路径规划方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本申请涉及计算机应用技术领域，尤其涉及智能交通技术领域，具体涉及一种路径规划方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

路径规划旨在解决有向带权拓扑图上起终点间最优路径计算问题。例如，最优路径可以取起终点间路径权值累加和最小的路径。

在现有的驾车导航领域，拓扑图由路网抽象而来，边权表达了通过该道路的代价，如可以采用通过道路的通行时间作为该道路的代价。在覆盖区域很大范围的路网如州级路网上进行路径规划应用时，采用传统算法如dijkstra、a*算法均无法达到毫秒级响应要求，实际工程应用中通常通过增加离线预处理阶段，以一定规则挑选起终点对，计算其间最优路径作为缓存，在线算路利用缓存中存储的信息来加速。该加速方案限制了每段道路的边权只能以标量表达，即表示道路的边权只能取某一时刻的通行代价，最终规划的路径为全路网通行代价在某一时刻快照下的最优。

但实际应用中，道路通行能力受拥堵状态、动态交规影响，是随时间动态变化的，即理论上的最优路线应当是在道路通行代价表达为基于时间的函数基础上计算获得，让用户拥有“上帝视角”下真正的最优路线。因此，现有路径规划方案中，采用的标量形式的道路代价获取路径的方式不合理，无法准确地获取到真正的最优路径。

技术实现要素：

本申请提供了一种路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，用于确保路径获取方式的合理性，并提高获取的最优路径的准确性。

本申请提供一种路径规划方法，包括：

接收携带起点和终点的导航请求；

根据所述导航请求中的所述起点、所述终点以及预存储的路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，获取各所述预测时间点处、所述起点到所述终点间的最优路径；

根据各所述预测时间点处、所述起点到所述终点间的最优路径，基于时间推演获取所述起点到所述终点间的目标路径。

进一步地，如上所述的方法中，根据各所述预测时间点处、所述起点到所述终点间的最优路径，基于时间推演获取所述起点到所述终点间的目标路径，包括：

将各所述预测时间点处、所述起点到所述终点间的最优路径组合，形成一张拓扑图；

在所述拓扑图中基于时间推演获取所述起点到所述终点间的目标路径。

进一步地，如上所述的方法中，在所述拓扑图中基于时间推演获取所述起点到所述终点间的目标路径，包括：

在所述拓扑图中采用td-dijkstra算法进行基于时间推演的路径计算，获得所述起点到所述终点间的目标路径。

进一步地，如上所述的方法中，根据所述导航请求中的所述起点、所述终点以及预存储的路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，获取各所述预测时间点处、所述起点到所述终点间的最优路径之前，所述方法还包括：

通过对未来路况的预测，计算所述路网中各所述道路在未来各所述预测时间点的通行代价；

将各所述道路在未来各所述预测时间点的通行代价存储在缓存中。

本申请还提供一种路径规划装置，包括：

接收模块，用于接收携带起点和终点的导航请求；

最优路径获取模块，用于根据所述导航请求中的所述起点、所述终点以及预存储的路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，获取各所述预测时间点处、所述起点到所述终点间的最优路径；

目标路径获取模块，用于根据各所述预测时间点处、所述起点到所述终点间的最优路径，基于时间推演获取所述起点到所述终点间的目标路径。

本申请还提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上任一项所述的方法。

本申请还提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上任一项所述的方法。

上述申请中的一个实施例具有如下优点或有益效果：通过根据导航请求中的起点、终点以及预存储的路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，获取各预测时间点处、起点到终点间的最优路径；并根据各预测时间点处、起点到终点间的最优路径，基于时间推演获取起点到终点间的目标路径。因为参考了各预测时间点各道路的通行代价来实现路径规划，虽然各预测时间点的各道路的通行代价仍为标量，但是通过采用多个预测时间点处各道路的通行代价，基于时间推演，可以获取到最优的目标路径，克服了现有技术中路径获取不合理的技术问题，能够将通行代价由连续时间函数简化为对未来的预测时间点的若干采样，在保证较大概率获取最优解的同时大大降低了算法复杂度，使其能真正产品化应用，为用户提供更合理地路线，进而能够有效地保证获取的目标路径的准确性，进而可以有效地提高导航效率。

进一步地，本申请中，通过将各预测时间点处、起点到所述终点间的最优路径组合，形成一张拓扑图；在拓扑图中基于时间推演获取起点到终点间的目标路径，可以更加直观地、从拓扑图中基于时间推演获取起点到终点间的目标路径，提供一种非常便捷、实现方式非常直观有效地目标路径的获取方式，同时还能够有效地保证获取的目标路径的准确性。

进一步地，本申请中，可以在离线处理阶段通过对未来路况的预测，计算路网中各道路在未来各预测时间点的通行代价；将各道路在未来各预测时间点的通行代价存储在缓存中，这样可以加快后续在线算路的进程，提高算路效率，缩短对导航请求的响应时间，提高响应效率。

上述可选方式所具有的其他效果将在下文中结合具体实施例加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是根据本申请第一实施例的示意图；

图2为本申请路径规划的原理示意图。

图3是根据本申请第二实施例的示意图；

图4是用来实现本申请实施例的路径规划方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1为本申请第一实施例提供的基于时间推演的路径规划方法的流程图。如图1所示，本实施例的路径规划方法，具体可以包括如下步骤：

s101、接收携带起点和终点的导航请求；

本实施例的路径规划方法的执行主体为路径规划装置，该路径规划装置可以应用在导航服务器中。或者本实施例的路径规划装置也可以为一个独立的电子实体或者采用软件集成的应用，使用时与导航服务器进行通信，用于实现基于时间推演的路径规划。

s102、根据导航请求中的起点、终点以及预存储的路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，获取各预测时间点处、起点到终点间的最优路径；

本实施例的路网可以为覆盖范围很大的路网，如洲际路网。本实施例中通过预存储路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，以减少路径规划的时间，提高路径规划的效率。

本实施例的未来各预测时间点，可以基于当前时刻向后取，例如，可以取当前时刻之后1小时内的n个预测时间点，n个预测时间点可以均匀分布在当前时刻之后的1小时内，如可以取12个预设时间点，每隔5分钟设置一个预设时间点。或者多个预设时间点也可以非均匀分布在当前时刻之后的1小时内。本实施例的路网中道路为路径的基本组成单元，多个道路首尾相连，便可以串接成路径。本实施例中，各道路的通行代价为通过道路的时间。例如，各预测时间点某道路的通行代价，即表示该预设时间点通过该道路的通行时间。另外，本实施例中，对于位于两个相邻的预测时间点之间的其他时间点通过道路的通行代价，可以认为等于时间靠前的预设时间点处对应的该道路的通行代价。

进一步可选地，在该步骤s102之前，还可以包括如下步骤：

(1)通过对未来路况的预测，计算路网中各道路在未来各预测时间点的通行代价；

(2)将各道路在未来各预测时间点的通行代价存储在缓存中。

该步骤(1)和(2)可以认为是路径规划之前的离线处理阶段，用于计算并预存储路网中各道路在未来各预测时间点的通行代价，其结果用于后续的在线处理阶段，以进行路径规划。

其中，通过对未来路况的预测，计算路网中各道路在未来各预测时间点的通行代价，可以根据路径规划装置对未来路况的预测能力，计算出每一个预测时间点各道路的通行代价。例如，可以根据历史导航信息，来预测每一个预测时间点处各道路是否拥堵、拥堵程度以及不同拥堵程度下的道路通行时间等等路况信息，计算出各预测时间点各道路的通行代价，并存储在缓存中，以备后续在线阶段使用。需要说明的是，该计算结果是要能够支持全路网中的所有导航路径的规划，所以，本实施例中，此处需要获取全路网中各预测时间点上、各道路的通行代价。且，各预测时间点上个道路的通行代价也为标量，即单一值，而不是随时间变化而变化的变量。

这样，在路径规划装置接收到携带起点和终点的导航请求后，根据导航请求中的起点、终点以及路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，能够获取各预测时间点处、起点到终点间通行时间最小的路径，作为相应的最优路径。例如，若本实施例中，对于每一个当前时刻，所计算的未来的预测时间点的数量有12个，则对应地，此处可以分别获取到在未来的12个预测时间点从起点到终点的最优路径，例如，本实施例中可以取通行时间最短的路径为最优路径。

s103、根据各预测时间点处、起点到终点间的最优路径，基于时间推演获取起点到终点间的目标路径。

本实施例中，获取到各预测时间点处、起点到终点间的最优路径后，基于时间推演，从中获取到起点到终点间的最终的最优路径即目标路径。本实施例的基于时间推演，考虑到从起点1到终点2的过程中，时间在推演向前，例如，未来5分钟从起点1到终点2的最优路径分别经过节点a、b、c等节点；未来10分钟从起点1到终点2的最优路径分别经过节点a、e、f等节点，等等。但是当用户从起点1到节点a的时候，时间已经向后推演了，例如可能已经推演到未来10分钟的时刻，此时前方未行驶路段的道路的路况可能已经发生变化，若还采用未来5分钟的最优路径明显已经不适合，此时可以从节点a开始采用未来10分钟的最优路径的一段来行使，依次类推，基于时间推演，继续向后取下一合适的预测时间点对应的最优路径的一段，直到到达终点2。经过上述过程得到的起点到终点间的目标路径，考虑到时间的推演，从而能够保证获取的目标路径为实际用中的最优的目标路径，能够有效地提高获取的目标路径的准确性。

例如，该步骤s103根据各预测时间点处、起点到终点间的最优路径，基于时间推演获取起点到终点间的目标路径，具体可以包括如下步骤：

(a)将各预测时间点处、起点到终点间的最优路径组合，形成一张拓扑图；

(b)在拓扑图中基于时间推演获取起点到终点间的目标路径。

该步骤(a)和(b)为本实施例在目标路径的一种获取方式，首先，将各预测时间点处、已经计算得到的起点到终点间的最优路径组合在一起，形成一张拓扑图。然后，在拓扑图中可以采用td-dijkstra算法进行基于时间推演计算的路径计算，进而获得起点到终点间的目标路径。

例如，图2为本申请路径规划的原理示意图。如图2所示，以n个预测时间点分别为time1、time2、……、timen为例，按照上述实施例的技术方案，可以获取到每个预测时间点对应的最优路径，如图2的最左面所示，可以得到n条最优路径。然后将n条最优路径组合在一起，形成一个拓扑图，如图2的中间的拓扑图所示。该图将大概率覆盖理论最优路线，然后在拓扑图中采用td-dijkstra算法进行基于时间推演的路径计算，进而获得起点到终点间的目标路径。

最后，可以基于获取到的目标路径，响应导航请求，由于本实施例中预存储有路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，可以加快后续的算路进程，缩短响应时间，提高响应效率。

通过本实施例的路径规划方法得到的目标路径，虽然非理论最优，但实际评估中，当采用多个预测时间点对未来时间片切分的粒度足够细时，本申请给出的目标路径将以超过95％的概率与最优重合。通过对未来时间合理切片，构建各切片后得到的各预设时间点处的最优路线子路网，能够大幅度降低最后应用td-dijkstra的路网规模，从而将算法性能提升到产品化应用的程度。

另外，虽然本申请在离线处理阶段仍将各预测时间点的各道路的通行代价作为标量处理，但是通过设置多个预测时间，也能够保证最终获取的目标路径以高概率覆盖最优。在工程实现上本申请利用了crp算法拓扑结构不变性，将拓扑图中的图结构与道路的通行代价分离，设计出了多通行代价并行编译的高效算法来实现预处理需求。同时基于crp区域剖分特性，实现针对动态路网变化增量编译的逻辑，从而满足在线算路的数据实时性需求。

本实施例的路径规划方法，通过根据导航请求中的起点、终点以及预存储的路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，获取各预测时间点处、起点到终点间的最优路径；并根据各预测时间点处、起点到终点间的最优路径，基于时间推演获取起点到终点间的目标路径。因为参考了各预测时间点各道路的通行代价来实现路径规划，虽然各预测时间点的各道路的通行代价仍为标量，但是通过采用多个预测时间点处各道路的通行代价，基于时间推演，可以获取到最优的目标路径，克服了现有技术中路径获取不合理的技术问题，能够将通行代价由连续时间函数简化为对未来的预测时间点的若干采样，在保证较大概率获取最优解的同时大大降低了算法复杂度，使其能真正产品化应用，为用户提供更合理地路线，进而能够有效地保证获取的目标路径的准确性，进而可以有效地提高导航效率。

进一步地，本实施例中，通过将各预测时间点处、起点到所述终点间的最优路径组合，形成一张拓扑图；在拓扑图中基于时间推演获取起点到终点间的目标路径，可以更加直观地、从拓扑图中基于时间推演获取起点到终点间的目标路径，提供一种非常便捷、实现方式非常直观有效地目标路径的获取方式，同时还能够有效地保证获取的目标路径的准确性。

进一步地，本实施例中，可以在离线处理阶段通过对未来路况的预测，计算路网中各道路在未来各预测时间点的通行代价；将各道路在未来各预测时间点的通行代价存储在缓存中，这样可以加快后续在线算路的进程，提高算路效率，缩短对导航请求的响应时间，提高响应效率。

图3为本申请第二实施例提供的路径规划装置的结构图。如图3所示，本实施例的路径规划装置300，具体可以包括：

接收模块301，用于接收携带起点和终点的导航请求；

最优路径获取模块302，用于根据导航请求中的起点、终点以及预存储的路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，获取各预测时间点处、起点到终点间的最优路径；

目标路径获取模块303，用于根据各预测时间点处、起点到终点间的最优路径，基于时间推演获取起点到终点间的目标路径。

进一步可选地，本实施例的路径规划装置中，目标路径获取模块303具体用于：

将各预测时间点处、起点到终点间的最优路径组合，形成一张拓扑图；

在拓扑图中基于时间推演获取起点到终点间的目标路径。

进一步可选地，本实施例的路径规划装置中，目标路径获取模块303具体用于：

在拓扑图中采用td-dijkstra算法进行基于时间推演的路径计算，获得起点到终点间的目标路径。

进一步可选地，如图3所示，本实施例的路径规划装置中，还包括：

计算模块304用于通过对未来路况的预测，计算路网中各道路在未来各预测时间点的通行代价；

存储模块305用于将各道路在未来各预测时间点的通行代价存储在缓存中。

本实施例的路径规划装置，通过采用上述模块实现路径规划的实现原理以及技术效果，与上述相关方法实施例的记载相同，详细可以参考上述相关方法实施例的记载，在此不再赘述。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。

如图4所示，是根据本申请实施例的路径规划的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图4所示，该电子设备包括：一个或多个处理器401、存储器402，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示gui的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图4中以一个处理器401为例。

存储器402即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的路径规划方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的路径规划方法。

存储器402作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的路径规划方法对应的程序指令/模块(例如，附图3所示的各模块)。处理器401通过运行存储在存储器402中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的路径规划方法。

存储器402可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据路径规划的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器402可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器402可选包括相对于处理器401远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至路径规划的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

路径规划方法的电子设备还可以包括：输入装置403和输出装置404。处理器401、存储器402、输入装置403和输出装置404可以通过总线或者其他方式连接，图4中以通过总线连接为例。

输入装置403可接收输入的数字或字符信息，以及产生与路径规划的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置404可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，led)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(lcd)、发光二极管(led)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用asic(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(pld))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。

根据本申请实施例的技术方案，通过根据导航请求中的起点、终点以及预存储的路网中的各道路在未来各预测时间点的通行代价，获取各预测时间点处、起点到终点间的最优路径；并根据各预测时间点处、起点到终点间的最优路径，基于时间推演获取起点到终点间的目标路径。因为参考了各预测时间点各道路的通行代价来实现路径规划，虽然各预测时间点的各道路的通行代价仍为标量，但是通过采用多个预测时间点处各道路的通行代价，基于时间推演，可以获取到最优的目标路径，克服了现有技术中路径获取不合理的技术问题，能够将通行代价由连续时间函数简化为对未来的预测时间点的若干采样，在保证较大概率获取最优解的同时大大降低了算法复杂度，使其能真正产品化应用，为用户提供更合理地路线，进而能够有效地保证获取的目标路径的准确性，进而可以有效地提高导航效率。

进一步地，本申请实施例中，通过将各预测时间点处、起点到所述终点间的最优路径组合，形成一张拓扑图；在拓扑图中基于时间推演获取起点到终点间的目标路径，可以更加直观地、从拓扑图中基于时间推演获取起点到终点间的目标路径，提供一种非常便捷、实现方式非常直观有效地目标路径的获取方式，同时还能够有效地保证获取的目标路径的准确性。

进一步地，本申请实施例中，可以在离线处理阶段通过对未来路况的预测，计算路网中各道路在未来各预测时间点的通行代价；将各道路在未来各预测时间点的通行代价存储在缓存中，这样可以加快后续在线算路的进程，提高算路效率，缩短对导航请求的响应时间，提高响应效率。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。