浙江数维科技有限公司 浙江杭州 310000
摘要：地图导航是一种建立在搜索算法基础上解决搜索寻径问题的搜索导航系统。随着移动互联网的发展和兴起，寻路问题与各种用户的数据相关，并由此推导得到了一套具有重要物联网特点的互联网+寻路模式及其基础设施系统。重点剖析了在互联网技术上的寻路途径以及应用方法，然后举例了导航算法的构建以及优化手段等。
关键词：互联网+；地图导航；寻路模式
作为近年来在我国逐渐兴起的一个新型产业网上代驾已经在全国范围内得到了推广。这种网上叫车业务从城市到县镇随处可见。卫星导航对于准确定位和选线汽车招呼来说，就需要对地图进行导航。地图引导式路由器是一种建立在路由算法基础上的对一路由器系统，来解决路由问题。随着物联网技术的发展和兴起路由问题与不同的用户和信息量密切相关互联网+"路径发现模型已从物联网中获取。联网+路径发现模型已经从物联网中得到。这其中包括了互联网+思维的应用，以及导航、出租车等产业。
1基于互联网+的地图导航寻路模式
互联网+地图引擎导航搜索寻径模型就是一种基于专门寻路的复杂模式。这一模式通过搜集地图软件使用者反映的讯息，以及交通运输系统中的大量数据来对总体系统做出改良。运用多种互联网技术手段，努力搜集庞大的交通运输讯息，从而建设寻路模型的大框架，并且加深该框架的每环节。的变形，然后完成整体模型并对其进行了修改，从而最终形成了互联网+地图引擎的导航和寻路模型。现阶段，我国的地图导航软件还有一定的不足，这是因为拼车路径不明确、最优路径选择不恰当等等，这些问题都迫切的需要得到解决。这就需要我们充分地利用出租车管理软件中所有集成的单用户和接单司机个人信息的大数据，进行接单司机的偏好分类和接单用户在接单时间内的容忍度分类，根据附近接单司机的历史偏好，将单的类型分配给他们，对接单时间内容忍度较低的接单用户可以进行优先级匹配。这样就可以改进原有的地图导航体系，为用户提供更好的行车体验。
2.优化互联网+的地图导航寻路算法
2.1.Floyd算法与"打表"理念
当考虑到实际的问题时，一个导航软件很有可能在短期内面对同一个地区几百万人的客流。如果每个用户单独进行导航，这将可以说不是一个问题，，然而用户的时间需求也需要得到考虑。弗洛伊德在这种情况下扮演了-个角色。在每个用户的搜索路径之前，我们都不妨整个地图创建一个"导航网格，然后我们使用floyd在一个小的本地导航网格中正常运行。由于floyd算法的特征所有节点之间的最短路都是可以直接通过一一次性的运算获取，这些路径都是通过人工智能和识别技术来保存，当一个用户需要搜索这些路径时，就会，直接被提供给一个用户。这种方法也叫"制表法"。"制表"的思想被广泛使用，对乘车行业的发展具有重要意义。
2.2贪心算法"的突破
互联网+思维主要体现在两个方面：一是通过用户偏好选择启发式算法，二是分析相关行业收集的数据，进行大数据分析拓展贪婪算法的启功能。我们一起来讨论如何优化贪婪算法在地图引擎和导航系统中的应用。地图引导软件主要有两种方法来采取路径偏差的方式收集个用户。首先，导航软件能够在未经征得使用者同意的前提下保留在系统后台，利用卫星定位技术来监控每个使用者在-定的路况下经历的径选择，上传和汇总利用大数据技术对这些体验路径的选择进行了分析，并将其添加到启发式函数中，给予了高度优先权。这一算法在启发函数中运用了行业数据，这样就可以充分考虑到4g基站负荷大以及车辆广播接受能力小等问题。首先可以为用户提供车流量小、平均车速较快且保持稳定、没有施工的路段。
启发式函数可以产生两个不同的优先级，启发式函数可以根据客户的偏好来进行优化。通过正确选择两个准则，优化互联网+寻路系统的设是非常重要的。
2.3优化预处理算法
当我们谈到floyd算法，我们会提及其能够应用于搜索网络系统中的一些常见路径的预处理。我们应该如何利用互联网+的思想来优化预理有两种思路--种是划分时间复杂度，采用区块链的思想，在各种用户终端上共享、计算、处理和存储数据。二是摒弃了floyd 算法，运用据思维进行上传和整理，并汇总了用户搜索记录和结论。这样可以从技术上以及数据方面改进地图导航系统，经过对大数据的处理可以得到一些搜寻度较高的位置和路径，并存储到服务器上值得注意的一点就是，为了有效节省空间的复杂性，对于搜索精度不足以达到一定范围和程度的网络节点其中存储路径也不应该相互包含。通过不断优化原有的地图导航体系，并引入现代化信息技术，让地图导航系统被大众所接受，提升用户的体验感
2.4在深度学习的经验性寻路算法基础上的运用
目前人工智能已被广泛地运用到各个行业，其在寻路系统中的应用早已被广泛地涉及。作为目前无人驾驶新能源汽车主要生产和研发企一特斯拉始终专注于推动深度学习和人工智能。近年来特斯拉公司在自动驾驶技术领域取得了许多进展并设计和开发出了一套完整的动驾驶系统。特斯拉利用琳达摄像头和汽车雷达系统进行实时图像监测汽车周边的交通信息利用汽车免费无线3g/4g等交通网络对电动辆周边进行了各种实时图像定位和各种交通信息数据的实时交换通过ota网络获取最新的应用软件和技术功能，进一步不断扩大了汽车辅自动驾驶的实际应用发展潜力从而更好的促进行车行业的发展。，而其自动辅助驾驶汽车辅助系统硬件在实现汽车辅助驾驶的运行过程中对汽车收集的交通数据信息进行.时分析和综合学习。在自动驾驶辅助系统设计方面，特斯拉公司编写了高效的深度学习算法，为汽车驾驶辅助的人工智能应用程序积累了验。它可以让所有的人工智能软件和程序在各类模拟的环境下正常运行，学习详细的处理和应对措施最后把已经积累了足够的经验的人：智能自动驾驶辅助系统全部投入到实际的测试中，在安全性保证的前提下投放市场供广大消费者使用。与特斯拉的方法-样，我们也可以ai技术应用到了互联网+寻路系统并且可以利用深度学习的算法来研究和开发--种实现经验路径的算法。首先，需要把多幅道路交通地图字化拼接成一幅覆盖尽可能多路况的数字地图，并在此数字地图上实时模拟各种可能的道路交通状态；其次，程序员还需要自己研究和开发种新型的深度学习算法。
3.结语
从游戏开始到地图引入，寻路系统涵盖了我们日常生活中的各个方方面面。寻路的问题正在上升。它完全可以作为-种基于图论的方法析和解决财务模型，复杂的线路和网络计算，总而言之，互联网技术将地图嗯覆盖面积扩大，增大地图导航的精准性，现阶段，通过对互联网技术的合理运用，已经解决了技术上的一些漏洞，并更好的改进了路由器系统。大数据为地图导航的关键技术做出来优化，这也为路由器的改进提供了新的方向。文章主要剖析了使用互联网+技术改进地图导航模式的途径，相信互联网技术能够推进地图导航模式的发展。
参考文献：
[1]陈怀民，方泰淙，段晓军.基于骨架提取的飞行器航迹实时重规划法[]现代电子技术，018，41（16）：1 7-131.
[2]李晓帆，许畅.小车远程控制及自主寻路系统的设计与实现[J]计算机科学，015，4（1）：98-101.
[3]何文乐.融合物联网智慧校园安防系统优化设计[J]，信息技术，018，（11）：139-14 + 147.
[4]黄美灵，陆百川.考虑交叉口延误的城市道路最短路径[J]，重庆交通大学学报（自然科学版），009，8（6）：1060-1063.