一种路径规划方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及路径规划，尤其涉及一种路径规划方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、路径规划是指将给定起点和终点之间的路径计算出来的过程。在实际生活中，路径规划是一个应用广泛的问题，例如自动驾驶汽车、机器人导航、物流运输等等领域都需要路径规划技术的支持。

2、相关技术下，主要存在如下两种路径规划方法：

3、第一种为传统路径规划方法，如启发式算法。该类启发式算法通常需要定义启发式函数来评估每个节点的开销，以确定整个路径的最短距离。因此，通常需要大量的计算时间和计算资源支持，且在复杂的环境中无法处理动态障碍物，容易陷入局部最优解，因此，降低了路径规划的准确性和效率。

4、第二种为深度学习技术在路径规划领域中的应用。通过对深度学习模型进行训练，深度学习模型可以从大量的历史数据中学习出规律，在一定程度上提高路径规划的准确性和效率。然而，深度学习模型训练所需的数据量较大，无形中增加了时间成本，并且，针对多场景的路径规划的模型训练难度较大，实际应用中场景多复杂、环境多变，基于深度学习模型的路径规划的准确性和效率仍欠佳。

技术实现思路

1、本技术实施例提供一种路径规划方法、装置、设备及存储介质，用以提高路径规划的准确性和效率。

2、本技术实施例提供的具体技术方案如下：

3、第一方面，本技术实施例提供一种路径规划方法，包括：

4、基于待处理的路径规划需求包括的地理信息，得到所述路径规划需求对应的问题描述语句，其中，所述地理信息包括起点位置信息和终点位置信息；

5、将所述问题描述语句输入预设的目标语言模型，得到所述问题描述语句对应的推理结果描述语句，其中，所述推理结果描述语句包括至少一个路径规划结果，所述目标语言模型是基于地理知识库和历史路径规划样本集，对基本语言模型进行训练得到的；

6、基于所述推理结果描述语句，得到所述路径规划需求对应的目标路径规划结果。

7、上述方法，将路径规划问题转换为基于目标语言模型的问题求解任务，利用目标语言模型具有的丰富地理知识、空间描述能力和路径推理能力，可以使得本技术实施例中的一种路径规划方法，适用于复杂场景、环境多变、路径规划需求多样的路径规划，从而提高了路径规划结果的准确性，提高了路径规划的效率。

8、在一种可能的实现方式中，所述基于待处理的路径规划需求包括的地理信息，得到所述路径规划需求对应的问题描述语句，包括：

9、基于所述地理知识库，得到从所述起点位置信息到所述终点位置信息所经过的各个道路的道路信息，其中，所述道路信息包括道路名称、道路类型、道路长度及交通状态信息中的部分或全部；

10、将所述起点位置信息、所述终点位置信息、各道路信息和所述路径规划需求对应的约束条件，添加到预设的语句模板中，得到所述问题描述语句。

11、上述方法，通过结合路径规划需求包括的地理位置，以及地理知识库，将路径规划问题转换为基于目标语言模型的问题求解任务，以便于后续利用目标语言模型具有的丰富地理知识、空间描述能力和路径推理能力，对路径规划需求对应问题描述语句进行处理和推理，得到路径规划更为准确，效率更优的目标路径优化结果。

12、在一种可能的实现方式中，所述基于所述推理结果描述语句，得到所述路径规划需求对应的目标路径规划结果，包括：

13、基于限制条件，从所述推理结果描述语句中筛选出目标描述语句，其中，所述限制条件包括所述路径规划需求关联的车辆的车辆信息，和/或，所述推理结果描述语句包括的至少一条道路上的障碍物信息；

14、对所述目标描述语句进行后处理，得到所述目标路径规划结果，其中，所述后处理包括路径规范化处理和/或路径优化处理。

15、上述方法，基于限制条件，对多个路径规划结果进行筛选，可以筛选出最佳的路径规划结果，同时对筛选出的最佳的路径规划结果进行路径规范化处理和/或路径优化，已生成更为规范、效果更优的路径规划结果。

16、在一种可能的实现方式中，所述对所述目标描述语句进行后处理，得到所述目标路径规划结果，包括：

17、基于所述地理知识库，对所述目标描述语句进行路径规范化处理，得到所述目标描述语句包括的各路径节点对应的坐标信息，以及所述各路径节点之间的关联信息；

18、调用预设路径优化方式，基于所述各路径节点对应的坐标信息，以及所述各路径节点之间的关联信息，得到所述目标路径规划结果。

19、在一种可能的实现方式中，所述得到所述路径规划需求对应的目标路径规划结果之后，还包括：

20、基于所述目标路径规划结果，在导航应用中显示所述目标路径规划结果对应的导航路线；

21、在所述路径规划需求关联的车辆按照所述导航路线进行移动时，利用预设路径搜索方式，对所述导航路线中所述车辆未行驶的路线进行优化，并基于优化结果对所述未行驶的路线进行路线调整。

22、上述方法，基于车辆行进过程中存在多个障碍物的可能性，利用预设路径搜索方式，对路径规划结果进行优化，有利于减少交通事故的发生，满足实际需求。

23、第二方面，本技术实施例提供一种路径规划装置，包括：

24、问题转换模块，用于基于待处理的路径规划需求包括的地理信息，得到所述路径规划需求对应的问题描述语句，其中，所述地理信息包括起点位置信息和终点位置信息；

25、路径推理模块，用于将所述问题描述语句输入预设的目标语言模型，得到所述问题描述语句对应的推理结果描述语句，其中，所述推理结果描述语句包括至少一个路径规划结果，所述目标语言模型是基于地理知识库和历史路径规划样本集，对基本语言模型进行训练得到的；

26、路径输出模块，用于基于所述推理结果描述语句，得到所述路径规划需求对应的目标路径规划结果。

27、在一种可能的实现方式中，所述问题转换模块具体用于：

28、基于所述地理知识库，得到从所述起点位置信息到所述终点位置信息所经过的各个道路的道路信息，其中，所述道路信息包括道路名称、道路类型、道路长度及交通状态信息中的部分或全部；

29、将所述起点位置信息、所述终点位置信息、各道路信息和所述路径规划需求对应的约束条件，添加到预设的语句模板中，得到所述问题描述语句。

30、在一种可能的实现方式中，所述路径输出模块具体用于：

31、基于限制条件，从所述推理结果描述语句中筛选出目标描述语句，其中，所述限制条件包括所述路径规划需求关联的车辆的车辆信息，和/或，所述推理结果描述语句包括的至少一条道路上的障碍物信息；

32、对所述目标描述语句进行后处理，得到所述目标路径规划结果，其中，所述后处理包括路径规范化处理和/或路径优化处理。

33、在一种可能的实现方式中，所述路径输出模块具体用于：

34、基于所述地理知识库，对所述目标描述语句进行路径规范化处理，得到所述目标描述语句包括的各路径节点对应的坐标信息，以及所述各路径节点之间的关联信息；

35、调用预设路径优化方式，基于所述各路径节点对应的坐标信息，以及所述各路径节点之间的关联信息，得到所述目标路径规划结果。

36、在一种可能的实现方式中，所述路径输出模块还用于：

37、基于所述目标路径规划结果，在导航应用中显示所述目标路径规划结果对应的导航路线；

38、在所述路径规划需求关联的车辆按照所述导航路线进行移动时，利用预设路径搜索方式，对所述导航路线中所述车辆未行驶的路线进行优化，并基于优化结果对所述未行驶的路线进行路线调整。

39、第三方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括：

40、存储器，用于存储计算机程序或指令；

41、处理器，用于执行所述存储器中的计算机程序或指令，使得如第一方面中任一所述的方法被执行。

42、第四方面，本技术实施例提供一种计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由处理器执行时，使得所述处理器能够执行上述第一方面中任一项所述的方法。

43、第五方面，本技术实施例提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序代码，当所述计算机程序代码在计算机上运行时，使得计算机执行第一方面中任一项所述的方法。

44、另外，第二方面至第五方面中任意一种实现方式所带来的技术效果可参见第一方面中不同实现方式所带来的技术效果，此处不再赘述。

45、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。