【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，具体而言，涉及一种路线图优化方法、系统、计算机设备及可读存储介质。
技术介绍
1、轨迹规划指在满足物体动力学约束、运动学约束、避撞约束等约束情况下，按照给定的评价指标，例如移动时间，耗能等，在有限道路空间，寻找可移动设备从起始状态到目标状态的时空运动轨迹。而轨迹路线图优化是指根据可移动设备周围环境的因素或者是可移动设备自身的因素对规划的移动轨迹图和线路图进行修改和调整，以使优化后的路径能够更加适合可移动设备当前的状态。
2、在现有技术中，在对路线进行优化时，基本是通过经验调优，即通过用户肉眼观察可移动设备的周围环境和原始规划的线路的形态，根据经验对原始规划的线路进行调整，然后再通过反复测试来确认结果。在研究中发现，受限于肉眼观察的精确度的准确性较低，以及用户经验的不足，在通过上述方法进行路线图优化时，可能会导致路线不够优化（比如路线中存在冗余转向等情况）以及优化后的路线无法准确与可移动设备自身和其周围环境相适配的情况，从而降低了优化后的线路图的准确性和适配性。同时，由于不同可移动设备自身和其周围环境是不同的，所以用户需要进行大量的观察，调整和测试工作，从而会增加在进行路线图优化时所需耗费的人力成本。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种路线图优化方法、系统、计算机设备及可读存储介质，以降低在进行路线图优化时所需耗费的人力成本，同时提高优化后的线路图的准确性和适配性。
2、第一方面，本申请实施例提供了一种路线图优化方法
3、所述用户端响应用户输入的路线图优化指令，根据所述路线图优化指令中携带的每个待优化设备的设备标识、起始位置和目的地位置，从历史移动路线图数据库中确定出每个待优化设备的历史移动路线图，其中，所述历史移动路线图中包括指示该待优化设备从所述起始位置移动至所述目的地位置的历史移动路线的第一曲线和指示位于所述历史移动路线周围的其他待优化设备的所有初始点，所述路线图优化指令中还携带有每个待优化设备的待处理移动路线；
4、对于每个所述待优化设备，所述用户端将该待优化设备的待处理移动路线在该待优化设备的历史移动路线图中进行标记得到该待优化设备的综合移动路线图，并将该待优化设备的综合移动路线图发送至云处理器；
5、所述云处理器计算该待优化设备的综合移动路线图中的第一曲线与该待优化设备的待处理移动路线所指示的第二曲线所构成的封闭偏移区域面积；
6、所述云处理器判断该待优化设备的封闭偏移区域面积是否超过标准偏移面积；
7、若该待优化设备的封闭偏移区域面积超过所述标准偏移面积，所述云处理器则将所述第一曲线从该待优化设备的综合移动路线图中删除得到该待优化设备的待处理移动路线图；
8、所述云处理器依次对该待优化设备的待处理移动路线图中的目标区域进膨胀处理和腐蚀处理得到待优化移动路线图，其中，所述目标区域为以所述第二曲线的起点和终点构成的线段为直径的圆形区域；
9、所述云处理器根据该待优化设备的待处理移动路线的路线长度、每个所述服务器的历史数据处理量和每个所述服务器的时钟频率从所述服务器集群中为该待优化设备分配目标服务器，并将该待优化设备的待优化移动路线图发送至该待优化设备对应的目标服务器；
10、该待优化设备对应的目标服务器根据该待优化设备的待处理移动路线中各路径点在该待优化设备的待优化移动路线图中对应的像素点的像素值，确定出该待优化设备的待处理移动路线中各路径点与目标点之间的距离参考值，其中，所述目标点为离所述第二曲线最近的初始点；
11、该待优化设备对应的目标服务器通过下述公式确定出该待优化设备的待处理移动路线中各路径点的采样率：
12、；其中，为自然常数，为距离参考值；
13、该待优化设备对应的目标服务器按照该待优化设备的待处理移动路线中各路径点对应的采样率，在该待优化设备的待处理移动路线中选取对该待优化设备的待处理移动路线进行平滑处理的n次b样条曲线对应的控制点；
14、该待优化设备对应的目标服务器根据所述控制点生成n次b样条曲线，其中，所述n次b样条曲线为clamped曲线；
15、该待优化设备对应的目标服务器对所述n次b样条曲线进行均匀采样处理；
16、该待优化设备对应的目标服务器将均匀采样处理后的n次b样条曲线确定为平滑后的该待优化设备的已优化移动路线，并将所述优化移动路线通过所述云处理器发送至所述用户端；
17、所述用户端利用该待优化设备的已优化移动路线，根据所述用户预设的图像尺寸生成该待优化设备的第一已优化移动路线图。
18、可选地，所述云处理器根据该待优化设备的待处理移动路线的路线长度、每个所述服务器的历史数据处理量和每个所述服务器的时钟频率从所述服务器集群中为该待优化设备分配目标服务器，包括：
19、所述云处理器根据该待优化设备的待处理移动路线的路线长度从路线等级数据库中确定出该待优化设备的待处理移动路线所对应的目标路线等级；
20、所述云处理器根据下述公式确定出每个所述服务器的数据处理分数：
21、；
22、其中，为服务器的时钟频率，为服务器的历史数据处理量；
23、所述云处理器根据每个所述服务器的数据处理分数从服务器等级数据库中确定出每个所述服务器的分配等级；
24、所述云处理器从所述服务器集群中确定出具有与该待优化设备的待处理移动路线的目标路线等级的等级标识相同的分配等级的服务器，作为所述目标服务器。
25、可选地，在所述云处理器判断该待优化设备的封闭偏移区域面积是否超过标准偏移面积后，所述方法还包括：
26、若该待优化设备的封闭偏移区域面积未超过所述标准偏移面积，所述用户端则利用该待优化设备的待处理移动路线，根据所述用户预设的图像尺寸生成该待优化设备的第二已优化移动路线图。
27、可选地，若该待优化设备的封闭偏移区域面积超过所述标准偏移面积，所述方法还包括：
28、所述云处理器向所述用户端发送预警指令；
29、所述用户端响应所述预警指令，通过该待优化设备的扬声器向所述用户播报警示信息。
30、第二方面，本申请实施例提供了一种路线图优化系统，所述系统包括云处理器、服务器集群和用户端，所述服务器集群中包括多个服务器；
31、所述用户端，用于响应用户输入的路线图优化指令，根据所述路线图优化指令中携带的每个待优化设备的设备标识、起始位置和目的地位置，从历史移动路线图数据库中确定出每个待优化设备的历史移动路线图，其中，所述历史移动路线图中包括指示该待优化设备从所述起始位置移动至所述目的地位置的历史移动路线的第一曲线和指示位于所述历史移动路线周围的其他待优化设备的所有初始点，所述路线图优化指令中本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种路线图优化方法，其特征在于，应用于路线图优化系统，所述系统包括云处理器、服务器集群和用户端，所述服务器集群中包括多个服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述云处理器根据该待优化设备的待处理移动路线的路线长度、每个所述服务器的历史数据处理量和每个所述服务器的时钟频率从所述服务器集群中为该待优化设备分配目标服务器，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述云处理器判断该待优化设备的封闭偏移区域面积是否超过标准偏移面积后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若该待优化设备的封闭偏移区域面积超过所述标准偏移面积，所述方法还包括：
5.一种路线图优化系统，其特征在于，所述系统包括云处理器、服务器集群和用户端，所述服务器集群中包括多个服务器；
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述云处理器在用于根据该待优化设备的待处理移动路线的路线长度、每个所述服务器的历史数据处理量和每个所述服务器的时钟频率从所述服务器集群中为该待优化设备分配目标服务器时，具体用于
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述用户端还用于：
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述云处理器用于若该待优化设备的封闭偏移区域面积超过所述标准偏移面积，向所述用户端发送预警指令；
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：处理器、存储器和总线，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当计算机设备运行时，所述处理器与所述存储器之间通过所述总线通信，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至4中任意一项所述的路线图优化方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至4中任意一项所述的路线图优化的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种路线图优化方法，其特征在于，应用于路线图优化系统，所述系统包括云处理器、服务器集群和用户端，所述服务器集群中包括多个服务器，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述云处理器根据该待优化设备的待处理移动路线的路线长度、每个所述服务器的历史数据处理量和每个所述服务器的时钟频率从所述服务器集群中为该待优化设备分配目标服务器，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述云处理器判断该待优化设备的封闭偏移区域面积是否超过标准偏移面积后，所述方法还包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，若该待优化设备的封闭偏移区域面积超过所述标准偏移面积，所述方法还包括：
5.一种路线图优化系统，其特征在于，所述系统包括云处理器、服务器集群和用户端，所述服务器集群中包括多个服务器；
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述云处理器在用于根...
【专利技术属性】
技术研发人员：雷应声，刘德海，段文训，田妃佐，
申请(专利权)人：广州斯沃德科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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