CN115116266A - 一种汽车智能导航方法及系统 - Google Patents

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CN115116266A CN202210853272.0A CN202210853272A CN115116266A CN 115116266 A CN115116266 A CN 115116266A CN 202210853272 A CN202210853272 A CN 202210853272A CN 115116266 A CN115116266 A CN 115116266A
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Abstract

本发明提供一种汽车智能导航方法及系统，其中方法包括：获取用户输入的描述信息；解析描述信息，确定目标位置；基于预设的触发位置库，确定目标位置是否为触发位置库内的预设的触发位置；当目标位置为触发位置时，输出预设的第一问询信息；接收用户输入的对应第一问询信息的第一反馈信息；当第一反馈信息为确定时，基于目标位置，确定第一导航目标点和第二导航目标点；基于第一导航目标点，生成第一导航线路；输出第一导航线路；当用户到达第一导航线路的终点时，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。本发明的汽车智能导航方法，实现当用户去往商业中心时，直接以停车场内的车位为终点进行导航，真正地做到终点导航，方便用户的出行。

Description

一种汽车智能导航方法及系统
技术领域
本发明涉及汽车导航技术领域，特别涉及一种汽车智能导航方法及系统。
背景技术
随着人们的生活水平的逐渐提高，汽车已经逐渐作为家庭代步的主要工具。汽车导航的出现为人们驾车提供了便利。但是，当用户导航到商业中心时，导航的终点位于商业中心的各个主要出入口附近的道路上，用户还需驾车进入停车场，进行停车位的寻找，无法实现真正地终点导航。
发明内容
本发明目的之一在于提供了一种汽车智能导航方法，实现当用户去往商业中心时，直接以停车场内的车位为终点进行导航，真正地做到终点导航，方便用户的出行。
本发明实施例提供的一种汽车智能导航方法，包括：
获取用户输入的描述信息；
解析描述信息，确定目标位置；
基于预设的触发位置库，确定目标位置是否为触发位置库内的预设的触发位置；
当目标位置为触发位置时，输出预设的第一问询信息；
接收用户输入的对应第一问询信息的第一反馈信息；
当第一反馈信息为确定时，基于目标位置，确定第一导航目标点和第二导航目标点；
基于第一导航目标点，生成第一导航线路；
输出第一导航线路；
当用户到达第一导航线路的终点时，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
优选的，汽车智能导航方法，还包括：
当第一反馈信息为否定时，在用户到达第一导航线路的终点时，输出预设的第二问询信息；
接收用户输入的对应第二问询信息的第二反馈信息；
当第二反馈信息为确定时，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
优选的，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出，包括：
接入与触发终点对应关联的停车场的管理平台；
获取管理平台发送的停车场平面图；
确定停车场与第二导航目标点连通的各个出入口的位置；
规划各个出入口至第二导航目标点的最短路径；
基于预设的路径评价库，对各个出入口对应的最短路径进行评分，获取各个出入口对应的第一评分值；
获取管理平台发送的停车场内的停车位使用情况；
基于停车位使用情况，确定至少一个空闲车位；
获取管理平台发送的停车场内的行车情况；
基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率；
基于概率与预设的概率与第二评分值对照表，确定各个空闲车位对应的第二评分值；
基于停车场平面图，确定各个空闲车位与各个出入口的距离；
基于预设的距离和关系系数对照表，确定各个空闲车位与各个出入口对应的关系系数；
基于关系系数和各个出入口对应的第一评分值；确定各个空闲车位对应的第三评分值；
基于第二评分值、第三评分值和预设的评分值与优先度对照表，确定各个空闲车位的优先度；
将优先度最大的空闲车位作为导航终点并生成第二导航线路。
优选的，基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率，包括：
基于行车情况，确定各个车辆在停车场内的行车位置；
基于行车位置，确定各个车辆至各个空闲车位的最短路径；
将各个车辆至各个空闲车位的最短路径的路径信息输入预设的神经网络模型中，确定各个车辆占用各个空闲车位的概率；
基于空闲车位的各个车辆的占用的概率，构建特征向量；
获取预设的预测库；
将特征向量与预测库中各个预测向量进行匹配；获取与特征向量匹配的预测向量所对应关联的概率值作为空闲车位被使用的概率。
优选的，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出，包括：
接入与触发终点对应关联的停车场的管理平台；
获取管理平台发送的停车场平面图；
获取管理平台发送的停车场内的停车位使用情况；
基于停车位使用情况，确定空闲车位和已使用车位；
在停车场平面图上，采用预设的第一标注方式将已使用车位标注出；
获取管理平台发送的停车场内的行车情况；
基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率；
基于各个空闲车位被使用的概率，查询预设的参数确定表，确定各个空闲车位对应的第二标注方式的参数；
基于各个空闲车位对应的第二标注方式的参数，采用第二标注方式，在停车场平面图将各个空闲车位标注出；
获取基于与停车场的各个出入口关联的目的地的描述信息构建的关联表；
将关联表置入停车场平面图内，并设置在各个对应的出入口旁；
确定第二导航目标点相对应的关联表及关联表中的目的地的描述信息，采用预设的第一显示模式，显示第二导航目标点对应的描述信息；
规划各个出入口至第二导航目标点的最短路径；
基于预设的路径评价库，对各个出入口对应的最短路径进行评分，获取各个出入口对应的第一评分值；
基于概率与预设的概率与第二评分值对照表，确定各个空闲车位对应的第二评分值；
基于停车场平面图，确定各个空闲车位与各个出入口的距离；
基于预设的距离和关系系数对照表，确定各个空闲车位与各个出入口对应的关系系数；
基于关系系数和各个出入口对应的第一评分值；确定各个空闲车位对应的第三评分值；
基于第二评分值、第三评分值和预设的评分值与优先度对照表，确定各个空闲车位的优先度；
将各个空闲车位的优先度标注进停车场平面图；
将经过标注和显示处理后的停车场平面图输出；
接收用户对输出的停车场平面图的各个空闲车位的位置的点选；
将用户点选的空闲车位作为终点，生成第二导航线路。
优选的，在将经过标注和显示处理后的停车场平面图输出之后，还包括：
接收用户对于各个关联表中各个描述信息的点选；
当点选的描述信息不是对应第二导航目标点的描述信息时，将描述信息对应的位置点作为新的第二导航目标点，重新对停车场平面图上的优先度进行更新。
本发明还提供一种汽车智能导航系统，包括：
获取模块，用于获取用户输入的描述信息；
目标位置确定模块，用于解析描述信息，确定目标位置；
判断模块，用于基于预设的触发位置库，确定目标位置是否为触发位置库内的预设的触发位置；
第一问询输出模块，用于当目标位置为触发位置时，输出预设的第一问询信息；
第一反馈接收模块，用于接收用户输入的对应第一问询信息的第一反馈信息；
目标点确定模块，用于当第一反馈信息为确定时，基于目标位置，确定第一导航目标点和第二导航目标点；
第一线路生成模块，用于基于第一导航目标点，生成第一导航线路；
第一线路输出模块，用于输出第一导航线路；
第二线路生成模块，用于当用户到达第一导航线路的终点时，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
优选的，汽车智能导航系统，还包括：
第二问询输出模块，用于当第一反馈信息为否定时，在用户到达第一导航线路的终点时，输出预设的第二问询信息；
第二反馈信息接收模块，用于接收用户输入的对应第二问询信息的第二反馈信息；
第二线路生成模块，还用于当第二反馈信息为确定时，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
优选的，第二线路生成模块基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出，执行如下操作：
接入与触发终点对应关联的停车场的管理平台；
获取管理平台发送的停车场平面图；
确定停车场与第二导航目标点连通的各个出入口的位置；
规划各个出入口至第二导航目标点的最短路径；
基于预设的路径评价库，对各个出入口对应的最短路径进行评分，获取各个出入口对应的第一评分值；
获取管理平台发送的停车场内的停车位使用情况；
基于停车位使用情况，确定至少一个空闲车位；
获取管理平台发送的停车场内的行车情况；
基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率；
基于概率与预设的概率与第二评分值对照表，确定各个空闲车位对应的第二评分值；
基于停车场平面图，确定各个空闲车位与各个出入口的距离；
基于预设的距离和关系系数对照表，确定各个空闲车位与各个出入口对应的关系系数；
基于关系系数和各个出入口对应的第一评分值；确定各个空闲车位对应的第三评分值；
基于第二评分值、第三评分值和预设的评分值与优先度对照表，确定各个空闲车位的优先度；
将优先度最大的空闲车位作为导航终点并生成第二导航线路。
优选的，基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率，包括：
基于行车情况，确定各个车辆在停车场内的行车位置；
基于行车位置，确定各个车辆至各个空闲车位的最短路径；
将各个车辆至各个空闲车位的最短路径的路径信息输入预设的神经网络模型中，确定各个车辆占用各个空闲车位的概率；
基于空闲车位的各个车辆的占用的概率，构建特征向量；
获取预设的预测库；
将特征向量与预测库中各个预测向量进行匹配；获取与特征向量匹配的预测向量所对应关联的概率值作为空闲车位被使用的概率。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种汽车智能导航方法的示意图；
图2为本发明实施例中一种汽车智能导航系统的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种汽车智能导航方法，如图1所示，包括：
步骤S1：获取用户输入的描述信息；用户在汽车的导航界面输入的对于目的地的描述信息；例如：XX商城XX商户；
步骤S2：解析描述信息，确定目标位置；例如：采用基于地址关联进行解析，确定XX商城XX商户，位于XXX路XX号，3F4A；其中，3F代表楼层、4A代表商铺编号；
步骤S3：基于预设的触发位置库，确定目标位置是否为触发位置库内的预设的触发位置；通过触发位置库确定目标位置是否为触发位置，即当目标位置为XXX路XX号，3F4A，该格式的地址时并且收录在触发位置库时，可以确定为触发；
步骤S4：当目标位置为触发位置时，输出预设的第一问询信息；例如：第一问询信息为“是否需要执行终点导航”
步骤S5：接收用户输入的对应第一问询信息的第一反馈信息；
步骤S6：当第一反馈信息为确定时，基于目标位置，确定第一导航目标点和第二导航目标点；例如：第一反馈信息为“是”、“可以”等时，此时第一反馈信息为确定；则基于目标位置，确定第一导航目标点和第二导航目标点；当目标位置为XXX路XX号，3F4A；则第一导航目标点为对应XXX路XX号的位置点(例如：商业中心的各个出入口对应的路面上的位置点)；第二导航目标点为对应3F4A的位置点(商户在商业中心的位置)；
步骤S7：基于第一导航目标点，生成第一导航线路；第一导航线路以当前汽车所在位置为起点，以第一导航目标点为终点；当商业中心为多个出入口时，可以输出问询的方式，获取用户点选其中一个作为第一导航目标点的确定数据；
步骤S8：输出第一导航线路；
步骤S9：当用户到达第一导航线路的终点时，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。在第一导航线路执行结束时，进行第二导航线路的生成，实现了将车位导航与路面导航衔接，实现了用户去商业中心的终点导航，使用户享受更加便利的导航服务。
在第一问询时，用户点选了否定的情形下，为了实现用户能够再次体验终点导航功能，在一个实施例中，汽车智能导航方法，还包括：
当第一反馈信息为否定时，在用户到达第一导航线路的终点时，输出预设的第二问询信息；例如：第二问询信息为“是否进行停车导航”
接收用户输入的对应第二问询信息的第二反馈信息；
当第二反馈信息为确定时，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
在一个实施例中，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出，包括：
接入与触发终点对应关联的停车场的管理平台；实现方式可以为：提供汽车导航功能的服务器接入停车场的管理平台对应的服务器；停车场的管理平台(接入方式)与商业中心(地址)为事先关联存储在提供汽车导航功能的服务器内；
获取管理平台发送的停车场平面图；
确定停车场与第二导航目标点连通的各个出入口的位置；通过出入口可以移动到第二导航目标点所在位置，可以认为该出入口与第二导航目标点连通；
规划各个出入口至第二导航目标点的最短路径；通过商场内部结构图进行路径规划，即通过出入口移动到第二导航目标点的最短路径；
基于预设的路径评价库，对各个出入口对应的最短路径进行评分，获取各个出入口对应的第一评分值；路径评价库为事先根据大量数据分析建立，主要对各个出入口对应的最短路径进行评分，具体评分项为总路程、是否乘梯等方面进行评价；总路程越短评分越高、同等路程乘梯的路径评分较高；
获取管理平台发送的停车场内的停车位使用情况；
基于停车位使用情况，确定至少一个空闲车位；
获取管理平台发送的停车场内的行车情况；
基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率；
基于概率与预设的概率与第二评分值对照表，确定各个空闲车位对应的第二评分值；
基于停车场平面图，确定各个空闲车位与各个出入口的距离；
基于预设的距离和关系系数对照表，确定各个空闲车位与各个出入口对应的关系系数；
基于关系系数和各个出入口对应的第一评分值；确定各个空闲车位对应的第三评分值；首先，计算关系系数与第一评分值的乘积，确定空闲车位对于各个出入口确定的数值，将数值最大的出入口作为对应空闲车位最优的出入口，以及将最大的数值作为第三评分值；
基于第二评分值、第三评分值和预设的评分值与优先度对照表，确定各个空闲车位的优先度；评分值与优先度对照表为事先建立，其中，第二评分值、第三评分值与优先度对应关联；
将优先度最大的空闲车位作为导航终点并生成第二导航线路。通过优选度对空闲车位进行筛选，筛选主要考虑到达第二导航终点的最优方案以及被使用的概率，以保证第二导航线路完成后，即用户停车后，可以采用最优路径移动至第二导航目标点。
在一个实施例中，基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率，包括：
基于行车情况，确定各个车辆在停车场内的行车位置；
基于行车位置，确定各个车辆至各个空闲车位的最短路径；
将各个车辆至各个空闲车位的最短路径的路径信息输入预设的神经网络模型中，确定各个车辆占用各个空闲车位的概率；基于神经网络模型对各个车辆至各个空闲车位的最短路径的路径信息进行分析，确定车辆使用各个空闲车位的概率；例如：将各个车辆对于各个空闲车位的最短路径进行总里程排序，车辆使用最短路径最小的车位，最短路径为3米，其余的车位的路径为15米以上，此时车辆使用最短路径最小的车位的概率为100％；其他的车位的使用概率为0；当最短路径最小的为10米，次一级也为10米，其余的车位的路径为15米以上，则相对的最短路径最小的为50％、次一级也为50％，其余为0；
基于空闲车位的各个车辆的占用的概率，构建特征向量；例如：对于同一个空闲车位，第一个车辆使用空闲车位的概率为50％，第二个车辆使用空闲车位的概率为30％；第三个车辆使用空闲车位的概率为30％，其余车辆使用空闲车位的概率为20％；则构建的特征向量为(0.50.30.30.2)；即提取前四位的概率值作为特征向量对应的四个维度的数据值；
获取预设的预测库；
将特征向量与预测库中各个预测向量进行匹配；获取与特征向量匹配的预测向量所对应关联的概率值作为空闲车位被使用的概率。向量匹配可以采用计算向量的相似度的方式实现，具体计算公式如下：
Figure BDA0003736281620000101
D为特征向量与预测向量的相似度；ti为特征向量的第i个数据值；yi为预测向量的第i个数据值；n为向量维度；当相似度为预测库中最大时，确定两者匹配；例如：特征向量为(0.5 0.3 0.3 0.2)，匹配后关联的概率值为100％；即空闲车位被使用的概率为100％
综合神经网络模型和预测库，实现各个空闲车位被使用概率的预测，保证当用户到达第二导航线路对应的停车位时，该停车位为空闲，提高了导航的智能性。
在一个实施例中，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出，包括：
接入与触发终点对应关联的停车场的管理平台；
获取管理平台发送的停车场平面图；
获取管理平台发送的停车场内的停车位使用情况；
基于停车位使用情况，确定空闲车位和已使用车位；
在停车场平面图上，采用预设的第一标注方式将已使用车位标注出；第一标注方式包括：采用红色填充停车位对应的区域；
获取管理平台发送的停车场内的行车情况；
基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率；
基于各个空闲车位被使用的概率，查询预设的参数确定表，确定各个空闲车位对应的第二标注方式的参数；参数确定表中概率与参数对应关联；通过概率确定第二标注方式的参数，第二标注方式也可以是采用颜色填充停车位对应的区域的方式，参数确定颜色，例如概率80％，对应的参数01，确定的颜色为黄色，即采用黄色填充；概率为0％，对应的参数10，确定的颜色为绿色，即采用绿色填充；参数02至09为黄色至绿色的渐变色中的一种；
基于各个空闲车位对应的第二标注方式的参数，采用第二标注方式，在停车场平面图将各个空闲车位标注出；
获取基于与停车场的各个出入口关联的目的地的描述信息(例如：商户名称)构建的关联表；即通过出入口可以移动到各个商户；关联表中依据移动到各个商户的最短距离的远近进行排序；
将关联表置入停车场平面图内，并设置在各个对应的出入口旁；此外，还可以通过指示标记将关联表指示到各个对应的出入口；
确定第二导航目标点相对应的关联表及关联表中的目的地的描述信息，采用预设的第一显示模式(绿色高亮、字体放大等)，显示第二导航目标点对应的描述信息；
规划各个出入口至第二导航目标点的最短路径；
基于预设的路径评价库，对各个出入口对应的最短路径进行评分，获取各个出入口对应的第一评分值；
基于概率与预设的概率与第二评分值对照表，确定各个空闲车位对应的第二评分值；
基于停车场平面图，确定各个空闲车位与各个出入口的距离；
基于预设的距离和关系系数对照表，确定各个空闲车位与各个出入口对应的关系系数；
基于关系系数和各个出入口对应的第一评分值；确定各个空闲车位对应的第三评分值；
基于第二评分值、第三评分值和预设的评分值与优先度对照表，确定各个空闲车位的优先度；
将各个空闲车位的优先度标注进停车场平面图；
将经过标注和显示处理后的停车场平面图输出；
接收用户对输出的停车场平面图的各个空闲车位的位置的点选；
将用户点选的空闲车位作为终点，生成第二导航线路。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过标注和显示处理后的停车场平面图，为用户的第二导航线路的终点的选择提供参考，实现适应用户需求的导航。
在一个实施例中，在将经过标注和显示处理后的停车场平面图输出之后，还包括：
接收用户对于各个关联表中各个描述信息的点选；
当点选的描述信息不是对应第二导航目标点的描述信息时，将描述信息对应的位置点作为新的第二导航目标点，重新对停车场平面图上的优先度进行更新。
上述技术方案工作原理及有益效果为：
通过标注和显示处理后的停车场平面图，为用户提供改变第二导航目标点的时机，以应对用户去商业中心改变了目的地的情形，具体为：初期，用户准备去A商户吃饭时，但在路程中，改变主意要去B商户时，可以在停车场平面图的关联表中点选B商户对应的描述信息，这样系统自动更新标注的优先度，方便用户做出第二导航线路的终点的停车位的决定。
本发明还提供一种汽车智能导航系统，如图2所示，包括：
获取模块1，用于获取用户输入的描述信息；
目标位置确定模块2，用于解析描述信息，确定目标位置；
判断模块3，用于基于预设的触发位置库，确定目标位置是否为触发位置库内的预设的触发位置；
第一问询输出模块4，用于当目标位置为触发位置时，输出预设的第一问询信息；
第一反馈接收模块5，用于接收用户输入的对应第一问询信息的第一反馈信息；
目标点确定模块6，用于当第一反馈信息为确定时，基于目标位置，确定第一导航目标点和第二导航目标点；
第一线路生成模块7，用于基于第一导航目标点，生成第一导航线路；
第一线路输出模块8，用于输出第一导航线路；
第二线路生成模块9，用于当用户到达第一导航线路的终点时，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
在一个实施例中，汽车智能导航系统，还包括：
第二问询输出模块，用于当反馈信息为否定时，在用户到达第一导航线路的终点时，输出预设的第二问询信息；
第二反馈信息接收模块，用于接收用户输入的对应第二问询信息的第二反馈信息；
第二线路生成模块，还用于当第二反馈信息为确定时，基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
在一个实施例中，第二线路生成模块9基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出，执行如下操作：
接入与触发终点对应关联的停车场的管理平台；
获取管理平台发送的停车场平面图；
确定停车场与第二导航目标点连通的各个出入口的位置；
规划各个出入口至第二导航目标点的最短路径；
基于预设的路径评价库，对各个出入口对应的最短路径进行评分，获取各个出入口对应的第一评分值；
获取管理平台发送的停车场内的停车位使用情况；
基于停车位使用情况，确定至少一个空闲车位；
获取管理平台发送的停车场内的行车情况；
基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率；
基于概率与预设的概率与第二评分值对照表，确定各个空闲车位对应的第二评分值；
基于停车场平面图，确定各个空闲车位与各个出入口的距离；
基于预设的距离和关系系数对照表，确定各个空闲车位与各个出入口对应的关系系数；
基于关系系数和各个出入口对应的第一评分值；确定各个空闲车位对应的第三评分值；
基于第二评分值、第三评分值和预设的评分值与优先度对照表，确定各个空闲车位的优先度；
将优先度最大的空闲车位作为导航终点并生成第二导航线路。
在一个实施例中，基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率，包括：
基于行车情况，确定各个车辆在停车场内的行车位置；
基于行车位置，确定各个车辆至各个空闲车位的最短路径；
将各个车辆至各个空闲车位的最短路径的路径信息输入预设的神经网络模型中，确定各个车辆占用各个空闲车位的概率；
基于空闲车位的各个车辆的占用的概率，构建特征向量；
获取预设的预测库；
将特征向量与预测库中各个预测向量进行匹配；获取与特征向量匹配的预测向量所对应关联的概率值作为空闲车位被使用的概率。
在一个实施例中，第二线路生成模块9基于第二导航目标点，生成第二导航线路并输出，执行如下操作：
接入与触发终点对应关联的停车场的管理平台；
获取管理平台发送的停车场平面图；
获取管理平台发送的停车场内的停车位使用情况；
基于停车位使用情况，确定空闲车位和已使用车位；
在停车场平面图上，采用预设的第一标注方式将已使用车位标注出；
获取管理平台发送的停车场内的行车情况；
基于行车情况，确定各个空闲车位被使用的概率；
基于各个空闲车位被使用的概率，查询预设的参数确定表，确定各个空闲车位对应的第二标注方式的参数；
基于各个空闲车位对应的第二标注方式的参数，采用第二标注方式，在停车场平面图将各个空闲车位标注出；
获取基于与停车场的各个出入口关联的目的地的描述信息构建的关联表；
将关联表置入停车场平面图内，并设置在各个对应的出入口旁；
确定第二导航目标点相对应的关联表及关联表中的目的地的描述信息，采用预设的第一显示模式，显示第二导航目标点对应的描述信息；
规划各个出入口至第二导航目标点的最短路径；
基于预设的路径评价库，对各个出入口对应的最短路径进行评分，获取各个出入口对应的第一评分值；
基于概率与预设的概率与第二评分值对照表，确定各个空闲车位对应的第二评分值；
基于停车场平面图，确定各个空闲车位与各个出入口的距离；
基于预设的距离和关系系数对照表，确定各个空闲车位与各个出入口对应的关系系数；
基于关系系数和各个出入口对应的第一评分值；确定各个空闲车位对应的第三评分值；
基于第二评分值、第三评分值和预设的评分值与优先度对照表，确定各个空闲车位的优先度；
将各个空闲车位的优先度标注进停车场平面图；
将经过标注和显示处理后的停车场平面图输出；
接收用户对输出的停车场平面图的各个空闲车位的位置的点选；
将用户点选的空闲车位作为终点，生成第二导航线路。
在一个实施例中，在将经过标注和显示处理后的停车场平面图输出之后，还包括：
接收用户对于各个关联表中各个描述信息的点选；
当点选的描述信息不是对应第二导航目标点的描述信息时，将描述信息对应的位置点作为新的第二导航目标点，重新对停车场平面图上的优先度进行更新。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种汽车智能导航方法，其特征在于，包括：
获取用户输入的描述信息；
解析所述描述信息，确定目标位置；
基于预设的触发位置库，确定所述目标位置是否为所述触发位置库内的预设的触发位置；
当所述目标位置为所述触发位置时，输出预设的第一问询信息；
接收用户输入的对应所述第一问询信息的第一反馈信息；
当所述第一反馈信息为确定时，基于所述目标位置，确定第一导航目标点和第二导航目标点；
基于所述第一导航目标点，生成第一导航线路；
输出所述第一导航线路；
当用户到达所述第一导航线路的终点时，基于所述第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
2.如权利要求1所述的汽车智能导航方法，其特征在于，还包括：
当所述第一反馈信息为否定时，在用户到达所述第一导航线路的终点时，输出预设的第二问询信息；
接收用户输入的对应所述第二问询信息的第二反馈信息；
当所述第二反馈信息为确定时，基于所述第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
3.如权利要求1所述的汽车智能导航方法，其特征在于，所述基于所述第二导航目标点，生成第二导航线路并输出，包括：
接入与所述触发终点对应关联的停车场的管理平台；
获取所述管理平台发送的停车场平面图；
确定所述停车场与所述第二导航目标点连通的各个出入口的位置；
规划各个所述出入口至所述第二导航目标点的最短路径；
基于预设的路径评价库，对各个所述出入口对应的最短路径进行评分，获取各个所述出入口对应的第一评分值；
获取所述管理平台发送的停车场内的停车位使用情况；
基于所述停车位使用情况，确定至少一个空闲车位；
获取所述管理平台发送的所述停车场内的行车情况；
基于所述行车情况，确定各个所述空闲车位被使用的概率；
基于所述概率与预设的概率与第二评分值对照表，确定各个所述空闲车位对应的第二评分值；
基于所述停车场平面图，确定各个空闲车位与各个所述出入口的距离；
基于预设的距离和关系系数对照表，确定各个空闲车位与各个所述出入口对应的关系系数；
基于所述关系系数和各个所述出入口对应的所述第一评分值；确定各个空闲车位对应的第三评分值；
基于所述第二评分值、所述第三评分值和预设的评分值与优先度对照表，确定各个空闲车位的优先度；
将所述优先度最大的所述空闲车位作为导航终点并生成所述第二导航线路。
4.如权利要求3所述的汽车智能导航方法，其特征在于，所述基于所述行车情况，确定各个所述空闲车位被使用的概率，包括：
基于所述行车情况，确定各个车辆在所述停车场内的行车位置；
基于所述行车位置，确定各个车辆至各个所述空闲车位的最短路径；
将各个车辆至各个所述空闲车位的最短路径的路径信息输入预设的神经网络模型中，确定各个车辆占用各个空闲车位的概率；
基于所述空闲车位的各个车辆的占用的概率，构建特征向量；
获取预设的预测库；
将所述特征向量与所述预测库中各个预测向量进行匹配；获取与所述特征向量匹配的所述预测向量所对应关联的概率值作为所述空闲车位被使用的概率。
5.如权利要求1所述的汽车智能导航方法，其特征在于，所述基于所述第二导航目标点，生成第二导航线路并输出，包括：
接入与所述触发终点对应关联的停车场的管理平台；
获取所述管理平台发送的停车场平面图；
获取所述管理平台发送的停车场内的停车位使用情况；
基于所述停车位使用情况，确定空闲车位和已使用车位；
在所述停车场平面图上，采用预设的第一标注方式将所述已使用车位标注出；
获取所述管理平台发送的所述停车场内的行车情况；
基于所述行车情况，确定各个所述空闲车位被使用的概率；
基于各个所述空闲车位被使用的概率，查询预设的参数确定表，确定各个空闲车位对应的第二标注方式的参数；
基于各个空闲车位对应的第二标注方式的参数，采用第二标注方式，在所述停车场平面图将各个所述空闲车位标注出；
获取基于与所述停车场的各个出入口关联的目的地的描述信息构建的关联表；
将所述关联表置入所述停车场平面图内，并设置在各个对应的出入口旁；
确定所述第二导航目标点相对应的关联表及所述关联表中的目的地的描述信息，采用预设的第一显示模式，显示所述第二导航目标点对应的所述描述信息；
规划各个所述出入口至所述第二导航目标点的最短路径；
基于预设的路径评价库，对各个所述出入口对应的最短路径进行评分，获取各个所述出入口对应的第一评分值；
基于所述概率与预设的概率与第二评分值对照表，确定各个所述空闲车位对应的第二评分值；
基于所述停车场平面图，确定各个空闲车位与各个所述出入口的距离；
基于预设的距离和关系系数对照表，确定各个空闲车位与各个所述出入口对应的关系系数；
基于所述关系系数和各个所述出入口对应的所述第一评分值；确定各个空闲车位对应的第三评分值；
基于所述第二评分值、所述第三评分值和预设的评分值与优先度对照表，确定各个空闲车位的优先度；
将各个空闲车位的优先度标注进所述停车场平面图；
将经过标注和显示处理后的所述停车场平面图输出；
接收用户对输出的所述停车场平面图的各个空闲车位的位置的点选；
将所述用户点选的所述空闲车位作为终点，生成所述第二导航线路。
6.如权利要求5所述的汽车智能导航方法，其特征在于，在将经过标注和显示处理后的所述停车场平面图输出之后，还包括：
接收用户对于各个关联表中各个描述信息的点选；
当点选的描述信息不是对应所述第二导航目标点的描述信息时，将所述描述信息对应的位置点作为新的第二导航目标点，重新对所述停车场平面图上的优先度进行更新。
7.一种汽车智能导航系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户输入的描述信息；
目标位置确定模块，用于解析所述描述信息，确定目标位置；
判断模块，用于基于预设的触发位置库，确定所述目标位置是否为所述触发位置库内的预设的触发位置；
第一问询输出模块，用于当所述目标位置为所述触发位置时，输出预设的第一问询信息；
第一反馈接收模块，用于接收用户输入的对应所述第一问询信息的第一反馈信息；
目标点确定模块，用于当所述第一反馈信息为确定时，基于所述目标位置，确定第一导航目标点和第二导航目标点；
第一线路生成模块，用于基于所述第一导航目标点，生成第一导航线路；
第一线路输出模块，用于输出所述第一导航线路；
第二线路生成模块，用于当用户到达所述第一导航线路的终点时，基于所述第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
8.如权利要求7所述的汽车智能导航系统，其特征在于，还包括：
第二问询输出模块，用于当所述第一反馈信息为否定时，在用户到达所述第一导航线路的终点时，输出预设的第二问询信息；
第二反馈信息接收模块，用于接收用户输入的对应所述第二问询信息的第二反馈信息；
第二线路生成模块，还用于当所述第二反馈信息为确定时，基于所述第二导航目标点，生成第二导航线路并输出。
9.如权利要求7所述的汽车智能导航系统，其特征在于，所述第二线路生成模块基于所述第二导航目标点，生成第二导航线路并输出，执行如下操作：
接入与所述触发终点对应关联的停车场的管理平台；
获取所述管理平台发送的停车场平面图；
确定所述停车场与所述第二导航目标点连通的各个出入口的位置；
规划各个所述出入口至所述第二导航目标点的最短路径；
基于预设的路径评价库，对各个所述出入口对应的最短路径进行评分，获取各个所述出入口对应的第一评分值；
获取所述管理平台发送的停车场内的停车位使用情况；
基于所述停车位使用情况，确定至少一个空闲车位；
获取所述管理平台发送的所述停车场内的行车情况；
基于所述行车情况，确定各个所述空闲车位被使用的概率；
基于所述概率与预设的概率与第二评分值对照表，确定各个所述空闲车位对应的第二评分值；
基于所述停车场平面图，确定各个空闲车位与各个所述出入口的距离；
基于预设的距离和关系系数对照表，确定各个空闲车位与各个所述出入口对应的关系系数；
基于所述关系系数和各个所述出入口对应的所述第一评分值；确定各个空闲车位对应的第三评分值；
基于所述第二评分值、所述第三评分值和预设的评分值与优先度对照表，确定各个空闲车位的优先度；
将所述优先度最大的所述空闲车位作为导航终点并生成所述第二导航线路。
10.如权利要求9所述的汽车智能导航系统，其特征在于，所述基于所述行车情况，确定各个所述空闲车位被使用的概率，包括：
基于所述行车情况，确定各个车辆在所述停车场内的行车位置；
基于所述行车位置，确定各个车辆至各个所述空闲车位的最短路径；
将各个车辆至各个所述空闲车位的最短路径的路径信息输入预设的神经网络模型中，确定各个车辆占用各个空闲车位的概率；
基于所述空闲车位的各个车辆的占用的概率，构建特征向量；
获取预设的预测库；
将所述特征向量与所述预测库中各个预测向量进行匹配；获取与所述特征向量匹配的所述预测向量所对应关联的概率值作为所述空闲车位被使用的概率。
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