行驶路线确定系统、行驶路线确定方法和计算机程序与流程

1.本公开涉及行驶路线确定系统、行驶路线确定方法和计算机程序。本申请要求在2018年12月17日提交的日本专利申请no.2018
‑
235543的优先权，其全部内容通过引用合并于此。


背景技术：

2.专利文献1公开了一种路线搜索系统。
3.引文清单
4.专利文献
5.专利文献1：日本特开专利公报no.2018
‑
096810


技术实现要素：

6.本公开的一方面是行驶路线确定系统。在一个实施例中，行驶路线确定系统包括：处理器，被配置为操作以通过使用与用于确定分配有按需移动服务的需求的第一自动驾驶车辆的第一行驶路线的第一路线成本不同的第二路线成本，来确定未分配有需求的第二自动驾驶车辆的第二行驶路线。
7.从不同的角度来看，一种行驶路线确定系统包括：接收单元，被配置为操作以接收对按需移动服务的需求；处理器，被配置为操作以对于分配有需求的第一自动驾驶车辆，基于第一路线成本，确定直至根据需求的第一目的地的第一行驶路线，处理器被配置为操作以对于未分配有需求的第二自动驾驶车辆，基于不同于第一路线成本的第二路线成本，确定直到第二自动驾驶车辆的第二目的地的第二行驶路线；以及，发送单元，被配置为操作以将第一行驶路线发送至第一自动驾驶车辆，并且将第二行驶路线发送至第二自动驾驶车辆。
8.本公开的另一方面是一种行驶路线确定方法。在一个实施例中，行驶路线确定方法包括：通过使用与用于确定分配有按需移动服务的需求的第一自动驾驶车辆的第一行驶路线的第一路线成本不同的第二路线成本，来确定未分配有需求的第二自动驾驶车辆的第二行驶路线。
9.本公开的另一方面是一种计算机程序。在一个实施例中，该计算机程序使计算机执行以下操作：通过使用与用于确定分配有按需移动服务的需求的第一自动驾驶车辆的第一行驶路线的第一路线成本不同的第二路线成本，来确定未分配有需求的第二自动驾驶车辆的第二行驶路线。
附图说明
10.图1是行驶路线确定系统和外围配置的配置图。
11.图2是行驶路线确定系统的配置图。
12.图3示出了道路网络。
13.图4是示出用于按需移动服务的操作的流程图。
14.图5示出第一行驶路线和第二行驶路线的示例。
具体实施方式
15.[本公开要解决的问题]
[0016]
近年来，已经进行了研究以实现自动驾驶车辆的按需移动服务的实际使用。自动驾驶车辆的按需移动服务是其中通过自动驾驶车辆将用户运送到目的地的服务。在通过自动驾驶车辆进行的按需移动服务中，在自动驾驶车辆将用户运送到目的地之后，在某些情况下，自动驾驶车辆不会立即被分配有对下一服务的需求。在这种情况下，需要使自动驾驶车辆在没有乘客的在非服务状态中行驶到作为特定地点的目的地(非服务车辆目的地)，诸如服务站或出现需求的可能性很高的区域。
[0017]
与按需移动服务的普及相关联，预期用于按需移动服务的自动驾驶车辆将会增加。结果，在非服务状态中行驶的自动驾驶车辆也将增加。当许多自动驾驶车辆同时驶向特定的非服务车辆目的地时，自动驾驶车辆集中在通向该非服务车辆目的地的道路上，从而导致道路拥堵。特别地，在通向非服务目的地的道路拥挤的情况下，当在非服务状态中行驶的许多车辆集中在道路上时，拥挤增加，并且通过道路所需时间可能会增加。当所需时间增加时，分配有需求的自动驾驶车辆的服务将受到不利影响。另外，当所需时间增加时，在已安排的时间段内不进行车辆的非服务状态中的行驶，并且其后的服务的提供可能受到不利影响。
[0018]
因此，期望抑制由未分配有需求的自动驾驶车辆引起的拥挤度的恶化。
[0019]
[本公开的效果]
[0020]
根据本公开，可以抑制由未分配有需求的第二自动驾驶车辆引起的拥挤度的恶化。
[0021]
[本公开的实施例的描述]
[0022]
(1)根据实施例的行驶路线确定系统，包括：处理器，被配置为通过使用与用于确定分配有按需移动服务的需求的第一自动驾驶车辆的第一行驶路线的第一路线成本不同的第二路线成本，来确定未分配有需求的第二自动驾驶车辆的第二行驶路线。用于确定行驶路线的路线成本在未分配有需求的第二自动驾驶车辆与分配有需求的第一自动驾驶车辆之间是不同的。因此，容易避免第二自动驾驶车辆的第二行驶路线与第一自动驾驶车辆的第一行驶路线之间的重叠。结果，可以抑制由于第二自动驾驶车辆引起的拥挤度的恶化。
[0023]
(2)优选地，确定第二路线成本，使得第二路线成本和第一路线成本之间的差根据道路的拥挤度的增加而增加。在这种情况下，道路的拥挤度越大，成本变得越高，因此，道路不太可能被选择为第二行驶路线。结果，可以抑制拥挤度大的道路的拥挤度的进一步恶化。
[0024]
(3)优选地，通过将第一路线成本乘以与道路的拥挤度相对应的系数来计算第二路线成本。在这种情况下，可以容易地确定第二路线成本。
[0025]
(4)第二行驶路线可以是直至未分配有需求的第二自动驾驶车辆的目的地的行驶路线。未分配有需求的第二自动驾驶车辆的目的地更有可能是许多第二自动驾驶车辆的共同目的地。结果，许多第二自动驾驶车辆朝着共同目的地行驶，并且因此，可能出现车辆集中。然而，由于更可能防止第二行驶路线与第一行驶路线重叠，因此可以抑制第一自动驾驶
车辆行驶的路线的拥挤度的恶化。
[0026]
(5)优选地，目的地是针对未分配有需求的第二自动驾驶车辆预先设定的目的地，或者是由处理器针对未分配有需求的第二自动驾驶车辆确定的目的地。
[0027]
(6)根据实施例的一种行驶路线确定系统可以包括：接收单元，被配置为操作以便接收对按需移动服务的需求；处理器，被配置为操作以对于分配有需求的第一自动驾驶车辆，基于第一路线成本，确定直至根据需求的第一目的地的第一行驶路线，处理器被配置为操作以对于未分配有需求的第二自动驾驶车辆，基于不同于第一路线成本的第二路线成本，确定直到第二自动驾驶车辆的第二目的地的第二行驶路线；以及，发送单元，被配置为操作以将第一行驶路线发送至第一自动驾驶车辆，并且以将第二行驶路线发送至第二自动驾驶车辆。
[0028]
(7)根据实施例的行驶路线确定方法，包括：通过使用与用于确定分配有按需移动服务的需求的第一自动驾驶车辆的第一行驶路线的第一路线成本不同的第二路线成本来确定未分配有需求的第二自动驾驶车辆的第二行驶路线。
[0029]
(8)根据实施例的计算机程序用于使计算机执行下述操作：通过使用与用于确定分配有按需移动服务的需求的第一自动驾驶车辆的第一行驶路线的第一路线成本不同的第二路线成本，来确定未分配有需求的第二自动驾驶车辆的第二行驶路线。该计算机程序例如存储在计算机可读的非暂时性存储介质中。处理器读取存储在存储介质中的计算机程序。处理器执行计算机程序中包含的命令。
[0030]
[实施例的细节]
[0031]
图1示出了根据实施例的路线确定系统10及其外围配置。实施例的路线确定系统10被配置为按需移动服务服务器。在按需移动服务中，根据来自用户的服务需求，将服务车辆300调度到用户的乘车地点。已乘上服务车辆300的用户被服务车辆300运送到期望的目的地。实施例的服务车辆300是自动驾驶车辆。自动驾驶车辆可以是其中驾驶员不在车上的无人驾驶车辆，或者可以是在紧急等情况下驾驶员在车上但通过自动驾驶行驶的车辆。这里的自动驾驶是指其中没有人参与确定行驶路线并且其中车辆300沿着由路线确定系统10确定的行驶路线自主行驶的状态。然而，不排除在紧急等时刻人参与驾驶。
[0032]
实施例的路线确定系统10由计算机配置。为了提供按需移动服务，路线确定系统10具有与服务车辆300和用户终端400的网络连接。形成路线确定系统10的计算机还包括用于建立网络连接和用于与外界进行通信的通信处理单元40。例如，通信处理单元40处理与用户终端400的通信。通信处理单元40用作从用户终端400接收服务需求的接收单元41。通信处理单元40处理与服务车辆300的通信。通信处理单元40用作发送单元43，该发送单元43将通过自动驾驶行驶的路线发送到每个服务车辆300。
[0033]
如图2所示，形成路线确定系统10的计算机包括处理器20和存储设备30。处理器20连接到存储设备30。存储设备30在其中存储有计算机程序60，该计算机程序60使计算机充当路线确定系统(按需移动服务服务器)。处理器20读出并执行存储在存储设备30中的计算机程序60。计算机程序60包括用于使处理器20进行针对按需移动服务21的操作的命令。
[0034]
存储设备30具有存储在其中的道路数据31。如图3所示，道路数据31是其中道路网络500被表示为节点501和路段502的组合的数据。每个节点501是道路上的交叉点或另一个交接点。在道路数据31中，每个节点501由节点数据501a表示。节点数据501a包括节点编号
的数据、从节点流出的每个路段、节点的位置坐标等。每个路段502是节点501与另一节点501之间的道路区间。在道路数据31中，每个路段502由路段数据502a表示。在该实施例中，路段数据502a包括指示路段端点处的节点、所需时间和拥挤度的数据。所需时间表示行驶于路段所需的时间段。例如，从行驶于路段502的各车辆100获取所需时间作为探测数据。拥挤度表示路段502中的车辆的拥挤状况。例如，基于从行驶于路段502中的车辆100所获得的探测数据来计算拥挤度。因为节点数据501a表示从该节点流出的每个路段，并且路段数据502a表示在该路段端点处的节点，因此在路线搜索中可以从路段到节点和从节点到路段进行跟踪，并且因此，路由搜索是容易的。发送探测数据的车辆100可以是服务车辆300，或者可以是服务车辆以外的车辆。
[0035]
在该实施例中，作为示例，由边缘服务器200基于由安装在每辆车辆100上的相机102捕获的道路图像以及车辆100的行驶速度来判定拥挤度。
[0036]
在道路上行驶的每个车辆100中，通信处理单元101将探测数据发送到边缘服务器200。车辆100和边缘服务器200经由网络彼此连接。该实施例的探测数据包括由相机102捕获的行驶速度和道路图像。
[0037]
当边缘服务器200已经经由通信处理单元201接收到探测数据时，边缘服务器200基于探测数据来判定拥挤度。在边缘服务器200中，道路图像识别处理单元202识别道路图像中的车辆，并计算存在于道路图像中的车辆的数量。基于车辆的数量和行驶速度来判定拥挤度。例如，当车辆数多并且行驶速度慢时，将拥挤度判定为高，并且当车辆数少并且行驶速度快时，将拥挤度判定为低。拥挤度可以仅基于车辆的数量来判定，或者可以仅基于行驶速度来判定。
[0038]
在本实施例中，作为例子，以0、1、2这三个等级来表达拥挤度。拥挤度0表示行驶车辆的数量少并且行驶速度未降低的状况。拥挤度1表示行驶车辆的数量大但是行驶速度未降低的状况。拥挤度2表示行驶车辆的数量大并且行驶速度已经降低的状况。
[0039]
边缘服务器200将每个路段的所需时间和拥挤度发送到路线确定系统(服务服务器)10。边缘服务器200和路线确定系统10经由网络彼此连接。路线确定系统10将从边缘服务器200接收到的每个路段的所需时间和拥挤度作为路段数据502a存储到存储设备30中。路段数据502a用于服务车辆300的行驶路线搜索中，如稍后所述。
[0040]
图4示出用于按需移动服务21的路线确定系统(服务服务器)10的操作过程。首先，路线确定系统10通过需求接收单元41从要使用服务的用户的用户终端400接收服务需求(服务使用请求；车辆调度请求)(步骤s11)。需求除了包括用户期望的乘车位置的数据之外，还包括指示用户的目的地(第一目的地)的数据(第一目的地数据)。一旦接收到需求，路线确定系统10就在用户的乘车位置附近存在的服务车辆300中确定要被分配有需求的服务车辆300(步骤s12)。例如，参考从车辆的当前位置到用户的乘车位置的所需时间来确定要分配有需求的车辆。在此，将分配有需求的服务车辆300称为“第一自动驾驶车辆”。
[0041]
路线确定系统10搜索分配有需求的第一自动驾驶车辆300的第一行驶路线(步骤s13)。要搜索的第一行驶路线是从第一自动驾驶车辆300的当前位置经由用户的乘车位置到用户的目的地(第一目的地)的路线。
[0042]
第一行驶路线由搜索最小化车辆300到目的地的行驶成本的路线的算法确定。该算法由路线确定系统10的处理器20执行。这里的成本例如是所需时间。即，搜索第一行驶路
线，使得到用户的目的地(第一目的地)的所需时间变得最短。通过使用道路网络500中的每个路段502的路段数据502a中包括的所需时间来计算到达目的地的所需时间。路段数据502a中包括的所需时间指示根据当前交通状况的每个路段的行程时间。因此，在准确地估计了到达目的地的所需时间之后，可以确定适当的第一行驶路线。在此，将路段数据502a中包含的每个路段的所需时间称为“第一路线成本”。在本实施例中，通过使用第一路线成本来确定第一行驶路线。
[0043]
路线确定系统10从路线发送单元43向分配有需求的第一自动驾驶车辆300发送包括第一行驶路线的指令数据(步骤s14)。所发送的指令数据除了第一行驶路线以外，还包括用户id、用户的乘车位置和目的地等。
[0044]
在第一自动驾驶车辆300中，当通信处理单元301(见图1)已经接收到包括第一行驶路线的指令数据时，自动驾驶处理单元302(见图1)使第一自动驾驶车辆300通过自动驾驶沿着第一行驶路线行驶(步骤s21)。结果，按需移动服务被提供给用户。
[0045]
当用户已经在目的地下了第一自动驾驶车辆300并且第一自动驾驶车辆300已经完成了向用户的服务提供时，第一自动驾驶车辆300将服务完成通知发送到路线确定系统10(步骤s22)。
[0046]
在接收到服务完成通知时，路线确定系统10判定是否存在能够分配给已经发送了服务完成通知的车辆(服务完成的车辆)300的新需求。可以分配给车辆300的需求例如是车辆300可以从车辆300的当前位置在预定时间段(例如5分钟)内到达用户的乘车位置的需求。当存在这样的需求时(步骤s15中为“是”)，在步骤s12中类似地进行需求分配，并且在路线确定系统10中进行与步骤s13和步骤s14中的那些类似的操作。
[0047]
当不存在如上所述的需求时(步骤s15中为“否”)，路线确定系统10使车辆300在没有分配有需求的情况下行驶。在此，未分配有需求的服务车辆300被称为“第二自动驾驶车辆”。路线确定系统10搜索第二自动驾驶车辆300的第二行驶路线(步骤s17)。要搜索的第二行驶路线是从第二自动驾驶车辆300的当前位置到达第二自动驾驶车辆300的目的地(第二目的地)的路线。
[0048]
在此，作为示例，第二目的地是服务车辆300要停留的服务站。在这种情况下，第二行驶路线是第二自动驾驶车辆300在非服务状态中行驶至服务站的路线。在路线确定系统10的存储设备30中预先设置服务站的位置。路线确定系统10读出设置的服务站的位置作为第二目的地的位置，并确定直至服务站的第二路线。第二目的地可以是除服务站以外预先设置的目的地。可以由路线确定系统10的处理器20确定第二目的地。由处理器20确定的第二目的地例如是具有高需求发生的概率的地点。可以基于过去发生需求的地点的数据通过计算来确定具有高需求发生的概率的地点。
[0049]
还通过类似于用于第一行驶路线的路线搜索算法的路线搜索算法来确定第二行驶路线。即，第二行驶路线由路线搜索算法确定，该路线搜索算法搜索使车辆300到目的地的行驶成本最小化的路线。然而，在搜索第二行驶路线时，如下所述，将从所需时间计算出的第二路线成本用作每个路段的路线成本。
[0050]
拥挤度为0的路段的第二路线成本＝所需时间
[0051]
拥挤度为1的路段的第二路由成本＝1.5
×
所需时间
[0052]
拥挤度为2的路段的第二路线成本＝2.0
×
所需时间
[0053]
如上所述，在拥挤度0的情况下，类似于第一路线成本，将由路段数据502a指示的所需时间作为第二路线成本来处理。同时，如在拥挤度1和拥挤度2的情况下一样，当在道路上行驶的车辆的数量较大时，通过将路段数据502a所指示的所需时间乘以与拥挤度相对应的系数而获得的值将作为第二路线成本用处理。计算第二路线成本，使得与第一路线成本(所需时间)相比，拥挤度越大，第二路线成本越大。
[0054]
路段数据502a所指示的所需时间基于探测数据等，并且是反映实际交通状况的所需时间。因此，即使在同一路段中，当路段拥挤时，由路段数据502a指示的所需时间也变长。即，所需时间(第一路线成本)本身代表反映拥挤度的路线成本。但是，在上述第二路线成本的计算中，将路线成本(即反映拥挤度的所需时间)进一步乘以与拥挤度相对应的系数。因此，拥挤度较大的道路的成本进一步增加。结果，在针对未分配有需求的第二自动驾驶车辆300的第二行驶路线的搜索中，确定了避免拥挤度大的道路的路线。探测数据是从其中安装有传感器的车辆获得的行驶数据。
[0055]
在此，当使许多已经完成服务的第二自动驾驶车辆300在非服务状态中同时行驶到特定的服务站时，第二自动驾驶车辆300集中在通向服务站的道路上，由此拥挤度增加，因此可能发生不必要的交通拥堵。当发生交通拥堵时，分配有需求的第一自动驾驶车辆300的服务受到不利影响。但是，在本实施例中，通过使用从在道路上行驶的车辆获得的道路拥挤度，确定在已完成服务的第二自动驾驶车辆300的非服务状态中行驶时的第二行驶路线以避开拥挤度大的道路。
[0056]
路线确定系统10从路线发送单元43向第二自动驾驶车辆300发送包括第二行驶路线的指令数据(步骤s18)。所发送的指令数据除了第二行驶路线之外，还包括例如作为第二目的地的服务站的信息。
[0057]
在第二自动驾驶车辆300中，当通信处理单元301(见图1)已经接收到包括第二行驶路线的指令数据时，自动驾驶处理单元302(见图1)使第一自动驾驶车辆300通过自动驾驶沿着第二行驶路线行驶(步骤s23)。因此，能够使已经完成服务的自动驾驶车辆以在非服务状态中行驶到服务站。由于确定第二行驶路线以避开拥挤的道路，因此能够抑制由于已经完成服务的第二自动驾驶车辆300的非服务状态中行驶而导致的拥挤度的恶化，并且能够抑制发生不必要的交通拥堵。
[0058]
图5示出了分配有需求的第一自动驾驶车辆300a的第一行驶路线p1和没有分配有需求的第二自动驾驶车辆300b的第二行驶路线p2的示例。在图5中，第一自动驾驶车辆300a通过自动驾驶从当前位置经由道路路段l1、l2、l3和l4沿着第一行驶路线p1行驶到第一目的地d1。第二自动驾驶车辆300b通过自动驾驶沿着第二行驶路线p2从当前位置经由道路路段l11、l12、l16、l17、l18、l19和l15行驶到服务站(第二目的地)d2。
[0059]
在此，道路路段l1、l2和l3的拥挤度均为2，道路路段l4、l12、l13和l14的拥挤度均为1，道路路段l11、l15、l16、l17、l18和l19的拥挤度均为0。就第一路线成本(所需时间)而言，假定具有从第二自动驾驶车辆300b的当前位置到服务站d2的最少所需时间(最低成本)的路线的是p3。路线p3从第二自动驾驶车辆300b的当前位置经由道路路段l11、l12、l13、l14、l2和l15延伸到服务站d2。
[0060]
如果第二自动驾驶车辆300b采用路线p3，则第二自动驾驶车辆300b行驶具有相对高拥挤度的道路路段l12、l13、l14和l2。结果，这些道路路段l12、l13、l14和l2的拥挤度进
一步增加。特别地，如在道路路段l2的情况下一样，在服务站d2附近的道路路段也很有可能具有在非服务状态中行驶到服务站d2的许多其他第二自动驾驶车辆300b。因此，已经拥挤的道路路段l2的拥挤度进一步增加，并且行驶于道路路段l2所需时间增加。当增加行驶于道路路段l2的所需时间时，用于提供服务的第一自动驾驶车辆300a通过道路路段l2向目的地d1的到达被延迟。
[0061]
但是，在本实施例中，选择了拥挤度低的第二行驶路线p2，而避免了拥挤度大的路线p3。因此，防止了由于第二自动驾驶车辆300b在非服务状态中行驶而导致道路路段l2等的拥挤度增加。
[0062]
在搜索第二行驶路线p2时，如上所述使用第二路线成本。例如，当拥挤度为0的道路路段l16的所需时间(第一路线成本)为t16时，道路路段l16的第二路线成本为t16。当拥挤度为1的道路路段l13的所需时间(第一路线成本)为t13时，道路路段l13的第二路线成本为1.5
×
t13。类似地，当拥挤度为1的道路路段l14的所需时间(第一路线成本)为t14时，道路路段l14的第二路线成本为1.5
×
t15。当拥挤度为2的道路路段l2的所需时间(第一路线成本)为t2时，道路路段l13的第二路线成本为2.0
×
t13。
[0063]
路线确定系统10如上所述通过使用道路网络中的每个道路路段的第二路线成本来进行路线搜索，从而能够确定实现最小成本的第二行驶路线。
[0064]
[附加说明]
[0065]
本文的公开实施例在所有方面仅是说明性的，并且不应被认为是限制性的。本公开的范围由权利要求的范围而不是由上述含义限定，并且意图包括与权利要求的范围等同的含义以及该范围内的所有修改。
[0066]
附图标记列表
[0067]
10
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路线确定系统
[0068]
20
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处理器
[0069]
21
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按需移动服务
[0070]
30
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存储设备
[0071]
31
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路数据
[0072]
40
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通信处理单元
[0073]
41
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接收单元
[0074]
43
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发送单元
[0075]
60
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
计算机程序
[0076]
100
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
车辆
[0077]
101
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
通信处理单元
[0078]
102
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
相机
[0079]
200
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
边缘服务器
[0080]
201
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
通信处理单元
[0081]
202
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路图像识别处理单元
[0082]
300
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
服务车辆
[0083]
300a
ꢀꢀꢀꢀꢀ
第一自动驾驶车辆
[0084]
300b
ꢀꢀꢀꢀꢀ
第二自动驾驶车辆
[0085]
301
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
通信处理单元
[0086]
302
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
自动驾驶处理单元
[0087]
400
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
用户终端
[0088]
500
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路网络
[0089]
501
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
节点
[0090]
501a
ꢀꢀꢀꢀꢀ
节点数据
[0091]
502
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
路段
[0092]
502a
ꢀꢀꢀꢀꢀ
路段数据
[0093]
d1
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第一目的地
[0094]
d2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
服务站(第二目的地)
[0095]
l1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0096]
l2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0097]
l3
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0098]
l4
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0099]
l11
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0100]
l12
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0101]
l13
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0102]
l14
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0103]
l15
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0104]
l16
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0105]
l17
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0106]
l18
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0107]
l19
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
道路路段
[0108]
p1
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
第一行驶路线
[0109]
p2
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
第二行驶路线
[0110]
p3
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路线