智能更新地圖的云導航系統及方法
【專利摘要】本發明提供了一種智能更新地圖的云導航系統及方法，該系統包括：云端服務器和多個車載終端；其中，車載終端用于通過OBD采集汽車速度信息和通過GPS采集汽車位置信息，并發送給云端服務器；車載終端還將用戶輸入的導航指令發送給云端服務器；云端服務器用于接收并整合汽車速度信息、汽車位置信息和區域地圖信息，提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中，根據所述用戶輸入的導航指令和存儲的區域地圖信息生成路徑導航信息發布至對應的車載終端。本發明根據車載終端收集的信息，智能分析新增加的道路，并將其添加到地圖中，從而在其后的導航中，將該道路納入規劃中，為車載終端提供更新的路徑導航信息。
【專利說明】智能更新地圖的云導航系統及方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及GPS導航技術，更具體地說，涉及一種智能更新地圖的云導航系統及方法。
【背景技術】
[0002]現有導航系統多是雇傭大量的人力采用實地考察的方式發現、添加新的公路，浪費大量人力。并且，更新之后的地圖要投入使用，還需要廣大用戶下載。很多用戶不熟悉網絡或者比較繁忙的情況下，地圖更新不及時，就可能導致導航失敗。目前的道路導航系統還沒有基于云計算的智能更新地圖的道路導航系統。
【發明內容】
[0003]本發明要解決的技術問題在于，針對現有汽車GPS導航系統的上述無法有效更新地圖的缺陷，提供一種智能更新地圖的云導航系統及方法。
[0004]本發明解決其技術問題所采用的技術方案是:構造一種智能更新地圖的云導航系統，包括:云端服務器和多個車載終端；
[0005]所述車載終端用于通過OBD采集汽車速度信息和通過GPS采集汽車位置信息，并發送給云端服務器；所述車載終端還將用戶輸入的導航指令發送給云端服務器；
[0006]所述云端服務器用于接收多個車載終端的汽車速度信息和汽車位置信息，提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中，并根據所述用戶輸入的導航指令和存儲的區域地圖信息生成路徑導航信息發布至對應的車載終端。
[0007]在根據本發明所述的智能更新地圖的云導航系統中，所述車載終端包括:車載控制器以及與之相連的GPS模塊、OBD模塊、人機交互模塊和網絡通訊模塊；
[0008]所述GPS模塊用于獲取汽車位置信息；
[0009]所述OBD模塊用于獲取汽車速度信息；
[0010]所述人機交互模塊用于接收用戶輸入的導航指令，并顯示路徑導航信息給用戶；[0011 ] 所述車載控制器用于將通過所述OBD模塊采集的汽車速度信息和通過所述GPS模塊采集的汽車位置信息，以及通過所述人機交互模塊接收的用戶輸入的導航指令，通過所述網絡通訊模塊發送給所述云端服務器；且所述車載控制器通過所述網絡通訊模塊接收所述云端服務器發布的路徑導航信息并在所述人機交互模塊顯示。
[0012]在根據本發明所述的智能更新地圖的云導航系統中，所述云端服務器包括:
[0013]數據采集模塊，用于存儲所述多個車載終端采集的汽車速度信息和汽車位置信息，并存儲區域地圖信息；
[0014]數據整合模塊，用于整合汽車速度信息、汽車位置信息和區域地圖信息，并提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中；
[0015]數據分析模塊，用于根據所述用戶輸入的導航指令從所述數據整合模塊中讀取數據生成路徑導航信息；[0016]數據發布模塊，用于將生成的路徑導航信息發布至對應的車載終端。
[0017]在根據本發明所述的智能更新地圖的云導航系統中，所述數據整合模塊還在區域地圖信息中刪除預定周期內未被使用的道路信息。
[0018]本發明還提供了一種智能更新地圖的云導航方法，包括以下步驟:
[0019]車載終端通過OBD采集的汽車速度信息和通過GPS采集的汽車位置信息，并發送給云端服務器；所述車載終端還將用戶輸入的導航指令發送給云端服務器；
[0020]所述云端服務器接收多個車載終端的汽車速度信息和汽車位置信息，提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中，并根據所述用戶輸入的導航指令和存儲的區域地圖信息生成路徑導航信息發布至對應的車載終端。
[0021]在根據本發明所述的智能更新地圖的云導航方法中，車載終端通過以下步驟采集并交互數據:
[0022]車載控制器通過OBD模塊采集汽車速度信息并通過網絡通訊模塊發送給所述云端服務器；
[0023]車載控制器通過GPS模塊采集汽車位置信息并通過網絡通訊模塊發送給所述云端服務器；
[0024]車載控制器通過人機交互模塊接收用戶輸入的導航指令并通過網絡通訊模塊發送給所述云端服務器；
[0025]車載控制器通過所述網絡通訊模塊接收云端服務器發布的路徑導航信息并在所述人機交互模塊顯示。
[0026]在根據本發明所述的智能更新地圖的云導航方法中，所述云端服務器通過以下步驟采集并發布信息:
[0027]通過數據采集模塊存儲所述多個車載終端采集的汽車速度信息和汽車位置信息，并存儲區域地圖信息；
[0028]通過數據整合模塊整合所需的汽車速度信息、汽車位置信息和區域地圖信息，并提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中；
[0029]通過數據分析模塊根據所述用戶輸入的導航指令從所述數據整合模塊中讀取數據生成路徑導航信息；
[0030]通過數據發布模塊將生成的路徑導航信息發布至對應的車載終端。
[0031]在根據本發明所述的智能更新地圖的云導航方法中，所述數據整合模塊還在區域地圖信息中刪除預定周期內未被使用的道路信息。
[0032]實施本發明的智能更新地圖的云導航系統及方法，具有以下有益效果:本發明可以根據車載終端收集的信息，智能分析新增加的道路，并將其添加到地圖中，從而在其后的導航中，將該道路納入規劃中，為車載終端提供更新的路徑導航信息。本發明還可以進一步可以將未被使用的道路如施工的道路偵測出來，在區域地圖信息中進行刪除，進而能夠做到實時導航。
【專利附圖】
【附圖說明】
[0033]下面將結合附圖及實施例對本發明作進一步說明，附圖中:
[0034]圖1為根據本發明的智能更新地圖的云導航系統的優選實施例的原理框圖；[0035]圖2為根據本發明的智能更新地圖的云導航系統中車載終端的具體框圖；
[0036]圖3為根據本發明的智能更新地圖的云導航系統中云端服務器的具體框圖。
【具體實施方式】
[0037]為了使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發明進行進一步詳細說明。
[0038]本發明構思了一種智能更新地圖的云導航系統，其基于云計算技術，收集、整理汽車的GPS和OBD實時運行信息并結合云端服務計算，快速更新地圖，并及時規劃出汽車行駛的最佳路徑。
[0039]請參閱圖1，為根據本發明的智能更新地圖的云導航系統的優選實施例的原理框圖。如圖1所示，該實施例提供的智能更新地圖的云導航系統至少包括云端服務器200和多個車載終端，例如第一車載終端100-1至第N車載終端100-N。
[0040]其中，車載終端用于通過OBD采集汽車速度信息和通過GPS采集汽車位置信息，并將這些采集的車載數據發送給云端服務器200。車載終端還將用戶輸入的導航指令發送給云端服務器200。
[0041]云端服務器200用于接收多個車載終端的汽車速度信息和汽車位置信息，并整合多個車載終端發送的汽車速度信息、汽車位置信息和存儲的區域地圖信息，提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中。在本發明的另一些實施例中，云端服務器200可以對一段時間內收集的汽車位置信息和汽車速度信息進行分析，判斷哪些道路是區域地圖信息中未出現，并且未出現的道路在這段時間內出現超過預設次數，因此云端服務器200可以將該段道路以及車輛在該段道路上的平均速度信息添加入區域地圖信息中。在本發明的另一些實施例中，云端服務器200可以對一段時間內收集的汽車位置信息和汽車速度信息進行分析，判斷區域地圖信息中哪些道路未被使用過，云端服務器200可以將該段道路在區域地圖信息中刪除。云端服務器200根據從某個車載終端接收的用戶輸入的導航指令提取上述整合并定期不斷更新的數據生成路徑導航信息。例如，根據該車載終端的當前所處的汽車位置信息和汽車速度信息，以及用戶輸入的導航指令中的目的地信息，從區域地圖信息中建立交通路況的虛擬模型，產生路徑導航信息發布至對應的車載終端。云端服務器200采用的云計算是一種基于互聯網的、大眾參與的計算模式。云計算面對的是海量互聯網數據。云計算以服務為中心，包括基礎設施即服務、平臺即服務和軟件即服務。云計算具有可擴展性與計算彈性，使用于動態的服務環境。例如，本發明可以根據現有運行汽車的數量和采集到的OBD數據量來決定及調整云端服務器200的云計算平臺虛擬器所需的計算、內存和存儲資源，并將所規劃好的路徑導航信息以服務的形式提供與終端客戶。
[0042]本發明利用系統內的多個車載終端采集海量的汽車速度信息和汽車位置信息，與云端服務器提前存儲的區域地圖信息進行比較，對云端服務器存儲的區域地圖信息進行更新并存儲，為各個車載終端進行導航。當用戶提出GPS導航服務申請即輸入導航指令時，根據從這些整合的數據中提取出與導航指令相關的數據，例如汽車實時位置和目的地之間區域的道路的數據，建立成交通路況的虛擬模型，進而計算出最佳的路徑導航信息，并向提出該導航服務申請的車載終端傳輸最佳的路徑導航信息。
[0043]請參閱圖2，為根據本發明的智能更新地圖的云導航系統中車載終端的具體框圖。如圖2所示，該車載終端100進一步包括:車載控制器110以及與之相連的OBD模塊120、GPS模塊130、人機交互模塊140和網絡通訊模塊150。
[0044]其中，OBD模塊120用于獲取汽車速度信息。OBD是一種自動診斷汽車故障的程序，用于檢測汽車發動時的運行狀態。OBD從20世紀80年代興起，美日歐開始在其生產的汽車上安裝0BD。目前OBD出現了三代產品。早期的OBD沒有檢測功能，在20世紀90年代中期出現的OBD II具有自動檢測功能，OBDIII具有利用小型車載通訊系統將車輛的運行參數及所在位置自動通告的功能，但是目前仍處于研發階段。本發明中的系統可以優選采用現在市面最為普遍具有信息自動通告功能的OBD II。
[0045]GPS模塊130用于獲取汽車位置信息。GPS模塊130通過全球定位衛星獲取汽車所處位置，即汽車位置信息。GPS是利用衛星在全球范圍內實時進行定位、導航的系統。GPS具有全球全天候工作的特點，其定位精度高，單機定位精度優于10m，高精度的GPS精度可達厘米級和毫米級。本發明所用的GPS模塊130為用于車輛導航定位的車載型GPS。
[0046]人機交互模塊140用于接收用戶輸入的導航指令，并顯示路徑導航信息給用戶。人機交互模塊140為用戶與車載終端交互的接口，用于接收用戶輸入的導航指令，如行駛目的地、路徑選擇目標等，同時接收云端服務器200提供的服務，將動態規劃的最佳路徑導航信息向用戶展示。人機交互模塊140可采用觸摸屏輸入、語音輸入等多種輸入方式，以方便用戶的使用。
[0047]網絡通訊模塊150為汽車的車載系統與外界網絡連接的端口，用于向云端服務器200傳輸上述車載數據，同時從云端服務器200獲取服務。網絡通訊模塊150可以為WIF1、3G等無線網絡終端件或者多種技術并存的通訊設備。
[0048]車載控制器110是一嵌入式處理器，用于控制協調車載系統的運行，如各模塊之間的數據傳輸協調、優化人機交互界面等。車載控制器110用于將通過OBD模塊120采集的汽車速度信息和通過GPS模塊130采集的汽車位置信息，以及通過人機交互模塊140接收的用戶輸入的導航指令，通過網絡通訊模塊150發送給云端服務器200。且車載控制器110還接收云端服務器200發布的路徑導航信息通過人機交互模塊140顯示。該嵌入式處理器可選用類似ARM公司的處理器，其具有低功耗節能的特點，適用于移動通信領域。
[0049]請參閱圖3，為根據本發明的智能更新地圖的云導航系統中云端服務器的具體框圖。如圖3所示，該云端服務器200進一步包括:數據采集模塊210、數據整合模塊220、數據分析模塊230和數據發布模塊240。
[0050]其中，數據采集模塊210用于存儲前述多個車載終端100通過OBD采集的汽車速度信息和通過GPS采集的汽車位置信息。數據采集模塊210中還存儲有區域地圖信息。
[0051]數據整合模塊220用于整合汽車速度信息、汽車位置信息和區域地圖信息，并提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中。優選地，在本發明的另一些實施例中，數據整合模塊220可以對一段時間內收集的汽車位置信息和汽車速度信息進行分析，判斷哪些道路是區域地圖信息中未出現，并且未出現的道路在這段時間內出現超過預設次數，數據整合模塊220可以將該段道路以及車輛在該段道路上的平均速度信息添加入區域地圖信息中。在本發明的另一些實施例中，數據整合模塊220可以對一段時間內收集的汽車位置信息和汽車速度信息進行分析，判斷區域地圖信息中哪些道路未被使用過，數據整合模塊220可以將該段道路在區域地圖信息中刪除。本發明在整合時可以優化數據的存儲結構。國內汽車擁有量非常大，系統使用期間需存儲海量的車載數據，將這些車載數據全部存儲于單個服務器中是不現實的，所以數據應分布于不同的服務器中。本發明可以采用分布式文件系統管理存儲數據，用于整合分布于不同服務器中地圖信息，為所述數據分析模塊提供路徑規劃所需的區域地圖信息。分布式文件系統適用于存儲海量數據，可將龐大的單個數據庫分割為多個中小型數據庫，從而提高數據采集、處理及分析的效率。具體的數據分布方式可綜合城市、城市內部的區域規劃結構和車輛流動密集點等多個因素考慮以滿足用戶需求。如車流量大、交通樞紐區域可設多個服務器，反之不設或設一個服務器以實際性地，不浪費資源地滿足用戶需求。云計算的分布式存儲技術主要有谷歌公司的非開源分布式文件系統GFS和Apache軟件基金會支持的Hadoop開源項目中的HDFS。本發明可以優選采用Hadoop的HDFS，其具有高容錯性、的特點，可部署在廉價的硬件上并提供高吞吐量的數據訪問，適用于海量數據的存儲管理。本發明根據車輛的出發地與目的地位置信息分析汽車在行駛期間可能經過的區域，并得知需整合哪些服務器中的數據用于數據分析模塊230計算最佳路徑。通過一段時間的運行，系統也將依據用戶群的行車習慣優化數據的存儲結構。
[0052]數據分析模塊230用于根據用戶輸入的導航指令從數據整合模塊220中讀取數據生成路徑導航信息。數據分析模塊230在計算最佳路徑導航信息時，根據OBD所搜集的汽車運行實時參數建立道路的實時路況模型。例如，根據當時汽車群體的運行情況如每輛車的車速、所處位置等參數建立交通路況建立道路的實時路況模型。最后基于這些信息采用多目標優化方法，結合道路路況及區域地圖信息，根據用戶的實際需求，建立優化模型，推算出路徑導航信息，提供智能的GPS導航服務。也就是說，數據整合模塊220記錄行駛在道路上每輛汽車的實時車速、所處位置等信息，數據分析模塊230根據這些信息建立交通路況的虛擬模型:如果某條道路的汽車平均車速小于某個閾值，則說明該道路交通阻塞；如果某條道路的汽車平均車速大于某個閾值，說明該道路交通通暢。為符合實際情況，模型可綜合考慮車速、車流量等多個參數信息以判斷道路路況。結合道路路況信息及區域地圖等相關信息，數據分析模塊230可以利用多目標優化技術計算出最佳的路徑導航信息。例如，如果道路路況信息良好、車流量小、行駛路程短，選擇路徑時優選該道路；反之，如果道路路況信息差、車流量大、行駛路程長，則選擇路徑時次選。同時多目標的選擇可根據用戶的需求做動態調整，在道路路況好的前提下，旅游出行可優先考慮景點多的道路，長途出行可考慮路程短、加油站點多的道路，為用戶提供智能的GPS導航服務。
[0053]數據發布模塊240用于將計算出的路徑導航信息發布至對應的車載終端100。
[0054]本發明還相應提供了一種基于云端服務的智能GPS路徑規劃方法，包括以下步驟:
[0055]首先，車載終端通過OBD采集的汽車速度信息和通過GPS采集的汽車位置信息，并發送給云端服務器。車載終端還將用戶輸入的導航指令發送給云端服務器。車載終端可以采用前述圖2中的各個功能模塊實現，因此車載終端可以通過以下步驟采集并發送數據:車載控制器通過OBD模塊采集汽車速度信息并通過網絡通訊模塊發送給云端服務器；車載控制器通過GPS模塊采集汽車位置信息并通過網絡通訊模塊發送給云端服務器；車載控制器通過人機交互模塊接收用戶輸入的導航指令并通過網絡通訊模塊發送給云端服務器。
[0056]隨后，云端服務器接收多個車載終端的汽車速度信息和汽車位置信息，提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中，并根據所述用戶輸入的導航指令和存儲的區域地圖信息生成路徑導航信息發布至對應的車載終端。其中，云端服務器可以采用前述圖3中的各個功能模塊實現，因此云端服務器可以通過以下步驟采集并發布信息:通過數據采集模塊存儲所述多個車載終端采集的汽車速度信息和汽車位置信息，并存儲區域地圖信息，可以采用分布式文件系統管理存儲數據；通過數據整合模塊整合汽車速度信息、汽車位置信息和區域地圖信息，并提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中；通過數據分析模塊根據所述用戶輸入的導航指令從所述數據整合模塊中讀取數據生成路徑導航信息；通過數據發布模塊將生成的路徑導航信息發布至對應的車載終端。最后，車載終端可以通過車載控制器接收云端服務器發布的路徑導航信息通過人機交互模塊顯示。
[0057]綜上所述，實施本發明的智能更新地圖的云導航系統可以根據車載終端收集的信息，智能分析新增加的道路，并將其添加到地圖中，從而在其后的導航中，將該道路納入規劃中；或者進一步可以將未被使用的道路如施工的道路偵測出來，在區域地圖信息中進行刪除，進而能夠做到實時導航。
[0058]本發明是根據特定實施例進行描述的，但本領域的技術人員應明白在不脫離本發明范圍時，可進行各種變化和等同替換。此外，為適應本發明技術的特定場合或材料，可對本發明進行諸多修改而不脫離其保護范圍。因此，本發明并不限于在此公開的特定實施例，而包括所有落入到權利要求保護范圍的實施例。
【權利要求】
1.一種智能更新地圖的云導航系統，其特征在于，包括:云端服務器和多個車載終端； 所述車載終端用于通過OBD采集汽車速度信息和通過GPS采集汽車位置信息，并發送給云端服務器；所述車載終端還將用戶輸入的導航指令發送給云端服務器； 所述云端服務器用于接收多個車載終端的汽車速度信息和汽車位置信息，提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中，并根據所述用戶輸入的導航指令和存儲的區域地圖信息生成路徑導航信息發布至對應的車載終端。
2.根據權利要求1所述的智能更新地圖的云導航系統，其特征在于，所述車載終端包括:車載控制器以及與之相連的GPS模塊、OBD模塊、人機交互模塊和網絡通訊模塊； 所述GPS模塊用于獲取汽車位置信息； 所述OBD模塊用于獲取汽車速度信息； 所述人機交互模塊用于接收用戶輸入的導航指令，并顯示路徑導航信息給用戶； 所述車載控制器用于將通過所述OBD模塊采集的汽車速度信息和通過所述GPS模塊采集的汽車位置信息，以及通過所述人機交互模塊接收的用戶輸入的導航指令，通過所述網絡通訊模塊發送給所述云端服務器；且所述車載控制器通過所述網絡通訊模塊接收所述云端服務器發布的路徑導航信息并在所述 人機交互模塊顯示。
3.根據權利要求1所述的智能更新地圖的云導航系統，其特征在于，所述云端服務器包括: 數據采集模塊，用于存儲所述多個車載終端采集的汽車速度信息和汽車位置信息，并存儲區域地圖信息； 數據整合模塊，用于整合汽車速度信息、汽車位置信息和區域地圖信息，并提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中； 數據分析模塊，用于根據所述用戶輸入的導航指令從所述數據整合模塊中讀取數據生成路徑導航信息； 數據發布模塊，用于將生成的路徑導航信息發布至對應的車載終端。
4.根據權利要求根據權利要求1所述的智能更新地圖的云導航系統，其特征在于，所述數據整合模塊還在區域地圖信息中刪除預定周期內未被使用的道路信息。
5.一種智能更新地圖的云導航方法，其特征在于，包括以下步驟: 車載終端通過OBD采集的汽車速度信息和通過GPS采集的汽車位置信息，并發送給云端服務器；所述車載終端還將用戶輸入的導航指令發送給云端服務器； 所述云端服務器接收多個車載終端的汽車速度信息和汽車位置信息，提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中，并根據所述用戶輸入的導航指令和存儲的區域地圖信息生成路徑導航信息發布至對應的車載終端。
6.根據權利要求5所述的智能更新地圖的云導航方法，其特征在于，車載終端通過以下步驟采集并交互數據: 車載控制器通過OBD模塊采集汽車速度信息并通過網絡通訊模塊發送給所述云端服務器； 車載控制器通過GPS模塊采集汽車位置信息并通過網絡通訊模塊發送給所述云端服務器； 車載控制器通過人機交互模塊接收用戶輸入的導航指令并通過網絡通訊模塊發送給所述云端服務器； 車載控制器通過所述網絡通訊模塊接收云端服務器發布的路徑導航信息并在所述人機交互模塊顯示。
7.根據權利要求5所述的智能更新地圖的云導航方法，其特征在于，所述云端服務器通過以下步驟采集并發布信息: 通過數據采集模塊存儲所述多個車載終端采集的汽車速度信息和汽車位置信息，并存儲區域地圖信息； 通過數據整合模塊整合所需的汽車速度信息、汽車位置信息和區域地圖信息，并提取新增的道路信息添加至存儲的區域地圖信息中； 通過數據分析模塊根據所述用戶輸入的導航指令從所述數據整合模塊中讀取數據生成路徑導航信息； 通過數據發布模塊將生成的路徑導航信息發布至對應的車載終端。
8.根據權利要求5所述的智能更新地圖的云導航方法，其特征在于，所述數據整合模塊還在區域地圖信息中刪除 預定周期內未被使用的道路信息。
【文檔編號】G01C21/34GK103453914SQ201210169148
【公開日】2013年12月18日 申請日期:2012年5月28日 優先權日:2012年5月28日
【發明者】閆立軍, 陳璽煌, 潘正祥 申請人:哈爾濱工業大學深圳研究生院
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