路径规划方法技术

本发明专利技术提供了一种路径规划方法，所述方法包括：收集道路网络数据，用于收集多种导航模式下的道路网络数据；处理道路网络数据，用于对所述多种导航模式下的道路网络数据进行处理，得到多模式导航地图数据库；构建耗时预测模型，用于构建多种导航模式下的道路耗时预测网络模型；选择道路网络地图，用于根据不同的出行模式在多模式导航地图数据库中选择相对应的道路网络地图；批量订单算路优化，用于对批量订单算路进行优化，得到批量订单最优配送路径

【技术实现步骤摘要】
路径规划方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及物流
，尤其涉及一种路径规划方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]当前的导航系统大多只提供驾车模式的路径规划，对于步行
、
骑行等其他出行模式的支持不足
。
这主要是因为不同模式的道路网络数据获取难度不同
。
相比于驾车模式，步行模式和骑行模式的道路网络密度更大，更为复杂，道路网络存储和计算量均大于驾车模式，导致其路径搜索效率较低
。
此外，现有导航系统主要侧重个体用户的算路服务，对于批量订单的路径优化支持较弱
。
这些问题限制了导航系统的使用场景，无法满足多模式情况下用户的多样化需求
。
[0003]为了能够满足用户的多样化需求
、
提供多种模式道路路径规划
、
适用于批量订单算路优化，有必要专利技术一种路径规划方法
、
装置
、
设备及存储介质
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种路径规划方法，其特征在于，所述方法包括：收集道路网络数据，用于收集多种导航模式下的道路网络数据；处理道路网络数据，用于对所述多种导航模式下的道路网络数据进行处理，得到多模式导航地图数据库；构建耗时预测模型，用于构建多种导航模式下的道路耗时预测网络模型；选择道路网络地图，用于根据不同的出行模式在多模式导航地图数据库中选择相对应的道路网络地图；批量订单算路优化，用于对批量订单算路进行优化，得到批量订单最优配送路径
。2.
根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述收集道路网络数据，包括：收集驾车模式道路网络数据，用于通过电子地图获取驾车模式下的道路网络数据；收集步行模式道路网络数据，用于通过采集行人步行轨迹获取步行模式下的道路网络数据；收集骑行模式道路网络数据，用于通过参考所述步行模式道路网络数据以及所述驾车模式道路网络数据与步行模式道路网络数据相重合的部分道路网络数据，获取骑行模式下的道路网络数据
。3.
根据权利要求2所述的路径规划方法，其特征在于，所述处理道路网络数据，包括：依次对所述驾车模式道路网络数据
、
所述步行模式道路网络数据
、
所述骑行模式道路网络数据进行清理；对所述驾车模式道路网络数据
、
所述步行模式道路网络数据
、
所述骑行模式道路网络数据与电子地图进行数据匹配，构建驾车模式道路网络数据集
、
步行模式道路网络数据集
、
骑行模式道路网络数据集
。4.
根据权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，所述构建耗时预测模型，包括：基于驾车模式道路网络数据集进行建模，采用
GBRT
模型作为基学习器，岭回归作为元学习器通过融合算法得到驾车模式下的道路耗时预测网络模型；基于步行模式道路网络数据集进行建模，采用
GBRT
模型作为基学习器，岭回归作为元学习器通过融合算法得到步行模式下的道路耗时预测网络模型；基于骑行模式道路网络数据集进行建模，采用
GBRT
模型作为基学习器，岭回归作为元学习器通过融合算法得到骑行模式下的道路耗时预测网络...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭金峰，林振欽，肖广明，吴意然，王彦龙，
申请(专利权)人：上海东普信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：