CN113596708A - 车辆定位方法、装置、服务器及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提出了一种车辆定位方法、装置、服务器及可读存储介质。所述方法包括：获取车辆的多个位置信息；所述位置信息至少包括：车辆换电池位置、车辆实时位置、车辆开锁位置和车辆关锁位置；对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇；对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置。

Description

车辆定位方法、装置、服务器及可读存储介质

技术领域

本公开实施例涉及定位技术领域，更具体地，本公开实施例涉及一种车辆定位方法、装置、服务器及可读存储介质。

背景技术

目前，通过共享车辆出行已经成为城市中新兴的出行方式，可以有效解决城市人群的出行需求。

共享车辆通常都是基于全球导航卫星系统(Global Navigation SatelliteSystem，GNSS)实现定位的，理想状态下，GNSS定位的误差在10米内。由于共享车辆的定位模组存在设备差异，且在环境因素的影响下，如共享车辆位于室内，或者周边存在高楼宇，定位信号经过大气层、电离层等因素的影响，导致GNSS定位的误差经常在10米以上，定位精度较低。

发明内容

本公开实施例的一个目的是提供一种车辆定位的新的技术方案。

根据本公开的第一方面，提供一种车辆定位方法的一个实施例，包括：

获取车辆的多个位置信息；所述位置信息至少包括：车辆换电池位置、车辆实时位置、车辆开锁位置和车辆关锁位置；

对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇；

对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置。

可选地，其中，所述对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇，包括：

使用具有噪声的密度DBSACN聚类算法对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个不同密度的位置簇。

可选地，其中，所述使用DBSCAN聚类算法对所述多个位置信息进行聚类计算之前，所述方法还包括：

去除所述多个位置信息中的异常位置信息。

可选地，其中，所述对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置，包括：

确定多个不同密度的位置簇中密度最大的位置簇；

使用中位数几何中心法对所述密度最大位置簇进行计算，得到所述车辆位置。

可选地，其中，所述对所述多个位置信息进行聚类计算之前，所述方法还包括：

判断所述车辆是否处于静止状态；

所述判断结果为处于静止状态，则执行对所述多个位置信息进行聚类计算的操作；

所述判断结果为处于移动状态，则将所述车辆的多个位置作为车辆位置发送给业务使用方。

可选地，其中，所述判断所述车辆是否处于静止状态，包括：

根据所述车辆开锁位置和车辆关锁位置判断所述车辆是否处于静止状态；或者，

根据所述车辆实时位置中的移动态标识判断所述车辆是否处于静止状态。

可选地，其中，所述得到车辆位置之后，所述方法还包括：

将所述车辆位置发送给业务使用方。

根据本公开的第二方面，还提供一种车辆定位装置的一个实施例，包括：

获取模块，用于获取车辆的多个位置信息；所述位置信息至少包括：车辆换电池位置、车辆实时位置、车辆开锁位置和车辆关锁位置；

聚类计算模块，用于对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇；

位置计算模块，用于对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置。

根据本公开的第三方面，还提供一种服务器的一个实施例，包括以上第二方面所述的装置；或者，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储可执行的指令；所述处理器用于在所述指令的控制下执行以上第一方面所述的车辆定位方法。

根据本公开的第四方面，还提供一种可读存储介质的一个实施例，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，实现如以上第一方面所述的车辆定位方法。

本公开的一个有益效果在于，服务器获取车辆的多个位置信息；所述位置信息至少包括：车辆换电池位置、车辆实时位置、车辆开锁位置和车辆关锁位置；对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇；对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置。这样，通过车辆的多个位置信息进行聚类计算，并对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置，从而降低了干扰因素对车辆的定位精度的影响，显著提升了车辆的定位精度。

附图说明

被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且连同其说明一起用于解释本发明的原理。

图1是一种示例性的车辆定位系统的硬件配置的原理框图；

图2是一种示例性的车辆定位方法的流程示意图；

图3是一种示例性的车辆定位方法的聚类计算结果的示意图；

图4是一种示例性的车辆定位方法的位置计算结果示意图；

图5是一种示例性的车辆定位装置的原理框图；

图6是一种示例性的服务器的原理框图；

图7是一种示例性的服务器的硬件结构示意图。

具体实施方式

现在将参照附图来详细描述本发明的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本发明的范围。

以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本发明及其应用或使用的任何限制。

对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。

在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。

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讨论。

<硬件配置>

如图1所示，车辆定位系统100包括服务器1000、移动终端2000和车辆台3000。

服务器1000可以是整体式服务器或是跨多计算机或计算机数据中心的分散式服务器。服务器可以是各种类型的，例如但不限于，网络服务器，新闻服务器，邮件服务器，消息服务器，广告服务器，文件服务器，应用服务器，交互服务器，数据库服务器，或代理服务器。在一些实施例中，每个服务器可以包括硬件，软件，或用于执行服务器所支持或实现的合适功能的内嵌逻辑组件或两个或多个此类组件的组合。例如，服务器例如刀片服务器、云端服务器等，或者可以是由多台服务器组成的服务器群组，可以包括上述类型的服务器中的一种或多种等等。

在一个实施例中，服务器1000可以如图1所示，包括处理器1100、存储器1200、接口装置1300、通信装置1400、显示装置1500、输入装置1600。

在另外的实施例中，服务器1000还可以包括扬声器、麦克风等等，在此不做限定。

处理器1100用于执行计算机程序。该计算机程序可以采用比如x86、Arm、RISC、MIPS、SSE等架构的指令集编写。存储器1200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置1300例如包括各种总线接口，例如串行总线接口(包括USB接口)、并行总线接口等。通信装置1400例如能够进行有线或无线通信。显示装置1500例如是液晶显示屏、LED显示屏触摸显示屏等。输入装置1600例如可以包括触摸屏、键盘等。

尽管在图1中示出了服务器1000的多个装置，但是，本公开可以仅涉及其中的部分装置，例如，服务器1000只涉及存储器1200和处理器1100。

终端设备2000为用户使用的移动终端，终端设备2000例如是手机、便携式电脑、平板电脑、掌上电脑、可穿戴设备等。

如图1所示，终端设备2000可以包括处理器2100、存储器2200、接口装置2300、通信装置2400、显示装置2500、输入装置2600、扬声器2700、麦克风2800等等。

处理器2100可以是移动版处理器。存储器2200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置2300例如包括USB接口、耳机接口等。通信装置2400例如能够进行有线或无线通信，通信装置2400可以包括短距离通信装置，例如是基于Hilink协议、WiFi(IEEE 802.11协议)、Mesh、蓝牙、ZigBee、Thread、Z-Wave、NFC、UWB、LiFi等短距离无线通信协议进行短距离无线通信的任意装置，通信装置2400也可以包括远程通信装置，例如是进行WLAN、GPRS、2G/3G/4G/5G远程通信的任意装置。显示装置2500例如是液晶显示屏、触摸显示屏等。输入装置2600例如可以包括触摸屏、键盘等。移动终端2000可以通过扬声器2700输出音频信息，可以通过麦克风2800采集音频信息。

本实施例中，终端设备2000的存储器2200用于存储指令，该指令用于控制处理器2100进行操作以实现车辆定位方法。技术人员可以根据本公开所公开方案设计指令。指令如何控制处理器进行操作，这是本领域公知，故在此不再详细描述。

尽管在图1中示出了终端设备2000的多个装置，但是，本公开可以仅涉及其中的部分装置，例如，终端设备2000只涉及存储器2200和处理器2100、通信装置2400和显示装置2500。

车辆3000是可以是共享的自行车、助力车、电动车等等。

如图1所示，车辆3000可以包括处理器3100、存储器3200、接口装置3300、通信装置3400、输出装置3500、输入装置3600，等等。其中，处理器3100可以是微处理器MCU等。存储器3200例如包括ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、诸如硬盘的非易失性存储器等。接口装置3300例如包括USB接口、耳机接口等。通信装置3400可以包括短距离通信装置，例如是基于Hilink协议、WiFi(IEEE 802.11协议)、Mesh、蓝牙、ZigBee、Thread、Z-Wave、NFC、UWB、LiFi等短距离无线通信协议进行短距离无线通信的任意装置，通信装置3400也可以包括远程通信装置，例如是进行WLAN、GPRS、2G/3G/4G/5G远程通信的任意装置。输出装置3500例如可以是输出信号的装置，可以显示装置，例如液晶显示屏、触摸显示屏等，也可以是扬声器等输出语音信息等。输入装置3600例如可以包括触摸屏、键盘等，也可以是麦克风输入语音信息。

尽管在图1中示出了车辆3000的多个装置，但是，本公开可以仅涉及其中的部分装置，例如，车辆3000只涉及通信装置3400、存储器3200和处理器3100。

网络4000可以是无线通信网络也可以是有线通信网络，可以是局域网也可以是广域网。在图1所示的车辆控制系统100中，车辆3000与服务器1000、终端设备2000与服务器1000，可以通过网络4000进行通信。此外，车辆3000与服务器1000、终端设备2000与服务器1000通信所基于的网络4000可以是同一个，也可以是不同的。

应当理解的是，尽管图1仅示出一个服务器1000、终端设备2000、车辆3000，但不意味着限制各自的数量，车辆控制系统100中可以包含多个服务器1000、多个终端设备2000、多个车辆3000。

<方法实施例>

图2是根据本公开实施例的车辆定位方法的流程示意图，该方法可以由服务器实施，该服务器可以是如图1所示的服务器1000。

如图2所示，本实施例中的车辆定位方法可以包括如下步骤2100～2300：

步骤2100，获取车辆的多个位置信息；所述位置信息至少包括：车辆换电池位置、车辆实时位置、车辆开锁位置和车辆关锁位置。

其中，所述车辆例如是电动自行车、自行车、电动汽车等。所述车辆的多个位置信息是由车辆的定位模组或扫描车身二维码的用户终端的定位模组基于全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System，GNSS)获取到的。在本实施例中，获取到的车辆的位置信息越多，计算得到的车辆位置的精度就越高。

所述车辆换电池位置例如是由业务运营方的用户终端上报的；所述车辆实时位置是由车辆的定位模组在预设时间间隔获取并上报的；所述车辆开锁位置和所述车辆关锁位置例如可以是由用户终端在扫描车身二维码时上报的。

在实际应用中，所述服务器1000中可以以车辆编码为索引对所述车辆的多个位置信息进行整理存储。

步骤2200，对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇。

本步骤中，所述服务器1000在对所述多个位置信息进行聚类计算时，具体可以使用具有噪声的密度聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applicationswith Noise，DBSACN)对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个不同密度的位置簇。

DBCAN是一种基于密度的聚类算法，该算法假设样本的类别可以通过样本分布的紧密程度进行区分。同一类别的样本，他们之间是紧密相连的；不同类别的样本则分布的相对较远。通过将紧密相连的样本划为一类，这样就得到了一个聚类类别。通过将所有各组紧密相连的样本划为各个不同的类别，则我们就得到了最终的所有聚类类别结果。

DBSCAN是基于一组邻域来描述样本集的紧密程度，参数(ε,minPts)(ε,minPts)来描述邻域的样本分布密度，其中εε表示某一样本的邻域距离的阈值，minPts表示某一样本的距离为εε的邻域中样本个数的阈值。

在本实施例中，DBSCAN的样本集即为所述车辆的多个位置信息，服务器1000通过DBSCAN对多个位置信息基于密度进行聚类，得到聚类类别结果，即，得到多个位置簇。

可选地，所述服务器1000在使用DBSCAN聚类算法对所述多个位置信息进行聚类计算之前，还可以先去除所述多个位置信息中的异常位置信息。可以理解的是，所述异常位置信息例如是速度异常、时间戳异常等。

如图3所示，所述服务器1000排除掉异常位置信息后，通过DBSCAN对车辆的多个位置信息进行计算，得到聚类类别结果，其中，不同的底色代表一个位置簇，没颜色的原点表示噪声点，也就是本实施例中所述的异常位置信息。

在得到多个位置簇之后，执行步骤2300：

步骤2300，对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置。

在上述步骤2200中，所述服务器1000得到了密度不同的多个位置簇。在本步骤中，所述的满足预设条件的位置簇是指密度最大的位置簇，即，对密度最大的位置簇进行计算。

具体的，所述服务器1000确定多个不同密度的位置簇中密度最大的位置簇；使用中位数几何中心法对所述密度最大位置簇进行计算，得到所述车辆位置。

所述服务器1000在使用中位数几何中心法对密度最大的位置簇进行计算时，具体可以将密度最大的位置簇的经度和纬度作为中位数几何中心法的输入进行计算，输出车辆位置。如图4所示，左下角的点即表示对密度最大的位置簇进行中位数几何中心法计算后，得到的车辆位置。

需要说明的是，在步骤2200中，若经过DBSCAN没有输出位置簇，说明依据现有的位置信息无法计算所述车辆的位置，则直接将所述车辆的多个位置信息作为所述车辆的位置发送至业务使用方即可。也就是说，只有在步骤2200计算得到位置簇的情况下，才会执行步骤2300。

进一步地，在本实施例中，在对所述多个位置信息进行聚类计算之前，还需要先对车辆的移动态进行判断。即，所述服务器1000需要判断所述车辆是否处于静止状态。若所述判断结果为处于静止状态，则执行对所述多个位置信息进行聚类计算的操作；若所述判断结果为处于移动状态，则将所述车辆的多个位置作为车辆位置发送给业务使用方。

其中，所述服务器1000在判断所述车辆是否处于静止状态时，具体可以根据所述车辆开锁位置和车辆关锁位置判断所述车辆是否处于静止状态；或者，根据所述车辆实时位置中的移动态标识判断所述车辆是否处于静止状态。

例如，所述服务器1000只获取到表征车辆移动态开始的车辆开锁位置，未获取到表征车辆移动态结束的车辆关锁位置，则所述服务器1000判断所述车辆处于移动状态。所述服务器1000若获取到了表征车辆移动态开始的车辆开锁位置和表征车辆移动态结束的车辆关锁位置，则所述服务器1000判断所述车辆处于静止状态。

又例如，在所述车辆实时位置中包括移动态标识，例如，移动态标识为1时，表示所述车辆处于移动状态，移动态标识为0时，表示所述车辆处于静止状态。所述服务器1000在获取到所述车辆实时位置后，根据所述车辆实时位置中的移动态标识，即可判断出所述车辆是否处于静止状态。

进一步地，在本实施例中，在上述步骤2300之后，所述服务器1000计算得到车辆位置之后，所述服务器1000还可以将所述车辆位置发送给业务使用方。

在一个例子中，所述业务使用方例如是运营方，将所述车辆位置发送给运营方可以便于运营人员寻找车辆，以对车辆进行维修、换电池等操作。

<例子>

接下来以车辆为电动自行车为例，示出一个例子的车辆定位方法，该例子中，该车辆定位方法可以包括如下步骤：

步骤3100，获取电动自行车的多个位置信息；所述位置信息至少包括：电动自行车换电池位置、电动自行车实时位置、电动自行车开锁位置和电动自行车关锁位置。

所述服务器1000中可以以电动自行车编码为索引对所述电动自行车的多个位置信息进行整理存储。

步骤3200，判断所述电动自行车是否处于静止状态。若所述电动自行车处于静止状态，执行步骤3300，若所述电动自行车处于移动状态，则执行步骤3700。

具体的，所述服务器1000可以根据所述电动自行车开锁位置和电动自行车关锁位置判断所述电动自行车是否处于静止状态；或者，根据所述电动自行车实时位置中的移动态标识判断所述电动自行车是否处于静止状态。

步骤3300，去除所述多个位置信息中的异常位置信息。

其中，所述异常位置信息例如是速度异常、时间戳异常等。

步骤3400，通过DBSCAN对去除异常位置信息后的多个位置信息基于密度进行聚类计算，得到密度不同的多个位置簇。

步骤3500，所述服务器1000确定多个不同密度的位置簇中密度最大的位置簇。

步骤3600，使用中位数几何中心法对所述密度最大位置簇进行计算，得到所述电动自行车位置。

具体的，本步骤中，将密度最大的位置簇的经度和纬度作为中位数几何中心法的输入进行计算，输出电动自行车位置。

需要说明的是，实验数据表明，本例中计算出的电动自行车位置在10米内的定位精度从61％提升到了73％，也就是说，定位精度得到的显著的提升。

步骤3700，将所述电动自行车位置发送给业务使用方。

所述业务使用方例如是运营方，将所述电动自行车位置发送给运营方可以便于运营人员寻找电动自行车，以对电动自行车进行维修、换电池等操作。

根据本实施例的车辆定位方法，服务器获取车辆的多个位置信息；所述位置信息至少包括：车辆换电池位置、车辆实时位置、车辆开锁位置和车辆关锁位置；对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇；对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置。这样，通过车辆的多个位置信息进行聚类计算，并对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置，从而降低了干扰因素对车辆的定位精度的影响，显著提升了车辆的定位精度。

<装置实施例>

图5是根据本公开实施例的一种车辆定位装置的原理框架。

根据图5所示，本实施例的车辆定位装置4000可以包括：获取模块4100，聚类计算模块4200以及位置计算模块4300。

其中，获取模块4100，用于获取车辆的多个位置信息；所述位置信息至少包括：车辆换电池位置、车辆实时位置、车辆开锁位置和车辆关锁位置。

聚类计算模块4200，用于对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇。

位置计算模块4300，用于对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置。

在一个实施例中，所述聚类计算模块4200具体用于：使用具有噪声的密度聚类算法(DBSACN)对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个不同密度的位置簇。

在一个实施例中，所述聚类计算模块4200在所述使用DBSCAN聚类算法对所述多个位置信息进行聚类计算之前，还用于：去除所述多个位置信息中的异常位置信息。

在一个实施例中，所述位置计算模块4300具体用于：确定多个不同密度的位置簇中密度最大的位置簇；使用中位数几何中心法对所述密度最大位置簇进行计算，得到所述车辆位置。

在一个实施例中，所述车辆定位装置4000还可以包括判断模块和发送模块。所述判断模块用于判断所述车辆是否处于静止状态；所述判断结果为处于静止状态，则控制所述聚类计算模块4200执行对所述多个位置信息进行聚类计算的操作；所述判断结果为处于移动状态，则控制所述发送模块将所述车辆的多个位置作为车辆位置发送给业务使用方。

在一个实施例中，所述判断模块具体用于根据所述车辆开锁位置和车辆关锁位置判断所述车辆是否处于静止状态；或者，根据所述车辆实时位置中的移动态标识判断所述车辆是否处于静止状态。

在一个实施例中，所述发送模块还用于将所述车辆位置发送给业务使用方。

本实施例的车辆定位装置，可用于执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，在此不再赘述。

<服务器实施例>

在本实施例中，还提供一种服务器5000。

如图6所示，服务器5000可以包括根据本公开任意实施例的车辆定位装置4000，用于实施本公开任意实施例的车辆定位方法。

在另一个实施例中，如图7所示，服务器5000还可以包括处理器6100和存储器6200，该存储器6200用于存储可执行的指令；该处理器6100用于根据指令的控制运行服务器5000执行根据本公开任意实施例的车辆定位方法。

<介质实施例>

本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，实现前述任一实施例提供的车辆定位方法。

本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是――但不限于――电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

也可以把计算机可读程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、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、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令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。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，两个连续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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动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。对于本领域技术人员来说公知的是，通过硬件方式实现、通过软件方式实现以及通过软件和硬件结合的方式实现都是等价的。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。本发明的范围由所附权利要求来限定。

Claims (10)

1.一种车辆定位方法，包括：

获取车辆的多个位置信息；所述位置信息至少包括：车辆换电池位置、车辆实时位置、车辆开锁位置和车辆关锁位置；

对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇；

对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇，包括：

使用具有噪声的密度聚类算法DBSACN对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个不同密度的位置簇。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述使用DBSCAN聚类算法对所述多个位置信息进行聚类计算之前，所述方法还包括：

去除所述多个位置信息中的异常位置信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置，包括：

确定多个不同密度的位置簇中密度最大的位置簇；

使用中位数几何中心法对所述密度最大位置簇进行计算，得到所述车辆位置。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对所述多个位置信息进行聚类计算之前，所述方法还包括：

判断所述车辆是否处于静止状态；

所述判断结果为处于静止状态，则执行对所述多个位置信息进行聚类计算的操作；

所述判断结果为处于移动状态，则将所述车辆的多个位置作为车辆位置发送给业务使用方。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述判断所述车辆是否处于静止状态，包括：

根据所述车辆开锁位置和车辆关锁位置判断所述车辆是否处于静止状态；或者，

根据所述车辆实时位置中的移动态标识判断所述车辆是否处于静止状态。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述得到车辆位置之后，所述方法还包括：

将所述车辆位置发送给业务使用方。

8.一种车辆定位装置，包括：

获取模块，用于获取车辆的多个位置信息；所述位置信息至少包括：车辆换电池位置、车辆实时位置、车辆开锁位置和车辆关锁位置；

聚类计算模块，用于对所述多个位置信息进行聚类计算，得到多个位置簇；

位置计算模块，用于对满足预设条件的位置簇进行计算，得到车辆位置。

9.一种服务器，包括权利要求8所述的装置；或者，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储可执行的指令；所述处理器用于在所述指令的控制下执行根据权利要求1-7中任一项所述的车辆定位方法。

10.一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的车辆定位方法。

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