本发明涉及一种虚拟场景中人工AI路径分配方法。
背景技术：
现有技术中有采用在虚拟场景中利用人工AI单位进行仿真，对于人工AI单位仿真过程中行进路径的分配方案，一般都是计算各人工AI单位与目标路径点之间的距离，选择相对距离最小的人工AI单位进行分配，这种方式下，人工AI单位往往会在一个区域内反复绕行，以至于实际上效果并不好，达不到合适的仿真效果。
技术实现要素：
为解决上述技术问题，本发明提供了一种虚拟场景中人工AI路径分配方法，该虚拟场景中人工AI路径分配方法通过将所有可能的节点路径点方案根据人工AI单位对应的特别情况进行计算的方式，能考虑到不同人工AI单位的特别情况，从而能有效改善仿真效果。
本发明通过以下技术方案得以实现。
本发明提供的一种虚拟场景中人工AI路径分配方法，包括如下步骤：
①初始化：读取所有人工AI单位的历史路径耗时库中路径耗时表，对路径耗时表中缺失值以所有人工AI单位的平均值填充，读取所需经过的路径点列表；
②筛选方案：对于路径点列表，以人工AI单位道岔口为节点，以所有人工AI单位的当前位置为起始点，计算每种可能的、满足经过所有路径点的节点路径点方案，并且任意节点路径点方案中，任意两个人工AI单位分配到的路径点数量之间相差不超过两个；
③分段平均：在每一节点路径点方案中，将路径点视为节点，将每两个节点之间的路径进行分段，对每一分段，根据节点路径点方案中对应人工AI单位的路径耗时表计算耗时均值；
④分段计算：在每一分段的耗时均值基础上，乘以该分段的日平均效率，得到估算耗时；
⑤叠加汇总：对每一分段的估算耗时按节点路径点方案进行叠加，得到每一节点路径点方案的总估算耗时；
⑥选定：将节点路径点方案按照总估算耗时降序排列，选定其中总估算耗时最少的前三个节点路径点方案发送至控制中心。
所述步骤③中计算耗时均值采取加权平均的方式计算。
本发明的有益效果在于：将所有可能的节点路径点方案根据人工AI单位对应的特别情况进行计算的方式，能考虑到不同人工AI单位的特别行进参数，从而能有效改善仿真效果。
附图说明
图1是本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面进一步描述本发明的技术方案，但要求保护的范围并不局限于所述。
如图1所示的一种虚拟场景中人工AI路径分配方法，包括如下步骤：
①初始化：读取所有人工AI单位的历史路径耗时库中路径耗时表，对路径耗时表中缺失值以所有人工AI单位的平均值填充，读取所需经过的路径点列表；
②筛选方案：对于路径点列表，以道路路口为节点，以所有人工AI单位的当前位置为起始点，计算每种可能的、满足经过所有路径点的节点路径点方案，并且任意节点路径点方案中，任意两个人工AI单位分配到的路径点数量之间相差不超过两个；
③分段平均：在每一节点路径点方案中，将路径点视为节点，将每两个节点之间的路径进行分段，对每一分段，根据节点路径点方案中对应人工AI单位的路径耗时表计算耗时均值；
④分段计算：在每一分段的耗时均值基础上，乘以该分段的日平均效率，得到估算耗时；
⑤叠加汇总：对每一分段的估算耗时按节点路径点方案进行叠加，得到每一节点路径点方案的总估算耗时；
⑥选定：将节点路径点方案按照总估算耗时降序排列，选定其中总估算耗时最少的前三个节点路径点方案发送至控制中心。
所述步骤③中计算耗时均值采取加权平均的方式计算。
步骤④中日平均效率的计算，参考交通拥堵系数的计算方式，以人工AI单位在该段停止不动或极慢速度行进的总耗时，除以人工AI单位在该段总耗时，得到效率比值，然后前一日效率比值的平均值，作为当前日的日平均效率值。
由此，本发明的技术方案在计算时，并不依据目标位置与人工AI单位之间的距离进行计算，而是依据更符合实际情况的路径方案进行分配，分配结构更合理，仿真效果也更好。