1.一种大型停车场调度导航方法，其特征在于，该方法包括：

(1)构建最优车位选择模型：将停车场场景抽象成网格状，每个网格包含若干的停车位，设定所述停车场内所有车位初始为空的状态；按照设定的目的地位置为中心进行空闲车位搜索；若没有空闲车位，将搜索的半径扩大一个单位的网格，直至发现空闲车位，此时，计算每个空闲车位选择权重，进而根据所述空闲车位选择权重得到最优停车位；

(2)构建全局最优调度模型：根据所述停车场内道路的左右方向的相应权重，估测从停车场入口到所述最优停车位的时间，从而预估停车场的拥堵情况；

(3)路径规划：根据所述全局最优调度模型结合Floyd搜索算法得到评价矩阵，并对所述评价矩阵进行实时更新，实现停车场的路径规划和调度。

2.根据权利要求1所述的大型停车场调度导航方法，其特征在于，所述空闲车位选择的权重包括：W(Pi)＝αDi+βTi+η

α+β＝1

其中，Pi为空闲车位，那么该空闲车位到目的地的距离为Di，停车场入口到该空闲车位的时间为Ti，i为空闲车位的序号，α为停车后行走的距离影响因子，β为停车场入口到目标车位的影响因子，η则为停车位的自身因素，一般根据车位情况取值为3、6和9。

3.根据权利要求1所述的大型停车场调度导航方法，其特征在于，所述根据所述停车场内道路的左右方向的相应权重，估测从停车场入口到所述最优停车位的时间，具体包括：假定所述停车场的道路均为双向车道，其对应的每一个网格的左右两侧都具有WLj和WRj权重；

若道路右侧的车辆在当前位置继续向前行驶，此时WRj为1，而道路左侧也有车辆行驶时，所述权重WLj也为1；

当车辆到达最优停车位后，需要进行停车入库时，由于停车入库时需要占用路旁的道路，所以需要对该位置的Wj增加1，在停车以后对该位置的权重进行减1操作；

车辆从停车场入口最终行驶到最优车位Pi所用的时间为Ti，表示为：其中，Rj为路径的位置，设定汽车每行驶一个单位车位使用一个单位时间；由于道路是双向的，在路径选择时需要根据实际路线选择每个位置的道路权重，因此将每一个道路的左右两边合为

4.根据权利要求3所述的大型停车场调度导航方法，其特征在于，所述根据所述全局最优调度模型结合Floyd搜索算法得到评价矩阵，并对所述评价矩阵进行实时更新，包括：所述评价矩阵包括距离评价矩阵和时间评价矩阵，首先计算所述距离评价矩阵和时间评价矩阵：将所述停车场内所有路口设置为一个道路交点vi，所有的交点放入一个带权有向图G(V,E,W)中，其中，交点集合为V＝{v1,v2,...,vn}，用路径集合E＝{|vi≠vj,vi,vj∈V}来描述每两个路口之间是否连通，连通的路径上对应的权重为W＝{wij|wij>0}，vj是所述带权有向图G(V,E,W)中的任意一个交点；

根据所述带权有向图生成距离评价矩阵Wd和时间评价矩阵Wt：其中，dij为有向图中每一个路口之间的距离，tij则为车辆从当前位置到最优停车位的行驶时间， Tk为车辆从停车场入口最终行驶到最优车位Pk所用的时间；

更新所述距离评价矩阵Wd和时间评价矩阵Wt：

设 为vi点到vj点不经过任何中间点的最短长度，为vi点到vj点不经过任何中间点的最短时间，则：则 和 分别为有向图G(V,E,W)中考虑了vi、vj和v1三个节点的最短路径和最短耗时；

若vi点和vj点不经过v1节点，则dij0＝dij1，tij0＝tij1，否则，存在于是

令 为有向图G(V,E,W)中需要考虑vi,vj,v1,v2,...,vl-1节点的情况，那么根据这样的迭代关系就可以更新其权重矩阵Wd和Wt，车辆每行驶到一个路口时，都会实现这样的迭代操作。每一次更新的结果都将维护到同一个评价矩阵中。

5.一种大型停车场调度导航系统，其特征在于，包括：

最优车位选择模块，用于将停车场场景抽象成网格状，每个网格包含若干的停车位，设定所述停车场内所有车位初始为空的状态；按照设定的目的地位置为中心进行空闲车位搜索；若没有空闲车位，将搜索的半径扩大一个单位的网格，直至发现空闲车位，此时，计算每个空闲车位选择权重，进而根据所述空闲车位选择权重得到最优停车位；

全局最优调度模块，用于根据所述停车场内道路的左右方向的相应权重，估测从停车场入口到所述最优停车位的时间，从而预估停车场的拥堵情况；

路径规划模块，用于根据所述全局最优调度模型结合Floyd搜索算法得到评价矩阵，并对所述评价矩阵进行实时更新，实现停车场的路径规划和调度。

6.根据权利要求5所述的大型停车场调度导航系统，其特征在于，所述最优车位选择模块中，空闲车位选择的权重包括：W(Pi)＝αDi+βTi+η

α+β＝1

其中，Pi为空闲车位，那么该空闲车位到目的地的距离为Di，停车场入口到该空闲车位的时间为Ti，i为空闲车位的序号，α为停车后行走的距离影响因子，β为停车场入口到目标车位的影响因子，η则为停车位的自身因素，一般根据车位情况取值为3、6和9。

7.根据权利要求5所述的大型停车场调度导航系统，其特征在于，所述全局最优调度模块还包括：车道权重表示单元，用于首先假定所述停车场的道路均为双向车道，其对应的每一个网格的左右两侧都具有WLj和WRj权重；

若道路右侧的车辆在当前位置继续向前行驶，此时WRj为1，而道路左侧也有车辆行驶时，所述权重WLj也为1；

当车辆到达最优停车位后，需要进行停车入库时，由于停车入库时需要占用路旁的道路，所以需要对该位置的Wj增加1，在停车以后对该位置的权重进行减1操作；

车辆从停车场入口最终行驶到最优车位Pi所用的时间为Ti，表示为：其中，Rj为路径的位置，设定汽车每行驶一个单位车位使用一个单位时间。由于道路是双向的，在路径选择时需要根据实际情况选择每个位置的道路权重，因此将每一个道路的左右两边合为

8.根据权利要求7所述的大型停车场调度导航系统，其特征在于，所述路径规划模块，包括：评价矩阵计算单元，用于计算所述距离评价矩阵和时间评价矩阵：将所述停车场内所有路口设置为一个道路交点vi，所有的交点放入一个带权有向图G(V,E,W)中，其中，交点集合为V＝{v1,v2,...,vn}，用路径集合E＝{|vi≠vj,vi,vj∈V}来描述每两个路口之间是否连通，连通的路径上对应的权重为W＝{wij|wij>0}，vj是所述带权有向图G(V,E,W)中的任意一个交点；

根据所述带权有向图生成距离评价矩阵Wd和时间评价矩阵Wt：其中，dij为有向图中每一个路口之间的距离，tij则为车辆从当前位置到最优停车位的行驶时间， Tk为车辆从停车场入口最终行驶到最优车位Pk所用的时间；

评价矩阵更新单元，用于更新所述距离评价矩阵Wd和时间评价矩阵Wt：设 为vi点到vj点不经过任何中间点的最短长度，为vi点到vj点不经过任何中间点的最短时间，则：则 和 分别为有向图G(V,E,W)中考虑了vi、vj和v1三个节点的最短路径和最短耗时；

若vi点和vj点不经过v1节点，则dij0＝dij1，tij0＝tij1，否则，存在于是

令 为有向图G(V,E,W)中需要考虑vi,vj,v1,v2,...,vl-1节点的情况，那么根据这样的迭代关系就可以更新其权重矩阵Wd和Wt，车辆每行驶到一个路口时，都会实现这样的迭代操作。每一次更新的结果都将维护到同一个评价矩阵中。

9.一种根据权利要求5-8任一项所述的大型停车场调度导航系统实现的使用方法，其特征在于，包括：S1 用户根据自己需求到达停车场入口处；

S2 用户进入停车场入口以后，用户给出想要前往的目的地，然后结合目的地附近的车位情况结合所述最优车位选择模块计算出最优停车位位置；

S3 智能终端将用户当前的位置和最优停车位的位置作为请求发送给全局最优调度模块对停车场内的拥堵情况进行整体调度和监测，所述路径规划模块根据当前位置计算到达最优停车位的最优路径，并返回给用户使用的智能终端中；

S4 用户行驶车辆到达路口位置或者停止移动时，用户是否到达目标停车位位置，若是结束导航，若否则返回S3。