行车路线规划系统及规划方法技术领域
本发明涉及大数据应用领域，特别涉及一种行车路线规划系统及规划方法。
背景技术
在现有技术中，有很多导航软件会以道路为数据，基于一定算法(路线最短，少走
高速等)计算出最佳路线。这类线路对于像高速公路这种变化少，路况不复杂的路线可以工
作的游刃有余，但是对于像城市道路这种路况较复杂的情况推荐的路线会有很多的问题。
当我们到一个陌生的城市，人生地不熟，只能靠导航仪，可导航仪却在很多时候却
给我们选了一个糟糕的线路。例如，城市为了缓解道路拥堵，修了一条外环，虽然距离稍远，
但很多本地车主都愿意选择这样的道路，然而导航基本会为我们选择一条需要穿越城中心
的拥堵路段。再比如，前方第一个路口右转到目的地最近，可是转进去的路段经常有大货车
卸货，上班高峰期根本就没有本地车主愿意走这条路，而是在下一个路口绕行，但导航仪根
据其默认的规则将未知这一情况的车主引到至此路段。再者，某一道路在工作日时道路通
畅，但节假日时却很拥堵，熟知这一情况的车主在节假日时会有意识的绕过此路段，然而导
航仪却完全无法预知这一情形。
综合来说，传统的导航仪路线规划基本基于算法，没有结合城市路况分析，往往不
能达到很好的效果。以往都是以算法为基础，对城市道路的规划不能覆盖对道路情况、不同
时间点的车流量，是否有实用小路，路段舒适度等复杂情况的考虑，造成很多车主跟着GPS
路线走都会很累，走完后就发现有一条其他车主选择的最佳路线。而且城市路况复杂难采
集，最了解路况的就是经常在该城市通行的车主，如果能把熟知某一城市路况的车主对路
况的认识提供给导航仪，就能很好的解决上述的窘迫。
发明内容
针对上述现有技术中的缺点和不足，本发明的目的在于提供一种能够优化行车路
线的行车路线规划系统及规划方法。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种行车路线规划系统，包括车载PC和云端服务器，所述车载PC包括中央处理器、
车辆数据采集模块、数据存储模块、GPS导航模块和无线通信模块，所述车载PC通过无线通
信模块与云端服务器通信连接；所述车辆数据采集模块、数据存储模块、GPS导航模块和无
线通信模块均与所述中央处理器通信连接。
优选地，所述车辆数据采集模块包括多个前端传感器，多个前端传感器所要采集
的车辆信息包括行驶起止时间、行驶总耗时、平均时速、低速行驶公里数和时长、低速行驶
路段、行驶过程中等待次数、刹车次数、急刹车操作次数、急刹车操作所在路段、转弯次数、
急转弯操作次数、急转弯操作所在路段、车辆耗油量、车辆排量、每公里油耗、鸣笛次数、鸣
笛集中路段、违章产生次数和违章产生路段。
优选地，当车辆行驶速度小于等于40km/h时处于低速行驶状态。
优选地，当3s内的车速下降30％以上时，判定进行了急刹车操作。车载PC内置加速
度传感器，用于采集车辆每秒速度变化值，由车载PC计算后传入云端服务器。
一种行车路线规划方法，包括如下步骤：
S1，车辆的数据采集模块采集车辆信息后存入数据存储模块；
S2，中央处理器将数据存储模块中的车辆信息调出，并通过无线通信模块将所述
车辆信息传送至云端服务器；
S3，云端服务器对至少一辆车的车辆信息进行统计分析，并形成统计分析结果；
S4，与步骤S1中车辆不同的另一车辆向云端服务器进行数据下载，将云端服务器
获得的统计分析结果下载到车辆的车载PC中，通过车载PC的统计分析结果进行线路的规
划。
优选地，所述统计分析结果包括选定时间段内从起点到达终点的路线选择，车辆
在选择的路线行驶过程中对应的车辆信息。
与现有技术相比，本发明实施例至少具有以下优点：
路线规划基于现有车联网大数据，真实反映车主在以往时间对驾车路线的真实选
择，以数据说话，向用户推荐路线。
附图说明
图1为本发明行车路线规划系统的通信结构示意图；
图2为本发明行车路线规划方法的时间段分类示意图；
图3为本发明行车路线规划方法的路线分类示意图；
图4为本发明行车路线规划方法的最优路线规划示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，所描述的实施例是
本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施
例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实
施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施
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
所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终
相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附
图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面结合附图和实施例对本发明作进一步详述。
一种行车路线规划系统，包括车载PC和云端服务器，所述车载PC包括中央处理器、
车辆数据采集模块、数据存储模块、GPS导航模块和无线通信模块，所述车载PC通过无线通
信模块与云端服务器通信连接；所述车辆数据采集模块、数据存储模块、GPS导航模块和无
线通信模块均与所述中央处理器通信连接。
所述车辆数据采集模块包括多个前端传感器，多个前端传感器所要采集的车辆信
息包括行驶起止时间、行驶总耗时、平均时速、低速行驶公里数和时长、低速行驶路段、行驶
过程中等待次数、刹车次数、急刹车操作次数、急刹车操作所在路段、转弯次数、急转弯操作
次数、急转弯操作所在路段、车辆耗油量、车辆排量、每公里油耗、鸣笛次数、鸣笛集中路段、
违章产生次数和违章产生路段。
当车辆行驶速度小于等于40km/h时处于低速行驶状态。
当3s内的车速下降30％以上时，判定进行了急刹车操作。车载PC内置加速度传感
器，用于采集车辆每秒速度变化值，由车载PC计算后传入云端服务器。
一种行车路线规划方法，包括如下步骤：
S1，车辆的数据采集模块采集车辆信息后存入数据存储模块；
S2，中央处理器将数据存储模块中的车辆信息调出，并通过无线通信模块将所述
车辆信息传送至云端服务器；
S3，云端服务器对至少一辆车的车辆信息进行统计分析，并形成统计分析结果；
S4，与步骤S1中车辆不同的另一车辆向云端服务器进行数据下载，将云端服务器
获得的统计分析结果下载到车辆的车载PC中，通过车载PC的统计分析结果进行线路的规
划。
所述统计分析结果包括选定时间段内从起点到达终点的路线选择，车辆在选择的
路线行驶过程中对应的车辆信息。其中，选定时间段可分为工作日、周末、法定节假日以及
地区特有的节日；而大的选定时间段确定后，还可以选定具体的时间段，比如工作日的早、
晚高峰时期所在的时间段和夜晚的起止时间；时间段确认好之后，则可以根据车辆信息确
认从车辆所在的起点到达选定的目的地时最优的路线。举例来说，从云端服务器下载到其
他车辆上传的车辆信息后，车主即可获得任意时段时，大部分车主行车路线选择，同时，车
载PC可通过语音和/或图像的方式告知车主完成该行车路线所需时间、油耗、违章次数、急
刹车次数等等信息，当出现多路线可进行选择时，车主可根据时间、油耗以及驾驶舒适度
(交通信号灯数量多少、路况是否颠簸等决定)等条件进行进一步选择，然后通过车载PC的
推荐选取符合自己期望的路线。在进行路线选择时，车主可按照自己意愿剔除路线选择较
少的路段，或者系统自动设置低于总推荐线路百分比的路线不显示。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，
任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，
都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范
围为准。