差异度小于或者等于差异度阈值，可以判定两种定位信息的差异在可接受的误差范围内，在此基础上，可以直接将第一车辆定位信息和第二定位信息中的任意一个确定为待分流车辆的当前行驶位置。另外，本申请实施例也可以对第一定位信息和第二定位信息进行加权融合处理，例如通过预设的权重对两种定位信息取加权平均，并将获得的平均值作为待分流车辆的当前行驶位置。

如果两种定位信息的定位差异度大于差异度阈值，可以判定两种定位信息中的至少一个是不准确的，本申请实施例可以对两种定位方式进行持续观测以鉴别两种定位信息的定位可信度。例如，本申请实施例可以获取与当前时刻相对应的用于鉴别定位可信度的定位时间区间；获取第一车辆定位信息在定位时间区间内的第一定位变化信息，并根据第一定位变化信息确定第一车辆定位信息的定位可信度；获取第二车辆定位信息在定位时间区间内的第二定位变化信息，并根据第二定位变化信息确定第二车辆定位信息的定位可信度。

定位时间区间可以是以当前时刻为起始点的一段未来时间区间或者以当前时刻为结束点的一段历史时间区间，在定位时间区间内可以对两种定位信息进行持续观测，得到每种定位信息的连续变化信息，并基于相应的变化信息确定两种定位信息的定位可信度。如果在定位时间区间内，某种定位信息出现定位位置异常突变，或者定位信息明显不符合车辆运动的动力学规范，那么可以确定相应的车载定位设备或者道路监控设备出现异常，导致定位信息不可信。在此基础上，本申请实施例可以按照可信度的高低选择一个可信定位信息作为待分流车辆的当前行驶位置。

根据获取到的当前行驶位置，可以在地图软件上对待分流车辆进行位置跟踪，确定待分流车辆所在的当前行驶路段。在当前行驶路段上，可以利用车联网云服务器对路况信息进行实时监测，从而根据监测结果对是否需要进行车辆分流做出决策，并进一步根据决策结果确定用于对待分流车辆进行分流处理的分流路段。

在本申请的一个实施例中，确定分流路段的方法可以包括：根据当前行驶位置获取当前行驶路段上位于待分流车辆前方的路段路况信息；根据路段路况信息确定当前行驶路段上的车辆分流位置，车辆分流位置是待分流车辆无法通行的路段位置；根据当前行驶位置和车辆分流位置确定用于对待分流车辆进行分流处理的分流路段。在本申请实施例中，路段路况信息可以是对待分流车辆前方一定距离内的道路车辆行驶情况进行监测得到的信息，例如可以包括前方道路存在交通拥堵以及出现拥堵的具体位置，出现拥堵的具体位置即为车辆分流位置。当出现交通拥堵时，可以指示对当前的待分流车辆进行分流处理，并根据指示确定分流路段。其中，分流路段是在当前行驶位置和车辆分流位置之间的路段。在分流路段上可以根据需要选取一个分流节点，以使待分流车辆通过分流节点驶离当前所在的道路并进入其他道路，从而缓解当前道路的交通压力，避免出现更大范围的交通拥堵。

在本申请的一个实施例中，可以直接将待分流车辆的当前行驶位置与车辆分流位置之间的路段确定为分流路段，也可以根据待分流车辆的当前行驶状态并结合路况信息来确定分流路段的起始和终止位置。例如，本申请实施例可以先获取位于当前行驶位置前方的车辆分流起点，并获取位于车辆分流位置后方的车辆分流终点；然后将车辆分流起点与车辆分流终点之间的路段确定为用于对待分流车辆进行分流处理的分流路段。在一个可选的实施方式中，本申请实施例可以根据待分流车辆的当前行驶速度确定一减速距离，并基于该减速距离动态调整分流路段的路段位置。动态调整的分流路段，可以为待分流车辆提供一定的分流缓冲时间，避免出现分流节点与当前行驶位置或者车辆分流位置距离过近而紧急刹车的情形，从而可以提高车辆分流的安全性和可靠性。

图4示意性地示出了本申请实施例在一个应用场景中确定分流路段的场景示意图。在该应用场景中，以车联网云服务器对车辆进行统一分流作为示例。在其他一些实施方式中，也可以由车辆终端进行车辆分流决策。

如图4所示，当前车辆401在行驶过程中可以实时地向车联网云服务器402上报自身的车辆状态信息，例如可以包括车辆的行驶速度和行驶位置等信息。与此同时，在当前行驶道路403上行驶的其他车辆也同样会将其自身的车辆状态信息上报至车联网云服务器402。车联网云服务器402根据各个车辆上报的信息结合交通管理部门、道路管理部门等其他服务部门提供的道路信息进行交通状态预估，从而做出车辆分流决策。

举例而言，在当前行驶道路403的某一区域同时存在大量的车辆低速行驶或者原地停滞，那么可以确定该区域为交通拥堵区域。为避免更严重的交通拥堵，需要对即将驶入交通拥堵区域的后方车辆进行预警，并进一步采取分流措施，以尽快疏通道路。通过对交通拥堵区域进行边界检测，可以确定位于区域后方边缘的车辆分流位置404。考虑到部分车辆可能没有及时获知交通拥堵信息，或者对交通拥堵程度做出误判，车辆分流的实施存在一定的时间延迟，因此交通拥堵区域可能会在一定时间区间内进行扩大范围。因此，本申请实施例可以在车辆分流位置404后方的一定距离内选取车辆分流终点405。在一些可选的实施方式中，本申请实施例可以预先建立交通拥堵模型，模拟交通拥堵区域的范围扩散效果，从而准确预估选取车辆分流终点405与车辆分流位置404之间的合适距离。

针对当前车辆401，考虑到车辆由高速行驶状态逐渐减速并驶入分流节点需要经过一定的反应时间和减速缓冲时间，因此可以在当前行驶位置406前方的一定距离内选取车辆分流起点407。在一些可选的实施方式中，本申请实施例可以预先建立车辆模型，模拟车辆的行驶状态，从而根据模拟结果选取车辆分流起点407与当前行驶位置之间的合适距离。

将车辆分流终点405和车辆分流起点407之间的路段确定为分流路段408，可以进一步获取位于分流路段408上的各个分流节点409。每个分流节点409均联通一条与当前行驶道路403交汇的其他道路，当前车辆401可以通过任意一个选中的分流节点409驶离当前行驶道路403，避免进入前方的交通拥堵区域。

在步骤S220中，分别获取各个分流节点的节点位置，并根据节点位置预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流时间信息，分流时间信息用于表示待分流车辆从当前位置驶入分流节点的行驶时间。

图5示意性地示出了本申请一个实施例中预测分流时间信息的方法步骤流程图。如图5所示，在以上实施例的基础上，步骤S220中的根据节点位置预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流时间信息，可以包括如下的步骤S510至步骤S530。

步骤S510：获取待分流车辆的当前行驶位置以及待分流车辆的当前行驶速度。

步骤S520：根据当前行驶位置以及节点位置确定待分流车辆与各个分流节点之间的行驶距离。

步骤S530：根据当前行驶速度以及行驶距离预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流时间信息。

待分流车辆的当前行驶位置可以直接通过车载定位设备进行定位得到，或者可以通过车载定位设备与道路监控设备共同进行采集得到。待分流车辆的当前行驶速度可以是通过车辆上安装的速度传感器直接获得的当前时刻的瞬时速度，也可以是待分流车辆在一定时间区间内的平均速度。

在获得待分流车辆的当前行驶位置后，结合每个分流节点的节点位置，可以确定待分流车辆与各个分流节点之间的行驶距离。然后再根据当前行驶速度与对应的行驶距离预测待分流车辆行驶至每个分流节点的分流时间信息，分流时间信息可以是预测待分流车辆行驶的绝对时间，也可以是综合考量各个分流节点后得到的相对时间。例如，本申请实施例可以根据当前行驶速度以及行驶距离预测待分流车辆行驶至各个分流节点的行驶时间，然后再对各个行驶时间进行归一化处理得到待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流时间信息。通过归一化处理的方式可以去除参数量纲，有利于对各个分流时间信息在同一尺度下进行比较，同时也便于将分流时间信息与其他参数进行融合。

在步骤S230中，分别获取与各个分流节点相对应的历史事故信息，并根据历史事故信息预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流风险信息，分流风险信息用于表示待分流车辆驶入分流节点后出现交通事故的经济损失。

图6示意性地示出了本申请一个实施例中获取历史事故信息的方法步骤流程图。如图6所示，在以上实施例的基础上，步骤S230中的分别获取与各个分流节点相对应的历史事故信息，可以包括如下的步骤S610至步骤S630。

步骤S610：分别确定通过各个分流节点与当前行驶路段交汇的车辆汇出路段。

步骤S620：获取车辆汇出路段在历史时间区间内的历史交通事故数据。

步骤S630：根据历史交通事故数据确定与各个分流节点相对应的历史事故信息。

车辆汇出路段是通过分流节点与当前行驶路段交汇的路段。举例而言，在当前行驶路段为高速公路时，分流节点可以是高速公路的汇出口，车辆汇出路段则是与该汇出口相连的下一个非高速分流口的路段。历史交通事故数据可以从交通管理部门或者道路管理部门获取得到，对于不同的车辆汇出路段而言，用于获取历史交通事故数据的历史时间区间可以是相同的时间区间，也可以是不同的时间区间。根据历史交通事故数据可以获得每一起历史交通事故产生的经济损失，基于历史数据的经济损失可以进一步预测待分流车辆在不同的车辆汇出路段上行驶可能因交通事故而产生的经济损失。

在本申请的一个实施例中，每个分流节点对应的历史事故信息可以是相应车辆汇出路段上每辆行驶车辆在发生交通事故的情形下产生的平均经济损失。在此基础上，步骤S630中的根据历史交通事故数据确定与各个分流节点相对应的历史事故信息，可以进一步包括：根据历史交通事故数据获取车辆汇出路段在历史时间区间内发生交通事故的整体经济损失；获取车辆汇出路段在历史时间区间内的历史车流量；根据整体经济损失以及历史车流量确定车辆汇出路段上每辆行驶车辆的平均经济损失，并将平均经济损失确定为与分流节点相对应的历史事故信息。在其他一些可选的实施方式中，每个分流节点对应的历史事故信息也可以是相应车辆汇出路段在对应历史时间区间内发生历史交通事故的整体经济损失。

在本申请的一个实施例中，步骤S230中的根据历史事故信息预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流风险信息，可以进一步包括：分别获取与各个分流节点相对应的车辆汇出路段的当前车流量；根据平均经济损失和当前车流量确定车辆汇出路段的预测经济损失；对各个预测经济损失进行归一化处理得到待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流风险信息。其中，车辆汇出路段的当前车流量是在单位时间内通过该车辆汇出路段的车辆数量。该当前车流量可以是在当前时间节点实时获取到的瞬时车流量，也可以是在一定时间段内统计得到的平均车流量。

基于历史车流量获得每个车辆汇出路段对应的平均经济损失后，本申请实施例可以再利用当前车流量确定车辆汇出路段的预测经济损失，引入车流量因素可以提高分流风险的预测精度。通过归一化处理的方式可以去除参数量纲，有利于对各个分流风险信息在同一尺度下进行比较，同时也便于将分流风险信息与其他参数进行融合。

在步骤S240中，对分流时间信息和分流风险信息进行融合处理，得到各个分流节点的节点评价信息，节点评价信息用于综合评价分流节点是否适合于对待分流车辆进行分流。

针对每个可供待分流车辆驶离当前行驶道路的分流节点，可以分别从分流效率和分流安全性的角度获取其分流时间信息和分流风险信息。分别对每个分流节点的分流时间信息和分流风险信息进行融合处理可以得到各个分流节点的融合信息，融合处理的方式例如可以包括按照预设的融合权重对二者进行加权求和，该融合权重用于表示时间成本和经济成本在整体分流成本中的重要性程度；再对各个分流节点的融合信息进行归一化处理可以得到各个分流节点的节点评价信息。节点评价信息融合了分流效率和分流安全性两方面因素，覆盖了在每个分流节点进行分流处理的时间成本和经济成本，从而更加准确客观地评价各个分流节点是否适合于对待分流车辆进行分流。

在步骤S250中，根据节点评价信息从分流节点中选取供待分流车辆驶离当前行驶路段的目标节点。

在本申请的一个实施例中，可以根据节点评价信息将分流成本最低的一个或者多个分流节点作为候选节点；若候选节点的数量为一个，则将该候选节点作为供待分流车辆驶离当前行驶路段的目标节点；若候选节点的数量为多个，则根据分流风险信息选取分流风险最低的一个候选节点作为供待分流车辆驶离当前行驶路段的目标节点。在本申请实施例中，当多个候选节点具有相同的分流评价信息时，可以继续按照根据分流风险预测结果对候选节点进行排序，例如可以选择分流风险最低的一个候选节点作为目标节点。

下面结合一高速公路上进行车辆分流的应用场景对本申请实施例提供的车辆分流方法进行说明。

当高速公路前方出现交通拥堵时，即将驶入拥堵路段的车辆不宜再向前驶入。取而代之的是通过高速汇出口驶离公路。不同的高速汇出口连接着不同的地理区域。驶入这些地理区域的车辆给这些区域的车流量管控带来新的挑战。本申请提出的车辆分流方法结合与高速公路相连地理区域的历史车流量、历史交通事故带来的经济损失、本车与汇出口的相对位置等因素对高速公路上的车辆进行精准分流，同时满足驾驶安全和驾驶效率原则(驾驶安全和驾驶效率是智慧交通的两大硬性要求准则)。

图7示意性地示出了本申请实施例提供的车辆分流方法在高速公路场景下的步骤流程图，在该应用场景中，车辆终端可以对本车的分流方法做出决策。如图7所示，针对高速公路上行驶的车辆，对其进行分流处理的方法包括如下的步骤S710至步骤S760。

步骤S710：统计高速公路拥堵路段后方的本车前方路段内的汇出口数量。

当本车前方所在高速公路路段发生交通拥堵事故时，车联网云服务器将拥堵地点下发给本车(例如可以通过5G网络下发)，本车根据拥堵地点和当前所在地点确定出本车应该在哪个路段驶离高速公路，即应在本车所在地与高速公路拥堵事故地之间的路段驶离高速公路。进一步，本车通过地图软件可以确定出可以在哪些汇出口驶离高速。记本车可以在n个高速汇出口驶离高速，分别称与这n个汇出口相连的地理区域为区域1,2,....,n(与高速公路汇出口相连的区域是指由该汇出口到与该汇出口相连的下一个非高速分流口的路段)。

步骤S720：确定与高速公路汇出口相连地理区域内的每辆车带来的交通事故经济损失。

本车从交通管理部门或者道路管理部门获取区域1,2,....,n的历史车流量，分别记为F₁,F₂,....,F_n(历史时间段的选取视具体情况而定，对本申请技术方案没有影响，例如可以根据交通管理部门或者道路管理部门能提供的历史交通事故数据来确定)；本车从交通部门或者道路管理部门或者保险公司获取地理区域1,2,....,n中的交通事故带来的总经济损失，分别记为C₁,C₂,....,C_n(与高速公路汇出口相连的区域不存在行人或者非机动车，交通事故经济损失近似等于车辆带来的经济损失)，进而确定每辆车带来的经济损失，记为c₁＝C₁/F₁,c₂＝C₂/F₂,....,c_n＝C_n/F_n；

步骤S730：确定与高速公路汇出口相连地理区域被本车选择的分流风险信息。

本车从车联网云服务器获取区域1,2,....,n的当前车流量，分别记为B₁,B₂,....,B_n；进一步确定n个区域在当前车流量情况下可能带来的经济损失，分别为b₁＝B₁C₁/F₁,b₂＝B₂C₂/F₂,....,b_n＝B_nC_n/F_n；进一步地，本车确定区域1,2,....,n被本车选择的分流风险信息，即本车从每个汇出口驶出高速公路可能因发生交通事故而产生的预测经济损失，分别记为：

w₁＝b₁/(b₁+b₂+...+b_n),w₂＝b₂/(b₁+b₂+...+b_n),...,w_n＝b_n/(b₁+b₂+...+b_n)。

步骤S740：确定与高速公路汇出口相连地理区域被本车选择的分流时间信息。

本车根据自身地理位置(通过车内GPS定位设备可获取)和车速(车内表盘读取)以及从地图软件获取到的汇出口地理位置可确定出本车行驶至前方n个汇出口的行驶时间，分别记为t₁,t₂,....,t_n；进一步地，本车确定区域1,2,....,n被本车选择的分流时间信息，即本车从每个汇出口驶出高速公路的时间成本，分别记为：

z₁＝t₁/(t₁+t₂+...+t_n),z₂＝t₂/(t₁+t₂+...+t_n),...,z_n＝t_n/(t₁+t₂+...+t_n)。

步骤S750：确定与高速公路汇出口相连地理区域被本车选择的节点评价信息。

步骤S730得到的分流风险信息是从交通事故的角度确定本车应该从每个高速汇出口汇出的概率(这是从驾驶安全的角度考虑的)，步骤S740得到的分流时间信息是从驶离高速路口所花费的时间的角度确定本车应该从每个高速汇出口汇出的概率(这是从驾驶效率的角度考虑的)。实际的行驶需要考虑的因素可以对驾驶安全和驾驶效率进行融合。考虑到由以上步骤得到的分流时间信息和分流风险信息都是无量纲的度量指标，本车确定区域1,2,....,n被本车选择的节点评价信息，可以分别记为：

p₁＝(w₁+z₁)/(w₁+z₁+w₂+z₂+...+w_n+z_n)，

p₂＝(w₂+z₂)/(w₁+z₁+w₂+z₂+...+w_n+z_n)，

……

p_n＝(w_n+z_n)/(w₁+z₁+w₂+z₂+...+w_n+z_n)。

步骤S760：本车确定应该从哪个汇出口驶离高速公路。

本车从步骤S750的n个节点评价信息中选择最小者，然后从与该节点评价信息对应的高速公路汇出口驶离高速公路。如果最小者不止一个，那么本车可以选择最小者中的分流风险较小者驶离高速公路(在实际行驶中，安全原则的优先级高于效率原则的优先级)；如果最小者不止一个，且最小者的分流风险和分流时间成本都分别相等，那么本车选择最小者中的任意一个驶离高速公路即可。

基于以上步骤可以高速公路上的行驶车辆进行精准分流，为了比较分流效果，本申请实施例通过在模拟器中对车辆分流方法进行实验，以车辆分流后的交通事故经济损失作为衡量指标，统计本申请实施例与现有技术产生的交通事故经济损失之比。其中，现有技术指的是高速公路上行驶车辆直接选择距离本车最近的汇出口驶离高速公路。在该模拟实验中，具体可以将车辆在法定驾驶车速下发生交通事故的经济损失看成是单位经济损失，一辆车产生交通事故的经济损失与其车速和车辆的质量成正比。基于这两个原则可以统计出每一辆车卷入交通事故的经济损失。统计结果如表1所示。

表1本申请实施例与现有技术产生的交通事故经济损失之比

基于以上实验结果可知，利用本申请实施例提供的车辆分流方法进行分流决策，可以显著降低车辆分流后产生的交通事故经济损失，因而可以获得高安全性和高效率的车辆分流效果。

应当注意，尽管在附图中以特定顺序描述了本申请中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。

以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的车辆分流方法。图8示意性地示出了本申请实施例提供的车辆分流装置的结构框图。

如图8所示，车辆分流装置800主要可以包括：分流节点获取模块810，被配置为获取待分流车辆在当前行驶路段上的分流节点，分流节点是可供待分流车辆驶离当前行驶路段的道路交汇节点；分流时间预测模块820，被配置为分别获取各个分流节点的节点位置，并根据节点位置预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流时间信息，分流时间信息用于表示待分流车辆从当前位置驶入分流节点的行驶时间；分流风险预测模块830，被配置为分别获取与各个分流节点相对应的历史事故信息，并根据历史事故信息预测待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流风险信息，分流风险信息用于表示待分流车辆驶入分流节点后出现交通事故的经济损失；分流节点评价模块840，被配置为对分流时间信息和分流风险信息进行融合处理，得到各个分流节点的分流成本信息；目标节点选取模块850，被配置为根据分流成本信息从分流节点中选取供待分流车辆驶离当前行驶路段的目标节点。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，分流时间预测模块820包括：车辆信息获取单元，被配置为获取待分流车辆的当前行驶位置以及待分流车辆的当前行驶速度；行驶距离确定单元，被配置为根据当前行驶位置以及节点位置确定待分流车辆与各个分流节点之间的行驶距离；行驶时间预测单元，被配置为根据当前行驶速度以及行驶距离预测待分流车辆行驶至各个分流节点的行驶时间；行驶时间归一化单元，被配置为对各个行驶时间进行归一化处理得到待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流时间信息。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，分流风险预测模块830包括：汇出路段确定单元，被配置为分别确定通过各个分流节点与当前行驶路段交汇的车辆汇出路段；历史事故数据获取单元，被配置为获取车辆汇出路段在历史时间区间内的历史交通事故数据；整体经济损失获取单元，被配置为根据历史交通事故数据获取车辆汇出路段在历史时间区间内发生交通事故的整体经济损失；历史车流量获取单元，被配置为获取车辆汇出路段在历史时间区间内的历史车流量；平均经济损失确定单元，被配置为根据整体经济损失以及历史车流量确定车辆汇出路段上每辆行驶车辆的平均经济损失，并将平均经济损失确定为与分流节点相对应的历史事故信息。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，分流风险预测模块830还包括：当前车流量获取单元，被配置为分别获取与各个分流节点相对应的车辆汇出路段的当前车流量；预测经济损失确定单元，被配置为根据平均经济损失和当前车流量确定车辆汇出路段的预测经济损失；经济损失归一化单元，被配置为对各个预测经济损失进行归一化处理得到待分流车辆在各个分流节点进行车辆分流的分流风险信息。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，分流节点评价模块840包括：信息融合单元，被配置为分别对每个分流节点的分流时间信息和分流风险信息进行融合处理得到分流时间信息和分流风险信息的融合信息；评价信息归一化单元，被配置为对各个分流节点的融合信息进行归一化处理得到各个分流节点的节点评价信息。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，目标节点选取模块850包括：候选节点确定单元，被配置为根据节点评价信息将分流时间和分流风险综合评价最低的一个或者多个分流节点作为候选节点；第一目标节点选取单元，被配置为若候选节点的数量为一个，则将该候选节点作为供待分流车辆驶离当前行驶路段的目标节点；第二目标节点选取单元，被配置为若候选节点的数量为多个，则根据分流风险信息选取分流风险最低的一个候选节点作为供待分流车辆驶离当前行驶路段的目标节点。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，分流节点获取模块810包括：当前行驶位置获取单元，被配置为获取待分流车辆的当前行驶位置，并根据当前行驶位置确定待分流车辆所在的当前行驶路段；分流路段确定单元，被配置为根据当前行驶位置在当前行驶路段上确定用于对待分流车辆进行分流处理的分流路段；分流节点获取单元，被配置为获取待分流车辆在分流路段上的分流节点。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，分流路段确定单元包括：路段路况获取子单元，被配置为根据当前行驶位置获取当前行驶路段上位于待分流车辆前方的路段路况信息；分流位置确定子单元，被配置为根据路段路况信息确定当前行驶路段上的车辆分流位置，车辆分流位置是待分流车辆无法通行的路段位置；分流路段确定子单元，被配置为根据当前行驶位置和车辆分流位置确定用于对待分流车辆进行分流处理的分流路段。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，分流路段确定子单元包括：起点及终点获取子单元，被配置为获取位于当前行驶位置前方的车辆分流起点，并获取位于车辆分流位置后方的车辆分流终点；路段确定子单元，被配置为将车辆分流起点与车辆分流终点之间的路段确定为用于对待分流车辆进行分流处理的分流路段。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，当前行驶位置获取单元包括：第一定位子单元，被配置为通过待分流车辆的车载定位设备获取待分流车辆的第一车辆定位信息；第二定位子单元，被配置为通过待分流车辆所在的当前行驶路段的路段监控设备获取待分流车辆的第二车辆定位信息；定位信息融合子单元，被配置为对第一车辆定位信息和第二车辆定位信息进行融合处理，得到待分流车辆的当前行驶位置。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，定位信息融合子单元包括：定位比较子单元，被配置为比较第一车辆定位信息和第二车辆定位信息，得到待分流车辆的定位差异度；第一位置确定子单元，被配置为当定位差异度小于或者等于差异度阈值时，对第一车辆定位信息和第二车辆定位信息进行加权融合，得到待分流车辆的当前行驶位置；第二位置确定子单元，被配置为当定位差异度大于差异度阈值时，分别获取第一车辆定位信息和第二车辆定位信息的定位可信度，并根据定位可信度将第一车辆定位信息和第二车辆定位信息中的可信定位信息确定为待分流车辆的当前行驶位置。

在本申请的一些实施例中，基于以上各实施例，第二位置确定子单元包括：定位时间获取子单元，被配置为获取与当前时刻相对应的用于鉴别定位可信度的定位时间区间；第一可信度确定子单元，被配置为获取第一车辆定位信息在定位时间区间内的第一定位变化信息，并根据第一定位变化信息确定第一车辆定位信息的定位可信度；第二可信度确定子单元，被配置为获取第二车辆定位信息在定位时间区间内的第二定位变化信息，并根据第二定位变化信息确定第二车辆定位信息的定位可信度。

本申请各实施例中提供的车辆分流装置的具体细节已经在对应的方法实施例中进行了详细的描述，此处不再赘述。

图9示意性地示出了用于实现本申请实施例的电子设备的计算机系统结构框图。

需要说明的是，图9示出的电子设备的计算机系统900仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图9所示，计算机系统900包括中央处理器901(Central ProcessingUnit，CPU)，其可以根据存储在只读存储器902(Read-Only Memory，ROM)中的程序或者从存储部分908加载到随机访问存储器903(Random Access Memory，RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在随机访问存储器903中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。中央处理器901、在只读存储器902以及随机访问存储器903通过总线904彼此相连。输入/输出接口905(Input/Output接口，即I/O接口)也连接至总线904。

以下部件连接至输入/输出接口905：包括键盘、鼠标等的输入部分906；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分907；包括硬盘等的存储部分908；以及包括诸如局域网卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分909。通信部分909经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器910也根据需要连接至输入/输出接口905。可拆卸介质911，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器910上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分908。

特别地，根据本申请的实施例，各个方法流程图中所描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分909从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质911被安装。在该计算机程序被中央处理器901执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本申请中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (15)

1.一种车辆分流方法，其特征在于，包括：

获取待分流车辆在当前行驶路段上的分流节点，所述分流节点是可供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的道路交汇节点；

分别获取各个所述分流节点的节点位置，并根据所述节点位置预测所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流时间信息，所述分流时间信息用于表示所述待分流车辆从当前位置驶入所述分流节点的行驶时间；

分别获取与各个所述分流节点相对应的历史事故信息，并根据所述历史事故信息预测所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流风险信息，所述分流风险信息用于表示所述待分流车辆驶入所述分流节点后出现交通事故的经济损失；

对所述分流时间信息和所述分流风险信息进行融合处理，得到各个所述分流节点的节点评价信息，所述节点评价信息用于综合评价所述分流节点是否适合于对所述待分流车辆进行分流；

根据所述节点评价信息从所述分流节点中选取供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的目标节点。

2.根据权利要求1所述的车辆分流方法，其特征在于，所述根据所述节点评价信息从所述分流节点中选取供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的目标节点，包括：

根据所述节点评价信息将分流时间和分流风险综合评价最低的一个或者多个分流节点作为候选节点；

若所述候选节点的数量为一个，则将该候选节点作为供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的目标节点；

若所述候选节点的数量为多个，则根据所述分流风险信息选取分流风险最低的一个候选节点作为供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的目标节点。

3.根据权利要求1所述的车辆分流方法，其特征在于，所述获取待分流车辆在当前行驶路段上的分流节点，包括：

获取待分流车辆的当前行驶位置，并根据所述当前行驶位置确定所述待分流车辆所在的当前行驶路段；

根据所述当前行驶位置在所述当前行驶路段上确定用于对所述待分流车辆进行分流处理的分流路段；

获取所述待分流车辆在所述分流路段上的分流节点。

4.根据权利要求3所述的车辆分流方法，其特征在于，所述根据所述当前行驶位置在所述当前行驶路段上确定用于对所述待分流车辆进行分流处理的分流路段，包括：

根据所述当前行驶位置获取所述当前行驶路段上位于所述待分流车辆前方的路段路况信息；

根据所述路段路况信息确定所述当前行驶路段上的车辆分流位置，所述车辆分流位置是所述待分流车辆无法通行的路段位置；

根据所述当前行驶位置和所述车辆分流位置确定用于对所述待分流车辆进行分流处理的分流路段。

5.根据权利要求4所述的车辆分流方法，其特征在于，所述根据所述当前行驶位置和所述车辆分流位置确定用于对所述待分流车辆进行分流处理的分流路段，包括：

获取位于所述当前行驶位置前方的车辆分流起点，并获取位于所述车辆分流位置后方的车辆分流终点；

将所述车辆分流起点与所述车辆分流终点之间的路段确定为用于对所述待分流车辆进行分流处理的分流路段。

6.根据权利要求3所述的车辆分流方法，其特征在于，所述获取待分流车辆的当前行驶位置，包括：

通过待分流车辆的车载定位设备获取所述待分流车辆的第一车辆定位信息；

通过待分流车辆所在的当前行驶路段的路段监控设备获取所述待分流车辆的第二车辆定位信息；

对所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息进行融合处理，得到所述待分流车辆的当前行驶位置。

7.根据权利要求6所述的车辆分流方法，其特征在于，所述对所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息进行融合处理，得到所述待分流车辆的当前行驶位置，包括：

比较所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息，得到所述待分流车辆的定位差异度；

当所述定位差异度小于或者等于差异度阈值时，对所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息进行加权融合，得到所述待分流车辆的当前行驶位置；

当所述定位差异度大于所述差异度阈值时，分别获取所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息的定位可信度，并根据所述定位可信度将所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息中的可信定位信息确定为所述待分流车辆的当前行驶位置。

8.根据权利要求7所述的车辆分流方法，其特征在于，所述分别获取所述第一车辆定位信息和所述第二车辆定位信息的定位可信度，包括：

获取与当前时刻相对应的用于鉴别定位可信度的定位时间区间；

获取所述第一车辆定位信息在所述定位时间区间内的第一定位变化信息，并根据所述第一定位变化信息确定所述第一车辆定位信息的定位可信度；

获取所述第二车辆定位信息在所述定位时间区间内的第二定位变化信息，并根据所述第二定位变化信息确定所述第二车辆定位信息的定位可信度。

9.根据权利要求1至8中任意一项所述的车辆分流方法，其特征在于，所述根据所述节点位置预测所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流时间信息，包括：

获取所述待分流车辆的当前行驶位置以及所述待分流车辆的当前行驶速度；

根据所述当前行驶位置以及所述节点位置确定所述待分流车辆与各个所述分流节点之间的行驶距离；

根据所述当前行驶速度以及所述行驶距离预测所述待分流车辆行驶至各个所述分流节点的行驶时间；

对各个所述行驶时间进行归一化处理得到所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流时间信息。

10.根据权利要求1至8中任意一项所述的车辆分流方法，其特征在于，所述分别获取与各个所述分流节点相对应的历史事故信息，包括：

分别确定通过各个所述分流节点与所述当前行驶路段交汇的车辆汇出路段；

获取所述车辆汇出路段在历史时间区间内的历史交通事故数据；

根据所述历史交通事故数据获取所述车辆汇出路段在所述历史时间区间内发生交通事故的整体经济损失；

获取所述车辆汇出路段在所述历史时间区间内的历史车流量；

根据所述整体经济损失以及所述历史车流量确定所述车辆汇出路段上每辆行驶车辆的平均经济损失，并将所述平均经济损失确定为与所述分流节点相对应的历史事故信息。

11.根据权利要求10所述的车辆分流方法，其特征在于，所述根据所述历史事故信息预测所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流风险信息，包括：

分别获取与各个所述分流节点相对应的车辆汇出路段的当前车流量；

根据所述平均经济损失和所述当前车流量确定所述车辆汇出路段的预测经济损失；

对各个所述预测经济损失进行归一化处理得到所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流风险信息。

12.根据权利要求1至8中任意一项所述的车辆分流方法，其特征在于，所述对所述分流时间信息和所述分流风险信息进行融合处理，得到各个所述分流节点的节点评价信息，包括：

分别对每个分流节点的分流时间信息和分流风险信息进行融合处理得到所述分流时间信息和分流风险信息的融合信息；

对各个所述分流节点的融合信息进行归一化处理得到各个所述分流节点的节点评价信息。

13.一种车辆分流装置，其特征在于，包括：

分流节点获取模块，被配置为获取待分流车辆在当前行驶路段上的分流节点，所述分流节点是可供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的道路交汇节点；

分流时间预测模块，被配置为分别获取各个所述分流节点的节点位置，并根据所述节点位置预测所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流时间信息，所述分流时间信息用于表示所述待分流车辆从当前位置驶入所述分流节点的行驶时间；

分流风险预测模块，被配置为分别获取与各个所述分流节点相对应的历史事故信息，并根据所述历史事故信息预测所述待分流车辆在各个所述分流节点进行车辆分流的分流风险信息，所述分流风险信息用于表示所述待分流车辆驶入所述分流节点后出现交通事故的经济损失；

分流节点评价模块，被配置为对所述分流时间信息和所述分流风险信息进行融合处理，得到各个所述分流节点的节点评价信息，所述节点评价信息用于综合评价所述分流节点是否适合于对所述待分流车辆进行分流；

目标节点选取模块，被配置为根据所述节点评价信息从所述分流节点中选取供所述待分流车辆驶离所述当前行驶路段的目标节点。

14.一种计算机可读介质，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权利要求1至12中任意一项所述的车辆分流方法。

15.一种电子设备，其特征在于，包括：

处理器；以及

存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至12中任意一项所述的车辆分流方法。

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