车载终端的交互方法、车载终端、服务器和存储介质与流程

本公开实施例涉及一种车载终端的交互方法，与该方法对应的车载终端以及服务器，以及非易失性存储介质。

背景技术：

在现代汽车发展过程中，利用车载终端的多功能化辅助用户提高驾车稳定性的同时，提高用户在驾驶过程中的座驾体验程度已成为衡量汽车优越性能的重要标准。如汽车的车载端广播电台可帮助用户获取最新资讯，音乐播放有助于缓解用户紧张情绪；车载导航系统可帮助用户外出时获取最新的路况信息，最优的导航路线等。

而随着车载终端的多功能化也意味着用户在使用过程中操作多步骤化，而这一定程度上分散了用户驾车时的注意力，造成潜在的安全隐患。基于语音识别系统的语音导航也开始走进市场，语音识别系统可很大程度上解放出驾驶者的双手和双眼，从而提高用户的驾驶专注度，提高驾驶安全性。但现有的语音导航系统虽然能够接收语音信息，但只能接收指令化语句，对于实际的情景交流尚无能为力。并且现有的语音导航系统只能按用户要求进行导航，无法实现智能化交互，一定程度上影响了用户体验。

技术实现要素：

本公开实施例的目的在于提供一种车载终端的交互方法、车载终端、服务器和存储介质，以解决上述技术问题。

根据本公开的至少一个实施例，提供了一种车载终端的交互方法，包括：获取用户行车行为状态信息；将所述行车行为状态信息与所述用户的行车行为习惯数据进行比较；基于所述比较结果确定与所述行车行为状态信息对应的行车行为习惯数据；基于所述行车行为习惯数据，向用户输出交互信息。

例如，所述行车行为状态信息包括对所述车载终端输入的语音信息，所述获取用户行车行为状态信息包括：接收用户的语音输入，并对所述输入的语音进行处理，获得所述语音信息。

例如，所述语音信息包括音量信息，所述行车行为习惯数据包括习惯音量数据，所述将所述行车行为状态信息与所述用户的行车行为习惯数据进行比较的步骤包括：将所述音量信息与所述用户的习惯音量数据进行比较。

例如，所述基于所述比较结果确定与所述行车行为状态信息对应的信息的步骤包括：基于所述比较结果确定所述用户的情绪；基于所述用户的情绪确定与该情绪对应的语音和/或图像；所述基于所述行车行为习惯数据，向用户输出交互信息的步骤包括：向用户输出与该情绪对应的语音和/或图像。

例如，所述对所述输入的语音进行处理，获得所述语音信息的步骤包括：对用户输入的语音进行识别，根据识别结果确定所述用户的标识信息；基于所述标识信息确定与该用户对应的语音指令集，所述语音指令集包括输入语音与对应的语音信息的映射关系；基于所述映射关系将所述输入语音转换成所述语音信息。

例如，所述行车行为状态信息包括：从车辆启动到车辆停止过程中的行车参数、行车路线以及对所述车载终端的操作指令中的至少一个，所述基于所述比较结果确定与所述行车行为状态信息对应的行车行为习惯数据的步骤包括：基于所述比较结果，确定与所述行车行为状态信息匹配的行车行为习惯数据；所述基于所述行车行为习惯数据，向用户输出交互信息的步骤包括：向用户输出是否执行与所述行车行为习惯数据对应的行为的提示信息。

例如，所述对所述车载终端的操作指令包括行车路线导航指令，所述基于所述比较结果，确定与所述行车行为状态信息匹配的行车行为习惯数据的步骤包括：基于所述比较结果确定所述行车路线中是否包括第一路线，所述第一路线为车载终端所在车辆经过该路线对应路段超过预设次数，所述向用户输出是否执行与所述行车行为习惯数据对应的行为的提示信息的步骤包括：向所述用户输出是否在途径所述第一路线时减少导航语音提示的提示信息。

例如，交互方法还包括：获取所述用户对所述输出的提示信息的答复，基于所述答复确定是否发送与所述提示信息相关的执行指令。

例如，在所述将所述行车行为状态信息与所述用户的行车行为习惯数据进行比较的步骤之前，所述方法还包括：基于用户行车行为状态信息确定与所述用户对应的行车行为习惯喜好库；将所述用户行车行为状态信息存储到所述行车行为习惯喜好库中。

例如，在将所述用户行车行为状态信息存储到所述行车行为习惯喜好库中的步骤之后，所述方法还包括：对所述行车行为习惯喜好库中的数据进行分析，以确定用户的行车行为习惯数据。

例如，所述用户行车行为状态信息包括语音信息，当基于所述语音信息不能确定与所述用户对应的行车行为习惯喜好库时，建立与该语音信息对应的行车行为习惯喜好库。

例如，所述车载终端与服务器信号连接，所述方法还包括：将所述行车行为习惯喜好库发送给所述服务器。

例如，交互方法还包括：接收所述服务器发送的行车行为习惯数据，所述行车行为习惯数据是服务器对从所述车载终端接收的习惯喜好数据库进行分析得到的。

例如，交互方法还包括：接收所述服务器发送的行车共享数据，对所述车辆位置与所述行车共享数据进行匹配；基于匹配结果，向所述用户输出与所述车辆位置匹配的行车共享数据。

例如，所述获取用户行车行为状态信息的步骤包括：获取用户语音信息；所述方法还包括：当确定所述用户的语音信息包括至少两个目的地时，确定到达或途径所述至少两个目的地的导航路线，向所述用户输出所述导航路线。

例如，所述获取用户行车行为状态信息的步骤包括：获取用户语音信息；所述方法还包括：当确定所述用户的语音信息包括规避行车地点时，确定不经过所述规避地点的导航路线，向所述用户输出所述导航路线。

例如，所述行车行为习惯数据包括车载终端对移动终端的通信接管数据，所述基于所述比较结果确定与所述行车行为状态信息对应的行车行为习惯数据的步骤包括：基于所述比较结果确定与所述行车行为状态信息对应的所述通信接管数据；所述基于所述行车行为习惯数据，向用户输出交互信息的步骤包括：向用户输出所述通信接管的提示信息，当用户对所述输出的提示信息进行肯定答复时，并且当收到移动终端的通信信号指令时，向用户输出是否启动所述通信事件的提示信息。

根据本公开的至少一个实施例，还提供了一种车载终端，包括：存储器，处理器，所述存储器存储指令，所述处理器执行所述指令时执行前述交互方法。

根据本公开的至少一个实施例，还提供了一种计算机可执行非易失性存储介质，所述存储介质中存储计算机程序指令，处理器执行所述程序指令时执行前述交互方法。

根据本公开的至少一个实施例，还提供了一种服务器，与车载终端信号连接，所述服务器包括存储器，处理器，所述处理器执行所述存储器中的程序指令时，执行：接收所述车载终端发送的行车行为习惯喜好库，对所述行车行为习惯喜好库进行处理，以获得行车行为习惯数据；将所述行车行为习惯数据发送给所述车载终端。

例如，所述服务器与多个车载终端信号连接，所述处理器执行所述存储器中的程序指令时，进一步执行：接收所述多个车载终端发送的行车行为习惯喜好库，对所述多个行车行为习惯喜好库进行处理，以获得行车共享数据；接收所述多个车载终端的至少一个车载终端的请求，基于所述请求，将与所述请求对应的行车共享数据发送给所述车载终端。

本公开实施例的交互方法，可以根据用户习惯和行车状态与用户进行交互，使得交互更加智能化，提高了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案，下面将对实施例的描述中所需要使用的附图作简单的介绍。下面描述中的附图仅仅是本公开的示例性实施例。

图1示出了根据本公开实施例的车载终端的交互方法流程图；

图2示出了根据本公开实施例的车载终端的结构示意图；

图3示出了根据本公开实施例的服务器的结构示意图；

图4示出了服务器中处理器执行存储器中指令时执行的方法流程图；

图5示出了根据本公开实施例的服务器与车载终端连接示意图。

具体实施方式

在下文中，将参考附图详细描述本公开的优选实施例。注意，在本说明书和附图中，具有基本上相同步骤和元素用相同的附图标记来表示，且对这些步骤和元素的重复解释将被省略。

在本公开的以下实施例中，车载终端指的是车辆上的电子终端，具有微处理器的能够与用户交互的系统。

图1描述了根据本公开的一个实施例的车载终端的交互方法100的流程图。下面将参照图1来描述本公开的一个实施例的交互方法。参见图1，车载终端的交互方法100包括步骤s101-s104。

在步骤s101中，获取用户行车行为状态信息。

在步骤s102中，将行车行为状态信息与用户的行车行为习惯数据进行比较。

在步骤s103中，基于比较结果确定与行车行为状态信息对应的行车行为习惯数据。

在步骤s104中，基于行车行为习惯数据，向用户输出交互信息。

根据本公开的一个示例，用户行车行为状态信息例如包括，用户当前情绪、用户输入的语音、车辆从启动到停止过程中的行车参数信息，用户的行车行为等等。用户当前情绪例如包括情绪正面情绪和负面情绪，例如是高兴的还是发怒的。用户输入的语音例如包括，用户输入“开车”，“开空调”，“去公司”等语音信息。用户的行车行为例如包括，用户开车门的行为，用户启动发动机的行为，用户停车行为等。用户从车辆启动到车辆停止过程中的行车参数信息例如包括，车辆当前的地理位置信息，车辆行驶速度，油耗等参数等。

例如，行车行为状态信息是对车载终端输入的语音信息时，在步骤s101中可以接收用户的语音输入，并对输入的语音进行处理，获得语音信息。语音输入例如是用户原始的语音模拟信号，语音信息例如是车载终端可以识别的二进制码等计算机指令。

例如，可以通过麦克风接收用户的语音输入，通过语音识别软件对用户输入的语音进行语音识别，根据识别结果将输入语音转换成语音文本，然后将语音文本转换成语音信息。例如，由于每个用户习惯不同，对于同一指令可能输入不同的语音，在该示例中，可以将用户输入的语音转换成语音文本，从语音文本中抽取关键词，根据关键词生成车载终端能够识别的语音信息。例如，对于“打开wifi(wirelessfidelity)”指令，用户输入的可能是“连接无线网络”，“开热点”等，可以将这些输入的语音经过处理后统一转换为“打开wifi”的语音信息。

还例如，可以通过麦克风接收用户的语音输入，对用户输入的语音进行语音识别，根据识别结果确定用户的标识信息，标识信息例如是用户的姓名，用户身份信息，用户id(identification)等。然后基于标识信息确定与该用户对应的语音指令集。语音指令集例如包括输入语音与对应的语音信息的映射关系。然后基于映射关系将输入语音转换成语音信息。例如，由于不同方言的用户语音语调以及用词是不同的，为了避免每次对输入的语音进行识别和判断，提高识别速度，在接收到语音输入时，可以根据识别的语音特征确定该语音输入用户是否时之前已在车载终端中注册的语音用户，如果是，直接在该用户的语音指令集中找到与该用户输入的语音匹配的语音信息，使用匹配的语音指令对车载终端进行控制。这样，可以满足不同方言用户的需求，避免了语音不标准造成的识别速度慢效率低等情况发生。

现有的语音导航系统所采用的语音指令由出厂时统一设定，与现有技术性相比，用户不需要熟练地掌握这些各个功能所对应的具体语音指令，提高了用户语音指令输出准确率和语音识别系统对于各指令识别灵敏度，从而增加了语音识别系统实际使用的便捷性，提高了用户体验。

此外，根据本公开的一个示例，语音信息包括用户的语音音量信息，行车行为习惯数据包括习惯音量数据。习惯音量数据是车载终端根据每次获取的用户输入的语音信息得到的。例如，历史音量的平均值，或行车开始前的音量等等可以作为习惯音量数据。例如，音量效果量级可以包括耳语，轻声，正常，大声，高喊。在步骤s102中，将行车行为状态信息与用户的行车行为习惯数据进行比较的步骤时，可以将音量信息与用户的习惯音量数据进行比较。并在步骤s103中，基于比较结果确定用户的情绪。例如，如果输入的音量大于该用户的习惯平均音量数据，则可能表示该用户正在发怒。还例如，当检测出用户(例如司机)的音量为“大声”或“高喊”模式，则确定用户的情绪为负面情绪的“发怒”。如果是新用户，则需要多次获取其语音信息来确定该新用户的正常音量。在步骤s104中，基于行车行为习惯数据，向用户输出与该情绪对应的语音和/或图像。例如，如果情绪是负面情绪，例如发怒时，与该情绪对应的语音和/或图像包括：能够平复该负面情绪的语音和/或图像，或用户喜好的语音和/或图像。例如，舒缓的音量或用户平时经常听的音乐。还例如，也可以通过车载终端播放语音，告知用户发怒时开车的危险性，提醒用户集中精力开车。这样，可以尽量快速平复用户的情绪，避免因为负面情绪导致交通事故发生。

根据本公开的一个示例，如果行车行为状态信息是从车辆启动到车辆停止过程中的行车参数(例如打开发动机的时间，车速，加速度)、行车路线(例如在在导航地图中的位置，始发地，目的地)或对车载终端的操作指令(例如，开音乐，开空调，开收音机等)时，在步骤s103中，可以基于比较结果，确定与上述行车参数或操作指令匹配的行车行为习惯数据。例如，当用户开启车辆的时间是用户习惯数据中的上班时间时，确定与该时间对应的用户行车行为习惯数据，例如行车目的地是公司的习惯数据，上车后马上开启收音机的习惯数据。在确定了习惯数据后，基于行车行为习惯数据，向用户输出是否执行与行车行为习惯数据对应的行为的提示信息。例如，用户每天7点发动发动机从家出门到单位，则车载终端向用户输出是否导航到公司的提示。还例如，用户打开车载终端后，输入语音“导航”时，向用户输出是否导航到公司的路线的提示。当用户发动发动机时，向用户输出是否开启收音机的提示。然后，车载终端根据用户的回答进行相应的导航动作或收音机开启动作。这样根据用户习惯，与用户进行交互，可以减少用户自己操作，使用户通过语音指令就可以对车载终端进行控制，提高了用户体验。

根据本公开的一个示例，对车载终端的操作指令包括行车路线导航指令。那么，在步骤s103中，可以基于比较结果，确定行车路线中是否包括第一路线，第一路线为车载终端所在车辆经过该路线对应路段超过预设次数。例如，经过该路线中的路段大于第一次数，例如3-5次的路线。如果经过的是第一路线，则表示用户对该路段非常熟悉，为了避免在用户熟悉路段提供导航信息打扰用户开车，可以向用户输出是否在途径第一路线时减少导航语音提示的提示信息。从而减少导航语音对用户的影响。如果是途径该路线大于第二次数，例如10次的第二路线，则可以向用户输出是否在该路线停止语音导航的提示信息，从而避免不必要的提示。

此外，根据用户行为数据与用户习惯数据的比较后，确定用户将要达到目的地时(例如距离目的地1-2公里)，根据用户习惯喜好库中的习惯数据，获取用户经常停车的停车场，向用户输出是否要导航到该停车场的询问信息。还可以向用户推荐停车场附近的酒店和娱乐地点，根据用户的答复进行相应的导航。例如，当用户输入某个目的地之后，车载终端进入目的地搜索界面进行搜索，如果没有用户想要的结果时，用户可以通过语音输入“上一页”或“下一页”的语音指令进行浏览。如果依然没有，用户还可以语音输入“新搜索”的语音指令进行重新搜索。

此外，根据一个示例，用户还可以通过语音输入“某某路线”选择车载终端中存储的规划好的导航路线方案。

此外，在向用户发送提示信息之后，还可以进一步获取用户对输出的提示信息的答复，基于答复确定是否发送与提示信息相关的执行指令。例如，当用户语音输入某个地址时，为了避免语音输入错误，车载终端可以向用户输出确认是否是该地址的确认信息，待用户语音输入“是”等确认语音时，再进行相应的操作。当用户的答复为“不是”的否定语音时，请求用户重新输入语音或提供另一个语音相近的地址供用户参考。

此外，根据本公开的一个示例，在步骤s102之前，也就是在将行车行为状态信息与用户的行车行为习惯数据进行比较之前，可以首先获取已建立的用户的行车行为习惯喜好库。例如，在用户开始使用车载终端之后，基于用户行车行为状态信息确定与该用户对应的行车行为习惯喜好库，从习惯喜好库中找到对应该用户的习惯数据。并将每次获取的用户行车行为状态信息存储到行车行为习惯喜好库中，对习惯喜好库进行更新。例如，将用户每次对车载终端的使用习惯数据录入到习惯喜好库中，对习惯喜好库进行更新。以保证对应该用的习惯喜好库是最新的习惯喜好库，适用用户的不断更新的使用习惯。

此外，根据本公开的一个示例，在将用户行车行为状态信息存储到行车行为习惯喜好库中之后，还可以对行车行为习惯喜好库中的数据进行分析，以确定用户的行车行为习惯数据。例如，车载终端在获取了用户的行车行为状态信息之后，将其存储到行车行为习惯喜好库中。之后对习惯喜好库中的所有数据进行分析，或对最近预定时间内(例如一个月，三个月)的数据进行分析，根据分析结果得到用户的行车行为习惯数据，使得习惯数据是用户最近的习惯。

此外，根据本公开的一个示例，用户行车行为状态信息为语音信息，当车载终端基于语音信息不能确定与用户对应的行车行为习惯喜好库时，例如根据该语音判断该用户没有对应的习惯喜好库，因此是新用户时，可以建立与该语音信息对应的行车行为习惯喜好库。例如，当用户第一次使用车载终端时，车载终端此时没有与该用户对应的行车行为习惯喜好库，可以采用默认的大众化的习惯数据生成习惯喜好库，作为该新用户的习惯喜好库。

此外，前述实施例中，车载终端自身来对习惯喜好库中的数据进行分析。而为了减轻车载终端的负担，在一个示例中，车载终端还可以与服务器信号连接，并将行车行为习惯喜好库发送给服务器。由服务器端负责对习惯喜好库中的数据进行分析，并将分析结果发送给车载终端来使用。

在一个示例中，车载终端可以接收服务器发送的行车行为习惯数据，该行车行为习惯数据是服务器对从车载终端接收的习惯喜好库进行分析得到的。车载终端可以直接使用服务器发来的行车行为习惯数据，对用户的行车行为进行判断。

此外，根据本公开的一个示例，车载终端在与服务器连接后，还可以接收服务器发送的行车共享数据。例如，服务器可以连接一个车载终端或多个车载终端。图5示出了根据本公开实施例的服务器与车载终端连接示意图。参见图5，一个服务器300可以连接多个车载终端200。服务器将车载终端发送的数据进行存储，根据大数据分析出有用的数据作为共享数据。共享数据例如是地理位置附近的停车场，附近的酒店等。车载终端可以将车辆位置与服务器发送的行车共享数据进行匹配，基于匹配结果，向用户输出与车辆位置匹配的行车共享数据。例如，通过位置匹配，找到共享数据中关于该地理位置附近的停车场。通过共享数据的使用，可以汇聚多个车载终端的有用信息，方便每个用户的出行。

根据本公开的一个示例，在步骤s101中可以获取用户的多条语音信息或一条语音信息中的多个语音信息；当确定用户语音信息中包括至少两个目的地时，例如需要途径某地再到达某目的地时，车载终端可以确定途径或到达两个目的地的导航路线，并向用户输出导航路线。

根据本公开的一个示例，在步骤s101中获取用户的语音信息后，当确定用户的语音信息中的导航要求中包括规避某行车地点时，可以根据用户需求确定不经过该规避地点的导航路线，并向用户输出导航路线。

上述两个示例中的导航系统可以根据用户需求设计导航路线，满足了用户的不同需求，提高了用户体验。

根据本公开的一个示例，行车行为习惯数据还可以包括车载终端对移动终端的通信接管数据。例如，用户可以将手机通过蓝牙与车载终端关联。当手机收到短信息，微信或接到电话后，手机将通过蓝牙将信号发送给车载终端，由车载终端来接管手机上发生的事件。这样，在步骤s103中，车载终端可以基于用户行车行为与习惯喜好库的比较，确定与行车行为状态信息对应的通信接管数据。例如，如果用户开启发动机后，习惯将手机与车载终端关联，要求车载终端接管来电事件和短信事件，那么在步骤s104中，车载终端可以基于行车行为习惯数据，向用户输出通信接管的提示信息。例如，用户开启发动机后，向用户输出是否与车载终端通过蓝牙进行关联的询问信息，以及是否接管来电事件和短信事件。

当用户对输出的提示信息进行肯定答复时，车载终端向蓝牙设备发送指令与手机建立关联。当收到移动终端的通信信号指令时，向用户输出是否启动通信事件的提示信息。例如，当用户的手机发生来电事件时，手机自动将来电事件通过蓝牙发送给车载设备，车载设备可以在显示屏上显示来电信息，并向用户输出是否接听电话的询问信息。之后，车载设备根据用户的答复接通电话或挂断电话。这样，通过车载终端接管用户的移动终端的事件，可以方便用户在开车的同时不需要操作任何按键，只需要与车载终端进行交互就可以进行电话接听，方便了用户在开车时对通信终端的使用，减小了开车打电话造成的风险。

本公开实施例的交互方法，可以根据用户习惯和行车状态与用户进行交互，使得交互更加智能化，提高了用户体验。

以上介绍了根据本公开实施例的车载终端的交互方法，下面将进一步介绍与该交互方法对应的车载终端。该车载终端与前述方法中的车载终端相同，具体可参见前述所有实施例。为了说明书的简洁，以下仅作简要描述。图2示出了根据本公开实施例的车载终端的结构示意图。参见图2，车载终端200包括存储器210以及处理器220。存储器210用于存储指令，处理器220执行存储器210中的指令，并执行前述实施例的交互方法。

根据本公开的至少一个实施例，还提供了一种计算机可执行非易失性存储介质，存储介质中存储计算机程序指令，计算机中的处理器执行程序指令时执行前述交互方法中的所有实施例。

下面将进一步介绍与前述实施例中的车载终端信号连接的服务器。该服务器与前述所有实施例中的服务器相同，为了说明书的简洁，以下仅作简要描述，服务器的具体功能参见前述交互方法的所有实施例。图3示出了根据本公开实施例的服务器的结构示意图。图4示出了服务器中处理器执行存储器中指令时执行的方法流程图。参见图3和图4，服务器300包括存储器310，处理器320，处理器320执行存储器310中的程序指令时，执行图4的步骤s401-s403。

在步骤s401中，接收车载终端发送的行车行为习惯喜好库。

在步骤s402中，对行车行为习惯喜好库进行处理，以获得行车行为习惯数据。

在步骤s403中，将行车行为习惯数据发送给车载终端。

根据本公开的一个示例，参见图5，服务器300与多个车载终端200信号连接，服务器300中的处理器执行存储器中的程序指令时，进一步执行以下步骤：接收多个车载终端发送的行车行为习惯喜好库，对多个行车行为习惯喜好库进行处理，以获得行车共享数据；接收多个车载终端的至少一个车载终端的请求，基于请求，将与请求对应的行车共享数据发送给车载终端。

本公开实施例中的服务器，可以对车载终端发送的数据进行分析处理后再发送给车载终端，节省了车载终端的资源，提高了数据处理效率。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现。并且软件模块可以置于任意形式的计算机存储介质中。为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本公开的范围。

本领域技术人员应该理解，可依赖于设计需求和其它因素对本公开进行各种修改、组合、部分组合和替换，只要它们在所附权利要求书及其等价物的范围内。