1.一种货车导航道路辅助信息的更新方法，其特征是，包括：
通过车载终端将车辆信息、运单信息和位置信息上传至数据库，所述车辆信息、运单信息和位置信息与数据库中存储的实时更新的事件信息和历史道路通行辅助信息共同形成原始数据集；
加载路网数据，将车载终端的位置轨迹点与加载好的路网数据进行道路匹配；
若道路匹配成功，对该原始数据集进行分析处理，根据位置轨迹点对应的车辆信息和运单信息创建或更新所匹配道路的道路通行辅助信息，若不匹配，上报异常记录，所述道路通行辅助信息包括道路ID、限高、限宽、限长、限制质量、限制轴重、限速、禁行时段、通行性；
根据货车自身情况和道路通行辅助信息，查询实时加载的导航路径是否满足通行要求，输出附带道路限制信息的导航路径。
2.根据权利要求1所述的一种货车导航道路辅助信息的更新方法，其特征是，所述实时更新的事件信息包括交通事故、交通管制、违章罚款信息。
3.根据权利要求1所述的一种货车导航道路辅助信息的更新方法，其特征是，采用聚类分析法获取道路通行辅助信息的禁行时段，具体为：
(1)筛选待分析道路的过去30天的货车通行次数数据作为原始样本，以15分钟作为时间段，将原始样本中属于同一时间段的货车通行次数采样值归为一组数据，则总共形成96组数据，其中每组数据包含30个货车通行次数采样值；
(2)对每组数据进行去噪处理，将30个货车通行次数采样值按从小到大进行排序，去掉数列两端各5个货车通行次数采样值，将剩余的20个货车通行次数采样值求平均值，将获得的平均值作为该时间段的货车通行次数样本，总共获得96个货车通行次数样本；
(3)按照下列规则计算96个货车通行次数样本中相邻货车通行次数样本之间的距离：
假设相邻货车通行次数样本为数据点B与数据点C，则相邻货车通行次数样本之间的距离为：
如果数据点B与数据点C已经合并为数据集合BC，数据集合BC作为新的类，那么与数据集合BC相邻的数据点A与数据集合BC间距离为：
如果数据点A先与其相邻的数据点F合并成数据集合AF，那么数据集合AF与相邻的数据集合BC间距离为：
更多的数据点组成的数据集合距离计算公式以此类推；
(4)合并归类，即将距离最近的两个货车通行次数样本合并为一个样本；
(5)设定一天只有一个时间段禁行，重复(2)和(3)，直至剩下两个货车通行次数样本，若所述两个货车通行次数样本的平均通行次数的差值符合设定的阈值要求，则表示存在禁行，否则表示不存在禁行。
4.根据权利要求3所述的一种货车导航道路辅助信息的更新方法，其特征是，所述阈值要求为：如果禁行时间段发生在白天，要求夜间对应货车通行次数样本的均值比白天对应货车通行次数样本的均值高30％；如果禁行时间段发生在夜间，要求白天对应货车通行次数样本的均值比夜间对应货车通行次数样本的均值高70％。
5.根据权利要求1所述的一种货车导航道路辅助信息的更新方法，其特征是，采用缓存存储最新的道路通行辅助信息，采用分布式文档存储数据库存储历史道路通行辅助信息。