全场景智能辅助驾驶的导航方法及系统与流程

1.本发明涉及一般车辆照明或信号装置的布置领域，具体涉及全场景智能辅助驾驶的导航方法及系统。

背景技术：

2.导航是引导人或物体一个地方移动到另一个地方的过程，主要通过定位初始位置以及重点位置的坐标，并合理规划行驶路径，以达到快速到达指定位置的目的，现有的导航装置通常需要依赖于类似gps一类的定位系统实现定位，而此类系统通常只能实现水平位置的定位，即只具有经纬度坐标，而没有竖直方向的坐标。因此在空间位置导航时，容易出现定位不准进而导致导航不准的情况。
3.申请号为cn202010897219.1的专利公开了一种实景辅助导航方法及导航系统，属于导航技术领域。通过对建筑物内外场景进行取景并设置参考标记形成预存图像存储于数据库中；其次录入目的地；然后通过手机摄像头取景并调用系统中预存图像进行对比，根据取景图像中识别的标记物进行定位确定用户的初始位置；最后规划用户行进路径并进行实景辅助导航。在此过程中无需依赖gps的等定位系统，即使信号被屏蔽中断时也可以根据取景图像与预存图像的对比确定用户的位置并进行导航，该实景辅助导航系统无需依赖gps等定位系统即可实现用户的导航需求，即使在信号屏蔽的区域也能对用户进行准确的导航，使用户快速到达指定目的地，但仍然存在以下不足之处：该导航系统无法对规划的路线进行筛选，使得选定的路线存在不准确的情况，而且无法对选定后的路线进行实时分析，存在选定的路线出现严重拥堵的情况发生，影响用户使用体验感。

技术实现要素：

4.为了克服上述的技术问题，本发明的目的在于提供全场景智能辅助驾驶的导航方法及系统：解决了现有的导航系统无法对规划的路线进行筛选，使得选定的路线存在不准确的情况，而且无法对选定后的路线进行实时分析，存在选定的路线出现严重拥堵的情况发生，影响用户使用体验感的问题。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案实现：全场景智能辅助驾驶的导航系统，包括：路线生成模块，用于根据起点和终点生成若干条路线，并从生成的若干条路线中筛选出预选路线，并将预选路线发送至路线分析模块；路线分析模块，用于获取预选路线的分析参数，并将分析参数发送至智能辅助平台，其中分析参数包括路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs；智能辅助平台，用于根据分析参数获得分析值fx，还用于根据实时参数获得实分系数sf，并根据分析值fx和实分系数sf获得选中路线，并将选中路线发送至路线显示模块，同时生成实时分析指令，并将实时分析指令发送至实时分析模块；路线显示模块，用于根据接收到的选中路线对其进行地图显示，并进行语音导航；
实时分析模块，用于接收到实时分析指令根据选中路线获得分析路线，并分别获取选中路线、分析路线的实时参数，并将实时参数发送至智能辅助平台，其中实时参数包括路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl。
6.作为本发明进一步的方案：所述路线生成模块筛选出预选路线的具体过程如下：按照起点和终点生成若干条路线，将距离最短的路线标记为参考路线，将参考路线的距离标记为参考距离cj，将参考距离cj代入公式得到预选距离yj，其中γ为预设倍数，且γ＞1，取γ=1.482；获取所有的路线的路线距离，并将每个路线距离依次与预选距离yj进行比较，将路线距离小于预选距离yj的路线标记为预选路线；将预选路线发送至路线分析模块。
7.作为本发明进一步的方案：所述路线分析模块获取分析参数的具体过程如下：获取预选路线的路线距离lj；获取预选路线历史数据中的行驶时间，并求和求取平均值，得到均驶时长js；获取预选路线单位时间内出现事故的总次数和相邻出现两次事故的时间差，并将其分别标记为事故总次sc和事故时差ss，获取两者之比，并将比值标记为事故次时比cs；将路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs发送至智能辅助平台。
8.作为本发明进一步的方案：所述智能辅助平台获得分析值fx的具体过程如下：将路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs代入公式得到分析值fx，其中θ1、θ2、θ3分别为路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs的预设权重系数，且θ1+θ2+θ3=1，0＜θ1＜θ2＜θ3＜1；将预选路线按照分析值fx从小到大的顺序进行排序，将位于首位的预选路线标记为选中路线，并将选中路线发送至路线显示模块，同时生成实时分析指令，并将实时分析指令发送至实时分析模块。
9.作为本发明进一步的方案：所述智能辅助平台获得实分系数sf的具体过程如下：将路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl代入公式得到实分系数sf，实分系数sf包括选中路线的实分系数sf1与分析路线的实分系数sf2，其中q1、q2、q3、q4、q5分别为路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl的预设权重因子，其中q3＞q5＞q2＞q1＞q4＞1.239；将选中路线的实分系数sf1与分析路线的实分系数sf2进行比较：若分析路线的实分系数sf2＞选中路线的实分系数sf1，将分析路线标记为选中路线并将其发送至路线显示模块。
10.作为本发明进一步的方案：所述实时分析模块获得实时参数的具体过程如下：接收到实时分析指令后将与选中路线除起点、终点存在相交点的预选路线标记为预分析路线，获取当前位置，将当前位置距离相交点最近的预分析路线标记为分析路线；获取选中路线、分析路线的路线距离lj；
实时获取进入选中路线、分析路线的车辆总数和驶出预选路线的车辆总数，获得两者差值，并将其标记为路线车数lc；实时获取选中路线、分析路线中的所有车辆的速率，并求和求取平均值，得到平均车速ps；获取选中路线、分析路线中直行和左转的红绿灯数量，获取存在右转标志的红绿灯数量，获取两者之和，并将其标记为红灯数量hs；获取选中路线、分析路线中的车辆与前车的最近距离值，并将其标记为前距值qz，获取车辆与侧面车最近距离值，并将其标记为侧距值cz，将前距值qz、侧距值cz代入公式得到车辆距离cl，其中前车表示同车道车辆，侧面车表示非同车道车辆，其中q1、q2分别为前距值qz、侧距值cz的预设比例系数，且q1+q2=1，取q1=0.72，q2=0.28；将路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl发送至智能辅助平台。
11.作为本发明进一步的方案：全场景智能辅助驾驶的导航方法，包括以下步骤：步骤一：路线生成模块按照起点和终点生成若干条路线，将距离最短的路线标记为参考路线，将参考路线的距离标记为参考距离cj，将参考距离cj代入公式得到预选距离yj，其中γ为预设倍数，且γ＞1，取γ=1.482；步骤二：路线生成模块获取所有的路线的路线距离，并将每个路线距离依次与预选距离yj进行比较，将路线距离小于预选距离yj的路线标记为预选路线；步骤三：路线生成模块将预选路线发送至路线分析模块；步骤四：路线分析模块获取预选路线的路线距离lj；步骤五：路线分析模块获取预选路线历史数据中的行驶时间，并求和求取平均值，得到均驶时长js；步骤六：路线分析模块获取预选路线单位时间内出现事故的总次数和相邻出现两次事故的时间差，并将其分别标记为事故总次sc和事故时差ss，获取两者之比，并将比值标记为事故次时比cs；步骤七：路线分析模块将路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs发送至智能辅助平台；步骤八：智能辅助平台将路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs代入公式得到分析值fx，其中θ1、θ2、θ3分别为路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs的预设权重系数，且θ1+θ2+θ3=1，0＜θ1＜θ2＜θ3＜1；步骤九：智能辅助平台将预选路线按照分析值fx从小到大的顺序进行排序，将位于首位的预选路线标记为选中路线，并将选中路线发送至路线显示模块，同时生成实时分析指令，并将实时分析指令发送至实时分析模块，路线显示模块根据接收到的选中路线对其进行地图显示，并进行语音导航；步骤十：实时分析模块接收到实时分析指令后将与选中路线除起点、终点存在相
交点的预选路线标记为预分析路线，获取当前位置，将当前位置距离相交点最近的预分析路线标记为分析路线；步骤十一：实时分析模块获取选中路线、分析路线的路线距离lj；步骤十二：实时分析模块实时获取进入选中路线、分析路线的车辆总数和驶出预选路线的车辆总数，获得两者差值，并将其标记为路线车数lc；步骤十三：实时分析模块实时获取选中路线、分析路线中的所有车辆的速率，并求和求取平均值，得到平均车速ps；步骤十四：实时分析模块获取选中路线、分析路线中直行和左转的红绿灯数量，获取存在右转标志的红绿灯数量，获取两者之和，并将其标记为红灯数量hs；步骤十五：实时分析模块获取选中路线、分析路线中的车辆与前车的最近距离值，并将其标记为前距值qz，获取车辆与侧面车最近距离值，并将其标记为侧距值cz，将前距值qz、侧距值cz代入公式得到车辆距离cl，其中前车表示同车道车辆，侧面车表示非同车道车辆，其中q1、q2分别为前距值qz、侧距值cz的预设比例系数，且q1+q2=1，取q1=0.72，q2=0.28；步骤十六：实时分析模块将路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl发送至智能辅助平台；步骤十七：智能辅助平台将路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl代入公式得到实分系数sf，实分系数sf包括选中路线的实分系数sf1与分析路线的实分系数sf2，其中q1、q2、q3、q4、q5分别为路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl的预设权重因子，其中q3＞q5＞q2＞q1＞q4＞1.239；步骤十八：智能辅助平台将选中路线的实分系数sf1与分析路线的实分系数sf2进行比较：若分析路线的实分系数sf2＞选中路线的实分系数sf1，将分析路线标记为选中路线并将其发送至路线显示模块，路线显示模块根据接收到的选中路线对其进行地图显示，并进行语音导航。
12.本发明的有益效果：本发明的全场景智能辅助驾驶的导航方法及系统，通过路线生成模块根据起点和终点生成若干条路线，并从生成的若干条路线中筛选出预选路线，利用路线分析模块获取预选路线的分析参数，智能辅助平台根据分析参数获得分析值，分析值用于对预选路线进行静态衡量，从而选出最优的预选路线设置为选中路线，当用户随着选中导航进行行驶后，利用实时分析模块根据选中路线获得分析路线，并分别获取选中路线、分析路线的实时参数，智能辅助平台根据实时参数获得实分系数，实分系数用于对分析路线进行动态衡量，实分系数用于衡量路线的通行流畅程度，实分系数越大表示路线越通畅，实分系数越小表示路线越堵塞，从而实时选择出最优的选中路线，并更新选中路线进行导航；该导航系统利用多若干条路线进行静态衡量，选择出综合情况最佳的路线，保证了选定路线的准确性，之后
在行驶后对选中路线、分析路线进行动态衡量，从而对选定后的路线进行实时分析，保证了选定的路线持续为最佳路线，避免了选定路线出现严重拥堵的情况发生，提高了用户使用体验感。
附图说明
13.下面结合附图对本发明作进一步的说明。
14.图1是本发明中全场景智能辅助驾驶的导航系统的原理框图。
具体实施方式
15.下面将结合本发明实施例，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作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
16.实施例1：请参阅图1所示，本实施例为全场景智能辅助驾驶的导航系统，包括路线生成模块、路线分析模块、智能辅助平台、路线显示模块以及实时分析模块；路线生成模块根据起点和终点生成若干条路线，并从生成的若干条路线中筛选出预选路线，并将预选路线发送至路线分析模块；路线分析模块获取预选路线的分析参数，并将分析参数发送至智能辅助平台，其中分析参数包括路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs；智能辅助平台根据分析参数获得分析值fx，还用于根据实时参数获得实分系数sf，并根据分析值fx和实分系数sf获得选中路线，并将选中路线发送至路线显示模块，同时生成实时分析指令，并将实时分析指令发送至实时分析模块；路线显示模块根据接收到的选中路线对其进行地图显示，并进行语音导航；实时分析模块接收到实时分析指令根据选中路线获得分析路线，并分别获取选中路线、分析路线的实时参数，并将实时参数发送至智能辅助平台，其中实时参数包括路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl。
17.实施例2：请参阅图1所示，本实施例为全场景智能辅助驾驶的导航方法，包括以下步骤：步骤一：路线生成模块按照起点和终点生成若干条路线，将距离最短的路线标记为参考路线，将参考路线的距离标记为参考距离cj，将参考距离cj代入公式得到预选距离yj，其中γ为预设倍数，且γ＞1，取γ=1.482；步骤二：路线生成模块获取所有的路线的路线距离，并将每个路线距离依次与预选距离yj进行比较，将路线距离小于预选距离yj的路线标记为预选路线；步骤三：路线生成模块将预选路线发送至路线分析模块；步骤四：路线分析模块获取预选路线的路线距离lj；步骤五：路线分析模块获取预选路线历史数据中的行驶时间，并求和求取平均值，得到均驶时长js；
步骤六：路线分析模块获取预选路线单位时间内出现事故的总次数和相邻出现两次事故的时间差，并将其分别标记为事故总次sc和事故时差ss，获取两者之比，并将比值标记为事故次时比cs；步骤七：路线分析模块将路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs发送至智能辅助平台；步骤八：智能辅助平台将路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs代入公式得到分析值fx，其中θ1、θ2、θ3分别为路线距离lj、均驶时长js以及事故次时比cs的预设权重系数，且θ1+θ2+θ3=1，0＜θ1＜θ2＜θ3＜1；步骤九：智能辅助平台将预选路线按照分析值fx从小到大的顺序进行排序，将位于首位的预选路线标记为选中路线，并将选中路线发送至路线显示模块，同时生成实时分析指令，并将实时分析指令发送至实时分析模块，路线显示模块根据接收到的选中路线对其进行地图显示，并进行语音导航；步骤十：实时分析模块接收到实时分析指令后将与选中路线除起点、终点存在相交点的预选路线标记为预分析路线，获取当前位置，将当前位置距离相交点最近的预分析路线标记为分析路线；步骤十一：实时分析模块获取选中路线、分析路线的路线距离lj；步骤十二：实时分析模块实时获取进入选中路线、分析路线的车辆总数和驶出预选路线的车辆总数，获得两者差值，并将其标记为路线车数lc；步骤十三：实时分析模块实时获取选中路线、分析路线中的所有车辆的速率，并求和求取平均值，得到平均车速ps；步骤十四：实时分析模块获取选中路线、分析路线中直行和左转的红绿灯数量，获取存在右转标志的红绿灯数量，获取两者之和，并将其标记为红灯数量hs；步骤十五：实时分析模块获取选中路线、分析路线中的车辆与前车的最近距离值，并将其标记为前距值qz，获取车辆与侧面车最近距离值，并将其标记为侧距值cz，将前距值qz、侧距值cz代入公式得到车辆距离cl，其中前车表示同车道车辆，侧面车表示非同车道车辆，其中q1、q2分别为前距值qz、侧距值cz的预设比例系数，且q1+q2=1，取q1=0.72，q2=0.28；步骤十六：实时分析模块将路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl发送至智能辅助平台；步骤十七：智能辅助平台将路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl代入公式得到实分系数sf，实分系数sf包括选中路线的实分系数sf1与分析路线的实分系数sf2，其中q1、q2、q3、q4、q5分别为路线距离lj、路线车数lc、平均车速ps、红灯数量hs以及车辆距离cl的预设权重因子，其中q3＞q5＞q2＞q1＞q4＞1.239；步骤十八：智能辅助平台将选中路线的实分系数sf1与分析路线的实分系数sf2进
行比较：若分析路线的实分系数sf2＞选中路线的实分系数sf1，将分析路线标记为选中路线并将其发送至路线显示模块，路线显示模块根据接收到的选中路线对其进行地图显示，并进行语音导航。
18.在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“示例”、“具体示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
19.以上内容仅仅是对本发明所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

技术特征：

1.全场景智能辅助驾驶的导航系统，其特征在于，包括：路线生成模块，用于根据起点和终点生成若干条路线，并从生成的若干条路线中筛选出预选路线，并将预选路线发送至路线分析模块；路线分析模块，用于获取预选路线的分析参数，并将分析参数发送至智能辅助平台；智能辅助平台，用于根据分析参数获得分析值，还用于根据实时参数获得实分系数，并根据分析值和实分系数获得选中路线，并将选中路线发送至路线显示模块，同时生成实时分析指令，并将实时分析指令发送至实时分析模块；路线显示模块，用于根据接收到的选中路线对其进行地图显示，并进行语音导航；实时分析模块，用于接收到实时分析指令根据选中路线获得分析路线，并分别获取选中路线、分析路线的实时参数，并将实时参数发送至智能辅助平台。2.根据权利要求1所述的全场景智能辅助驾驶的导航系统，其特征在于，所述路线生成模块筛选出预选路线的具体过程如下：按照起点和终点生成若干条路线，将距离最短的路线标记为参考路线，将参考路线的距离标记为参考距离，将参考距离经过分析得到预选距离；获取所有的路线的路线距离，并将每个路线距离依次与预选距离进行比较，将路线距离小于预选距离的路线标记为预选路线；将预选路线发送至路线分析模块。3.根据权利要求2所述的全场景智能辅助驾驶的导航系统，其特征在于，所述路线分析模块获取分析参数的具体过程如下：获取预选路线的路线距离；获取预选路线历史数据中的行驶时间，并求和求取平均值，得到均驶时长；获取预选路线单位时间内出现事故的总次数和相邻出现两次事故的时间差，并将其分别标记为事故总次和事故时差，获取两者之比，并将比值标记为事故次时比；将路线距离、均驶时长以及事故次时比发送至智能辅助平台。4.根据权利要求3所述的全场景智能辅助驾驶的导航系统，其特征在于，所述智能辅助平台获得分析值的具体过程如下：将路线距离、均驶时长以及事故次时比经过分析得到分析值；将预选路线按照分析值从小到大的顺序进行排序，将位于首位的预选路线标记为选中路线，并将选中路线发送至路线显示模块，同时生成实时分析指令，并将实时分析指令发送至实时分析模块。5.根据权利要求3所述的全场景智能辅助驾驶的导航系统，其特征在于，所述智能辅助平台获得实分系数的具体过程如下：将路线距离、路线车数、平均车速、红灯数量以及车辆距离经过分析得到实分系数，实分系数包括选中路线的实分系数与分析路线的实分系数；将选中路线的实分系数与分析路线的实分系数进行比较：若分析路线的实分系数＞选中路线的实分系数，将分析路线标记为选中路线并将其发送至路线显示模块。6.根据权利要求3所述的全场景智能辅助驾驶的导航系统，其特征在于，所述实时分析模块获得实时参数的具体过程如下：
接收到实时分析指令后将与选中路线除起点、终点存在相交点的预选路线标记为预分析路线，获取当前位置，将当前位置距离相交点最近的预分析路线标记为分析路线；获取选中路线、分析路线的路线距离；实时获取进入选中路线、分析路线的车辆总数和驶出预选路线的车辆总数，获得两者差值，并将其标记为路线车数；实时获取选中路线、分析路线中的所有车辆的速率，并求和求取平均值，得到平均车速；获取选中路线、分析路线中直行和左转的红绿灯数量，获取存在右转标志的红绿灯数量，获取两者之和，并将其标记为红灯数量；获取选中路线、分析路线中的车辆与前车的最近距离值，并将其标记为前距值，获取车辆与侧面车最近距离值，并将其标记为侧距值，将前距值、侧距值经过分析得到车辆距离；将路线距离、路线车数、平均车速、红灯数量以及车辆距离发送至智能辅助平台。7.全场景智能辅助驾驶的导航方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：路线生成模块按照起点和终点生成若干条路线，将距离最短的路线标记为参考路线，将参考路线的距离标记为参考距离，将参考距离经过分析得到预选距离；步骤二：路线生成模块获取所有的路线的路线距离，并将每个路线距离依次与预选距离进行比较，将路线距离小于预选距离的路线标记为预选路线；步骤三：路线生成模块将预选路线发送至路线分析模块；步骤四：路线分析模块获取预选路线的路线距离；步骤五：路线分析模块获取预选路线历史数据中的行驶时间，并求和求取平均值，得到均驶时长；步骤六：路线分析模块获取预选路线单位时间内出现事故的总次数和相邻出现两次事故的时间差，并将其分别标记为事故总次和事故时差，获取两者之比，并将比值标记为事故次时比；步骤七：路线分析模块将路线距离、均驶时长以及事故次时比发送至智能辅助平台；步骤八：智能辅助平台将路线距离、均驶时长以及事故次时比经过分析得到分析值；步骤九：智能辅助平台将预选路线按照分析值从小到大的顺序进行排序，将位于首位的预选路线标记为选中路线，并将选中路线发送至路线显示模块，同时生成实时分析指令，并将实时分析指令发送至实时分析模块，路线显示模块根据接收到的选中路线对其进行地图显示，并进行语音导航；步骤十：实时分析模块接收到实时分析指令后将与选中路线除起点、终点存在相交点的预选路线标记为预分析路线，获取当前位置，将当前位置距离相交点最近的预分析路线标记为分析路线；步骤十一：实时分析模块获取选中路线、分析路线的路线距离；步骤十二：实时分析模块实时获取进入选中路线、分析路线的车辆总数和驶出预选路线的车辆总数，获得两者差值，并将其标记为路线车数；步骤十三：实时分析模块实时获取选中路线、分析路线中的所有车辆的速率，并求和求取平均值，得到平均车速；步骤十四：实时分析模块获取选中路线、分析路线中直行和左转的红绿灯数量，获取存
在右转标志的红绿灯数量，获取两者之和，并将其标记为红灯数量hs；步骤十五：实时分析模块获取选中路线、分析路线中的车辆与前车的最近距离值，并将其标记为前距值，获取车辆与侧面车最近距离值，并将其标记为侧距值，将前距值、侧距值经过分析得到车辆距离；步骤十六：实时分析模块将路线距离、路线车数、平均车速、红灯数量以及车辆距离发送至智能辅助平台步骤十七：智能辅助平台将路线距离、路线车数、平均车速、红灯数量以及车辆距离经过分析得到实分系数，实分系数包括选中路线的实分系数与分析路线的实分系数；步骤十八：智能辅助平台将选中路线的实分系数与分析路线的实分系数进行比较：若分析路线的实分系数＞选中路线的实分系数，将分析路线标记为选中路线并将其发送至路线显示模块。

技术总结

本发明公开了全场景智能辅助驾驶的导航方法及系统，涉及一般车辆照明或信号装置的布置领域，拥有解决现有的导航系统无法对规划的路线进行筛选，使得选定的路线存在不准确的情况，而且无法对选定后的路线进行实时分析，存在选定的路线出现严重拥堵的情况发生，影响用户使用体验感的问题；该导航系统利用多若干条路线进行静态衡量，选择出综合情况最佳的路线，保证了选定路线的准确性，之后在行驶后对选中路线、分析路线进行动态衡量，从而对选定后的路线进行实时分析，保证了选定的路线持续为最佳路线，避免了选定路线出现严重拥堵的情况发生，提高了用户使用体验感。提高了用户使用体验感。提高了用户使用体验感。