[发明专利]一种基于云计算和大数据的导航方法

摘要

一种基于云计算和大数据的导航方法，属于车辆导航技术领域。本发明通过存储车辆时时上传的行驶数据，并由此解析出车辆出行特点和路径在不同交通状况下的交通状态预设值，和计算出路径在各状况下各个时刻的交通归一化新息平方并存储。然后在用户进行导航时，实时进行道路预测和道路规划服务，定时发送导航指导信息给导航终端。导航终端，提供车辆行驶数据给终端服务器和接受来自服务器终端的导航指导信息。本发明在实时运算中，对不符合条件的交通初步预测结果进行重新预测，大大减小了服务器终端实时运算的负担。可对路径的未来交通状况作出快速及更准确的预测、从中选择最优导航路径的基于云计算和大数据的导航方法。

主权项

一种基于云计算和大数据的导航方法，其特征在于：包括如下步骤：第一步：全城的车辆实时上传行驶数据信息；第二步：服务器终端存储并进行算法模拟，得出全城路径和车辆的相关信息：第三步：在导航终端输入目的地后，服务器终端接收信息并计算出所有由当前位置到目的地的导航路径，采集在导航路径上且采用了导航系统的车辆信息，和对由平时的监控得出的可能在导航路径上的车辆的大概率行驶路径信息，由此作出交通的初步预测；第四步：以初步预测为基础反向预测实时的交通状态，得出反向交通归一化新息平方；第五步：将历史中在同一时刻同一路径交通状况的交通归一化新息平方与反向交通归一化新息平方作比值λ，设定阀值L，预测的时间段内满足条件λ＜L的时刻数所占全部时刻数的比例大于50％，直接输出这一时段的初步交通预测，计算比较后选择最优路径；若在预测的交通状况的时间段内，预测的交通信息与实时交通信息相比相差较大，相差较大是指预测的车流量和车的平均速度大于或小于实时的车流量和车的平均速度的数值超过6以上，进行第三步；第六步：若第一次预测的时间段内满足条件λ＜L的时刻数所占全部时刻数的比例小于50％，则根据实时交通状态，采用校准后的交通状态预设值，以标准卡尔曼滤波算法计算得出未来一段时间的交通状态预测，返回第五步；自第二次开始得出的预测的时间段内满足条件λ＜L的时刻数所占全部时刻数的比例小于50％，则通过调整k+1时刻新息协方差来进行对未来设定时间内的交通状态预测，返回第五步；当达到设定时间后，则重新进行上述第一步～第六步；当设定时间内的预测结果不准确时，则进行第三步重新预测。