CN112762953A - 基于对话的导航方法、装置及电子设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于对话的导航方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。根据本发明的基于对话的导航方法包括：步骤S1，获取车辆的导航线路；步骤S2，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；步骤S3，识别出所述路口图像中的现场标记物；步骤S4，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。根据本发明的基于对话的导航方法，能够实时对现场标记物进行实时更新，且完全以对话的方式进行，增加行车的安全。

Description

基于对话的导航方法、装置及电子设备

技术领域

本发明涉及导航领域，具体涉及一种基于对话的导航方法、装置及电子设备。

背景技术

目前实现的语音对于地图导航的指令控制，是需要用户给出明确的任务指令，地图接收到指令后执行相应动作，比如搜索一条路线，再由用户自主查看路线情况做出判断，进行下一步操作。需要用户从语音、视觉两个维度同时关注，无法实现纯语音交互，操作中注意力分散成为行车不安全因素。

手机地图的语音助手，用户在使用导航的过程中可以询问一些导航相关信息，手机地图基于用户GPS定位信息和导航路线解答，同样也是作为任务的对话，给出的解答较为机械。

传统图商的车机导航中也存在用路口标志物导航引导的方式，都是提前在固定位置采集好路口标志物数据预埋到地图数据中，同时数据量覆盖少更新慢。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种基于对话的导航方法、装置及电子设备，能够实时对现场标记物进行实时更新，且完全以对话的方式进行，增加行车的安全。

为解决上述技术问题，第一方面，本发明提供一种基于对话的导航方法，包括如下步骤：

步骤S1，获取车辆的导航线路；

步骤S2，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；

步骤S3，识别出所述路口图像中的现场标记物；

步骤S4，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

进一步地，所述步骤S3包括：

步骤S31，建立目标标记物图像库，所述目标标记物图像库中存储有目标标记物图像及所述目标标记物的名称；

步骤S32，检测所述路口图像中的物体图像与所述目标标记物图像的相似度；

步骤S33，以相似度最高的所述目标标记物图像中所述目标标记物为现场标记物。

进一步地，所述步骤S4包括：

步骤S41，判断所述现场标记物是否已经被用户确认过；

步骤S42，当所述现场标记物已经被用户确认过，则根据所述现场标记物进行导航。

进一步地，所述步骤S4还包括：

S43，当所述现场标记物未被用户确认过，则询问用户所述现场标记物的名称是否正确；

步骤S44，基于用户对所述现场标记物的反馈进行导航，并更新所述目标标记物图像库。

进一步地，基于对话的导航方法还包括：

步骤S5，基于地图信息和/或所述车辆前方的图像，判断所述车辆是否将要行使在或已经行使在拥挤路段；

步骤S6，当所述车辆将要行使在或已经行使在拥挤路段，获取并比较不同线路的通行时间信息、交通事件信息及路况信息，生成优化路线信息，并播报所述优化路线信息，并根据用户反馈进行导航。

进一步地，所述步骤S1包括：

步骤S11，获取所述车辆行驶的目的地信息；

步骤S12，基于用户多次前往该目的地的常用路线信息与当前道路信息，生成推荐路线信息；

步骤S13，播报所述推荐路线信息，并根据用户的反馈确定导航路线。

进一步地，所述步骤S1还包括：

步骤S14，当所述推荐路线信息与常用路线信息不一致时，播报所述不一致的原因。

进一步地，所述当前道路信息为交通事件信息、路况信息及天气信息的一种或多种。

进一步地，基于对话的导航方法还包括：

步骤S7，在车辆行驶过程中，获取用户的语音；

步骤S8，基于所述语音和场景信息，进行方案推荐播报或关怀语播报，所述场景信息为车辆前方路线信息、路况信息、车辆周围信息、车辆行驶速度及车辆状态中的一种或多种。

进一步地，基于对话的导航方法还包括：

步骤S9，识别所述车辆前方道路的宽度，当所述宽度低于预定阈值或基于用户的语音，判定当前路段为预定路段；

步骤S10，通过语音和/或VR引导所述车辆通行所述预定路段。

进一步地，所述步骤S10包括：

步骤S101，获取所述预定路段的目标轨迹；

步骤S102，基于所述车辆的车身相对所述预定路段的路面的位置，判断出所述车辆的预测轨迹；

步骤S103，基于所述目标轨迹和预定轨迹，播报所述车辆直行或方向转角。

第二方面，本发明提供一种基于对话的导航装置，包括：

获取模块，用于获取车辆的导航线路；

采集模块，用于采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；

识别模块，用于识别出所述路口图像中的现场标记物；

播报模块，用于播报所述现场标记物；

导航模块，用于基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

第三方面，本发明提供一种用于导航的电子设备的电子设备，包括：

一个或多个处理器；

一个或多个存储器，其中存储了计算机可读代码，所述计算机可读代码当由所述一个或多个处理器运行时，使得所述处理器执行如下步骤：

步骤S1，获取车辆的导航线路；

步骤S2，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；

步骤S3，识别出所述路口图像中的现场标记物；

步骤S4，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，其中存储了计算机可读代码，所述计算机可读代码当由一个或多个处理器运行时，使得所述处理器执行如下步骤：

步骤S1，获取车辆的导航线路；

步骤S2，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；

步骤S3，识别出所述路口图像中的现场标记物；

步骤S4，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

本发明的上述技术方案至少具有如下有益效果之一：

根据本发明的基于对话的导航方法，通过对现场标记物的识别、播报，且基于用户反馈进行导航，能够实时对现场标记物进行实时确认，使得用户更清楚的知道路线，且完全基于对话的方式，避免用户看屏幕而造成事故风险。

附图说明

图1为根据本发明一实施例的基于对话的导航方法的流程图；

图2为根据本发明第一具体实施例的基于对话的导航方法的示意图；

图3为根据本发明第二具体实施例的基于对话的导航方法的示意图；

图4为根据本发明第三具体实施例的基于对话的导航方法的示意图；

图5为根据本发明第四具体实施例的基于对话的导航方法的示意图；

图6为根据本发明第五具体实施例的基于对话的导航方法的示意图；

图7为根据本发明实施例的基于对话的导航装置的示意图；

图8为根据本发明实施例的用于导航的电子设备的示意图。

具体实施方式

下面将结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

下面，结合图1说明本发明实施的基于对话的导航方法。

如图1所示，基于对话的导航方法包括如下步骤。

步骤S1，获取车辆的导航线路。可以根据用户的起点位置和目的地位置，利用地图，从而获取车辆的导航线路。

步骤S2，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像。可以通过摄像头等采集车辆前方的路口图像。

步骤S3，识别出所述路口图像中的现场标记物。现场标记物可以为常规物体(例如XXX银行、大的道路标识牌等)，也可以为使得用户明显看到的物体(例如以占路口图像中画面区域最大、亮度最大或者标志最明显的建筑物为现场标记物)，以便于用户明显的看出，以避免常规情况下路口不明显情况下，错过转弯路口。

步骤S4，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。可以通过麦克风等播报现场标记物，例如前方有A百货商场，用户可以默认或者说肯定语，则播报前方A百货商场路口左转，用户也可以说否定语(如A百货商场名称错误，应该是B百货商场)，则播报前方B百货商场路口左转。又例如车辆地下车库前进出库，识别出车辆前方的柱子，播报车辆前方有柱子，用户说使得，导航前方第二个柱子右转。

以上的基于对话的导航方法，通过对现场标记物的识别、播报，且基于用户反馈进行导航，能够实时对现场标记物进行实时确认，使得用户更清楚的知道路线，且完全基于对话的方式，避免用户看屏幕而造成事故风险。

根据本发明一些实施例，所述步骤S3包括步骤S31、步骤S32及步骤S33。

步骤S31，建立目标标记物图像库，所述目标标记物图像库中存储有目标标记物图像及所述目标标记物的名称。目标标记物图像库中的图像可以包括中国XX银行图像，立交桥图像、天桥图像，XXX商场图像等。

步骤S32，检测所述路口图像中的物体图像与所述目标标记物图像的相似度。图像相似度比较已是成熟技术，在此不再详述。

步骤S33，以相似度最高的所述目标标记物图像中所述目标标记物为现场标记物。由此，能够保证始终能识别出现场标记物且可以播报，保证对话顺利进行。

进一步地，所述步骤S4包括步骤S41和步骤S42。

步骤S41，判断所述现场标记物是否已经被用户确认过。

步骤S42，当所述现场标记物已经被用户确认过，则根据所述现场标记物进行导航。

由此，能够避免用户重复确认，提高导航的效率。

更进一步地，所述步骤S4还包括步骤S43和步骤S44。

S43，当所述现场标记物未被用户确认过，则询问用户所述现场标记物的名称是否正确。询问的方式可以前方看到中国银行了吗？可以确认前方的是星巴克咖啡吗？

步骤S44，基于用户对所述现场标记物的反馈进行导航，并更新所述目标标记物图像库。例如，用户肯定了现场标志物，则增加此次采集到现场标志物图像进入现场标记物图像库并存储播报的名称，用户否定了现场标记物，则增加此次采集到现场标志物图像进入现场标记物图像库并存储用户更新的名称。

由此，能够利用感知的能力识别静态&动态标志物，引导用户。同时通过语音的方式和用户确认当前标志物，实现标志物的学习更新。

下面结合图2，具体说明本发明第一实施例的基于对话的导航方法。

如图2所示，基于对话的导航方法包括：

标志物检测匹配，如果检测不到匹配的标志物，则虚拟标志植入。例如，车辆前方有个彩虹形桥状标志物。

SLAM(simultaneous localization and mapping，同步定位与建图)建模。

3D(三维)渲染。

对话播报。例如询问“刚才我们是不是过了一个彩虹桥？”，或“用户上报了一个彩虹桥可以确认吗？”

路径反馈。例如，用户反馈“这不是彩虹桥啊”，或“彩虹桥下右转”。

标志增量吐槽回流。

标志数据云端优化。即更新标志物图像库。

场景对话云端优化。例如，通过对话式引擎播报前方彩虹桥右转。

根据本发明一些实施例，基于对话的导航方法还包括步骤S5和步骤S6。

步骤S5，基于地图信息和/或所述车辆前方的图像，判断所述车辆是否将要行使在或已经行使在拥挤路段。

步骤S6，当所述车辆将要行使在或已经行使在拥挤路段，获取并比较不同线路的通行时间信息、交通事件信息及路况信息，生成优化路线信息，并播报所述优化路线信息，并根据用户反馈进行导航。

由此，能够及时规避拥堵路段，便于用户更顺畅的通行。

对于用户在堵车场景对于路况、路线的查询，通过提取并比较不同路线的ETA时间、交通事件、路况特征，生成符合用户问题的文本标注，以解答用户问题，并提供情感关怀。结合用户当前位置，所在道路给反馈。

下面，结合图4说明本发明第三实施例的基于对话的导航方法。

如图4所示，基于对话的导航方法包括：

NLU(Natural Language Processing，自然语言处理)域/意图。

路径提取属性。

参考个人习惯路线。

生成关键特征描述。

NLG生成文本表述。

TTS播报。

根据本发明一些实施例，所述步骤S1包括步骤S11、步骤S12及步骤S13。

步骤S11，获取所述车辆行驶的目的地信息。例如，用户说去A公司，语音识别出A公司为目的地。

步骤S12，基于用户多次前往该目的地的常用路线信息与当前道路信息，生成推荐路线信息。其中，所述当前道路信息可以为交通事件信息、路况信息及天气信息的一种或多种。

步骤S13，播报所述推荐路线信息，并根据用户的反馈确定导航路线。

由此，能够考虑到用户的通行习惯，同时兼顾到道路状况，给用户相对优选的通行方案。

进一步地，所述步骤S1还包括步骤S14。

步骤S14，当所述推荐路线信息与常用路线信息不一致时，播报所述不一致的原因。例如，由于常用路段在维修，双车道改成单车道，容易出现拥堵，推荐的路线变为其他道路，则播报道路维修的信息，以便于用户了解状况，如果用户执意要走常用路段，则选择常用路线。

目前传统的地图搜索没有单独针对车场景优化，也没有做用户的个性化推荐。用户在出发选择终点时，通过搜索操作流程较长，且需要对照屏幕反复查看确认，选择效率较低。对话式导航提供了更直观的用户和车机的交互方式，同时学习积累用户个人习惯、群体偏好，作为搜索推荐结果，方便用户快速选择。

下面，结合图3具体说明本发明第二实施例的基于对话的导航方法。

如图3所示，基于对话的导航方法包括：

NLU(Natural Language Processing，自然语言处理)域/意图。即获取用户语音的目的地信息。

搜索POI(Point of Information，信息点)和记忆。可以先进行列表(路径)，再进行搜索点击路径挖掘(相似/相关路径挖掘)，基于搜索推荐规则/算法推荐得到推荐POI/特征。

NLG生成文本表述。例如，进行TTS(Text To Speech，从文本到语音)播报。

下一步导航。即进行导航。

根据本发明一些实施例，基于对话的导航方法还包括步骤S7和步骤S8。

步骤S7，在车辆行驶过程中，获取用户的语音；

步骤S8，基于所述语音和场景信息，进行方案推荐播报或关怀语播报，所述场景信息为车辆前方路线信息、路况信息、车辆周围信息、车辆行驶速度及车辆状态中的一种或多种。

由此，能够进行对话式场景问题，增加用户通行过程的便捷性。

下面结合图5，具体说明本发明第四实施例的基于对话的导航方法。

如图5所示，基于对话的导航方法包括：

NLU域/意图。例如，用户说“我要紧急停车！”，识别出用户需要紧急停车。

知识规则/逻辑。例如TTS知识播报。

情景匹配(知识推理)。例如，通过摄像头进行识别，识别出当前场景(交通事故，用户身体异常等)，可以基于知识库或基于知识图谱。

NLG生成文本表述。

TTS播报。例如，播报“前方2.5KM有紧急停车带”、“前方5KM有服务区”或“现在需要直接呼叫救援电话吗”

情景策略优化。

路径反馈。

根据本发明一些实施例，基于对话的导航方法还包括步骤S9和步骤S10。

步骤S9，识别所述车辆前方道路的宽度，当所述宽度低于预定阈值或基于用户的语音，判定当前路段为预定路段。也就是说，识别出当前道路为窄路。

步骤S10，通过语音和/或VR引导所述车辆通行所述预定路段。当用户通过窄道时，可以通过视觉明确感知前方情况，通过AR+语音的引导，给出用户精准化的安全指引。

进一步地，所述步骤S10包括步骤S101、步骤S102和步骤S103。

步骤S101，获取所述预定路段的目标轨迹。例如，可以通过地图和通过摄像头观察道路两侧障碍物得到预定路段的目标轨迹。

步骤S102，基于所述车辆的车身相对所述预定路段的路面的位置，判断出所述车辆的预测轨迹。例如，车身相对道路平行，则预测轨迹为直行，车身相对道路角度，则预定轨迹与转弯。

步骤S103，基于所述目标轨迹和预定轨迹，播报所述车辆直行或方向转角。例如，可以根据目标轨迹调整预定轨迹，以保持一致。

下面结合图6，说明本发明第五实施例的基于对话的导航方法。

如图6所示，基于对话的导航方法包括：

通过语音快捷词或场景触发窄带通行。

AR(Augmented Reality，增强现实)。可以通过AR查看道路状况。

窄带(窄的道路)检测。检测窄带区域。

窄带决策及规划。例如，可用结合目标轨迹、预测轨迹判断出方向转角，并进行语音提示。

对话指引。例如，可以根据用户行驶过程中的语音，进行语音应答。例如，车辆不能左转等，从而便于根据反馈规划出新的方案。

下面，结合图7，说明根据本发明实施例的基于对话的导航装置1000。

如图7所示，本发明实施例的基于对话的导航装置1000包括获取模块1001、采集模块1002、识别模块1003、播报模块1004及导航模块1005。

其中，获取模块1001用于获取车辆的导航线路。采集模块1002用于采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像。识别模块1003用于识别出所述路口图像中的现场标记物。播报模块1004用于播报所述现场标记物。导航模块1005用于基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

进一步地，基于对话的导航装置1000还可以分别用于基于对话的导航方法中的相应步骤，在此省略其详细说明。

此外，结合图8，说明根据本发明实施例的用于导航的电子设备1400。

如图8所示，本发明实施例的用于导航的电子设备1400包括：

处理器1401和存储器1402，在存储器1402中存储有计算机程序指令，其中，在计算机程序指令被处理器运行时，使得处理器1401执行以下步骤：

步骤S1，获取车辆的导航线路；

步骤S2，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；

步骤S3，识别出所述路口图像中的现场标记物；

步骤S4，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

进一步地，处理器1401还可以基于对话的导航方法中的相应步骤，在此省略其详细说明。

上述各个接口和设备之间可以通过总线架构互连。总线架构可以是可以包括任意数量的互联的总线和桥。具体由处理器1401代表的一个或者多个中央处理器(CPU)，以及由存储器1402代表的一个或者多个存储器的各种电路连接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其它电路连接在一起。可以理解，总线架构用于实现这些组件之间的连接通信。总线架构除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线，这些都是本领域所公知的，因此本文不再对其进行详细描述。

所述网络接口1403，可以连接至网络(如因特网、局域网等)，从网络中获取相关数据，并可以保存在硬盘1405中。

所述输入设备1404，可以接收操作人员输入的各种指令，并发送给处理器1401以供执行。所述输入设备1404可以包括键盘或者点击设备(例如，鼠标，轨迹球(trackball)、触感板或者触摸屏等。

所述显示设备1406，可以将处理器1401执行指令获得的结果进行显示。

所述存储器1402，用于存储操作系统运行所必须的程序和数据，以及处理器1401计算过程中的中间结果等数据。

可以理解，本发明实施例中的存储器1402可以是易失性存储器或非易失性存储器，或可包括易失性和非易失性存储器两者。其中，非易失性存储器可以是只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)或闪存。易失性存储器可以是随机存取存储器(RAM)，其用作外部高速缓存。本文描述的装置和方法的存储器1402旨在包括但不限于这些和任意其它适合类型的存储器。

在一些实施方式中，存储器1402存储了如下的元素，可执行模块或者数据结构，或者他们的子集，或者他们的扩展集：操作系统14021和应用程序14014。

其中，操作系统14021，包含各种系统程序，例如框架层、核心库层、驱动层等，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。应用程序14014，包含各种应用程序，例如浏览器(Browser)等，用于实现各种应用业务。实现本发明实施例方法的程序可以包含在应用程序14014中。

上述处理器1401，当调用并执行所述存储器1402中所存储的应用程序和数据，具体的，可以是应用程序14014中存储的程序或指令时，首先，获取车辆的导航线路；接着，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；接下来，识别出所述路口图像中的现场标记物；最后，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

本发明上述实施例揭示的方法可以应用于处理器1401中，或者由处理器1401实现。处理器1401可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1401中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1401可以是通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件，可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1402，处理器1401读取存储器1402中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

可以理解的是，本文描述的这些实施例可以用硬件、软件、固件、中间件、微码或其组合来实现。对于硬件实现，处理单元可以实现在一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑设备(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、通用处理器、控制器、微控制器、微处理器、用于执行本申请所述功能的其它电子单元或其组合中。

对于软件实现，可通过执行本文所述功能的模块(例如过程、函数等)来实现本文所述的技术。软件代码可存储在存储器中并通过处理器执行。存储器可以在处理器中或在处理器外部实现。

另外，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时，使得所述处理器执行以下步骤：

步骤S1，获取车辆的导航线路；

步骤S2，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；

步骤S3，识别出所述路口图像中的现场标记物；

步骤S4，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

进一步地，所述处理器还可以执行基于对话的导航方法中的相应步骤，在此省略其详细说明。

更进一步地，本发明还提供一种程序产品，该程序产品包括执行指令，该执行指令存储在可读存储介质中。电子设备(例如可以是服务器、云服务器、或者服务器的一部分等)的至少一个处理器可以从可读存储介质读取该执行指令，至少一个处理器执行该执行指令使得基于对话的导航装置1000实施上述各种实施方式提供基于对话的导航方法。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露方法和装置，可以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，所述单元的划分，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，机械或其它的形式。

另外，在本发明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包括，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。

上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述收发方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)、磁盘或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (14)

1.一种基于对话的导航方法，其特征在于，包括：

步骤S1，获取车辆的导航线路；

步骤S2，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；

步骤S3，识别出所述路口图像中的现场标记物；

步骤S4，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

2.根据权利要求1所述的基于对话的导航方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

步骤S31，建立目标标记物图像库，所述目标标记物图像库中存储有目标标记物图像及所述目标标记物的名称；

步骤S32，检测所述路口图像中的物体图像与所述目标标记物图像的相似度；

步骤S33，以相似度最高的所述目标标记物图像中所述目标标记物为现场标记物。

3.根据权利要求2所述的基于对话的导航方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

步骤S41，判断所述现场标记物是否已经被用户确认过；

步骤S42，当所述现场标记物已经被用户确认过，则根据所述现场标记物进行导航。

4.根据权利要求3所述的基于对话的导航方法，其特征在于，所述步骤S4还包括：

S43，当所述现场标记物未被用户确认过，则询问用户所述现场标记物的名称是否正确；

步骤S44，基于用户对所述现场标记物的反馈进行导航，并更新所述目标标记物图像库。

5.根据权利要求1所述的基于对话的导航方法，其特征在于，还包括：

步骤S5，基于地图信息和/或所述车辆前方的图像，判断所述车辆是否将要行使在或已经行使在拥挤路段；

步骤S6，当所述车辆将要行使在或已经行使在拥挤路段，获取并比较不同线路的通行时间信息、交通事件信息及路况信息，生成优化路线信息，并播报所述优化路线信息，并根据用户反馈进行导航。

6.根据权利要求1所述的基于对话的导航方法，其特征在于，所述步骤S1包括：

步骤S11，获取所述车辆行驶的目的地信息；

步骤S12，基于用户多次前往该目的地的常用路线信息与当前道路信息，生成推荐路线信息；

步骤S13，播报所述推荐路线信息，并根据用户的反馈确定导航路线。

7.根据权利要求6所述的基于对话的导航方法，其特征在于，所述步骤S1还包括：

步骤S14，当所述推荐路线信息与常用路线信息不一致时，播报所述不一致的原因。

8.根据权利要求7所述的基于对话的导航方法，其特征在于，所述当前道路信息为交通事件信息、路况信息及天气信息的一种或多种。

9.根据权利要求1所述的基于对话的导航方法，其特征在于，还包括：

步骤S7，在车辆行驶过程中，获取用户的语音；

步骤S8，基于所述语音和场景信息，进行方案推荐播报或关怀语播报，所述场景信息为车辆前方路线信息、路况信息、车辆周围信息、车辆行驶速度及车辆状态中的一种或多种。

10.根据权利要求1所述的基于对话的导航方法，其特征在于，还包括：

步骤S9，识别所述车辆前方道路的宽度，当所述宽度低于预定阈值或基于用户的语音，判定当前路段为预定路段；

步骤S10，通过语音和/或VR引导所述车辆通行所述预定路段。

11.根据权利要求10所述的基于对话的导航方法，其特征在于，所述步骤S10包括：

步骤S101，获取所述预定路段的目标轨迹；

步骤S102，基于所述车辆的车身相对所述预定路段的路面的位置，判断出所述车辆的预测轨迹；

步骤S103，基于所述目标轨迹和预定轨迹，播报所述车辆直行或方向转角。

12.一种基于对话的导航装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取车辆的导航线路；

采集模块，用于采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；

识别模块，用于识别出所述路口图像中的现场标记物；

播报模块，用于播报所述现场标记物；

导航模块，用于基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

13.一种用于导航的电子设备，其特征在于，一个或多个处理器；

一个或多个存储器，其中存储了计算机可读代码，所述计算机可读代码当由所述一个或多个处理器运行时，使得所述处理器执行如下步骤：

步骤S1，获取车辆的导航线路；

步骤S2，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；

步骤S3，识别出所述路口图像中的现场标记物；

步骤S4，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

14.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其中存储了计算机可读代码，所述计算机可读代码当由一个或多个处理器运行时，使得所述处理器执行如下步骤：

步骤S1，获取车辆的导航线路；

步骤S2，采集所述车辆的行驶方向的前方的路口图像；

步骤S3，识别出所述路口图像中的现场标记物；

步骤S4，播报所述现场标记物，基于用户对所述现场标记物的确认进行导航。

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