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CN105674999A - 一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统及方法 - Google Patents

一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统及方法 Download PDF

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CN105674999A
CN105674999A CN201610026892.1A CN201610026892A CN105674999A CN 105674999 A CN105674999 A CN 105674999A CN 201610026892 A CN201610026892 A CN 201610026892A CN 105674999 A CN105674999 A CN 105674999A
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CN
China
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crossing
morning
vehicle
data
linkid
Prior art date
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Pending
Application number
CN201610026892.1A
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English (en)
Inventor
胡江龙
王军德
罗跃军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan Zhonghai Data Technology Co., Ltd.
Original Assignee
Wuhan Kotei Informatics Co Ltd
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Publication date
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Publication of CN105674999A publication Critical patent/CN105674999A/zh
Pending legal-status Critical Current

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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3484—Personalized, e.g. from learned user behaviour or user-defined profiles

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  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
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  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统，包括数据输入模块、地图匹配模块及数据输出模块；所述数据输入模块采集车辆的位置信息，通过地图匹配模块对比后提供给数据输出模块，数据输出模块经过计算处理后提供输出引导信息。本发明还公开了一种预测车辆在路口行驶方向的方法，可以在没有线路规划的前提下，统计驾驶者在路口的行驶方向概率，以此来预测行驶方向，并根据预测的行驶方向对驾驶者进行语音和画面引导，以便快速便捷到达目的地。

Description

一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统及方法
技术领域
本发明涉及汽车车载导航技术领域，尤其涉及一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统及方法。
背景技术
汽车车载导航系统的主要功能是在用户设定目的地，进行线路规划后，在路口对用户进行语音引导和方向引导，让用户不走错路，快速便捷的到达目的地。
现有的车载导航系统语音引导和交叉路口画面引导的前提是用户要设置目的地后才可以触发，而很多用户在行驶过程中不喜欢设置目的地，导致语音、画面引导无法使用。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统及方法，基于驾驶者的路口个人行车数据库，在没有路线规划的前提下，预测驾驶者在路口的行驶方向概率，根据预测的行驶方向概率对驾驶者进行语音和画面引导。
本发明为解决上述技术问题所采用的技术方案是：
一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统，其特征在于该系统包括如下模块：
数据输入模块：用于提供车辆的实时位置信息和电子地图数据；
地图匹配模块：基于数据输入模块提供的车辆位置信息结合电子地图数据确定车辆在电子地图上的位置信息；
数据输出模块：根据数据输入模块和地图匹配模块提供的行车数据记录车辆驶入路口和脱出路口、通行时间及通行次数，再根据这些数据计算车辆的路口通行概率，依据路口通行概率预测行驶方向，输出语音和画面引导。
进一步地，所述数据输入模块包括定位单元和电子地图单元，用于提供车辆的位置信息和电子地图数据。
进一步地，所述定位单元由GPS、北斗定位传感器组成。
所述数据输出模块包括路口个人行车数据库单元、路口概率计算单元及语音和画面引导单元，所述路口概率计算单元根据路口个人行车数据库单元提供的数据计算后将结果通过语音和画面引导单元输出。
一种预测车辆在路口行驶方向的方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
S1：由北斗或GPS定位单元采集车辆的实时位置信息；
S2：由电子地图单元提供电子地图数据；
S3：采集步骤S1和S2中所述单元的实时数据结合地图匹配模块确定车辆在电子地图link上的位置信息；
S4：根据步骤S3提供的行车记录，分别记录车辆在路口的进入link和脱出link、通行的时间及通行次数，生成路口个人行车数据库；
S5：根据步骤S4的路口个人行车数据库的数据记录，计算出路口的通行概率；
S6：根据步骤S5的计算结果，预测车辆行驶方向，进行语音和画面引导。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：能够基于驾驶者的路口个人行车数据库，在没有路线规划的前提下，统计驾驶者在路口的行驶方向概率，预测行驶方向，根据预测的行驶方向对驾驶者进行语音和画面引导。
附图说明
图1是本发明系统结构示意图。
图2是本发明方法流程图。
图3是本发明实例通行状况示意图。
图4是本发明实例通行概率示意图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明作进一步说明。
如图1所示，一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统，其特征在于该系统包括如下模块：
数据输入模块：用于提供车辆的实时位置信息和电子地图数据；
地图匹配模块：基于数据输入模块提供的车辆位置信息结合电子地图数据确定车辆在电子地图上的位置信息；
数据输出模块：根据数据输入模块和地图匹配模块提供的行车数据记录车辆驶入路口和脱出路口、通行时间及通行次数，再根据这些数据计算车辆的路口通行概率，依据路口通行概率预测行驶方向，输出语音和画面引导。
进一步地，所述数据输入模块包括定位单元和电子地图单元，用于提供车辆的位置信息和电子地图数据。
进一步地，所述定位单元由GPS、北斗定位传感器组成。
所述数据输出模块包括路口个人行车数据库单元、路口概率计算单元及语音和画面引导单元，所述路口概率计算单元根据路口个人行车数据库单元提供的数据计算后将结果通过语音和画面引导单元输出。
如图2所示，一种预测车辆在路口行驶方向的方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
S1：由北斗或GPS定位单元采集车辆的实时位置信息；
S2：由电子地图单元提供电子地图数据；
S3：采集步骤S1和S2中所述单元的实时数据结合地图匹配模块确定车辆在电子地图link上的位置信息；
S4：根据步骤S3提供的行车记录，分别记录车辆在路口的进入link和脱出link、通行的时间及通行次数，生成路口个人行车数据库；
路口个人行车数据库生成的方法为：
驾驶者在经过路口时，记录进入linkID和脱出linkID，通行时的时间(星期、时间、是否假日)，以及通行次数(每通行一次加1次)，具体例子如下表和图3。
ID 星期 时间 假日 进入linkID 脱出linkID 通行次数
1 1 上午 否 L1 L4 7
2 1 上午 否 L1 L2 2
3 1 上午 否 L1 L3 1
4 6 上午 是 L1 L2 1
5 6 上午 是 L1 L3 2
6 6 上午 是 L1 L4 3
上表为路口个人行车数据库表，表中加粗部分(序号1-3行)为图3对应的数据存储。
S5：根据步骤S4的路口个人行车数据库的数据记录，计算出路口的通行概率；
路口概率计算方法：
S501、在驾驶者接近路口时，通过link的连接关系，找到行驶方向与路口相连的进入link的linkID，如图4，从L6找到L1。
S502、查询路口个人行车数据库中所有以该link为进入linkID的记录，下表为图4的记录。
S503、过滤掉不是当前时间带的记录
根据星期、时间及假日来过滤和当前时间不同的记录(目的是为了提高概率预测的准确度)
过滤后的记录为下表中加粗部分(序号1-3行)
ID 星期 时间 假日 进入linkID 脱出linkID 通行次数
1 1 上午 否 L1 L4 7
2 1 上午 否 L1 L2 2
3 1 上午 否 L1 L3 1
4 6 上午 否 L1 L2 1
5 6 上午 否 L1 L3 2
6 6 上午 否 L1 L4 3
S504、统计不同脱出linkID的通行次数，计算概率值
计算公式为： P _ L i j = L i j _ c o u n t / Σ k = 1 n L i k _ c o u n t
P_Lij：表示从L1到Lj的预测通行概率
Lij_count：表示从L1到Lj的通行次数
表示所有以Li为进入link的通行次数之和
对图3计算后的通行概率为：P(L2)＝20％,P(L3)＝10％,P(L4)＝70％
S6：根据步骤S5的计算结果，预测车辆行驶方向，进行语音和画面引导。
S601、概率最大的脱出link方向预测为车辆的行驶方向，图4中，L1→L4的通行概率最高。如果存在两个通行概率相等且都比其他的通行概率大的情况时，选取时间最近的link为预测行驶方向。
S602、根据预测的方向进行语音和画面引导。用语音提示转向、距离等引导信息；将各个方向的通行概率显示在地图上，如图4所示；用户可以选择是否使用语音提示，显示引导。

Claims (7)

1.一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统，其特征在于该系统包括如下模块：
数据输入模块：用于提供车辆的实时位置信息和电子地图数据；
地图匹配模块：基于数据输入模块提供的车辆位置信息结合电子地图数据确定车辆在电子地图上的位置信息；
数据输出模块：根据数据输入模块和地图匹配模块提供的行车数据记录车辆驶入路口和脱出路口、通行时间及通行次数，再根据这些数据计算车辆的路口通行概率，依据路口通行概率预测行驶方向，输出语音和画面引导。
2.根据权利要求1所述的一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统，其特征在于所述数据输入模块包括定位单元和电子地图单元，用于提供车辆的位置信息和电子地图数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统，其特征在于所述定位单元由GPS、北斗定位传感器组成。
4.根据权利要求1所述的一种基于个人行车数据库的路口行驶方向预测系统，其特征在于数据输出模块包括路口个人行车数据库单元、路口概率计算单元及语音和画面引导单元，所述路口概率计算单元根据路口个人行车数据库单元提供的数据计算后将结果通过语音和画面引导单元输出。
5.一种预测车辆在路口行驶方向的方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：
S1：由北斗或GPS定位单元采集车辆的实时位置信息；
S2：由电子地图单元提供电子地图数据；
S3：采集步骤S1和S2中所述单元的实时数据结合地图匹配模块确定车辆在电子地图link上的位置信息；
S4：根据步骤S3提供的行车记录，分别记录车辆在路口的进入link和脱出link、通行的时间及通行次数，生成路口个人行车数据库；
S5：根据步骤S4的路口个人行车数据库的数据记录，计算出路口的通行概率；
S6：根据步骤S5的计算结果，预测车辆行驶方向，进行语音和画面引导。
6.根据权利要求5所述一种预测车辆在路口行驶方向的方法，其特征在于：
所述步骤S4中的路口个人行车数据库的生成方法为：
驾驶者在经过路口时，记录进入linkID和脱出linkID，通行时间以及通行次数，通行时间记录星期、上午或下午以及是否为节假日；生成后的数据库如下表：
ID 星期 时间 假日 进入linkID 脱出linkID 通行次数 1 1 上午 否 L1 L4 7 2 1 上午 否 L1 L2 2 3 1 上午 否 L1 L3 1 4 6 上午 是 L1 L2 1 5 6 上午 是 L1 L3 2 6 6 上午 是 L1 L4 3
7.根据权利要求5所述一种预测车辆在路口行驶方向的方法，其特征在于：
所述步骤S5的路口通行概率的计算方法为：
S501、在驾驶者接近路口时，通过link的连接关系，找到行驶方向与路口相连的进入link的linkID；
S502、查询路口个人行车数据库中所有以该link为进入linkID的记录，如下表所示：
ID 星期 时间 假日 进入linkID 脱出linkID 通行次数 1 1 上午 否 L1 L4 7 2 1 上午 否 L1 L2 2 3 1 上午 否 L1 L3 1 4 6 上午 是 L1 L2 1 5 6 上午 是 L1 L3 2 6 6 上午 是 L1 L4 3
S503、过滤掉不是当前时间带的记录
根据星期、时间及假日过滤掉和当前时间不同的记录，过滤后的记录如下表：
ID 星期 时间 假日 进入linkID 脱出linkID 通行次数 1 1 上午 否 L1 L4 7 2 1 上午 否 L1 L2 2 3 1 上午 否 L1 L3 1
S504、统计不同脱出linkID的通行次数，计算概率值
计算公式为：其中，P_Lij：表示从L1到Lj的预测通行概率，Lij_count：表示从L1到Lj的通行次数，表示所有以Li为进入link的通行次数之和。
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