路径规划方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种路径规划方法，属于计算机技术领域，解决了现有技术中进行路径规划时依赖实时交通数据的问题。本申请公开的路径规划方法包括：将指定的出发地点、目的地点和途经地点映射为网络节点，以将各所述网络节点两两连接而成的路径构建全局路径网络；根据路径规划场景特征和所述全局路径网络的网络特征，确定任意两个所述网络节点之间的路径对应的耗时；选取所述全局路径网络中与最短耗时对应的所述路径作为所对应的两个所述网络节点之间的边，并将所述最短耗时作为所述边的权重；根据设置有边权重的所述全局路径网络，进行最短耗时路径规划。本申请公开的方法通过结合全局路径网络和路径规划场景特征进行路径规划，不依赖实时交通数据。

Path Planning Method, Device, Electronic Equipment and Storage Media

This application discloses a path planning method, which belongs to the field of computer technology, and solves the problem of relying on real-time traffic data for path planning in the prior art. The path planning method disclosed in this application includes: mapping the designated departure, destination and transit sites into network nodes to construct a global path network by connecting the two paths of each network node; determining the corresponding time-consuming path between any two said network nodes according to the characteristics of the path planning scenario and the network characteristics of the global path network; The path corresponding to the shortest time-consuming in the global path network is selected as the edge between the two corresponding network nodes, and the shortest time-consuming is taken as the weight of the edge. The shortest time-consuming path planning is carried out according to the global path network with the edge weight. The method disclosed in this application does not depend on real-time traffic data by combining global path network and Path Planning scenario features for path planning.

【技术实现步骤摘要】
路径规划方法、装置、电子设备及存储介质
本申请涉及计算机
，特别是涉及一种路径规划方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
互联网地图中对路径规划的实时响应性能要求越来越高。现有技术中的路径规划通常为单目的地的时间最短或距离最短的路径规划。对于多目的地或限定途经点的路径规划研究甚少。随着拼车、或外买业务大发展，多目的地的路径规划需求越来越多，现有的但目的地的路径规划方法无法满足多目的地的路径规划需求。有人提出了解决多目的地的路径规划的方案，以交通网的多源实时交通数据作为路径规划依据数据预测任意两地点之间的行车时间；然后，对预测行车时间进行归一化处理，以转化为连接任意相邻的两个地点对应的图节点的边的权重；最后，对节点间最短路径算法进行并行化处理，以获取任意相邻的两个节点之间的行车时间的最优路径。上述技术方案虽然解决了多目的地的路径规划问题，但是其仅以实时交通数据作为路径规划依据数据预测任意两地点之间的行车时间，影响路径规划的参考因素较少，路径规划优化程度有限。并且，当无法获取实时交通数据时，现有技术方案无法实现路径规划。
技术实现思路
本申请提供一种路径规划方法，有助于解决多目的地本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种路径规划方法，其特征在于，包括：将指定的出发地点、目的地点和途经地点映射为网络节点，以将各所述网络节点两两连接而成的路径构建全局路径网络，其中，所述出发地点和所述目的地点不直接连接；根据路径规划场景特征和所述全局路径网络的网络特征，确定任意两个所述网络节点之间的路径对应的耗时；选取所述全局路径网络中与最短耗时对应的所述路径作为所对应的两个所述网络节点之间的边，并将所述最短耗时作为所述边的权重；根据设置有边权重的所述全局路径网络，进行最短耗时路径规划。

【技术特征摘要】
1.一种路径规划方法，其特征在于，包括：将指定的出发地点、目的地点和途经地点映射为网络节点，以将各所述网络节点两两连接而成的路径构建全局路径网络，其中，所述出发地点和所述目的地点不直接连接；根据路径规划场景特征和所述全局路径网络的网络特征，确定任意两个所述网络节点之间的路径对应的耗时；选取所述全局路径网络中与最短耗时对应的所述路径作为所对应的两个所述网络节点之间的边，并将所述最短耗时作为所述边的权重；根据设置有边权重的所述全局路径网络，进行最短耗时路径规划。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据路径规划场景特征和所述全局路径网络的网络特征，确定任意两个所述网络节点之间的路径对应的耗时的步骤，包括：对于任意两个所述网络节点，确定所述任意两个所述网络节点之间的距离最短的K条路径；确定所述距离最短的K条路径各自的网络特征；根据路径规划场景特征和所述网络特征，预测所述距离最短的K条路径分别对应的耗时。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据路径规划场景特征和所述网络特征，预测所述距离最短的K条路径分别对应的耗时的步骤，包括：对于所述距离最短的K条路径中的每条路径，将路径规划场景特征和该条路径的网络特征输入至预先训练的机器学习模型，预测该条路径对应的耗时；其中，所述网络特征包括以下至少一项：度特征、簇系数特征、介数特征；所述路径规划场景特征包括以下至少一项：天气特征、时间特征、司机特征、车型特征。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据路径规划场景特征和所述网络特征，预测所述距离最短的K条路径分别对应的耗时的步骤之前，还包括：根据历史交通数据确定若干条路径的信息，作为训练样本；其中，每条所述训练样本的特征包括以下至少一项：相应路径的网络特征和路径规划场景特征，所述训练样本的标签为相应路径的最短耗时；基于回归算法训练用于预测路径耗时的机器学习模型。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述网络特征根据相应路径的网络评价指标确定，所述网络评价指标包括以下至少一项：度、簇系数、介数；所述度特征为相应路径包含的所有节点的度的乘积；所述簇系数特征为相应路径包含的所有节点的簇系数的乘积；所述介数特征为相应路径包含的所有节点的介数的乘积。6.一种路径规划装置，其特征在于，包括：全局路径网络构建模块，用于将指定的出发地点、目的地点和途经地点映射为网络节点，以将各所述网络节点两两连接而成的路径构建全局路径...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋耀波，王博，朱丽颖，闫亚军，闫文静，张蜀男，刘欢，李乙娜，李妍，王园鹏，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11