CN112968934B - 一种出行定位方法、装置、存储介质及计算机程序产品 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种出行定位方法、装置、计算机设备、可读存储介质及计算机程序产品，可以通过用户出行的预测目的地信息的心跳漂移风险，控制上传定位数据的心跳频率，不仅可以结合车辆所处场景情况动态控制心跳频率，从而帮助减少车辆的电量损耗，节约资源，提高车辆的续航能力，还可以结合根据心跳频率上传的终点定位数据进行融合定位，大大降低心跳偏移造成的影响，提高定位准确率。

Description

一种出行定位方法、装置、存储介质及计算机程序产品
技术领域
本公开涉及车辆定位技术领域，具体而言，涉及一种出行定位方法、装置、计算机设备、可读存储介质及计算机程序产品。
背景技术
随着科技的进步和发展，人们的出行方式也呈现出多样化，越来越多的人选择使用车辆出行，例如家用汽车、共享汽车、共享单车等方式。
目前，在用户使用共享单车等共享车辆时，车辆大多会上传心跳数据等来为车辆进行定位，以便为用户实现位置定位、方便用户寻找车辆等，但是，心跳数据大多会因为所处场景而导致存在心跳漂移，导致定位不准确。
发明内容
本公开实施例至少提供一种出行定位方法、装置、计算机设备、可读存储介质及计算机程序产品。
第一方面，本公开实施例提供了一种出行定位方法，所述方法包括：
获取用户出行的预测目的地信息；
基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息；
根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率；
基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
一种可选的实施方式中，在所述获取用户出行的预测目的地信息之前，所述方法包括：
根据所述用户的出行信息，预测所述用户出行的预测目的地信息；
其中，所述出行信息包括以下信息中的一种或者多种：
所述用户出行的起点位置；所述用户的出行时间；所述用户的历史订单的第一订单量；所述历史订单中起点的位置为所述起点位置的相似订单的第二订单量；所述相似订单的终点特征。
一种可选的实施方式中，所述基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息，包括：
基于所述用户所处出行区域的历史出行数据，确定所述出行区域中各历史停车点的定位风险信息；
基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息。
一种可选的实施方式中，所述基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息，包括：
基于所述预测目的地信息，确定所述各历史停车点中距离所述预测目的地最近的历史停车点，以及所述各历史停车点中位于以所述预测目的地为中心的预设范围内的至少一个历史停车点；
基于最近的历史停车点的定位风险度信息和所述至少一个历史停车点的各定位风险信息，确定所述预测目的地的风险信息。
一种可选的实施方式中，所述方法还包括：
获取所述用户出行结束后初次上传的实际目的地；
若所述实际目的地位于所述预测目的地对应的区域内，将所述实际目的地确定为所述用户出行的所述融合定位位置。
一种可选的实施方式中，所述根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率，包括：
根据所述风险信息对应的定位漂移等级，确定所述用户上传定位数据的心跳频率，其中，所述风险信息的定位漂移等级越高，所述心跳频率越高。
一种可选的实施方式中，所述基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置，包括：
确定按照所述心跳频率上传的终点定位数据指示的至少一个候选定位点；
基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置。
一种可选的实施方式中，所述基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置，包括
基于所述用户的历史出行数据指示的各历史出行订单的历史出行目的地和对应的历史出行时间，确定每个历史出行目的地的置信度，其中，所述历史出行订单的历史出行起点与所述用户此次出行的出行起点相对应；
将每个候选定位点对应的历史出行目的地的置信度，确定相应候选定位点的置信度；
将所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的历史出行目的地确定为所述用户的融合定位位置。
第二方面，本公开实施例还提供一种出行定位装置，所述装置包括：
出行预测模块，用于获取用户出行的预测目的地信息；
风险确定模块，用于基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息；
频率确定模块，用于根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率；
第一定位确定模块，用于基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
一种可选的实施方式中，所述装置还包括目的地预测模块，所述目的地预测模块用于：
根据所述用户的出行信息，预测所述用户出行的预测目的地信息；
其中，所述出行信息包括以下信息中的一种或者多种：
所述用户出行的起点位置；所述用户的出行时间；所述用户的历史订单的第一订单量；所述历史订单中起点的位置为所述起点位置的相似订单的第二订单量；所述相似订单的终点特征。
一种可选的实施方式中，所述风险确定模块具体用于：
基于所述用户所处出行区域的历史出行数据，确定所述出行区域中各历史停车点的定位风险信息；
基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息。
一种可选的实施方式中，所述风险确定模块在用于基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息时，具体用于：
基于所述预测目的地信息，确定所述各历史停车点中距离所述预测目的地最近的历史停车点，以及所述各历史停车点中位于以所述预测目的地为中心的预设范围内的至少一个历史停车点；
基于最近的历史停车点的定位风险度信息和所述至少一个历史停车点的各定位风险信息，确定所述预测目的地的风险信息。
一种可选的实施方式中，所述装置还包括第二定位确定模块，所述第二定位确定模块用于：
获取所述用户出行结束后初次上传的实际目的地；
若所述实际目的地位于所述预测目的地对应的区域内，将所述实际目的地确定为所述用户出行的所述融合定位位置。
一种可选的实施方式中，所述频率确定模块具体用于：
根据所述风险信息对应的定位漂移等级，确定所述用户上传定位数据的心跳频率，其中，所述风险信息的定位漂移等级越高，所述心跳频率越高。
一种可选的实施方式中，所述第一定位确定模块具体用于：
确定按照所述心跳频率上传的终点定位数据指示的至少一个候选定位点；
基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置。
一种可选的实施方式中，所述第一定位确定模块在用于基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置时，具体用于：
基于所述用户的历史出行数据指示的各历史出行订单的历史出行目的地和对应的历史出行时间，确定每个历史出行目的地的置信度，其中，所述历史出行订单的历史出行起点与所述用户此次出行的出行起点相对应；
将每个候选定位点对应的历史出行目的地的置信度，确定相应候选定位点的置信度；
将所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的历史出行目的地确定为所述用户的融合定位位置。
第三方面，本公开实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述的出行定位方法的步骤。
第四方面，本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述的出行定位方法的步骤。
第五方面，本公开实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时执行上述的出行定位方法的步骤。
本公开实施例提供的出行定位方法、装置、计算机设备、可读存储介质及计算机程序产品，通过获取用户出行的预测目的地信息；基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息；根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率；基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
这样，通过用户出行的预测目的地信息的心跳漂移风险，控制上传定位数据的心跳频率，不仅可以结合车辆所处场景情况动态控制心跳频率，从而帮助减少车辆的电量损耗，节约资源，提高车辆的续航能力，还可以结合根据心跳频率上传的终点定位数据进行融合定位，大大降低心跳偏移造成的影响，提高定位准确率。
为使本公开的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，此处的附图被并入说明书中并构成本说明书中的一部分，这些附图示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于说明本公开的技术方案。应当理解，以下附图仅示出了本公开的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本公开实施例提供的一种出行定位方法的流程图；
图2为本公开实施例提供的另一种出行定位方法的流程图；
图3为本公开实施例提供的一种出行定位装置的结构示意图之一；
图4为本公开实施例提供的一种出行定位装置的结构示意图之二；
图5为本公开实施例提供的一种电子设备的示意图。
具体实施方式
为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中附图，对本公开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公开一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本公开实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本公开的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本公开的范围，而是仅仅表示本公开的选定实施例。基于本公开的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
本文中术语“和/或”，仅仅是描述一种关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中术语“至少一种”表示多种中的任意一种或多种中的至少两种的任意组合，例如，包括A、B、C中的至少一种，可以表示包括从A、B和C构成的集合中选择的任意一个或多个元素。
经研究发现，目前，在用户使用共享单车等共享车辆时，车辆大多会上传心跳数据等来为车辆进行定位，以便为用户实现位置定位、方便用户寻找车辆等，例如用户在使用共享单车时，共享单车因为心跳漂移易导致定位出现偏差，进而导致车辆找寻比较难，为了提高定位准确率，减少心跳漂移的影响，从而需要调高心跳频率，但是频繁上传心跳，会增加共享单车的电量损耗，所以又需要控制心跳上传的频率，进而又会导致定位不准确，因此，如何有效控制车辆心跳，又可以保证定位准确，是亟需共享车辆解决的问题。
于上述研究，本公开提供了一种出行定位方法，通过确定用户出行的预测目的地信息的心跳漂移风险，从而控制上传定位数据的心跳频率，以进行融合定位，不仅可以结合车辆所处场景情况动态控制心跳频率，从而帮助减少车辆的电量损耗，节约资源，提高车辆的续航能力，还可以结合根据心跳频率上传的终点定位数据进行融合定位，大大降低心跳偏移造成的影响，提高定位准确率。
针对以上方案所存在的缺陷，均是发明人在经过实践并仔细研究后得出的结果，因此，上述问题的发现过程以及下文中本公开针对上述问题所提出的解决方案，都应该是发明人在本公开过程中对本公开做出的贡献。
为便于对本实施例进行理解，首先对本公开实施例所公开的一种出行定位方法进行详细介绍，本公开实施例所提供的出行定位方法的执行主体一般为具有一定计算能力的计算机设备，该计算机设备例如包括：终端设备或服务器或其它处理设备，终端设备可以为用户设备(User Equipment，UE)、移动设备、用户终端、终端、蜂窝电话、无绳电话、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、手持设备、计算设备、车载设备、可穿戴设备等。在一些可能的实现方式中，该出行定位方法可以通过处理器调用存储器中存储的计算机可读指令的方式来实现。
请参阅图1，图1为本公开实施例提供的一种出行定位方法的流程图。如图1中所示，所述方法包括：
S101：获取用户出行的预测目的地信息。
其中，用户的预测目的地信息，可以是通过用户预设置的可能到达的目的地，也可以是针对所述用户预测的所述用户可能到达的目的。
进一步的，所述预测目的地信息，可以是指所述用户此次出行的预测目的地的信息，例如可以包括预测目的地的地理位置信息、所属区域信息、目的地性质信息、属性信息、人流量信息等等。
S102：基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息。
该步骤中，在获取到所述预测目的地信息后，可以通过所述预测目的地信息，分析所述用户出行的预测目的地，以及在所述预测目的地处进行定位数据上传时，存在定位漂移现象的风险信息。
其中，定位飘逸现象，可以是指通过用户上传的定位数据为用户进行定位时，确定的位置与用户的实际位置之间存在偏差。
示例性的，用户上传的定位数据，可以是用户通过用户所使用的设备等，上传的定位数据，例如用户在使用共享单车出行时，共享单车上设置有定位装置，以通过心跳上传数据，这样，即可以将共享单车的心跳数据作为用户的定位数据。
其中，所述风险信息，可以是预先根据历史数据的统计和分析，划分好的不同地点和/或区域对应的存在定位漂移现象的风险信息，例如高风险区域、中风险区域和低风险区域，再例如将风险划分为更加详细的不同等级，1-10级，或者1-12级等。例如，可以通过这些划分，确定出的所述用户出行的所述预测目的地的风险等级等，例如所述预测目的地与哪个地点最接近或者周边环境等情况最相似，就对应将最接近或者最相似地点的等级认为是所述预测目的的风险等级。
示例性的，针对不同的地点，例如比较空旷的地方，其可能存在定位漂移的风险可能较低，而对于建筑物密集的商业区、办公区等，或者植被覆盖密集的山林地区等，存在定位漂移的风险可能相对高一些。
S103：根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率。
该步骤中，在确定出所述风险信息后，可以通过所述风险信息，控制所述用户上传定位数据的心跳频率，例如，用户使用共享单车通过共享单车上传心跳数据的话，即可以相应确定共享单车的心跳频率。
具体的，在一些可能的实施例中，在定位漂移现象的风险是通过定位漂移等级进行划分的时候，即包括定位漂移风险包括不同的定位漂移等级，可以是根据所述风险信息对应的定位漂移等级，来确定所述用户上传定位数据的心跳频率，其中，所述风险信息的定位漂移等级越高，所述心跳频率越高，即定位漂移等级越高，存在定位漂移的风险越大，相应的可以调高上传定位数据的心跳频率，从而获取更多的定位数据，以进行定位计算。
这样，可以根据不同风险信息来动态的调整上传定位数据的心跳频率，从而可以有效降低由于心跳频率固定所导致的电量损耗，还可以降低后续的数据处理量，从而有效减少资源浪费。
S104：基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
该步骤中，在确定出所述用户的心跳频率之后，可以通知所述用户(例如在所述用户使用共享单车时，可以向共享单车下发心跳频率的指令)，从而控制所述用户的心跳频率，然后可以接受所述用户按照所述心跳频率上传的终点定位数据，对所述用户进行定位，以确定出所述用户的融合定位位置。
本公开实施例提供的出行定位方法，通过获取用户出行的预测目的地信息；基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息；根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率；基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
这样，通过用户出行的预测目的地信息的心跳漂移风险，控制上传定位数据的心跳频率，不仅可以结合车辆所处场景情况动态控制心跳频率，从而帮助减少车辆的电量损耗，节约资源，提高车辆的续航能力，还可以结合根据心跳频率上传的终点定位数据进行融合定位，大大降低心跳偏移造成的影响，提高定位准确率。
请参阅图2，图2为本公开实施例提供的另一种出行定位方法的流程图。如图2中所示，所述方法包括：
S201：根据所述用户的出行信息，预测所述用户出行的预测目的地信息。
其中，所述出行信息包括以下信息中的一种或者多种：
所述用户出行的起点位置；所述用户的出行时间；所述用户的历史订单的第一订单量；所述历史订单中起点的位置为所述起点位置的相似订单的第二订单量；所述相似订单的终点特征。
预测所述用户出行的预测目的地信息，可以是结合上述信息进行特征提取，通过目的地预测算法或者目的地预测模型等方式，结合提取出的特征预测出用户的出行目的地。其中，目的地预测算法或者目的地预测模型，可以包括但不限于随机森林决策树算法和模型等。
S202：获取用户出行的预测目的地信息。
S203：基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息。
S204：根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率。
S205：基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
其中，步骤S202～步骤S205的描述，可以参考步骤S101～步骤S104的描述，并且可以达到相同的技术效果和解决相同的技术问题，在此不做赘述。
可选的，在一种可能的实施方式中，步骤S203包括：
基于所述用户所处出行区域的历史出行数据，确定所述出行区域中各历史停车点的定位风险信息；基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息。
该步骤中，可以先确定所述用户所处的出行区域，获取所述出行区域的历史出行数据，通过所述历史出行数据指示的出行订单等数据，可以确定出所述出行区域中的各个历史停车点，以及各历史停车点的定位风险信息，例如在历史出行中，有多少历史用户在各历史停车点进行数据上报时，是存在定位漂移的，然后可以结合所述预测目的地信息，以及各历史停车点的定位风险信息，确定出所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息。
其中，所述用户所处出行区域，可以是结合所述用户的当前位置(如所述用户的出行起始位置或者在运动中的运动位置等)和预测目的地，确定出所述包括所述用户的当前位置、预测目的地和规划路径的区域，也可以是仅包括所述用户的预测目的地的区域。该区域可以是通过预先划分好的行政区域，例如某市的某个区，也可以是按照预设区域半径，以包括的预测目的地为中心的区域。
其中，所述出行区域的历史出行数据，可以是所述用户在所述出行区域中历史出行的出行数据，也可以是所有的历史用户在所述出行区域找中历史出行的出行数据。
所述用户的预测目的地，可以是各历史停车点中的一个，也可以不在各历史停车点中。
具体的，在一些可能的实施例中，基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息，可以包括：
基于所述预测目的地信息，确定所述各历史停车点中距离所述预测目的地最近的历史停车点，以及所述各历史停车点中位于以所述预测目的地为中心的预设范围内的至少一个历史停车点；基于最近的历史停车点的定位风险度信息和所述至少一个历史停车点的各定位风险信息，确定所述预测目的地的风险信息。
该步骤中，可以根据所述预测目的地信息，例如预测目的地的经纬度等信息，结合各历史停车点的经纬度等信息，确定出距离所述预测目的地最近的历史停车点，和在所述预测目的地一定范围内的至少一个历史停车点，例如预测目的地100米内的历史停车点，然后通过最近的历史停车点和在范围内的至少一个历史停车点对应的各个定位风险信息，综合来确定出所述预测目的地的风险信息。
其中，在一些可能的实施例中，所述预测目的地的风险信息，可以直接将最近的历史停车点的定位风险信息，作为所述预测目的地的风险信息，如最近的历史停车点距离所述预测目的地很近，两者基本可以认为是同一停车点，则可以共同定位风险信息，也可以将最近的历史停车点和在范围内的至少一个历史停车点按照一定的影响程度转换比例，例如按照距离不同，比例不同的方式，综合计算出所述预测目的地的包括风险等级等信息的风险信息。
这样，通过历史出行数据综合判定预测目的地的风险信息，可以提高预测目的地的风险准确度，有助于实现对用户心跳频率的精准调节，有利于提高定位准确率。
在一种可能的实施例中，所述方法还包括：
获取所述用户出行结束后初次上传的实际目的地；若所述实际目的地位于所述预测目的地对应的区域内，将所述实际目的地确定为所述用户出行的所述融合定位位置。
该步骤中，为了进一步降低资源浪费，在为所述用户进行定位时，接收到所述用户上传的定位数据后，可以确定出所述用户出行结束后初次上传的定位数据所对应的实际目的地，例如在用户使用共享单车时，用户想要结束行程的时候，会请求关闭车辆车锁，此时为判断用户是都符合关锁的条件，可以上传定位数据，以看用户用否位于停车点内，此时，如果所述实际目的地是位于所述预测目的地对应的区域内的话，那么可以认为定位准确，无需继续进行定位数据上传，以减少电量等的消耗，从而可以将所述实际目的地确定为所述用户出行的所述融合定位位置。
在一些可能的实施例中，步骤S205包括：
确定按照所述心跳频率上传的终点定位数据指示的至少一个候选定位点；基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置。
该步骤中，在接收到按照所述心跳频率上传的终点定位数据后，可以通过所述终点定位数据，统计出至少一个候选定位点，然后通过计算等方式得到的每个候选定位点的置信度，来确定出所述用户的融合定位位置，具体的，可以是将置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置。
其中，至少一个候选定位点，可以是从所述终点定位数据中提取出每次上传的数据指示的位置，然后通过频率统计等方法进行投票统计，将统计后对应上传数据次数多的位置作为候选定位点，对于另行数据，或者是次数低于次数阈值的数据剔除，以减少数据干扰。次数阈值可以是根据上传的数据量来确定，也可以是根据定位精度预先设置好的。
进一步的，在一些可能的实施例中，所述基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置，包括：
基于所述用户的历史出行数据指示的各历史出行订单的历史出行目的地和对应的历史出行时间，确定每个历史出行目的地的置信度，其中，所述历史出行订单的历史出行起点与所述用户此次出行的出行起点相对应；将每个候选定位点对应的历史出行目的地的置信度，确定相应候选定位点的置信度；将所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的历史出行目的地确定为所述用户的融合定位位置。
该步骤中，可以先获取所述用户的历史出行数据，从而提取出所述用户的历史出行订单，以的到所述用户的各历史出行目的地和每个历史出行目的地的历史出行时间，然后可以通过概率统计等方式，得到每个历史出行目的地的置信度，然后可以通过候选定位点与历史出行目的地之间的映射关系，将历史出行目的地的置信度确定为对应的候选定位点的置信度，将置信度最高的定位点所对应的历史出行目的地确定为所述用户的融合定位位置。
其中，确定每个历史出行目的地的置信度，可以是概率统计等方式，通过历史出行时间对历史出行目的地进行统计，以获得历史出行目的地随着时间的分布概率，从而得到历史出行目的地的置信度，例如概率越大，置信度越高。
本公开实施例提供的出行定位方法，通过根据所述用户的出行信息，预测所述用户出行的预测目的地信息；获取用户出行的预测目的地信息；基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息；根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率；基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
这样，通过预测用户的出行目的地，以用户出行的预测目的地信息的心跳漂移风险，控制上传定位数据的心跳频率，不仅可以结合车辆所处场景情况动态控制心跳频率，从而帮助减少车辆的电量损耗，节约资源，提高车辆的续航能力，还可以结合根据心跳频率上传的终点定位数据进行融合定位，大大降低心跳偏移造成的影响，提高定位准确率。
本领域技术人员可以理解，在具体实施方式的上述方法中，各步骤的撰写顺序并不意味着严格的执行顺序而对实施过程构成任何限定，各步骤的具体执行顺序应当以其功能和可能的内在逻辑确定。
基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了与出行定位方法对应的出行定位装置，由于本公开实施例中的装置解决问题的原理与本公开实施例上述出行定位方法相似，因此装置的实施可以参见方法的实施，重复之处不再赘述。
请参阅图3和图4，图3为本公开实施例提供的一种出行定位装置的结构示意图之一，图4为本公开实施例提供的一种出行定位装置的结构示意图之二。如图3中所示，本公开实施例提供的出行定位装置300包括：
出行预测模块310，用于获取用户出行的预测目的地信息。
风险确定模块320，用于基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息。
频率确定模块330，用于根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率。
第一定位确定模块340，用于基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
一种可选的实施方式中，如图4中所示，所述出行定位装置300还包括目的地预测模块350，所述目的地预测模块350用于：
根据所述用户的出行信息，预测所述用户出行的预测目的地信息；
其中，所述出行信息包括以下信息中的一种或者多种：
所述用户出行的起点位置；所述用户的出行时间；所述用户的历史订单的第一订单量；所述历史订单中起点的位置为所述起点位置的相似订单的第二订单量；所述相似订单的终点特征。
一种可选的实施方式中，所述风险确定模块320具体用于：
基于所述用户所处出行区域的历史出行数据，确定所述出行区域中各历史停车点的定位风险信息；
基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息。
一种可选的实施方式中，所述风险确定模块320在用于基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息时，具体用于：
基于所述预测目的地信息，确定所述各历史停车点中距离所述预测目的地最近的历史停车点，以及所述各历史停车点中位于以所述预测目的地为中心的预设范围内的至少一个历史停车点；
基于最近的历史停车点的定位风险度信息和所述至少一个历史停车点的各定位风险信息，确定所述预测目的地的风险信息。
一种可选的实施方式中，如图4中所示，所述出行定位装置300还包括第二定位确定模块360，所述第二定位确定模块360用于：
获取所述用户出行结束后初次上传的实际目的地；
若所述实际目的地位于所述预测目的地对应的区域内，将所述实际目的地确定为所述用户出行的所述融合定位位置。
一种可选的实施方式中，所述频率确定模块330具体用于：
根据所述风险信息对应的定位漂移等级，确定所述用户上传定位数据的心跳频率，其中，所述风险信息的定位漂移等级越高，所述心跳频率越高。
一种可选的实施方式中，所述第一定位确定模块340具体用于：
确定按照所述心跳频率上传的终点定位数据指示的至少一个候选定位点；
基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置。
一种可选的实施方式中，所述第一定位确定模块340在用于基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置时，具体用于：
基于所述用户的历史出行数据指示的各历史出行订单的历史出行目的地和对应的历史出行时间，确定每个历史出行目的地的置信度，其中，所述历史出行订单的历史出行起点与所述用户此次出行的出行起点相对应；
将每个候选定位点对应的历史出行目的地的置信度，确定相应候选定位点的置信度；
将所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的历史出行目的地确定为所述用户的融合定位位置。
本公开实施例提供的出行定位装置，通过预测用户的出行目的地，以用户出行的预测目的地信息的心跳漂移风险，控制上传定位数据的心跳频率，不仅可以结合车辆所处场景情况动态控制心跳频率，从而帮助减少车辆的电量损耗，节约资源，提高车辆的续航能力，还可以结合根据心跳频率上传的终点定位数据进行融合定位，大大降低心跳偏移造成的影响，提高定位准确率。
关于装置中的各模块的处理流程、以及各模块之间的交互流程的描述可以参照上述方法实施例中的相关说明，这里不再详述。
对应于图1和图2中的出行定位方法，本公开实施例还提供了一种电子设备500，如图5所示，为本公开实施例提供的电子设备500结构示意图，包括：
处理器510、存储器520、和总线530；存储器520存储有所述处理器可执行的机器可读指令，包括内存521和外部存储器522；这里的内存521也称内存储器，用于暂时存放处理器510中的运算数据，以及与硬盘等外部存储器522交换的数据，处理器510通过内存521与外部存储器522进行数据交换，当所述电子设备500运行时，所述处理器510与所述存储器520之间通过总线530通信，所述机器可读指令被所述处理器510执行时可以执行如图1和图2所示的方法实施例中的出行定位方法的步骤。
本公开实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述图1和图2所示的方法实施例中的出行定位方法的步骤。其中，该存储介质可以是易失性或非易失的计算机可读取存储介质。
本公开实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时可以实现上述图1和图2所示的方法实施例中的出行定位方法的步骤。其中，计算机程序产品可以是任何能实现上述出行定位方法的产品，该计算机程序产品中对现有技术做出贡献的部分或全部方案可以以软件产品(例如软件开发包(SoftwareDevelopment Kit，SDK))的形式体现，该软件产品可以被存储在一个存储介质中，通过包含的计算机指令使得相关设备或处理器执行上述出行定位方法的部分或全部步骤。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统和装置的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。在本公开所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。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，又例如，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通信接口，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。
所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，在本公开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。
所述功能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，可以存储在一个处理器可执行的非易失的计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本公开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)执行本公开各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
最后应说明的是：以上所述实施例，仅为本公开的具体实施方式，用以说明本公开的技术方案，而非对其限制，本公开的保护范围并不局限于此，尽管参照前述实施例对本公开进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：任何熟悉本技术领域的技术人员在本公开揭露的技术范围内，其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改或可轻易想到变化，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改、变化或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本公开实施例技术方案的精神和范围，都应涵盖在本公开的保护范围之内。因此，本公开的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。
本公开实施例至少提供一种出行定位方法、装置、计算机设备、可读存储介质及计算机程序产品，具体如下：
TS1、一种出行定位方法，其中，所述方法包括：
获取用户出行的预测目的地信息；
基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息；
根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率；
基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
TS2、根据TS1所述的方法，其中，在所述获取用户出行的预测目的地信息之前，所述方法包括：
根据所述用户的出行信息，预测所述用户出行的预测目的地信息；
其中，所述出行信息包括以下信息中的一种或者多种：
所述用户出行的起点位置；所述用户的出行时间；所述用户的历史订单的第一订单量；所述历史订单中起点的位置为所述起点位置的相似订单的第二订单量；所述相似订单的终点特征。
TS3、根据TS1所述的方法，其中，所述基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息，包括：
基于所述用户所处出行区域的历史出行数据，确定所述出行区域中各历史停车点的定位风险信息；
基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息。
TS4、根据TS3所述的方法，其中，所述基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息，包括：
基于所述预测目的地信息，确定所述各历史停车点中距离所述预测目的地最近的历史停车点，以及所述各历史停车点中位于以所述预测目的地为中心的预设范围内的至少一个历史停车点；
基于最近的历史停车点的定位风险度信息和所述至少一个历史停车点的各定位风险信息，确定所述预测目的地的风险信息。
TS5、根据TS1所述的方法，其中，所述方法还包括：
获取所述用户出行结束后初次上传的实际目的地；
若所述实际目的地位于所述预测目的地对应的区域内，将所述实际目的地确定为所述用户出行的所述融合定位位置。
TS6、根据TS1所述的方法，其中，所述根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率，包括：
根据所述风险信息对应的定位漂移等级，确定所述用户上传定位数据的心跳频率，其中，所述风险信息的定位漂移等级越高，所述心跳频率越高。
TS7、根据TS1所述的方法，其中，所述基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置，包括：
确定按照所述心跳频率上传的终点定位数据指示的至少一个候选定位点；
基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置。
TS8、根据TS7所述的方法，其中，所述基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置，包括：
基于所述用户的历史出行数据指示的各历史出行订单的历史出行目的地和对应的历史出行时间，确定每个历史出行目的地的置信度，其中，所述历史出行订单的历史出行起点与所述用户此次出行的出行起点相对应；
将每个候选定位点对应的历史出行目的地的置信度，确定相应候选定位点的置信度；
将所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的历史出行目的地确定为所述用户的融合定位位置。
TS9、一种出行定位装置，其中，所述装置包括：
出行预测模块，用于获取用户出行的预测目的地信息；
风险确定模块，用于基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息；
频率确定模块，用于根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率；
第一定位确定模块，用于基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
TS10、一种电子设备，其中，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如TS1至TS8中任一项所述的出行定位方法的步骤。
TS11、一种计算机可读存储介质，其中，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如TS1至TS8中任一项所述的出行定位方法的步骤。
TS12、一种计算机程序产品，包括计算机指令，其中，所述计算机指令被处理器执行时实现如TS1至TS8中任意一项所述的出行定位方法的步骤。

Claims (12)

1.一种出行定位方法，其特征在于，所述方法包括：
获取用户出行的预测目的地信息；
基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息，其中，所述风险信息是预先根据历史数据的统计和分析，划分好的不同地点和/或区域对应的存在定位漂移现象的风险信息；
根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率；
基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息，包括：
基于所述用户所处出行区域的历史出行数据，确定所述出行区域中各历史停车点的定位风险信息；
基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测目的地信息和各历史停车点的定位风险信息，确定所述预测目的地存在定位漂移现象的风险信息，包括：
基于所述预测目的地信息，确定所述各历史停车点中距离所述预测目的地最近的历史停车点，以及所述各历史停车点中位于以所述预测目的地为中心的预设范围内的至少一个历史停车点；
基于最近的历史停车点的定位风险度信息和所述至少一个历史停车点的各定位风险信息，确定所述预测目的地的风险信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述用户出行结束后初次上传的实际目的地；
若所述实际目的地位于所述预测目的地对应的区域内，将所述实际目的地确定为所述用户出行的所述融合定位位置。
5.根据权利要求1所述的方法，特征在于，所述基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置，包括：
确定按照所述心跳频率上传的终点定位数据指示的至少一个候选定位点；
基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于每个候选定位点的置信度，确定所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的位置为所述用户的融合定位位置，包括：
基于所述用户的历史出行数据指示的各历史出行订单的历史出行目的地和对应的历史出行时间，确定每个历史出行目的地的置信度，其中，所述历史出行订单的历史出行起点与所述用户此次出行的出行起点相对应；
将每个候选定位点对应的历史出行目的地的置信度，确定相应候选定位点的置信度；
将所述至少一个候选定位点中置信度最高的候选定位点对应的历史出行目的地确定为所述用户的融合定位位置。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取用户出行的预测目的地信息之前，所述方法包括：
根据所述用户的出行信息，预测所述用户出行的预测目的地信息；
其中，所述出行信息包括以下信息中的一种或者多种：
所述用户出行的起点位置；所述用户的出行时间；所述用户的历史订单的第一订单量；所述历史订单中起点的位置为所述起点位置的相似订单的第二订单量；所述相似订单的终点特征。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率，包括：
根据所述风险信息对应的定位漂移等级，确定所述用户上传定位数据的心跳频率，其中，所述风险信息的定位漂移等级越高，所述心跳频率越高。
9.一种出行定位装置，其特征在于，所述装置包括：
出行预测模块，用于获取用户出行的预测目的地信息；
风险确定模块，用于基于所述预测目的地信息，确定所述用户出行的预测目的地存在定位漂移现象的风险信息，其中，所述风险信息是预先根据历史数据的统计和分析，划分好的不同地点和/或区域对应的存在定位漂移现象的风险信息；
频率确定模块，用于根据所述风险信息，确定所述用户上传定位数据的心跳频率；
第一定位确定模块，用于基于按照所述心跳频率上传的终点定位数据，确定所述用户的融合定位位置。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至8中任一项所述的出行定位方法的步骤。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至8中任一项所述的出行定位方法的步骤。
12.一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至8中任意一项所述的出行定位方法的步骤。
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