一种基于充电桩数据融合的移动终端的导航方法及装置与流程

本发明涉及车联网技术领域，尤其是一种基于充电桩数据融合的移动终端的导航方法及装置。

背景技术：

目前大多数使用移动终端，如在手机上通过高德/百度地图客户端进行从起始点A到目的地B进行路径规划，然后选择一条最佳的路段并导航。但是如果用户是使用电动车来作为交通工具，那么该方法还不能满足用户的需求。

相比汽油车，大多数的电动车的车主都存在里程焦虑的问题。在行程能够方便、及时充电，从而顺利到达目的地已经成为一个刚需。目前的导航系统往往没有考虑到这一点，使得用户需要根据手机地图导航计算出行里程，再自行搜索充电桩位置，然后根据经验来决定出行的路径。这种方法耗时耗力，而且在行驶过程中，路况等情况的可变性，用户需要实时的关注电量，充电桩位置等信息，会给用户出行带来极大的不方便。

技术实现要素：

本发明所要解决的技术问题是：针对现有技术存在的问题，提供一种基于充电桩数据融合的移动终端的导航方法及装置；本发明结合用户的目的地地址和电量的问题，不仅可计算出是否可顺利达到目的地，而且可以在不能一站式到达情况下，可以一键计算出用户最佳的途径的充电桩位置，进行路线导航；并且还可以提前给出需要充电提醒，并且在用于授权下，帮助车主进行充电桩预约，方便快捷。

本发明采用的技术方案如下：

一种基于充电桩数据融合的移动终端的导航方法包括：

步骤1：获取车辆剩余电量；

步骤2：获取起始地与目的地之间的第一理论消耗电量；

步骤3：判定步骤1中车辆剩余电量与步骤2中第一理论消耗电量大小，如车辆剩余电量小于第一理论消耗电量，则通过云端服务器根据车辆起始点位置与车辆目的地位置获取有效充电桩位置信息；

步骤4：将车辆起始位置点、车辆目的位置点与有效充电桩位置点中任意两个位置点形成全连通图；计算全连通图上的任意两点间的第二理论消耗电量值；同时根据第二理论消耗电量值对全连通图进行裁剪，形成有向连通图；

步骤5：云端服务器计算有向连通图中任意两位置点之间的时间消耗值或路程距离值，作为有向连通图中任意两位置点对应的边值；根据所述边值得到起始点位置到目的地位置之间的充电桩最佳途经点；

步骤6：云端服务器将所述充电桩最佳途经点发送给移动终端，移动终端通过调用第三方SDK，得到导航路线。该方案用户只需要输入目的地，则本方案会根据起始点与目的地之间的信息，得到充电桩最佳途径点，调用第三方SDK快速准确的为用户提供一个最优导航路线。

进一步的，获取充电桩位置信息指的是以起始点位置为圆心，起始点位置到目的地位置为半径画圆，在圆圈内所有充电桩的位置即为起始点位置与目的地位置之间的充电桩位置。该方案根据用户实际设置的起始点位置和目的地位置，对充电桩位置信息进行定义，当用户实际位置变化，则获取充电桩位置实时变化。

进一步的，所述充电桩具有预约功能。该方案实现了在不能一站式达到后得到车辆行进的导航路线，并在此基础上，对即将达到的充电桩进行提前预约，更加智能化的为用户服务，为节约用户时间提供了可行性方案。

进一步的，形成有向连通图指的是全连通图中任意两位置点之间的车辆的实际消耗电量值小于第二理论消耗电量值时，则删除该边。该方案通过车辆实际消耗电量值与全连通图理论消耗电量值进行比较，优化得到有向连通图。

进一步的，根据边值得到起始点位置到目的地位置之间的充电桩最佳途经点的具体过程是：

根据时间消耗值或者路程距离值，默认车辆经过每个充电桩时，经过不同时间T值会将车辆充满电；

当时间消耗值作为有向连通图边值时，根据最优路径算法获取最短时间导航路线对应的充电桩最佳途经点；

当路程距离值作为有向连通图边值时，根据最优路径算法获取最佳路径导航路线对应的充电桩最佳途经点。

该方案通过时间消耗值或者路程距离值作为有向连通图会对应得到不同的导航路线。为用户提供多种可选择方案，更加人性化的服务。

进一步的，如车辆剩余电量大于第一理论消耗电量，车辆则一站到达目的地。

一种基于充电桩数据融合的移动终端的导航装置包括：

车辆剩余电量获取模块：用于获取车辆剩余电量；

理论消耗电量获取模块：获取起始地与目的地之间的第一理论消耗电量；

有效充电桩位置信息获取模块：判定所述车辆剩余电量与所述第一理论消耗电量大小，如车辆剩余电量小于第一理论消耗电量，则通过云端服务器根据车辆起始点位置与车辆目的地位置获取有效充电桩位置信息；

有向连通图形成模块：将车辆起始位置点、车辆目的位置点与有效充电桩位置点中任意两个位置点形成全连通图；计算全连通图上的任意两点间的第二理论消耗电量值；同时根据第二理论消耗电量值对全连通图进行裁剪，形成有向连通图；

充电桩最佳途经点获取模块：云端服务器计算有向连通图中任意两位置点之间的时间消耗值或路程距离值，作为有向连通图中任意两位置点对应的边值；根据所述边值得到起始点位置到目的地位置之间的充电桩最佳途经点；

导航路线获取模块：云端服务器将所述充电桩最佳途经点发送给移动终端，移动终端通过调用第三方SDK，得到导航路线。该方案用户只需要输入目的地，则本方案会根据起始点与目的地之间的信息，得到充电桩最佳途径点，调用第三方SDK快速准确的为用户提供一个最优导航路线。

进一步的，获取充电桩位置信息指的是以起始点位置为圆心，起始点位置到目的地位置为半径画圆，在圆圈内所有充电桩的位置即为起始点位置与目的地位置之间的充电桩位置；形成有向连通图指的是全连通图中任意两位置点之间的车辆的实际消耗电量值小于理论消耗电量值时，则删除该边。该方案根据用户实际设置的起始点位置和目的地位置，对充电桩位置信息进行定义，当用户实际位置变化，则获取充电桩位置实时变化。

进一步的，根据边值得到起始点位置到目的地位置之间的充电桩最佳途经点的具体过程是：

根据时间消耗值或者路程距离值，默认车辆经过每个充电桩时，经过不同时间T值会将车辆充满电；

当时间消耗值作为有向连通图边值时，根据最优路径算法获取最短时间导航路线对应的充电桩最佳途经点；

当路程距离值作为有向连通图边值时，根据最优路径算法获取最佳路径导航路线对应的充电桩最佳途经点。该方案通过时间消耗值或者路程距离值作为有向连通图会对应得到不同的导航路线。为用户提供多种可选择方案，更加人性化的服务。

进一步的，如车辆剩余电量大于第一理论消耗电量，车辆则一站到达目的地。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

结合电动车电量的问题，并且融合了充电桩的数据，给出下一个目的地的最佳位置，并且在车主允许的条件下可重新进行路径规划并导航。

根据充电桩的数据和用户到达时间，在用户授权允许下，可实现提前预约最佳充电桩功能。

在实际情况中，由于路况的实时变动性，或者用户可能会临时更改行程。例如突然遇到堵车等情况，可能要更换出行策略等，那么用户可重新规划导航路径，系统会自动更新当前位置为起始点，重新规划路径。

服务器会获取手机移动端的位置定时评估下剩余电量按照当前导航模式是否可顺利达到，如不能，则会通过手机移动端给用户发出提醒。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1本发明原理框图。

图2是本发明中最佳路径算法示意图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

本说明书中公开的任一特征，除非特别叙述，均可被其他等效或具有类似目的的替代特征加以替换。即，除非特别叙述，每个特征只是一系列等效或类似特征中的一个例子而已。

本发明相关说明：

1、电动车从上一个位置点到达下一个位置点后，电量总是充满后在驶向下一个位置点；位置点是起始点、目的地位置或者充电桩位置中的任意位置点；

2、充电桩最佳途经点获取步骤中计算时间消耗值或路程距离值具体过程是：充电桩的位置已知，云端服务器请求第三方SDK，可获取起始位置点与目的地位置点两点之间的时间消耗值和路程距离值。计算全连通图上的任意两点间的第一、第二理论消耗电量值具体过程是：结合车型信息，可以换算出从起始位置点到目的地位置点需要消耗的电量，且起始位置点的剩余电量是已知的。

3、云端服务器通过T-BOX获取电动车电量信息、实时位置信息以及车型信息；移动终端与云端服务器通过无线方式连接。

4、起始位置点、目的地位置点信息以及车型信息是用户输入的起始位置点、目的地位置点信息以及车型信息通过移动终端发送给云端服务器。

本发明工作过程是：

步骤1：获取车辆剩余电量；

步骤2：获取起始地与目的地之间的第一理论消耗电量；

步骤3：判定步骤1中车辆剩余电量与步骤2中第一理论消耗电量大小，如车辆剩余电量小于第一理论消耗电量，则通过云端服务器根据车辆起始点位置与车辆目的地位置获取有效充电桩位置信息；

步骤4：将车辆起始位置点、车辆目的位置点与有效充电桩位置点中任意两个位置点形成全连通图；计算全连通图上的任意两点间的第二理论消耗电量值；同时根据第二理论消耗电量值对全连通图进行裁剪（将那些无法在已剩余电量直接到达的目的点的边去掉），形成有向连通图；

步骤5：云端服务器计算有向连通图中任意两位置点之间的时间消耗值或路程距离值，作为有向连通图中任意两位置点对应的边值；根据所述边值得到起始点位置到目的地位置之间的充电桩最佳途经点；

步骤6：云端服务器将所述充电桩最佳途经点发送给移动终端，移动终端通过调用第三方SDK（如：高德或者百度），得到对应最佳路径导航路线或最短时间导航路线；

实施例一：云端服务器根据起始点位置与目的地位置获取起始点位置与目的地位置之间的充电桩位置具体实施例：

以起始点位置为圆心，起始点位置到目的地位置为半径画圆，在圆圈内所有充电桩的位置即为起始点位置与目的地位置之间的充电桩位置。

实施例二：用户授权的情况下，对途经充电桩的进行预约。

需要移动端和服务器进行配合，在手机移动端的导航路径上标识出途径需要的充电桩，点击标识可以查看服务器给出的充电桩的详情，点击预约按钮，则将该信息传给服务器，服务器将该用户的信息和需要预约的信息发送给充电桩，并给移动端返回预约成功的信息。

实施例三：根据边值得到起始点位置到目的地位置之间的充电桩最佳途经点的具体过程如图2所述，假若考虑从起始点A到目的地B的情况；

1.保有量，指的是车辆最大保有电量，如图在起始点A中容量10；不妨设定在起点车辆电量即是满的，容量10（初始A也可不为满电）

2.假设车辆经过每个充电桩，都会将电量充满；如图示例，即离开充电桩时，车辆的剩余电量为保有量，本文示例中为10.

3.图2中椭圆形状中的的数字个数n为当前充电桩与n个其他位置点是通路的个数，椭圆中的数字依次是每个两点之间在充电桩上充满电量所需要消耗的时间，每个顶点（充电桩，如图2中的圆形）的电量是已知的，途经的距离（图2中任意两点之间的边值）已知，则所需要消耗的时间是已知的。

4.图中的边(A->B)上三个数字（边上方方框中对应的数字）一组，从三个维度分别代表：A到B点需要消耗的电量，A到B点需要消耗的时间，A到B点的路程距离。其中理论消耗电量值，消耗时间值，和消耗路程值都是可以结合地理信息系统预先计算得到，为已知的。

5.从时间维度看，由于在充电桩充电需要消耗时间，不妨暂定边上的第二个属性时间，已经是加过经过目的点的充电桩的时间了。

具体实现过程描述是：

1.以起点A为圆心，起始点到目的地为半径画圆，圆包含的充电桩以及起点、终点组成点集合，先构成全连通图；

2.从任意个顶点出发（包括充电桩），将使用目前车辆保有量无法直接到达的定点与当前顶点的边去掉，如图中虚线边所示(比如图上方虚线两个充电桩之间需要耗电量11，而车辆电量保有量为10，无法一次性到达，即将边去掉)

3.通过2后，得到包含起点充电以及充电桩集合G，以及G中有效边集合V，在G(V,E)中根据最优路径算法寻找时间最短或路程最短的最短路径。时间最短或路程最短区别在于算法使用边上三维属性中的时间还是路程（可以添加其他维度数据），与最优路径算法本身无关。

4.最优路径算法为dijkstra算法。具体过程如下：

4.1 把图2中顶点集合V分成两组，第一组为已求出最优路径的顶点集合（用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最优路径 , 就将加入到集合S中，直到全部顶点都加入到S中，算法结束），第二组为其余未确定最优路径的顶点集合（用U表示），按最优路径长度的递增次序依次把第二组的顶点加入S中。

4.2.计算S到U集合的每个节点的最优路径。选择开销最小的点从U集合抽出，加入到S集合，并更新S结合中起点到各个点的最优路径。

4.3.重复4.2过程，直到所有节点都加入到S集合。

4.4.根据4.2，4.3的计算过程，得到算法过程中记录的最优路径，通过最优路径可以进一步得到路径长度，经过充电桩的个数和次序，云端服务器得到该信息之后，返回给移动端（用户控制），移动端将充电桩作为途经点，并结合起点和终点和选择的策略，进而规划出路径规划并进行导航。

本发明并不局限于前述的具体实施方式。本发明扩展到任何在本说明书中披露的新特征或任何新的组合，以及披露的任一新的方法或过程的步骤或任何新的组合。