车辆导航方法及相关装置转让专利
申请号 : CN202010237922.X
文献号 : CN111397625B
文献日 : 2021-09-10
发明人 : 侯琛
申请人 : 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种车辆导航方法,其特征在于,包括:获取车辆所导航的候选行驶路径上的历史事故信息、道路维修信息及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息;
基于所述历史事故信息、所述道路维修信息及所述历史通行信息,获取所述车辆通过所述候选行驶路径的道路经济损失信息;
根据所述道路经济损失信息,从所述候选行驶路径中确定所述车辆的目标行驶路径;
所述获取车辆所导航的候选行驶路径上的历史事故信息、道路维修信息及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息,包括:获取所述候选行驶路径上的事故发生位置对应的事故发生率及平均经济损失,作为所述历史事故信息;
获取所述候选行驶路径的道路维修率及平均维修费用,作为所述道路维修信息;
获取所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行次数,作为所述历史通行信息;
所述基于所述历史事故信息、所述道路维修信息及所述历史通行信息,获取所述车辆通过所述候选行驶路径的道路经济损失信息,包括:根据公式f(ui)*(c_{i1}*p_{i1},c_{i2}*p_{i2},...,c_{im}*p_{im})+qi*bi,计算所述车辆通过所述候选行驶路径的道路经济损失值,作为所述道路经济损失信息;
所述i为第i个候选行驶路径,1‑m分别为第1‑m个事故发生位置,p_{i1},...,p_{im}分别为第1‑m个事故发生位置对应的事故发生率,c_{i1},...,c_{im}分别为第1‑m个事故发生位置对应的平均经济损失,ui为第i个候选行驶路径的历史通行次数,f(ui)为车辆引发交通事故的概率,且ui越大f(ui)越小,qi为第i个候选行驶路径的道路维修率,bi为第i个候选行驶路径的平均维修费用。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述历史事故信息、所述道路维修信息及所述历史通行信息,获取所述车辆通过所述候选行驶路径的道路经济损失信息,包括:
将所述历史事故信息、所述道路维修信息及所述历史通行信息输入第一深度学习模型,得到所述车辆通过所述候选行驶路径的道路经济损失程度,作为所述道路经济损失信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取车辆所导航的候选行驶路径上的历史事故信息、道路维修信息及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息,包括:获取车辆所导航的候选行驶路径上预定时期的历史事故信息、道路维修信息及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述获取车辆所导航的候选行驶路径上预定时期的历史事故信息、道路维修信息及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息,包括:
获取所述车辆在所述候选行驶路径的目标通行时刻点;
根据所述目标通行时刻点,确定所述车辆在所述候选行驶路径的通行时间段;
确定所述预定时期内与所述通行时间段相同的时间段,作为搜索时间段;
获取车辆所导航的候选行驶路径上所述搜索时间段的历史事故信息、道路维修信息及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述道路经济损失信息,从所述候选行驶路径中确定所述车辆的目标行驶路径,包括:根据所述道路经济损失信息,确定所述车辆通过所述候选行驶路径中各行驶路径的道路经济损失;
将最小的所述道路经济损失所对应的行驶路径,确定为所述车辆的目标行驶路径。
6.一种车辆导航装置,其特征在于,包括:第一获取模块,用于获取车辆所导航的候选行驶路径上的历史事故信息、道路维修信息及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息;
第二获取模块,用于基于所述历史事故信息、所述道路维修信息及所述历史通行信息,获取所述车辆通过所述候选行驶路径的道路经济损失信息;
确定模块,用于根据所述道路经济损失信息,从所述候选行驶路径中确定所述车辆的目标行驶路径;
所述第一获取模块被配置为:获取所述候选行驶路径上的事故发生位置对应的事故发生率及平均经济损失,作为所述历史事故信息;获取所述候选行驶路径的道路维修率及平均维修费用,作为所述道路维修信息;获取所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行次数,作为所述历史通行信息;
所述第二获取模块被配置为:根据公式f(ui)*(c_{i1}*p_{i1},c_{i2}*p_{i2},...,c_{im}*p_{im})+qi*bi,计算所述车辆通过所述候选行驶路径的道路经济损失值,作为所述道路经济损失信息;所述i为第i个候选行驶路径,1‑m分别为第1‑m个事故发生位置,p_{i1},...,p_{im}分别为第1‑m个事故发生位置对应的事故发生率,c_{i1},...,c_{im}分别为第1‑m个事故发生位置对应的平均经济损失,ui为第i个候选行驶路径的历史通行次数,f(ui)为车辆引发交通事故的概率,且ui越大f(ui)越小,qi为第i个候选行驶路径的道路维修率,bi为第i个候选行驶路径的平均维修费用。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第二获取模块被配置为:将所述历史事故信息、所述道路维修信息及所述历史通行信息输入第一深度学习模型,得到所述车辆通过所述候选行驶路径的道路经济损失程度,作为所述道路经济损失信息。
8.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述第一获取模块还被配置为:获取车辆所导航的候选行驶路径上预定时期的历史事故信息、道路维修信息及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述第一获取模块还被配置为:获取所述车辆在所述候选行驶路径的目标通行时刻点;根据所述目标通行时刻点,确定所述车辆在所述候选行驶路径的通行时间段;确定所述预定时期内与所述通行时间段相同的时间段,作为搜索时间段;获取车辆所导航的候选行驶路径上所述搜索时间段的历史事故信息、道路维修信息及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息。
10.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述确定模块被配置为:根据所述道路经济损失信息,确定所述车辆通过所述候选行驶路径中各行驶路径的道路经济损失;将最小的所述道路经济损失所对应的行驶路径,确定为所述车辆的目标行驶路径。
11.一种车辆导航终端,其特征在于,包括:存储器,存储有计算机可读指令;
处理器,读取存储器存储的计算机可读指令,以执行如权利要求1至5任一项所述的方法。
12.一种计算机程序介质,其上存储有计算机可读指令,当所述计算机可读指令被计算机的处理器执行时,使计算机执行如权利要求1至5任一项所述的方法。
说明书 :
车辆导航方法及相关装置
技术领域
背景技术
车辆在导航时,存在对于候选行驶路径考虑通行时间等通行情况进行导航的方法,总是根
据固定的路径导航,例如,总是选择没有或者少车辆的行驶路径进行导航。这样就会存在车
辆导航时,使得车辆对某条路径的道路的压损率就很高,维护成本提高,导致车辆导航可靠
性较低,同时行驶路径推荐合理性较低。
发明内容
息;基于所述历史事故信息、所述道路维修信息及所述历史通行信息,获取所述车辆通过所
述候选行驶路径的道路经济损失信息;根据所述道路经济损失信息,从所述候选行驶路径
中确定所述车辆的目标行驶路径。
径的历史通行信息;将所述历史事故信息、所述道路维修信息及所述历史通行信息输入第
二深度学习模型,得到推荐的行驶路径;将所述推荐的行驶路径作为所述车辆的目标行驶
路径。
路径的历史通行信息;第二获取模块,用于基于所述历史事故信息、所述道路维修信息及所
述历史通行信息,获取所述车辆通过所述候选行驶路径的道路经济损失信息;确定模块,用
于根据所述道路经济损失信息,从所述候选行驶路径中确定所述车辆的目标行驶路径。
候选行驶路径的道路维修率及平均维修费用,作为所述道路维修信息;获取所述车辆在所
述候选行驶路径的历史通行次数,作为所述历史通行信息。
通过所述候选行驶路径的道路经济损失值,作为所述道路经济损失信息。
驶路径的道路经济损失值,所述i为第i个候选行驶路径,1‑m分别为第1‑m个事故发生位置,
p_{i1},...,p_{im}分别为第1‑m 个事故发生位置对应的事故发生率,c_{i1},...,c_{im}
分别为第1‑m个事故发生位置对应的平均经济损失,ui为第i个候选行驶路径的历史通行次
数, f(ui)为车辆引发交通事故的概率,且ui越大f(ui)越小,qi为第i个候选行驶路径的道
路维修率,bi为第i个候选行驶路径的平均维修费用。
行驶路径的道路经济损失程度,作为所述道路经济损失信息。
历史通行信息。
驶路径的通行时间段;确定所述预定时期内与所述通行时间段相同的时间段,作为搜索时
间段;获取车辆所导航的候选行驶路径上所述搜索时间段的历史事故信息、道路维修信息
及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息。
济损失所对应的行驶路径,确定为所述车辆的目标行驶路径。
所述候选行驶路径的历史通行信息;推荐模块,用于将所述历史事故信息、所述道路维修信
息及所述历史通行信息输入第二深度学习模型,得到推荐的行驶路径;导航模块,用于将所
述推荐的行驶路径作为所述车辆的目标行驶路径。
息;然后,通过道路经济损失信息统一车辆的驾驶风险和道路损坏风险;进而,通过道路经
济损失信息评估每个候选的行驶路径,通过统一兼顾每个车辆的驾驶风险和道路损坏风险
确定出目标行驶路径进行推荐导航,使得车辆可靠通行。对道路的压损率及维护成本有效
降低,有效提升车辆导航的可靠性及行驶路径推荐合理性。
息输入第二深度学习模型,得到推荐的行驶路径;将推荐的行驶路径作为车辆的目标行驶
路径。通过训练的第二深度学习模型对综合驾驶风险和道路损坏风险的各属性信息进行学
习识别,实现基于人工智能对车辆进行行驶路径合理推荐及可靠导航。
附图说明
具体实施方式
全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。
本领域技术人员将意识到,可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多,
或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下,不详细示出或描述公知方
法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。
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。
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。
102进行通信。网络102可以是有线网络、无线网络等。
多个终端组成的区块链网络等。
可以为具有计算处理能力的各种设备,可以是车载导航终端,可以包括但不限于服务器、个
人计算机、手机等。终端设备103可以是属于交通管理部门,其上存储有道路的历史事故信
息。终端设备104可以是属于道路维修方,其上存储有道路维修信息。终端设备105可以是属
于车载终端(例如,行驶记录仪等),其上存储有车辆在各行驶路径的历史通行信息。
息、道路维修信息及历史通行信息,获取车辆通过候选行驶路径的道路经济损失信息;根据
道路经济损失信息,从候选行驶路径中确定车辆的目标行驶路径。
行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学
习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。
机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习、式
教学习等技术。
性和合理性。
道路维修信息及历史通行信息输入第二深度学习模型,得到推荐的行驶路径;将推荐的行
驶路径作为车辆的目标行驶路径。
如图2所示,该车辆导航方法可以包括步骤S210至步骤S230。
驶路径。行驶路径通常由多条行驶路段组成,可以理解,相同的行驶路段可以同时归属于候
选的多条行驶路径。
反映某条行驶路径上由车辆情况和道路情况共同导致的通行风险。其中,历史事故信息可
以通过约定从交通管理部门或者相关部门(例如,保险公司等)的服务器合法获取。
其中,道路维修信息可以通过约定从道路维修相关部门(例如,道路维修公司等)的服务器
合法获取。
征车辆对行驶路径的熟悉程度,进而反映车辆的驾驶风险。例如,车辆通行次数越多则驾驶
风险越小。其中,历史通行信息可以通过约定从车辆的行驶记录仪、车载ETC或者ETC 道路
通行结算中心等记录终端合法获取。
发生的历史交通事故的总数的比值。
行驶路径经历了维修。两种不同的行驶路径可能有某路段是重合的,如果这段重合的路段
经历了维修,那么这两种行驶路径都经历了维修。
阈值的路段,则确定该车辆通行过一次该行驶路径,例如,车辆通行过组成某行驶路径的三
分之二以上路段,则确认该车辆通行过该行驶路径。
的多个历史时间段,例如,车辆导航的时刻点位于十月一日假期,则所对应的多个历史时间
段可以为历史上多个十月一日假期。
刻点为中午12点,对于一条候选的行驶路径通行时间段可以为12点到12点30分;对于另一
条候选的行驶路径通行时间段可以为12点到12点40分。
搜索时间段。
行信息可以表征车辆对行驶路径的熟悉程度,进而反映车辆的驾驶风险。
中的相关数据计算出道路经济损失值。该道路经济损失信息可以综合通行风险、道路损坏
风险及驾驶风险指示车辆通过行驶路径的总经济损失。
选行驶路径的道路经济损失信息,该比值越大车辆通行带来的道路经济损失越大。
括:
1‑m个事故发生位置,p_{i1},...,p_{im}分别为第1‑m个事故发生位置对应的事故发生率,
c_{i1},...,c_{im}分别为第1‑m个事故发生位置对应的平均经济损失,ui为第i个候选行
驶路径的历史通行次数,f(ui)为车辆引发交通事故的概率,且ui越大f(ui)越小, qi为第i
个候选行驶路径的道路维修率,bi为第i个候选行驶路径的平均维修费用。
<=n,方案i代表任意一种方案),统计各方案的所有潜在事故多发地点或者路段(事故发生
位置)的历史事故发生率,假设方案i的潜在事故多发地点或者路段(事故发生位置) 有m
个,各自的历史事故发生率可以表示为p_{i1},p_{i2},...,p_{im},各自的交通事故直接
或间接带来的平均经济损失可以表示为c_{i1}, c_{i2},...,c_{im}。用q_1,q_2,...,q_n
分别表示候选的n条行驶路径的道路维修率。用b_1,b_2,...,b_n分别表示候选的n条行驶
路径的平均维修费用。用u1,u2,...,un分别表示车辆在候选的n条行驶路径的的历史通行
次数,ui(1<=i<=n)越大意味着车辆对行驶路径越熟悉。引入随历史通行次数单调递减的
大于等于0小于等于1的函数f(ui)(如果u1>u2,那么f(u1)
p_{i2},...,c_{im}*p_{im}),以及进行维修的平均维修费用的期望值是qi*bi。进而得到
经济损失和值为f(ui)* (c_{i1}*p_{i1},c_{i2}*p_{i2},...,c_{im}*p_{im})+qi*bi;经
济损失和值这一中间量统一了驾驶风险与道路维护情况,保证目标路径推荐的经济精准
性。
括历史事故信息、道路维修信息及历史通行信息以及专家标定的道路经济损失程度标签。
失,根据总经济损失选出合理的目标行驶路径,提升车辆导航的可靠性,使得行驶路径的道
路的压损率及维护成本得到合理保证。例如,选定总经济损失小于预定阈值的某条行驶路
径,或者总经济损失最小的某条行驶路径作为目标行驶路径。
条行驶路径中选定通行时间段最小的作为目标行驶路径。
息样本包括历史事故信息、道路维修信息及历史通行信息以及专家标定的推荐的行驶路径
标签。
的目标行驶路径,进行智能导航。
道路维修率及平均维修费用;其次,车辆从行驶记录仪获取车辆在候选行驶路径的历史通
行次数;最后,确定目标行驶路径。
1‑m个事故发生位置,p_{i1},...,p_{im}分别为第1‑m个事故发生位置对应的事故发生率,
c_{i1},...,c_{im}分别为第1‑m个事故发生位置对应的平均经济损失,ui为第i个候选行
驶路径的历史通行次数,f(ui)为车辆引发交通事故的概率,且ui越大f(ui)越小, qi为第i
个候选行驶路径的道路维修率,bi为第i个候选行驶路径的平均维修费用。
所示:
于基于所述历史事故信息、所述道路维修信息及所述历史通行信息,获取所述车辆通过所
述候选行驶路径的道路经济损失信息;确定模块430可以用于根据所述道路经济损失信息,
从所述候选行驶路径中确定所述车辆的目标行驶路径。
径的历史通行信息;将所述历史事故信息、所述道路维修信息及所述历史通行信息输入第
二深度学习模型,得到推荐的行驶路径;将所述推荐的行驶路径作为所述车辆的目标行驶
路径。
路径的历史通行信息;第二获取模块,用于基于所述历史事故信息、所述道路维修信息及所
述历史通行信息,获取所述车辆通过所述候选行驶路径的道路经济损失信息;确定模块,用
于根据所述道路经济损失信息,从所述候选行驶路径中确定所述车辆的目标行驶路径。
候选行驶路径的道路维修率及平均维修费用,作为所述道路维修信息;获取所述车辆在所
述候选行驶路径的历史通行次数,作为所述历史通行信息。
通过所述候选行驶路径的道路经济损失值,作为所述道路经济损失信息。
驶路径的道路经济损失值,所述i为第i个候选行驶路径,1‑m分别为第1‑m个事故发生位置,
p_{i1},...,p_{im}分别为第 1‑m个事故发生位置对应的事故发生率,c_{i1},...,c_{im}
分别为第1‑m 个事故发生位置对应的平均经济损失,ui为第i个候选行驶路径的历史通行
次数,f(ui)为车辆引发交通事故的概率,且ui越大f(ui)越小,qi为第i个候选行驶路径的
道路维修率,bi为第i个候选行驶路径的平均维修费用。
行驶路径的道路经济损失程度,作为所述道路经济损失信息。
历史通行信息。
驶路径的通行时间段;确定所述预定时期内与所述通行时间段相同的时间段,作为搜索时
间段;获取车辆所导航的候选行驶路径上所述搜索时间段的历史事故信息、道路维修信息
及所述车辆在所述候选行驶路径的历史通行信息。
济损失所对应的行驶路径,确定为所述车辆的目标行驶路径。
所述候选行驶路径的历史通行信息;推荐模块,用于将所述历史事故信息、所述道路维修信
息及所述历史通行信息输入第二深度学习模型,得到推荐的行驶路径;导航模块,用于将所
述推荐的行驶路径作为所述车辆的目标行驶路径。
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。
行各种适当的动作和处理。在RAM 503中,还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU
501、 ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口 505也连接至总线
504。
以及包括诸如LAN(局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分509。通信部分509经
由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器510也根据需要连接至I/O 接口505。可拆卸介
质511,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510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508。
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509从网络上被下载和安装,和/或从可拆卸介质
511被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)501执行时,执行本申请的系统中限定的
各种功能。
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、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储
器(EPROM或闪存)、光纤、便携式光盘只读存储器(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,计算机可读的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。计算机可读的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、电线、光缆、RF(射频)等等,或者上
述的任意合适的组合。
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。
下并不构成对该单元本身的限定。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序,当上述一个或者多个程序被一个该电子设
备执行时,使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。
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。
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。
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。