路径规划的方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种用于城市道路交通网络中路径规划的方法，该方法首先基于给定的路网密度将由起点和终点确定的待搜索的区域划分为多个子区域；接着将多个子区域映射成一维的离散点，并基于所述离散点形成Voronoi图；然后，基于Voronoi图确定各子区域间的邻接关系并判断邻接的子区域之间的连通性；以及基于所选出的互相邻接且连通的子区域的集合构建新的道路网络，并在所构建的新的道路网络中搜索起点与终点之间的最优路径。该方法不仅降低了路网拓扑结构的构建时间，而且缩小路径的搜索范围和搜索时间，提高了搜索效率。

Method and system for path planning

The present invention provides a method for path planning of city road traffic network, the method based on the region road network density will be determined by a given starting point and end point to search for a plurality of sub regions; then a plurality of sub regions mapped into one-dimensional discrete points, and based on the discrete points form a Voronoi map; then, to determine the connectivity of Voronoi graph adjacency relation between each sub region and sub region between adjacent judgment based on; and based on construction of new road network to set the selected sub region adjacent to each other and connected, and search the optimal path between the starting point and end point in the new network in the construction of the road. The method not only reduces the construction time of the network topology, but also reduces the search range and search time of the path, and improves the search efficiency.

【技术实现步骤摘要】
路径规划的方法及系统
本专利技术属于智能道路交通领域，尤其涉及智能交通中的路径规划的方法。
技术介绍
路径规划是智能交通中最基本的应用，即在城市道路交通网络中为出行者选取从当前点到目标点的最短路径作为出行路线。城市道路交通网络（可简称为路网）通常是用带权值的无向图来表示的。其中，路网中的路口被视为无向图的顶点，路网中的路径为无向图中的边。求解图中最短路径的经典方法有Dijkstra，Folyd，A*等方法。但是这些经典的最短路径算法在处理大规模路网问题时普遍存在计算复杂度过高、存储消耗过大等问题。中国专利申请（201110260870.9）中提供了一种路径快速规划方法。该方法将道路网络按道路等级建立空间分层再进行最短路径算法。该方法存在的问题是随着构造的网络层数越多，预处理所需的时间消耗和存储空间也越多，并没有解决大规模路网问题。中国专利申请（201110127113.4）提出了另一种解决方案，其利用由路网和目标节点集合共同决定的Voronoi图进行预计算，在道路网络中进行ｋ最近邻居节点查询。该方案对于低密度对象查询时间响应快且精确率高，但对于高密度对象的处理效率显著下降,并且需要执行多次查询来查询某物体的k近邻。
技术实现思路
因此，本专利技术的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种新的城市道路交通网络中的路径规划方法。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一方面，本专利技术提供了一种路径规划的方法，所述方法包括：步骤1，根据起点和终点确定待搜索的区域；步骤2，基于给定的路网密度将该区域划分为多个子区域，其中每个子区域的路网密度不大于该给定的路网密度；步骤3，经划分后得到的多个子区域映射成一维的离散点，并基于所述离散点形成Voronoi图；步骤4，基于Voronoi图确定各子区域间的邻接关系并判断邻接的子区域之间的连通性；步骤5，从所述多个子区域中选出互相邻接且连通的子区域；步骤6，所选出的子区域的集合构建新的道路网络，并在所构建的新的道路网络中搜索起点与终点之间的最优路径。在上述方法中，所述步骤1中待搜索的区域可以是以起点和终点为对角线的矩形区域。在上述方法中，所述步骤1中待搜索的区域可以是以起点和终点为对角线的矩形为基础，上下左右各扩展相同的长度得到的矩形区域。在上述方法中，所述步骤1中待搜索的区域可以是以起点和终点为对角线的矩形为基础而扩展的正方形区域，该正方形区域的边长为该矩形的边中较长的边的边长。在上述方法中，所述步骤2中任一区域的路网密度可以为该区域内道路总长度与该区域的空间面积的比值。在上述方法中，所述步骤2可以包括：如果该待搜索区域的路网密度大于所设定的路网密度，则将该待搜索的区域均分为22n个子区域，其中n为大于或等于1的自然数；如果某个子区域内路网密度仍大于所设定的路网密度，则将该子区域划分为22n个子区域；重复上述过程，直到每个子区域的路网密度都小于或等于所设定的路网密度为止。在上述方法中，所述步骤3中可以将每个子区域映射到该子区域的中心点上，以该中心点来代表该子区域。在上述方法中，所述步骤4可以包括：步骤41)判断Voronoi图中任两个点之间，是否直接有边相连接，如果两个点有边直接相连，则确定这两个点对应的子区域之间存在邻接关系；步骤42）对于任意两个存在邻接关系的子区域，判断这两个子区域对应的路网部分是否有道路相连，如果有，则确定这两个子区域是连通的。在上述方法中，所述步骤5还可以包括从所选出的互相邻接且连通的子区域的集合中选择从起点所在子区域到终点所在子区域经过最优路径子区域集合，该最优路径子区域集合为最有可能包含最优路径的子区域集合。在上述方法中，在选择最优路径子区域集合时可以遵循这样的原则：经过的区域最少，且在区域数相同的情况下，选择区域内结点数较少的那个区域。在上述方法中，所述步骤6中可以基于最优路径子区域集合构建新的道路网络，并且在所构建的新的道路网络中搜索起点与终点之间的最优路径。又一方面，本专利技术提供了一种路径规划的系统，包括：用于根据起点和终点确定待搜索的区域的装置；用于基于给定的路网密度将该区域划分为多个子区域的装置，其中每个子区域的路网密度不大于该给定的路网密度；用于经划分后得到的多个子区域映射成一维的离散点，并基于所述离散点形成Voronoi图的装置；用于基于Voronoi图确定各子区域间的邻接关系并判断邻接的子区域之间的连通性的装置；用于从所述多个子区域中选出互相邻接且连通的子区域的装置；用于所选出的子区域的集合构建新的道路网络，并在所构建的新的道路网络中搜索起点与终点之间的最优路径的装置。与现有技术相比，本专利技术的优点在于：针对复杂路网，从缩小算法的搜索空间和存储空间的角度出发，利用Voronoi图的立即邻近性质对搜索空间进行划分，将搜索的范围限制在与该目标具有邻近关系的目标集合中，不仅降低路网拓扑结构的构建时间，而且缩小路径的搜索范围，减少了存储空间，提高了搜索效率。附图说明以下参照附图对本专利技术实施例作进一步说明，其中：图1为Voronoi图的邻接关系示意图；图2为根据本专利技术实施例的路径规划的方法的流程示意图；图3为根据本专利技术实施例对待搜索区域进行空间划分的示意图；图4为根据本专利技术实施例将经划分后的子区域映射为离散点的示意图；图5为根据本专利技术实施例基于所映射的点构造的Voronoi图及邻接关系示意图；图6为传统算法的搜索范围示意图；图7为根据本专利技术一个实施例的路径规划的方法的搜索范围示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图通过具体实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。为了更好地理解本专利技术的内容，首先对Voronoi图进行简单介绍：Voronoi图是由一组由连接两邻点直线的垂直平分线组成的连续多边形组成。平面上N个有区别的点，按照最邻近原则划分该平面；每个点与它的最近邻区域相关联。简单而言，例如，对于平面中两个点A、B，距离A点比距离B点近的点的区域是由A、B的垂直平分线确定的包含A的那半个平面，可记为V(A)，即A点的最近区域。如果点集是由N个点组成，按照连接两邻点直线的垂直平分线进行划分，距离点pi比距离其它点更近的点的区域是包含pi的那N-1个半平面的交集。其中这N-1个半平面是由pi点与其它点的垂直平分线确定的，而该N-1个半平面的交集为该pi点的最近区域V(i)。V(i)实际上是由一些垂直平分线段构成的多边形。采用这些的划分方式得到每个点的最近区域，就形成的Voronoi图，它将整个平面分成N个区域，每个区域中包含一个点，这个区域就是这个点的区域，其中的线段或射线称为Voronoi边，它一定是两个点的中垂线的一段，这两个点称为该Voronoi边的相关点，Voronoi边之间的交点称为Voronoi顶点，Voronoi边的相关点也是Voronoi顶点的相关点。此外，如果点(x,y)∈V(i)，则pi是点(x,y)的相关点。更形式化地，Voronoi图的定义如下，设P是一离散点集合2＜n＜∞且pi≠pj，i≠j,i,j∈In{1,…,n}；VP(pi)＝{p|d(p,pi)≤d(p,pj)}，j≠i,j∈In。其中,R2代表二维空间，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种路径规划的方法，所述方法包括：步骤1，根据起点和终点确定待搜索的区域；步骤2，基于给定的路网密度将该区域划分为多个子区域，其中每个子区域的路网密度不大于该给定的路网密度；步骤3，经划分后得到的多个子区域映射成一维的离散点，并基于所述离散点形成Voronoi图；步骤4，基于Voronoi图确定各子区域间的邻接关系并判断邻接的子区域之间的连通性；步骤5，从所述多个子区域中选出互相邻接且连通的子区域；步骤6，基于所选出的子区域的集合构建新的道路网络，并在所构建的新的道路网络中搜索起点与终点之间的最优路径。

【技术特征摘要】
1.一种路径规划的方法，所述方法包括：步骤1，根据起点和终点确定待搜索的区域；步骤2，基于给定的路网密度将该区域划分为多个子区域，其中每个子区域的路网密度不大于该给定的路网密度；步骤3，经划分后得到的多个子区域映射成一维的离散点，并基于所述离散点形成Voronoi图；步骤4，基于Voronoi图确定各子区域间的邻接关系并判断邻接的子区域之间的连通性；步骤5，从所述多个子区域中选出互相邻接且连通的子区域；步骤6，基于所选出的子区域的集合构建新的道路网络，并在所构建的新的道路网络中搜索起点与终点之间的最优路径。2.根据权利要求1所述的方法，在所述步骤1中，待搜索的区域是以起点和终点为对角线的矩形区域。3.根据权利要求1所述的方法，在所述步骤1中，待搜索的区域是以起点和终点为对角线的矩形为基础，上下左右各扩展相同的长度得到的矩形区域。4.根据权利要求1所述的方法，在所述步骤1中，待搜索的区域是以起点和终点为对角线的矩形为基础而扩展的正方形区域，该正方形区域的边长为该矩形的边中较长的边的边长。5.根据权利要求2所述的方法，在所述步骤2中，任一区域的路网密度为该区域内道路总长度与该区域的空间面积的比值。6.根据权利要求4所述的方法，所述步骤2包括：如果该待搜索区域的路网密度大于所述给定的路网密度，则将该待搜索的区域均分为22n个子区域，其中n为大于或等于1的自然数；如果某个子区域内路网密度仍大于所述给定的路网密度，则将该子区域划分为22n个子区域；重复上述过程，直到每个子区域的路网密度都小于或等于所述给定的路网密度为止。7.根据权利要求1所述的方法，所述步骤3中将每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡强，程白羽，毛典辉，刘亚奇，李楠，
申请(专利权)人：北京工商大学，
类型：发明
国别省市：北京,11