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CN113487903B - 一种车联网智能导航越障方法、装置和电子设备 - Google Patents

一种车联网智能导航越障方法、装置和电子设备 Download PDF

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CN113487903B CN202110754006.8A CN202110754006A CN113487903B CN 113487903 B CN113487903 B CN 113487903B CN 202110754006 A CN202110754006 A CN 202110754006A CN 113487903 B CN113487903 B CN 113487903B
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Shenzhen Teyes Technology Co ltd
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Abstract

本说明书实施例提供一种车联网智能导航越障方法，通过车联网平台对双行道中行驶的第一车辆及第一车辆前方的多个第二车辆进行定位追踪，基于第二车辆的行驶状态更新第一车辆客户端中显示的导航路线，通过识别第二车辆的驶回事件，直接将第一车辆前方道路的道路属性更改为与第一车辆当前行驶方向相反的单行道，只需要对对应路段的道路属性进行更改，便可利用现有的利用车联网系统的导航模块自动更新导航信息，显示新生成的导航路线，降低了车联网用户驶入堵塞路段的概率，提高了导航的智能化水平。

Description

一种车联网智能导航越障方法、装置和电子设备
技术领域
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种车联网智能导航越障方法、装置和电子设备。
背景技术
目前的导航系统在进行导航时，多是根据卫星拍摄的实地、甚至是全景图像，识别出道路，构建地图模型，在用户需要进行导航时，利用构建的地图模型，在结合目的地、出发地的信息，结合道路的属性信息，比如单行道还是双行道，就能搜索得到一条畅通导航路线。
然而，这种方式由于地图的更新是周期性的，道路实地现场产生突发情况(比如修路、山体滑坡、砍树等)产生障碍物无法同行时，地图很难及时更新，因而导致生成的导航路线经常将车联网中的车辆引导至堵塞的路段中，等到车主行驶至障碍物处才发现前方道路无法同行。
生活中常用的做法是，施工者会在路口放置警示牌，告知前方道路无法同行。
但是，对于意外事件突发情况，或者不便于放置警示牌的情况，将车联网中的车辆引导至堵塞的路段是常有的事，尤其是对于刚刚发生的堵塞时间，现有技术更是难以应对，因此，有必要提供一种越障方法，以降低车联网用户驶入堵塞路段的概率，提高导航的智能化水平。
对现有技术进行分析发现，其之所以容易将车辆引导至堵塞的路段中，主要是全面更新地图的数据量大，难以保证及时更新，如果只是局部更新又无法保障突发事件路段在更新范围内，因此，寄希望于提高地图更新的及时性来解决问题，可行性较低。
但是我们发现我们经常遇到这种情况，某天某段路突然遇到意外而堵塞后，地图并未更新，甲向前行驶，并且驶入堵塞路段后，才发现无法通行，于是返回，折回的半路上遇到车辆乙，这时甲往往想提醒乙不要继续往前了，但是这种方式很难高效、准确地示意，极不便利，或者，乙会觉得对向有来车，于是认为前方道路可通行，或者甲折回的路上，乙尚未出现，这就导致这种打招呼提示的方式很难行得通。但是，基于这种启发，我们提供一种新的导航方法。
发明内容
本说明书实施例提供一种车联网智能导航越障方法、装置和电子设备，用以降低车联网用户驶入堵塞路段的概率，提高导航的智能化水平。
本说明书实施例还提供一种车联网智能导航越障方法，包括：
车联网平台对双行道中行驶的第一车辆及第一车辆前方的多个第二车辆进行定位追踪；
基于第二车辆的行驶状态更新第一车辆客户端中显示的导航路线，包括：
识别第二车辆的驶回事件，当识别到第二车辆的驶回事件时，将第一车辆前方道路的道路属性更改为与第一车辆当前行驶方向相反的单行道，利用车联网系统的导航模块重新对第一车辆生成导航信息，显示新生成的导航路线。
可选地，还包括：
以第一车辆的位置和预设的距离划出局域路网，定位局域路网内的参考车辆，从参考车辆客户端中获取当前导航路径信息；
确定第一车辆的出发地与终点地，选取多条由所述出发地到达所述终点地的备选道路；
判断当前导航路径信息与备选道路是否具有重合路段筛选影响车辆，所述影响车辆的当前导航路径与所述备选道路具有至少一段重合路段；
构建并调用递推模型，执行耗时正向递推任务，得到备选道路的耗时；
显示对各备选道路递推得到的耗时，供用户选择。
可选地，所述执行耗时正向递推任务，包括：
根据路口对备选道路进行分段，将靠近出发地的路段设置为初始递推路段；
向递推模型输入第一信息，所述第一信息为所述第一车辆用户汇入初始递推路段的未来时刻；
从将所述初始递推路段作为当前待递推路段开始，基于所述第一车辆用户汇入当前待递推路段的未来时刻筛选未来先于所述第一车辆用户汇入所述当前待递推路段的影响车辆；
结合所述当前待递推路段的影响车辆的密集程度，利用反向传导算法计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时；
若所述当前待递推路段的终点为所述终点地，则终止递推任务并根据所述第一车辆用户在各路段的耗时计算其在所述备选道路中总的耗时，若所述当前待递推路段的终点未达到所述终点地，则根据所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时计算所述第一车辆用户汇入下一待递推路段的未来时刻，继续递推。
可选地，所述结合所述当前待递推路段的影响车辆的密集程度，利用反向传导算法计算所述第一用户驶出所述当前待递推路段的耗时，包括：
确定所述当前待递推路段朝终点地方向上各路段，及各路段在未来时刻的影响车辆的密集程度，按照从终点地到当前待递推路段的顺序，配置逐渐递增的权重，加权求和计算出所述终点地方向上各路段对当前待递推路段上的累计阻塞因子；
结合当前待递推路段的车辆密度与所述累计阻塞因子计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时。
可选地，所述基于所述第一车辆用户汇入当前待递推路段的未来时刻筛选未来先于所述第一车辆用户汇入所述当前待递推路段的影响车辆，包括：
将当前递推次数对应的待递推路段计为第一路段，确定所述第一车辆用户汇入第一路段的第一时刻，筛选未来先于所述第一车辆用户汇入所述前待递推路段的影响车辆；
所述利用反向传导算法计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时，包括：
利用反向传导算法计算所述第一车辆用户驶出所述第一路段的耗时；
所述根据所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时计算所述第一车辆用户汇入下一待递推路段的未来时刻，继续递推，还包括：
将下一递推次数对应的待递推路段计为第二路段，将所述第一车辆用户驶出所述第一路段的耗时叠加所述第一时刻，得到第二时刻，筛选先于第二时刻汇入所述第二路段的影响车辆；
所述确定所述终点地方向各路段在未来时刻的影响车辆的密集程度，加权叠加计算所述终点地方向各路段对当前待递推路段上的累计阻塞因子，还包括：
确定所述终点地方向各路段在第二时刻的影响车辆的密集程度，加权叠加计算所述终点地方向各路段对第二路段的累计阻塞因子。
可选地，还包括：
基于局域路网内车辆客户端的当前导航路径信息确定各影响车辆的出口路段，所述出口路段与重合路段具有同一路口并由所述出口与所述重合路段相分离；
结合递推得到的所述第一车辆用户驶入各路段的时刻计算出口路段的车辆密度，并计算驶出重合路段的车辆数量和所述第一车辆用户驶入各路段的时各路段的净有车辆数，计算该路段该时刻的影响车辆的密集程度。
可选地，所述根据所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时计算所述第一车辆用户汇入下一待递推路段的未来时刻，还包括：
确定第一车辆用户在当前待递推路段末端的路口耗时，结合所述路口耗时、所述第一车辆用户汇入所述当前待递推路段的耗时和所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时计算所述第一车辆用户汇入下一待递推路段的未来时刻。
可选地，所述结合当前待递推路段的车辆密度与所述累计阻塞因子计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时，包括：
根据结合当前待递推路段的车辆密度与所述累计阻塞因子计算参考车速；
根据当前待递推路段长度和参考车速计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时。
可选地，所述根据结合当前待递推路段的车辆密度与所述累计阻塞因子计算参考车速，包括：
采集各车辆的用户的历史行驶数据，利用所述历史行驶数据预测各车辆的驾驶行为偏好数据；
结合当前待递推路段的车辆密度、所述累计阻塞因子各车辆的驾驶行为偏好数据计算参考车速。
可选地，所述将生成的多个备选道路显示于第一车辆的客户端中，包括：
按照耗时由短到长的顺序进行排序，先显示耗时最短的备选道路。
可选地，还包括：
在显示的备选道路中，基于递推过程中筛选出的未来先于所述第一车辆用户汇入所述各待递推路段的影响车辆的数量显示所述第一车辆用户驶入各待递推路段时各待递推路段的拥挤程度标记，所述第一车辆用户汇入所述各待递推路段的时间为利用反向传导算法递推得到的。
可选地，还包括：
预测各影响车辆的偏航概率，结合各影响车辆的偏航概率对各备选道路的耗时进行修正。
可选地，还包括：
按照用户驾驶时是否使用导航进行分类；
所述执行耗时正向递推任务，还包括：
确定局域路网内使用导航的用户比例，结合所述比例对各路段的影响车辆数量进行修正。
可选地，所述局域路网为跨地域的范围；
所述确定局域路网内使用导航的用户比例，结合所述比例对各路段的影响车辆数量进行修正，包括：
分别确定所述备选道路中各路段所属的地域，并确定各地域中使用导航的用户比例，基于各路段所属地域对应的比例对该路段的影响车辆数量进行修正。
本说明书实施例还提供一种车联网智能导航越障装置，包括：
定位模块，车联网平台对双行道中行驶的第一车辆及第一车辆前方的多个第二车辆进行定位追踪；
导航更新模块，基于第二车辆的行驶状态更新第一车辆客户端中显示的导航路线，包括：
识别第二车辆的驶回事件，当识别到第二车辆的驶回事件时，将第一车辆前方道路的道路属性更改为与第一车辆当前行驶方向相反的单行道，利用车联网系统的导航模块重新对第一车辆生成导航信息，显示新生成的导航路线。
本说明书实施例还提供一种电子设备，其中，该电子设备包括：
处理器；以及，
存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器执行上述任一项方法。
本说明书实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现上述任一项方法。
本说明书实施例提供的各种技术方案通过车联网平台对双行道中行驶的第一车辆及第一车辆前方的多个第二车辆进行定位追踪，基于第二车辆的行驶状态更新第一车辆客户端中显示的导航路线，通过识别第二车辆的驶回事件，直接将第一车辆前方道路的道路属性更改为与第一车辆当前行驶方向相反的单行道，只需要对对应路段的道路属性进行更改，便可利用现有的利用车联网系统的导航模块自动更新导航信息，显示新生成的导航路线，降低了车联网用户驶入堵塞路段的概率，提高了导航的智能化水平。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本说明书实施例提供的一种车联网智能导航越障方法的原理示意图；
图2为本说明书实施例提供的一种车联网智能导航越障装置的结构示意图；
图3为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
图4为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述本发明的示例性实施例。然而，示例性实施例能够以多种形式实施，且不应被理解为本发明仅限于在此阐述的实施例。相反，提供这些示例性实施例能够使得本发明更加全面和完整，更加便于将发明构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的元件、组件或部分，因而将省略对它们的重复描述。
在符合本发明的技术构思的前提下，在某个特定的实施例中描述的特征、结构、特性或其他细节不排除可以以合适的方式结合在一个或更多其他的实施例中。
在对于具体实施例的描述中，本发明描述的特征、结构、特性或其他细节是为了使本领域的技术人员对实施例进行充分理解。但是，并不排除本领域技术人员可以实践本发明的技术方案而没有特定特征、结构、特性或其他细节的一个或更多。
附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，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。
术语“和/或”或者“及/或”包括相关联的列出项目中的任一个或多者的所有组合。
图1为本说明书实施例提供的一种车联网智能导航越障方法的原理示意图，该方法可以包括：
S101：车联网平台对双行道中行驶的第一车辆及第一车辆前方的多个第二车辆进行定位追踪；
S102：基于第二车辆的行驶状态更新第一车辆客户端中显示的导航路线，包括：
识别第二车辆的驶回事件，当识别到第二车辆的驶回事件时，将第一车辆前方道路的道路属性更改为与第一车辆当前行驶方向相反的单行道，利用车联网系统的导航模块重新对第一车辆生成导航信息，显示新生成的导航路线。
其中，驶回事件为车辆停顿时间小于第一阈值，且车辆往返同一地点的时间差小于第二阈值，其中，第一阈值小于第二阈值。
比如，第一阈值为3s，第二阈值为3分钟。
通过车联网平台对双行道中行驶的第一车辆及第一车辆前方的多个第二车辆进行定位追踪，基于第二车辆的行驶状态更新第一车辆客户端中显示的导航路线，通过识别第二车辆的驶回事件，直接将第一车辆前方道路的道路属性更改为与第一车辆当前行驶方向相反的单行道，只需要对对应路段的道路属性进行更改，便可利用现有的利用车联网系统的导航模块自动更新导航信息，显示新生成的导航路线，降低了车联网用户驶入堵塞路段的概率，提高了导航的智能化水平。
可选地，还包括：
以第一车辆的位置和预设的距离划出局域路网，定位局域路网内的参考车辆，从参考车辆客户端中获取当前导航路径信息；
确定第一车辆的出发地与终点地，选取多条由所述出发地到达所述终点地的备选道路；
判断当前导航路径信息与备选道路是否具有重合路段筛选影响车辆，所述影响车辆的当前导航路径与所述备选道路具有至少一段重合路段；
构建并调用递推模型，执行耗时正向递推任务，得到备选道路的耗时；
显示对各备选道路递推得到的耗时，供用户选择。
可选地，所述执行耗时正向递推任务，包括：
根据路口对备选道路进行分段，将靠近出发地的路段设置为初始递推路段；
向递推模型输入第一信息，所述第一信息为所述第一车辆用户汇入初始递推路段的未来时刻；
从将所述初始递推路段作为当前待递推路段开始，基于所述第一车辆用户汇入当前待递推路段的未来时刻筛选未来先于所述第一车辆用户汇入所述当前待递推路段的影响车辆；
结合所述当前待递推路段的影响车辆的密集程度，利用反向传导算法计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时；
若所述当前待递推路段的终点为所述终点地，则终止递推任务并根据所述第一车辆用户在各路段的耗时计算其在所述备选道路中总的耗时，若所述当前待递推路段的终点未达到所述终点地，则根据所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时计算所述第一车辆用户汇入下一待递推路段的未来时刻，继续递推。
可选地，所述结合所述当前待递推路段的影响车辆的密集程度，利用反向传导算法计算所述第一用户驶出所述当前待递推路段的耗时，包括：
确定所述当前待递推路段朝终点地方向上各路段，及各路段在未来时刻的影响车辆的密集程度，按照从终点地到当前待递推路段的顺序，配置逐渐递增的权重，加权求和计算出所述终点地方向上各路段对当前待递推路段上的累计阻塞因子；
结合当前待递推路段的车辆密度与所述累计阻塞因子计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时。
可选地，所述基于所述第一车辆用户汇入当前待递推路段的未来时刻筛选未来先于所述第一车辆用户汇入所述当前待递推路段的影响车辆，包括：
将当前递推次数对应的待递推路段计为第一路段，确定所述第一车辆用户汇入第一路段的第一时刻，筛选未来先于所述第一车辆用户汇入所述前待递推路段的影响车辆；
所述利用反向传导算法计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时，包括：
利用反向传导算法计算所述第一车辆用户驶出所述第一路段的耗时；
所述根据所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时计算所述第一车辆用户汇入下一待递推路段的未来时刻，继续递推，还包括：
将下一递推次数对应的待递推路段计为第二路段，将所述第一车辆用户驶出所述第一路段的耗时叠加所述第一时刻，得到第二时刻，筛选先于第二时刻汇入所述第二路段的影响车辆；
所述确定所述终点地方向各路段在未来时刻的影响车辆的密集程度，加权叠加计算所述终点地方向各路段对当前待递推路段上的累计阻塞因子，还包括：
确定所述终点地方向各路段在第二时刻的影响车辆的密集程度，加权叠加计算所述终点地方向各路段对第二路段的累计阻塞因子。
可选地，还包括：
基于局域路网内车辆客户端的当前导航路径信息确定各影响车辆的出口路段，所述出口路段与重合路段具有同一路口并由所述出口与所述重合路段相分离；
结合递推得到的所述第一车辆用户驶入各路段的时刻计算出口路段的车辆密度，并计算驶出重合路段的车辆数量和所述第一车辆用户驶入各路段的时各路段的净有车辆数，计算该路段该时刻的影响车辆的密集程度。
可选地，所述根据所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时计算所述第一车辆用户汇入下一待递推路段的未来时刻，还包括：
确定第一车辆用户在当前待递推路段末端的路口耗时，结合所述路口耗时、所述第一车辆用户汇入所述当前待递推路段的耗时和所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时计算所述第一车辆用户汇入下一待递推路段的未来时刻。
可选地，所述结合当前待递推路段的车辆密度与所述累计阻塞因子计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时，包括：
根据结合当前待递推路段的车辆密度与所述累计阻塞因子计算参考车速；
根据当前待递推路段长度和参考车速计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时。
可选地，所述根据结合当前待递推路段的车辆密度与所述累计阻塞因子计算参考车速，包括：
采集各车辆的用户的历史行驶数据，利用所述历史行驶数据预测各车辆的驾驶行为偏好数据；
结合当前待递推路段的车辆密度、所述累计阻塞因子各车辆的驾驶行为偏好数据计算参考车速。
可选地，所述将生成的多个备选道路显示于第一车辆的客户端中，包括：
按照耗时由短到长的顺序进行排序，先显示耗时最短的备选道路。
可选地，还包括：
在显示的备选道路中，基于递推过程中筛选出的未来先于所述第一车辆用户汇入所述各待递推路段的影响车辆的数量显示所述第一车辆用户驶入各待递推路段时各待递推路段的拥挤程度标记，所述第一车辆用户汇入所述各待递推路段的时间为利用反向传导算法递推得到的。
可选地，还包括：
预测各影响车辆的偏航概率，结合各影响车辆的偏航概率对各备选道路的耗时进行修正。
可选地，还包括：
按照用户驾驶时是否使用导航进行分类；
所述执行耗时正向递推任务，还包括：
确定局域路网内使用导航的用户比例，结合所述比例对各路段的影响车辆数量进行修正。
可选地，所述局域路网为跨地域的范围；
所述确定局域路网内使用导航的用户比例，结合所述比例对各路段的影响车辆数量进行修正，包括：
分别确定所述备选道路中各路段所属的地域，并确定各地域中使用导航的用户比例，基于各路段所属地域对应的比例对该路段的影响车辆数量进行修正。
图2为本说明书实施例提供的一种车联网智能导航越障装置的结构示意图，该装置可以包括：
定位模块201，车联网平台对双行道中行驶的第一车辆及第一车辆前方的多个第二车辆进行定位追踪；
导航更新模块202，基于第二车辆的行驶状态更新第一车辆客户端中显示的导航路线，包括：
识别第二车辆的驶回事件，当识别到第二车辆的驶回事件时，将第一车辆前方道路的道路属性更改为与第一车辆当前行驶方向相反的单行道，利用车联网系统的导航模块重新对第一车辆生成导航信息，显示新生成的导航路线。
该装置通过车联网平台对双行道中行驶的第一车辆及第一车辆前方的多个第二车辆进行定位追踪，基于第二车辆的行驶状态更新第一车辆客户端中显示的导航路线，通过识别第二车辆的驶回事件，直接将第一车辆前方道路的道路属性更改为与第一车辆当前行驶方向相反的单行道，只需要对对应路段的道路属性进行更改，便可利用现有的利用车联网系统的导航模块自动更新导航信息，显示新生成的导航路线，降低了车联网用户驶入堵塞路段的概率，提高了导航的智能化水平。
基于同一发明构思，本说明书实施例还提供一种电子设备。
下面描述本发明的电子设备实施例，该电子设备可以视为对于上述本发明的方法和装置实施例的具体实体实施方式。对于本发明电子设备实施例中描述的细节，应视为对于上述方法或装置实施例的补充；对于在本发明电子设备实施例中未披露的细节，可以参照上述方法或装置实施例来实现。
图3为本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。下面参照图3来描述根据本发明该实施例的电子设备300。图3显示的电子设备300仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，电子设备300以通用计算设备的形式表现。电子设备300的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元310、至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330、显示单元340等。
其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本说明书上述处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元310可以执行如图1所示的步骤。
所述存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)3201和/或高速缓存存储单元3202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)3203。
所述存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块3205的程序/实用工具3204，这样的程序模块3205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备300也可以与一个或多个外部设备400(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备300交互的设备通信，和/或与使得该电子设备300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口350进行。并且，电子设备300还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器360可以通过总线330与电子设备300的其它模块通信。应当明白，尽管图3中未示出，可以结合电子设备300使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，本发明描述的示例性实施例可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本发明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计算机可读的存储介质(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、或者网络设备等)执行根据本发明的上述方法。当所述计算机程序被一个数据处理设备执行时，使得该计算机可读介质能够实现本发明的上述方法，即：如图1所示的方法。
图4为本说明书实施例提供的一种计算机可读介质的原理示意图。
实现图1所示方法的计算机程序可以存储于一个或多个计算机可读介质上。计算机可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、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)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
所述计算机可读存储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，其中承载了可读程序代码。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。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。可读存储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、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上所述，本发明可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)等通用数据处理设备来实现根据本发明实施例中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。
以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，本发明不与任何特定计算机、虚拟装置或者电子设备固有相关，各种通用装置也可以实现本发明。以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请。对于本领域技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的权利要求范围之内。

Claims (6)

1.一种车联网智能导航越障方法，其特征在于，包括：
车联网平台对双行道中行驶的第一车辆及第一车辆前方的多个第二车辆进行定位追踪；
基于第二车辆的行驶状态更新第一车辆客户端中显示的导航路线，包括：
识别第二车辆的驶回事件，当识别到第二车辆的驶回事件时，将第一车辆前方道路的道路属性更改为与第一车辆当前行驶方向相反的单行道，利用车联网系统的导航模块重新对第一车辆生成导航信息，显示新生成的导航路线；
所述方法还包括：
以第一车辆的位置和预设的距离划出局域路网，定位局域路网内的参考车辆，从参考车辆客户端中获取当前导航路径信息；
确定第一车辆的出发地与终点地，选取多条由所述出发地到达所述终点地的备选道路；
判断当前导航路径信息与备选道路是否具有重合路段筛选影响车辆，所述影响车辆的当前导航路径与所述备选道路具有至少一段重合路段；
构建并调用递推模型，执行耗时正向递推任务，得到备选道路的耗时；
显示对各备选道路递推得到的耗时，供用户选择；
其中，所述执行耗时正向递推任务，包括：
根据路口对备选道路进行分段，将靠近出发地的路段设置为初始递推路段；
向递推模型输入第一信息，所述第一信息为第一车辆用户汇入初始递推路段的未来时刻；
从将所述初始递推路段作为当前待递推路段开始，基于所述第一车辆用户汇入当前待递推路段的未来时刻筛选未来先于所述第一车辆用户汇入所述当前待递推路段的影响车辆；
结合所述当前待递推路段的影响车辆的密集程度，利用反向传导算法计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时；
若所述当前待递推路段的终点为所述终点地，则终止递推任务并根据所述第一车辆用户在各路段的耗时计算其在所述备选道路中总的耗时，若所述当前待递推路段的终点未达到所述终点地，则根据所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时计算所述第一车辆用户汇入下一待递推路段的未来时刻，继续递推；
其中，所述结合所述当前待递推路段的影响车辆的密集程度，利用反向传导算法计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时，包括：
确定所述当前待递推路段朝终点地方向上各路段，及各路段在未来时刻的影响车辆的密集程度，按照从终点地到当前待递推路段的顺序，配置逐渐递增的权重，加权求和计算出所述终点地方向上各路段对当前待递推路段上的累计阻塞因子；
结合当前待递推路段的车辆密度与所述累计阻塞因子计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一车辆用户汇入当前待递推路段的未来时刻筛选未来先于所述第一车辆用户汇入所述当前待递推路段的影响车辆，包括：
将当前递推次数对应的待递推路段计为第一路段，确定所述第一车辆用户汇入第一路段的第一时刻，筛选未来先于所述第一车辆用户汇入所述前待递推路段的影响车辆；
所述利用反向传导算法计算所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时，包括：
利用反向传导算法计算所述第一车辆用户驶出所述第一路段的耗时；
所述根据所述第一车辆用户驶出所述当前待递推路段的耗时计算所述第一车辆用户汇入下一待递推路段的未来时刻，继续递推，还包括：
将下一递推次数对应的待递推路段计为第二路段，将所述第一车辆用户驶出所述第一路段的耗时叠加所述第一时刻，得到第二时刻，筛选先于第二时刻汇入所述第二路段的影响车辆；
所述确定所述当前待递推路段朝终点地方向上各路段，及各路段在未来时刻的影响车辆的密集程度，按照从终点地到当前待递推路段的顺序，配置逐渐递增的权重，加权求和计算出所述终点地方向上各路段对当前待递推路段上的累计阻塞因子，还包括：
确定所述终点地方向各路段在第二时刻的影响车辆的密集程度，加权叠加计算所述终点地方向各路段对第二路段的累计阻塞因子。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
预测各影响车辆的偏航概率，结合各影响车辆的偏航概率对各备选道路的耗时进行修正。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，还包括：
按照用户驾驶时是否使用导航进行分类；
所述执行耗时正向递推任务，还包括：
确定局域路网内使用导航的用户比例，结合所述比例对各路段的影响车辆数量进行修正。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述局域路网为跨地域的范围；
所述确定局域路网内使用导航的用户比例，结合所述比例对各路段的影响车辆数量进行修正，包括：
分别确定所述备选道路中各路段所属的地域，并确定各地域中使用导航的用户比例，基于各路段所属地域对应的比例对该路段的影响车辆数量进行修正。
6.一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序，所述一个或多个程序当被处理器执行时，实现权利要求1-5中任一项所述的方法。
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