一种停车场路径的推荐方法、装置、系统及存储介质与流程

1.本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种停车场路径的推荐方法、装置、系统及存储介质。


背景技术：

2.随着车辆自动驾驶功能的不断完善，车载导航推荐路径的功能愈发成熟，通过高精地图提供的环境信息以及组合惯性导航提供的定位信息，驾驶员可以在选定停车场进行停车。根据车载导航推荐的路线，驾驶员可以顺利到达目的地。
3.然而，目前的路径推荐方法仅能帮助驾驶员避免交通拥堵，实现快速到达指定地点的目的，而未考虑按照导航推荐的方案行驶可能面对的驾驶困难，如驾驶操作的复杂性等。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种停车场路径的推荐方法、装置、系统及存储介质，以解决按照传统的路径推荐方案行驶可能使驾驶员面对驾驶困难的问题。
5.第一方面，本发明提供了一种停车场路径的推荐方法，包括：
6.确定当前停车场内的目标停车位；
7.根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，其中，所述最近点火周期为本车最近一次点火的时间至本车行驶到所述当前停车场的入口的时间对应的时间周期；
8.确定备选路径，根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，其中，所述备选路径至少包括到达所述目标停车位的最短路径和最安全路径，所述最安全路径根据本车从当前位置到所述目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量确定。
9.第二方面，本发明提供了一种停车场路径的推荐装置，包括：
10.停车位确定模块，用于确定当前停车场内的目标停车位；
11.驾驶特性确定模块，用于根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，其中，所述最近点火周期为本车最近一次点火的时间至本车行驶到所述当前停车场的入口的时间对应的时间周期；
12.路径推荐模块，用于确定备选路径，根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，其中，所述备选路径至少包括到达所述目标停车位的最短路径和最安全路径，所述最安全路径根据本车从当前位置到所述目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量确定。
13.第三方面，本发明提供了一种路径的推荐系统，该路径的推荐系统包括：
14.车辆和云端计算设备；所述车辆配备有用于提供环境信息的地图模块和用于实现车辆定位的组合惯导模块，所述云端计算设备部署有至少一个处理器以及至少一个存储
器；所述车辆和所述云端计算设备通信连接；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的停车场路径的推荐方法。
15.第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现上述第一方面的停车场路径的推荐方法。
16.本发明提供的停车场路径的推荐方案，确定当前停车场内的目标停车位，根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，其中，所述最近点火周期为本车最近一次点火的时间至本车行驶到所述当前停车场的入口的时间对应的时间周期，确定备选路径，根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，其中，所述备选路径至少包括到达所述目标停车位的最短路径和最安全路径，所述最安全路径根据本车从当前位置到所述目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量确定。通过采用上述技术方案，利用车辆最近点火周期内的行驶数据确定了驾驶员的驾驶特性，在路径规划过程中考虑了驾驶员的驾驶特征，有针对性的向驾驶员推荐最优路径，其可以更好的适配驾驶员，实现快速到达指定停车位的目的，解决了因未考虑到驾驶员的自身的驾驶特性，而导致驾驶员面临驾驶困难的问题。
17.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
18.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1是根据本发明实施例一提供的一种停车场路径的推荐方法的流程图；
20.图2是根据本发明实施例一提供的一种停车场示意图；
21.图3是根据本发明实施例二提供的一种停车场路径的推荐方法的流程图；
22.图4是根据本发明实施例三提供的一种停车场路径的推荐装置的结构示意图；
23.图5是根据本发明实施例四提供的一种路径的推荐系统的结构示意图。
具体实施方式
24.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
25.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或
描述的那些以外的顺序实施。在本发明的描述中，除非另有说明，“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，a和/或b，可以表示：单独存在a，同时存在a和b，单独存在b这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
26.实施例一
27.图1为本发明实施例一提供了一种停车场路径的推荐方法的流程图，本实施例可适用于为驾驶员推荐停车场路径的情况，该方法可以由停车场路径的推荐装置来执行，该停车场路径的推荐装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该停车场路径的推荐装置可配置于路径的推荐系统中，该路径的推荐系统中包括车辆和云端计算设备，该车辆和云端计算设备可进行实时的信息交互，云端计算设备在接收到车辆发送的信息并计算后，来实现向驾驶员推荐最优的停车场路径。
28.如图1所示，该本发明实施例一提供的一种停车场路径的推荐方法，具体包括如下步骤：
29.s101、确定当前停车场内的目标停车位。
30.在本实施例中，可以预先确定目标停车位，如通过接收驾驶员输入的停车位位置等方式，从当前停车场中的多个空闲停车位中，确定目标停车位。目标停车位可以理解为本车将要停车的停车位。
31.s102、根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，其中，所述最近点火周期为本车最近一次点火的时间至本车行驶到所述当前停车场的入口的时间对应的时间周期。
32.在本实施例中，由于驾驶员的驾驶操作是一个横纵向综合行为，所以在对驾驶员特性进行评价时，可以利用本车最近点火周期内的行驶数据，如横向行驶数据和纵向行驶数据，来确定驾驶员的驾驶特性。如，当最近点火周期内本车的方向盘转角(横向数据)过大和车辆速度(纵向数据)过快时，则可确定驾驶员的驾驶特性为第一特性，该特性表示该驾驶员的驾驶技能较为生疏。在确定最近点火周期时需将不正常点火的情况剔除，如因驾驶员误操作造成的熄火后点火等，不正常点火的识别可以根据熄火和点火的时间间隔等来确定，如当熄火和点火的时间间隔过小，如小于预设时间值，则可确定本次点火为不正常点火。其中，驾驶特性可以理解为驾驶技能特性和/或驾驶风格特性等，驾驶技能特性可以包括专业和普通等，驾驶风格特性可以包括激进和保守等，驾驶技能特性为专业的驾驶员驾驶的车辆比驾驶技能特性为普通的更不容易发生车辆剐蹭等车辆事故，驾驶风格特性为保守的驾驶员驾驶的车辆比驾驶风格特性为激进的更不容易发生车辆剐蹭等车辆事故。
33.s103、确定备选路径，根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，其中，所述备选路径至少包括到达所述目标停车位的最短路径和最安全路径，所述最安全路径根据本车从当前位置到所述目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量确定。
34.在本实施例中，当本车行驶到当前停车场的入口时，可以先根据该入口的位置和
目标停车位的位置来规划路径，可以得到最短路径和最安全路径等。然后，根据本车的驾驶员的驾驶特性，来向驾驶员推荐最优路径，如当驾驶特性为第一特性时，其表示本车的驾驶员的驾驶技能欠佳，故可向该驾驶员推荐最安全路径，当驾驶特性为第二特性时，其表示本车的驾驶员的驾驶技能较好，故可向该驾驶员推荐最短路径。其中，从当前位置到所述目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量越少，其对应的路径越安全，图2为一种停车场示意图，如图2所示，被
★
标记的长方形方框为目标停车位，其他同样大小(除“墙”所在的长方形方框外)的长方形方框也为停车场内的停车位，图2中用数字标识的长椭圆形区域为预设路点，备选路径的每条路径中可以包含多个预设路点，预设路点可以为路口等预先设定的路径中的区域。
35.本发明实施例提供的停车场路径的推荐方法，确定当前停车场内的目标停车位，根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，其中，所述最近点火周期为本车最近一次点火的时间至本车行驶到所述当前停车场的入口的时间对应的时间周期，确定备选路径，根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，其中，所述备选路径至少包括到达所述目标停车位的最短路径和最安全路径，所述最安全路径根据本车从当前位置到所述目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量确定。本发明实施例技术方案，利用车辆最近点火周期内的行驶数据确定了驾驶员的驾驶特性，在路径规划过程中考虑了驾驶员的驾驶特征，有针对性的向驾驶员推荐最优路径，其可以更好的适配驾驶员，实现快速到达指定停车位的目的，解决了因未考虑到驾驶员的自身的驾驶特性，而导致驾驶员面临驾驶困难的问题。
36.可选的，确定所述最短路径的方式，包括：确定从本车的当前位置去往所述目标停车位的多条第一路径，并确定所述第一路径的长度；利用a-star算法和所述第一路径的长度，确定最短路径。
37.具体的，当前位置的初始位置为当前停车场的入口位置，即本车从驶入当前停车场后即可开始利用a-star算法和第一路径来确定最短路径。这样设置的好处在于，准确且迅速的确定出了最短路径。
38.示例性的，如图2所示，当起点为入口位置，即从当前停车场的入口出发，经过预设路点
①
，对于下一步有两种选择，去往预设路点
②
或者预设路点
④
，计算预设路点
②
到起点和终点(目标停车位)的路径距离之和f(n)1，以及计算预设路点
④
到起点和终点的路径距离之和f(n)2。若f(n)1较小，则预设路点
②
即为第一目标路点。从第一目标路点出发，即此时起点更新为第一目标路点，对于下一步有两种选择，去往预设路点
③
或者预设路点
⑤
，计算预设路点
③
到第一目标路点和终点的路径距离之和f(n)3,以及计算预设路点
⑤
到第一目标路点和终点的路径距离之和f(n)4，若f(n)4较小，则预设路点
⑤
即为第二目标路点，依次类推，直到到达目标停车位，即可得到最短路径。
39.可选的，确定所述最安全路径的方式，包括：确定从本车的当前位置去往所述目标停车位的多条第一路径，并确定所述第一路径中所有预设路点的来车方向数量；利用a-star算法和所述第一路径中所有预设路点的来车方向数量，确定最安全路径。这样设置的好处在于，准确且迅速的确定出了最安全的路径。
40.示例性的，如图2所示，当起点为入口位置，即从当前停车场的入口出发，经过预设路点
①
，对于下一步有两种选择，去往预设路点
②
或者预设路点
④
，计算预设路点
②
到起点
和终点(目标停车位)的路径风险之和f’(n)1以及计算预设路点
④
到起点和终点的路径风险之和f’(n)2，若f’(n)2较小，则预设路点
④
即为第一目标路点。从第一目标路点出发，即此时起点更新为第一目标路点，对于下一步有两种选择，去往预设路点
⑦
或者预设路点
⑤
，计算预设路点
⑦
到第一目标路点和终点的路径风险之和f’(n)3，以及计算预设路点
⑤
到第一目标路点和终点的路径风险之和f’(n)4，若f’(n)3较小，则预设路点
⑦
即为第二目标路点，依次类推，直到到达目标停车位，即可得到最安全路径。其中，路径风险可以为，预计经过的预设路点的来车方向数量。
41.实施例二
42.图3为本发明实施例二提供的一种停车场路径的推荐方法的流程图，本发明实施例的技术方案在上述各可选技术方案的基础上进一步优化，给出了为驾驶员推荐停车场路径的具体方式。
43.可选的，所述根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，包括：根据本车最近点火周期内的横向加速度和纵向加速度，确定驾驶员的技能因子；根据本车最近点火周期内的方向盘转角和行驶速度，确定所述驾驶员的驾驶风格因子；根据所述技能因子和所述驾驶风格因子，确定所述驾驶员的驾驶特性。这样设置的好处在于，综合考虑了两个驾驶方向上的行驶数据，技能因子可以反映出驾驶过程中车辆的平稳性，驾驶风格因子可以反映出驾驶过程中驾驶员的个性化特质或习惯，故根据技能因子和驾驶风格因子可以准确的确定出了驾驶员的驾驶特性。
44.可选的，所述驾驶特性包括专业激进、专业保守、普通激进以及普通保守；其中，所述根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，包括：当所述驾驶特性为所述专业保守时，则向所述驾驶员推荐所述最短路径；当所述驾驶特性为所述普通保守时，则向所述驾驶员推荐所述最安全路径；当所述驾驶特性为所述普通激进时，则向所述驾驶员推荐所述最安全路径，并向所述驾驶员提供驾驶建议，其中，所述驾驶建议至少包括来车提醒和减速提醒；当所述驾驶特性为所述专业激进时，则向所述驾驶员推荐所述最短路径，并向所述驾驶员提供所述驾驶建议。这样设置的好处在于，对于不同驾驶特性的驾驶员，可以有针对性的向其推荐适合他们行驶的路径，并辅以驾驶建议，充分保证了驾驶安全。
45.如图3所示，本发明实施例二提供的一种停车场路径的推荐方法，具体包括如下步骤：
46.s201、确定当前停车场内的目标停车位。
47.s202、根据本车最近点火周期内的横向加速度和纵向加速度，确定驾驶员的技能因子。
48.具体的，可以利用横向加速度和纵向加速度的大小或变化频率等，来确定技能因子的取值，如，横向加速度和纵向加速度越大，技能因子越大。其中，驾驶员的技能因子可以用来表示，驾驶员的驾驶技能的好坏，如技能因子越大，可表示驾驶员的驾驶技能越好。
49.可选的，根据本车最近点火周期内的横向加速度和纵向加速度，确定驾驶员的技能因子，包括：对本车最近点火周期内的横向加速度和纵向加速度分别进行曲线拟合，得到第一曲线和第二曲线；确定第一斜率平均值和第二斜率平均值的第一均方根值，并将第一均方根值确定为驾驶员的技能因子，其中，第一斜率平均值为第一曲线的最大斜率和最小
斜率的平均值，第二斜率平均值为第二曲线的最大斜率和最小斜率的平均值。这样设置的好处在于，通过计算斜率的均方根，可以准确的评估出车辆的平稳性，而车辆的平稳性可以反应出驾驶员驾驶技能的好坏。
50.示例性的，若本车的最近点火周期为t秒，该周期内横向加速度为ax1，ax2，
…
，axn，(tn，axn)，纵向加速度为bx1，bx2，
…
，bxn。对上述采样点进行曲线拟合，得到第一曲线及其对应的拟合函数y1＝a1x3+b1x2+c1x+d1，得到第二曲线及其对应的拟合函数y2＝a2x3+b2x2+c2x+d2。若第一曲线的最大斜率为h1，最小斜率为h2，第二曲线最大斜率为h3，最小斜率为h4。则第一斜率平均值(h1+h2)/2，第一斜率平均值为(h3+h4)/2，驾驶员的技能因子
51.s203、根据本车最近点火周期内的方向盘转角和行驶速度，确定驾驶员的驾驶风格因子。
52.具体的，驾驶风格是驾驶员内在的个性化特质或习惯，而后通过道路上的动态行为表现出来。每位驾驶员的驾驶风格受驾驶环境、交通状况以及心理状态等诸多因素影响。可以利用方向盘转角和行驶速度的大小或变化频率等，来确定技能因子的取值，如，方向盘转角和纵向加速度变化频率越快，驾驶风格因子越大。其中，驾驶员的驾驶风格因子可以用来表示驾驶员的驾驶风格，如激进，其表示驾驶员驾驶的车辆发生车辆剐蹭的可能性较大。
53.可选的，根据本车最近点火周期内的方向盘转角和行驶速度，确定驾驶员的驾驶风格因子，包括：将本车最近点火周期划分为多个时间段，并确定每个时间段内方向盘转角的第一方差和行驶速度的第二方差；将第一方差和第二方差的第二均方根值，确定为对应时间段内的风格因子；将大于第一预设值的风格因子确定为激进风格因子，将小于或等于第一预设值的风格因子确定为保守风格因子；将本车最近点火周期内的激进风格因子的数量与保守风格因子的数量的比值，确定为驾驶员的驾驶风格因子。这样设置的好处在于，通过计算方向盘转角方差和行驶速度方差的均方根，可以准确的确定驾驶员的驾驶风格，如是否喜欢高速行驶以及是否频频调整方向盘等。
54.具体的，将本车最近点火周期划分为若干时间段，如划分为t1，t2，t3，
…
，tn，每个时间段的时间长度为a秒，若tn不足a秒，可记作a秒。计算上述每个时间段内，方向盘转角的第一方差和行驶速度的第二方差。如，t1时间段内，方向盘转角为(a11，a12，a13，
…
，a1n)，行驶速度为(v11，v12，v13，
…
，v1n)，a1n为t1时间段内第n个方向盘转角值，v1n为t1时间段内第n个行驶速度值，则t1时间段的第一方差内第n个行驶速度值，则t1时间段的第一方差表示t1时间段的方向盘转角的平均值，t2时间段的第二方差段的方向盘转角的平均值，t2时间段的第二方差段的方向盘转角的平均值，t2时间段的第二方差表示t2时间段的行驶速度的平均值。则t1时间段的风格因子其他时间段的风格因子以此类推。将各个时间段内的风格因子和第一预设值b进行比较，若m个风格因子值大于b，n个风格因子子值小于或等于b，则确定有m个风格因子为激进风格因子，n个风格
因子为保守风格因子，驾驶员的驾驶风格因子为
55.s204、根据技能因子和驾驶风格因子，确定驾驶员的驾驶特性。
56.具体的，可以根据技能因子和驾驶风格因子的大小来确定驾驶特性，如，可以对技能因子和驾驶风格因子进行加权和运算，根据运算结果来确定驾驶特性，运算结果越大，表示该驾驶员表现出的驾驶特性为，其驾驶的车辆越容易发生交通事故。
57.可选的，根据技能因子和驾驶风格因子，确定驾驶员的驾驶特性，包括：当技能因子大于第三预设值，且驾驶风格因子大于第四预设阈值时，则将驾驶员的驾驶特性确定为专业激进；当技能因子大于第三预设值，且驾驶风格因子小于或等于第四预设阈值时，则将驾驶员的驾驶特性确定为专业保守；当技能因子小于或等于第三预设值，且驾驶风格因子大于第四预设阈值时，则将驾驶员的驾驶特性确定为普通激进；当技能因子小于或等于第三预设值，且驾驶风格因子小于或等于第四预设阈值时，则将驾驶员的驾驶特性确定为普通保守。这样设置的好处在于，通过设定阈值，可以进一步精细的确定驾驶员的驾驶风格。
58.示例性的，若第三预设值为c，第四预设阈值为d，技能因子为e，驾驶风格因子为f。当e》c且f》d时，则驾驶员的驾驶特性为专业激进，当e》c且f《＝d时，则驾驶员的驾驶特性为专业保守，当e《＝c且f》d时，则驾驶员的驾驶特性为普通激进，当e《＝c且f《＝d时，则驾驶员的驾驶特性为普通保守。
59.s205、确定备选路径，驾驶特性包括专业激进、专业保守、普通激进以及普通保守；当驾驶特性为专业保守时，则执行步骤206，当驾驶特性为普通保守时，则执行步骤207，当驾驶特性为普通激进时，则执行步骤208，当驾驶特性为专业激进时，则执行步骤209。
60.s206、向驾驶员推荐最短路径。
61.具体的，当驾驶特性为专业保守时，则表示该驾驶员在预设路点处规避不同方向来车的驾驶操作较为熟练，且对驾驶风险感知相对较为敏感，故其驾驶的车辆发生碰撞等事故的几率较低，因此对于该驾驶员来说最优路径应为最短路径。
62.s207、向驾驶员推荐最安全路径。
63.具体的，当驾驶特性为普通保守时，则表示该驾驶员在预设路点处规避不同方向来车的驾驶操作较为生疏，但对驾驶风险感知相对较为敏感，其驾驶的车辆存在一定的碰撞几率，故对于该驾驶员来说最优路径应为最安全路径。
64.s208、向驾驶员推荐最安全路径，并向驾驶员提供驾驶建议。
65.其中，驾驶建议至少包括来车提醒和减速提醒。
66.具体的，当驾驶特性为普通激进时，则表示该驾驶员在预设路点处规避不同方向来车的驾驶操作较为生疏，且对驾驶风险感知相对较为迟钝，故其驾驶的车辆发生碰撞等事故的几率较高，因此对于该驾驶员来说最优路径应为最安全路径，且需向该驾驶员提供实时驾驶建议。如，不同方向来车提醒、前方拐点出现提醒、前方减速带存在提醒以及超速提醒等，以确保驾驶员不出现过激驾驶操作，保证驾驶安全。
67.s209、向驾驶员推荐最短路径，并向驾驶员提供驾驶建议。
68.具体的，当驾驶特性为专业激进时，则表示该驾驶员在预设路点处规避不同方向来车的驾驶操作较为熟练，但对驾驶风险感知相对较为迟钝，故驾驶的车辆也存在一定的碰撞几率，因此对于该驾驶员来说最优路径应为最短路径，但需向该驾驶员提供实时驾驶
建议。其中，本方法中路径推荐所涉及的计算过程可由云端计算设备完成，且每次路径推荐结束后，可删除相应的驾驶数据和计算结果，以节省存储空间。
69.本发明实施例提供的停车场路径的推荐方法，综合考虑了两个驾驶方向上的行驶数据，技能因子可以反映出驾驶过程中车辆的平稳性，驾驶风格因子可以反映出驾驶过程中驾驶员的个性化特质或习惯，故根据技能因子和驾驶风格因子可以准确的确定出了驾驶员的驾驶特性，并对于不同驾驶特性的驾驶员，可以有针对性的向其推荐适合他们行驶的路径，并辅以驾驶建议，充分保证了驾驶安全。
70.实施例三
71.图4为本发明实施例三提供的一种停车场路径的推荐装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：停车位确定模块301、驾驶特性确定模块302以及路径推荐模块303，其中：
72.停车位确定模块，用于确定当前停车场内的目标停车位；
73.驾驶特性确定模块，用于根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，其中，所述最近点火周期为本车最近一次点火的时间至本车行驶到所述当前停车场的入口的时间对应的时间周期；
74.路径推荐模块，用于确定备选路径，根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，其中，所述备选路径至少包括到达所述目标停车位的最短路径和最安全路径，所述最安全路径根据本车从当前位置到所述目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量确定。
75.本发明实施例提供的停车场路径的推荐装置，利用车辆最近点火周期内的行驶数据确定了驾驶员的驾驶特性，在路径规划过程中考虑了驾驶员的驾驶特征，有针对性的向驾驶员推荐最优路径，其可以更好的适配驾驶员，实现快速到达指定停车位的目的，解决了因未考虑到驾驶员的自身的驾驶特性，而导致驾驶员面临驾驶困难的问题。
76.可选的，驾驶特性确定模块包括：
77.技能因子确定单元，用于根据本车最近点火周期内的横向加速度和纵向加速度，确定驾驶员的技能因子；
78.驾驶风格因子确定单元，用于根据本车最近点火周期内的方向盘转角和行驶速度，确定所述驾驶员的驾驶风格因子；
79.驾驶特性确定单元，用于根据所述技能因子和所述驾驶风格因子，确定所述驾驶员的驾驶特性。
80.可选的，所述根据本车最近点火周期内的横向加速度和纵向加速度，确定驾驶员的技能因子，包括：对本车最近点火周期内的横向加速度和纵向加速度分别进行曲线拟合，得到第一曲线和第二曲线；确定第一斜率平均值和第二斜率平均值的第一均方根值，并将所述第一均方根值确定为驾驶员的技能因子，其中，所述第一斜率平均值为所述第一曲线的最大斜率和最小斜率的平均值，第二斜率平均值为所述第二曲线的最大斜率和最小斜率的平均值。
81.可选的，所述根据本车最近点火周期内的方向盘转角和行驶速度，确定所述驾驶员的驾驶风格因子，包括：将本车最近点火周期划分为多个时间段，并确定每个所述时间段内方向盘转角的第一方差和行驶速度的第二方差；将所述第一方差和所述第二方差的第二均方根值，确定为对应时间段内的风格因子；将大于第一预设值的风格因子确定为激进风
格因子，将小于或等于所述第一预设值的风格因子确定为保守风格因子；将本车最近点火周期内的所述激进风格因子的数量与所述保守风格因子的数量的比值，确定为所述驾驶员的驾驶风格因子。
82.可选的，所述根据所述技能因子和所述驾驶风格因子，确定所述驾驶员的驾驶特性，包括：当所述技能因子大于第三预设值，且所述驾驶风格因子大于第四预设阈值时，则将所述驾驶员的驾驶特性确定为专业激进；当所述技能因子大于所述第三预设值，且所述驾驶风格因子小于或等于所述第四预设阈值时，则将所述驾驶员的驾驶特性确定为专业保守；当所述技能因子小于或等于所述第三预设值，且所述驾驶风格因子大于所述第四预设阈值时，则将所述驾驶员的驾驶特性确定为普通激进；当所述技能因子小于或等于所述第三预设值，且所述驾驶风格因子小于或等于所述第四预设阈值时，则将所述驾驶员的驾驶特性确定为普通保守。
83.可选的，确定所述最短路径的方式，包括：确定从本车的当前位置去往所述目标停车位的多条第一路径，并确定所述第一路径的长度；利用a-star算法和所述第一路径的长度，确定最短路径。
84.可选的，确定所述最安全路径的方式，包括：确定从本车的当前位置去往所述目标停车位的多条第一路径，并确定所述第一路径中所有预设路点的来车方向数量；利用a-star算法和所述第一路径中所有预设路点的来车方向数量，确定最安全路径。
85.可选的，所述驾驶特性包括专业激进、专业保守、普通激进以及普通保守。
86.可选的，路径推荐模块包括：
87.第一推荐单元，用于当所述驾驶特性为所述专业保守时，则向所述驾驶员推荐所述最短路径；
88.第二推荐单元，用于当所述驾驶特性为所述普通保守时，则向所述驾驶员推荐所述最安全路径；
89.第三推荐单元，用于当所述驾驶特性为所述普通激进时，则向所述驾驶员推荐所述最安全路径，并向所述驾驶员提供驾驶建议，其中，所述驾驶建议至少包括来车提醒和减速提醒；
90.第四推荐单元，用于当所述驾驶特性为所述专业激进时，则向所述驾驶员推荐所述最短路径，并向所述驾驶员提供所述驾驶建议。
91.本发明实施例所提供的停车场路径的推荐装置可执行本发明任意实施例所提供的停车场路径的推荐方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
92.实施例四
93.图5示出了可以用来实施本发明的实施例的路径的推荐系统40的结构示意图。该路径的推荐系统中包括车辆41和云端计算设备42，该车辆41中可配备有地图模块43，其用于提供环境信息，还可配备组合惯导模块44，其用于实现车辆41定位。云端计算设备可与车辆41进行实时的信息交互，以实现车云交互计算，该云端计算设备可以为各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
94.如图5所示，云端计算设备42包括至少一个处理器45，以及与至少一个处理器45通
信连接的存储器46，如只读存储器(rom)、随机访问存储器(ram)等，其中，存储器46存储有可被至少一个处理器45执行的计算机程序，处理器45可以根据存储在只读存储器(rom)中的计算机程序或者从存储单元加载到随机访问存储器(ram)中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram中，还可存储云端计算设备操作所需的各种程序和数据。处理器45、rom以及ram通过总线彼此相连。输入/输出(i/o)接口也连接至总线。
95.云端计算设备中的多个部件连接至i/o接口，包括：输入单元，例如键盘、鼠标等；输出单元，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元，例如磁盘、光盘等；以及通信单元，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元允许云端计算设备通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
96.处理器45可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器45的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器45执行上文所描述的各个方法和处理，例如停车场路径的推荐方法。
97.在一些实施例中，停车场路径的推荐方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom和/或通信单元而被载入和/或安装到云端计算设备上。当计算机程序加载到ram并由处理器45执行时，可以执行上文描述的停车场路径的推荐方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器45可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行停车场路径的推荐方法。
98.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
99.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
100.上述提供的计算机设备可用于执行上述任意实施例提供的停车场路径的推荐方法，具备相应的功能和有益效果。
101.实施例五
102.在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行停车场路径的推荐方法，该方法包括：
103.确定当前停车场内的目标停车位；
104.根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，其中，所述最近点火周期为本车最近一次点火的时间至本车行驶到所述当前停车场的入口的时间对应的时间周期；
105.确定备选路径，根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，其中，所述备选路径至少包括到达所述目标停车位的最短路径和最安全路径，所述最安全路径根据本车从当前位置到所述目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量确定。
106.在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
107.上述提供的计算机设备可用于执行上述任意实施例提供的停车场路径的推荐方法，具备相应的功能和有益效果。
108.值得注意的是，上述停车场路径的推荐装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
109.注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

技术特征：
1.一种停车场路径的推荐方法，其特征在于，包括：确定当前停车场内的目标停车位；根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，其中，所述最近点火周期为本车最近一次点火的时间至本车行驶到所述当前停车场的入口的时间对应的时间周期；确定备选路径，根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，其中，所述备选路径至少包括到达所述目标停车位的最短路径和最安全路径，所述最安全路径根据本车从当前位置到所述目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量确定。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，包括：根据本车最近点火周期内的横向加速度和纵向加速度，确定驾驶员的技能因子；根据本车最近点火周期内的方向盘转角和行驶速度，确定所述驾驶员的驾驶风格因子；根据所述技能因子和所述驾驶风格因子，确定所述驾驶员的驾驶特性。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据本车最近点火周期内的横向加速度和纵向加速度，确定驾驶员的技能因子，包括：对本车最近点火周期内的横向加速度和纵向加速度分别进行曲线拟合，得到第一曲线和第二曲线；确定第一斜率平均值和第二斜率平均值的第一均方根值，并将所述第一均方根值确定为驾驶员的技能因子，其中，所述第一斜率平均值为所述第一曲线的最大斜率和最小斜率的平均值，第二斜率平均值为所述第二曲线的最大斜率和最小斜率的平均值；其中，所述根据本车最近点火周期内的方向盘转角和行驶速度，确定所述驾驶员的驾驶风格因子，包括：将本车最近点火周期划分为多个时间段，并确定每个所述时间段内方向盘转角的第一方差和行驶速度的第二方差；将所述第一方差和所述第二方差的第二均方根值，确定为对应时间段内的风格因子；将大于第一预设值的风格因子确定为激进风格因子，将小于或等于所述第一预设值的风格因子确定为保守风格因子；将本车最近点火周期内的所述激进风格因子的数量与所述保守风格因子的数量的比值，确定为所述驾驶员的驾驶风格因子。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述技能因子和所述驾驶风格因子，确定所述驾驶员的驾驶特性，包括：当所述技能因子大于第三预设值，且所述驾驶风格因子大于第四预设阈值时，则将所述驾驶员的驾驶特性确定为专业激进；当所述技能因子大于所述第三预设值，且所述驾驶风格因子小于或等于所述第四预设阈值时，则将所述驾驶员的驾驶特性确定为专业保守；当所述技能因子小于或等于所述第三预设值，且所述驾驶风格因子大于所述第四预设阈值时，则将所述驾驶员的驾驶特性确定为普通激进；
当所述技能因子小于或等于所述第三预设值，且所述驾驶风格因子小于或等于所述第四预设阈值时，则将所述驾驶员的驾驶特性确定为普通保守。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述最短路径的方式，包括：确定从本车的当前位置去往所述目标停车位的多条第一路径，并确定所述第一路径的长度；利用a-star算法和所述第一路径的长度，确定最短路径。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述最安全路径的方式，包括：确定从本车的当前位置去往所述目标停车位的多条第一路径，并确定所述第一路径中所有预设路点的来车方向数量；利用a-star算法和所述第一路径中所有预设路点的来车方向数量，确定最安全路径。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述驾驶特性包括专业激进、专业保守、普通激进以及普通保守；其中，所述根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，包括：当所述驾驶特性为所述专业保守时，则向所述驾驶员推荐所述最短路径；当所述驾驶特性为所述普通保守时，则向所述驾驶员推荐所述最安全路径；当所述驾驶特性为所述普通激进时，则向所述驾驶员推荐所述最安全路径，并向所述驾驶员提供驾驶建议，其中，所述驾驶建议至少包括来车提醒和减速提醒；当所述驾驶特性为所述专业激进时，则向所述驾驶员推荐所述最短路径，并向所述驾驶员提供所述驾驶建议。8.一种停车场路径的推荐装置，其特征在于，包括：停车位确定模块，用于确定当前停车场内的目标停车位；驾驶特性确定模块，用于根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，其中，所述最近点火周期为本车最近一次点火的时间至本车行驶到所述当前停车场的入口的时间对应的时间周期；路径推荐模块，用于确定备选路径，根据所述驾驶特性从所述备选路径中，确定向所述驾驶员推荐的最优路径，其中，所述备选路径至少包括到达所述目标停车位的最短路径和最安全路径，所述最安全路径根据本车从当前位置到所述目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量确定。9.一种路径的推荐系统，其特征在于，所述路径的推荐系统包括：车辆和云端计算设备；所述车辆配备有用于提供环境信息的地图模块和用于实现车辆定位的组合惯导模块，所述云端计算设备部署有至少一个处理器以及至少一个存储器；所述车辆和所述云端计算设备通信连接；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的停车场路径的推荐方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的停车场路径的推荐方法。

技术总结
本发明公开了一种停车场路径的推荐方法、装置、系统及存储介质。该方法包括：确定当前停车场内的目标停车位；根据本车最近点火周期内的行驶数据，确定驾驶员的驾驶特性，其中，最近点火周期为本车最近一次点火的时间至本车行驶到当前停车场的入口的时间对应的时间周期；确定备选路径，根据驾驶特性从备选路径中，确定向驾驶员推荐的最优路径，其中，备选路径至少包括到达目标停车位的最短路径和最安全路径，最安全路径根据本车从当前位置到目标停车位的过程中，预计经过的预设路点的来车方向数量确定。本发明实施例的技术方案，有针对性的向驾驶员推荐最优路径，其可以更好的适配驾驶员，实现快速到达指定停车位的目的。实现快速到达指定停车位的目的。实现快速到达指定停车位的目的。


技术研发人员：赵宇婷 宋林桓 刘洋 孙连明
受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司
技术研发日：2023.06.12
技术公布日：2023/8/31