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CN109708656A - 基于实时路况的路线规划方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

基于实时路况的路线规划方法、系统、设备及存储介质 Download PDF

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CN109708656A
CN109708656A CN201910067579.6A CN201910067579A CN109708656A CN 109708656 A CN109708656 A CN 109708656A CN 201910067579 A CN201910067579 A CN 201910067579A CN 109708656 A CN109708656 A CN 109708656A
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CN
China
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path
road
starting point
real
node
Prior art date
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Application number
CN201910067579.6A
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English (en)
Inventor
李小波
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Aiways Automobile Shanghai Co Ltd
Original Assignee
Aiways Automobile Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Aiways Automobile Co Ltd filed Critical Aiways Automobile Co Ltd
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Publication of CN109708656A publication Critical patent/CN109708656A/zh
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    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C21/00—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00
    • G01C21/24—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for cosmonautical navigation
    • G—PHYSICS
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Abstract

本发明提供了基于实时路况的路线规划方法、系统、设备及存储介质，该方法包括以下步骤：预先确定全程导航路径；在行驶中，当其中连续的至少一段路径拥堵时，则更新路网节点地图，将拥堵路径设为断路，将该段路径起点以及依序排列在起点之前的P个节点分别作为起点，P为预设阈值，P为自然数，将该段路径终点以及依序排列在起点之后的M个节点分别作为终点，M为预设阈值，M为自然数，根据每个起点基于更新后的路网节点地图遍历所有的终点的最快路径，获得到P×M个局部导航路径；将每一个局部导航路径分别替换未完成的全程导航路径中的对应部分得到备选导航路径，获得一备选导航路径；将通行时间最短的备选导航路径更新导航路径。

Description

基于实时路况的路线规划方法、系统、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及汽车路径规划领域，具体地说，涉及基于实时路况的路线规划方法、系统、设备及存储介质。
背景技术
目前自动驾驶演示样车多依赖于路径和局部高精度地图，而某些已量产的车型一次路径规划多是由导航地图提供，但并不具备一次规划路径随着实时交通流信息进行调整的能力。如果某段路线出现长时间大面积拥堵，自动驾驶系统没有办法避开此路段。
发明内容
针对现有技术中的问题，本发明的目的在于提供基于实时路况的路线规划方法、系统、设备及存储介质，能够克服现有技术中存在的自动驾驶一次路径规划路线不会随着交通流信息进行变更的问题，从而实现规划路径会根据实时交通流信息进行变更以节约通行时间效果。
本发明的实施例提供一种基于实时路况的路线规划方法，包括以下步骤：
S101、预先基于路网节点地图，根据当前节点和目标节点为导航设备确定全程导航路径；
S102、在行驶中，实时获得未完成的所述导航路径中每一段路径的通行时间，当其中连续的至少一段所述路径的通行时间小于一预设阈值，则更新路网节点地图，将连续的至少一段所述路径设为断路，执行步骤S103；
S103、将该段所述路径起点以及依序排列在所述起点之前的P个节点分别作为起点，P为预设阈值，P为自然数，将该段所述路径终点以及依序排列在所述起点之后的M个节点分别作为终点，M为预设阈值，M为自然数，根据每个所述起点基于更新后的路网节点地图遍历所有的终点的最快路径，获得到P×M个局部导航路径；
S104、根据得到的所有局部导航路径，将每一个局部导航路径分别替换未完成的全程导航路径中的对应部分得到备选导航路径，获得一备选导航路径；
S105、统计所有所述备选导航路径的通行时间，并进行排序；以及
S106、将当前所需的通行时间最短的备选导航路径更新所述导航路径。
优选地，所述步骤S103中包括以下步骤：
S1031、设该段所述路径起点的第N节点为起点，N为预设阈值，N为自然数；
S1032、根据所述起点基于更新后的路网节点地图分别到达该段所述路径终点的第N+1节点至第N+M节点中每一个节点的时间最短的路径作为局部导航路径，M为预设阈值，M为自然数，保存M个局部导航路径；
S1033、P＝P-1；
S1034、判断P是否等于0，若是，则执行步骤S104，若否，则执行步骤S1035；
S1035、将当前起点的前一节点作为新的起点，返回步骤S1032。
优选地，所述步骤S1032中还包括保存每条局部导航路径当前所需的通行时间。
优选地，所述步骤S104中，根据每一个所述局部导航路径中的起点和终点，替换所述全程导航路径中相同起点和终点的局部路径，并且保留其余部分的所述全程导航路径，得到P×M个备选导航路径。
优选地，所述路网节点中每个节点是道路交汇的路口。
优选地，P小于等于5，M小于等于5。
优选地，所述预设阈值是该路径历史平均通过时间的0％至50％。
本发明的实施例还提供一种基于实时路况的路线规划系统，用于实现上述的基于实时路况的路线规划方法，所述基于实时路况的路线规划系统，包括：
全程导航路径设定模块，预先基于路网节点地图，根据当前节点和目标节点为导航设备确定全程导航路径；
更新路网节点地图模块，在行驶中，实时获得未完成的所述导航路径中每一段路径的通行时间，当其中一段所述路径的通行时间小于一预设阈值，则更新路网节点地图，将该段所述路径设为断路，执行建立局部导航路径模块；
建立局部导航路径模块，将该段所述路径起点以及依序排列在所述起点之前的P个节点分别作为起点，P为预设阈值，P为自然数，将该段所述路径终点以及依序排列在所述起点之后的M个节点分别作为终点，M为预设阈值，M为自然数，根据每个所述起点基于更新后的路网节点地图遍历所有的终点的最快路径，获得到P×M个局部导航路径；
获得备选导航路径模块，根据得到的所有局部导航路径，将每一个局部导航路径分别替换未完成的全程导航路径中的对应部分得到备选导航路径，获得一备选导航路径；
备选导航路径排序模块，统计所有所述备选导航路径的通行时间，并进行排序；以及
更新导航路径模块，将当前所需的通行时间最短的备选导航路径更新所述导航路径。
本发明的实施例还提供一种基于实时路况的路线规划设备，包括：
处理器；
存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述基于实时路况的路线规划方法的步骤。
本发明的实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，所述程序被执行时实现上述基于实时路况的路线规划方法的步骤。
本发明的目的在于提供基于实时路况的路线规划方法、系统、设备及存储介质通过将经过拥堵路段的路径进行重新规划，将拥堵路段的对应节点进行扩展以后在路网节点中寻找最优路径，充分利用路网节点的优势，将地图导航产生的规划路径与实时交通状态结合，及时更新最优规划路径，显著降低自动驾驶车辆的行驶中的拥堵时间，实时规避拥堵路段。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显。
图1是本发明的基于实时路况的路线规划方法的流程图。
图2至9是本发明的基于实时路况的路线规划方法的实施过程的示意图。
图10是本发明的基于实时路况的路线规划系统的模块示意图。
图11是本发明的基于实时路况的路线规划设备的结构示意图。以及
图12是本发明一实施例的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的实施方式。相反，提供这些实施方式使得本发明将全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。在图中相同的附图标记表示相同或类似的结构，因而将省略对它们的重复描述。
图1是本发明的基于实时路况的路线规划方法的流程图。如图1所示，本发明的一种实施例提供一种基于实时路况的路线规划方法，包括以下步骤：
S101、预先基于路网节点地图，根据当前节点和目标节点为导航设备确定全程导航路径。
S102、在行驶中，实时获得未完成的导航路径中每一段路径的通行时间，当其中连续的至少一段路径的通行时间小于一预设阈值，则更新路网节点地图，将连续的至少一段路径设为断路，执行步骤S103。
S103、将该段路径起点以及依序排列在起点之前的P个节点分别作为起点，P为预设阈值，P为自然数，将该段路径终点以及依序排列在起点之后的M个节点分别作为终点，M为预设阈值，M为自然数，根据每个起点基于更新后的路网节点地图遍历所有的终点的最快路径，获得到P×M个局部导航路径。
S104、根据得到的所有局部导航路径，将每一个局部导航路径分别替换未完成的全程导航路径中的对应部分得到备选导航路径，获得一备选导航路径。
S105、统计所有备选导航路径的通行时间，并进行排序。以及
S106、将当前所需的通行时间最短的备选导航路径更新导航路径。
本发明克服现有技术中存在的自动驾驶一次路径规划路线不会随着交通流信息进行变更的问题，从而实现规划路径会根据实时交通流信息进行变更以节约通行时间效果。
在一个优选方案中，步骤S103中包括以下步骤：
S1031、设该段路径起点的第N节点为起点，N为预设阈值，N为自然数。
S1032、根据起点基于更新后的路网节点地图分别到达该段路径终点的第N+1节点至第N+M节点中每一个节点的时间最短的路径作为局部导航路径，M为预设阈值，M为自然数，保存M个局部导航路径。
S1033、P＝P-1。
S1034、判断P是否等于0，若是，则执行步骤S104，若否，则执行步骤S1035。
S1035、将当前起点的前一节点作为新的起点，返回步骤S1032。
在一个优选方案中，步骤S1032中还包括保存每条局部导航路径当前所需的通行时间。
在一个优选方案中，步骤S104中，根据每一个局部导航路径中的起点和终点，替换全程导航路径中相同起点和终点的局部路径，并且保留其余部分的全程导航路径，得到P×M个备选导航路径。
在一个优选方案中，路网节点中每个节点是道路交汇的路口。
在一个优选方案中，P小于等于5，M小于等于5。
在一个优选方案中，预设阈值是该路径历史平均通过时间的0％至50％。
图2至9是本发明的基于实时路况的路线规划方法的实施过程的示意图。如图2至9所示，本发明的一种实施过程如此下：
如图2所示，预先基于路网节点地图(图中未示出)，根据当前节点和目标节点为汽车1或无人车的导航设备确定全程导航路径为：A-B-C-D-E-F-G-H，相邻节点的通行时间都为5分钟。
如图3所示，在行驶中，实时获得未完成的导航路径中每一段路径的通行时间，路径D-E的通行时间都为30分钟，显然路径D-E发生拥堵，此时更新路网节点地图，将路径D-E设为断路。
将该段路径起点D以及依序排列在起点之前的2个节点B、C分别作为起点，将该段路径终点E以及依序排列在起点之后的2个节点F、G分别作为终点，根据每个起点基于更新后的路网节点地图遍历所有的终点的最快路径，获得到9个局部导航路径和每条局部导航路径当前所需的通行时间。
如图4所示，路径Route1(D-E)的时间为7分钟，路径Route2(D-F)的时间为14分钟，路径Route3(D-G)的时间为19分钟。
如图5所示，路径Route4(C-E)的时间为14分钟，路径Route5(C-F)的时间为16分钟，路径Route6(C-G)的时间为28分钟。
如图6所示，路径Route7(D-E)的时间为19分钟，路径Route8(D-F)的时间为27分钟，路径Route9(D-G)的时间为31分钟。
根据得到的所有局部导航路径，将每一个局部导航路径分别替换未完成的全程导航路径中的对应部分得到备选导航路径，获得一备选导航路径。统计所有备选导航路径的通行时间：
则基于路径Route1的备选导航路径1为A-B-C-Route1-F-G-H，所需时间＝5+5+5+7+5+5+5＝37分钟。
基于路径Route2的备选导航路径2为A-B-C-Route2-G-H，所需时间＝5+5+5+14+5+5＝39分钟。
基于路径Route3的备选导航路径3为A-B-C-Route3-H，所需时间＝5+5+5+19+5＝39分钟。
基于路径Route4的备选导航路径4为A-B-Route4-F-G-H，所需时间＝5+5+14+5+5+5＝39分钟。
基于路径Route5的备选导航路径5为A-B-Route5-G-H，所需时间＝5+5+16+5+5＝36分钟。
基于路径Route6的备选导航路径6为A-B-Route6-H，所需时间＝5+5+28+5＝43分钟。
基于路径Route7的备选导航路径7为A-Route7-F-G-H，所需时间＝5+19+5+5+5＝39分钟。
基于路径Route8的备选导航路径8为A-Route7-G-H，所需时间＝5+27+5+5＝42分钟。
基于路径Route9的备选导航路径9为A-Route7-H，所需时间＝5+31+5＝41分钟。
通过排序，显而易见，基于路径Route5的备选导航路径5的时间最短
最后将备选导航路径5更新导航路径。
参考图7-9，汽车1最终的导航路径就是A-B-Route5-G-H，到节点C以后，通过路网节点地图的其他路径绕道到达节点F，所需时间＝5+5+16+5+5＝36分钟。
本发明克服现有技术中存在的自动驾驶一次路径规划路线不会随着交通流信息进行变更的问题，从而实现规划路径会根据实时交通流信息进行变更以节约通行时间效果。
本发明的基于实时路况的路线规划方法通过将经过拥堵路段的路径进行重新规划，将拥堵路段的对应节点进行扩展以后在路网节点中寻找最优路径，充分利用路网节点的优势，将地图导航产生的规划路径与实时交通状态结合，及时更新最优规划路径，显著降低自动驾驶车辆的行驶中的拥堵时间，实时规避拥堵路段。
图10是本发明的基于实时路况的路线规划系统的模块示意图。如图10所示，本发明的实施例还提供一种基于实时路况的路线规划系统5，用于实现上述的基于实时路况的路线规划方法，基于实时路况的路线规划系统包括：
全程导航路径设定模块51，预先基于路网节点地图，根据当前节点和目标节点为导航设备确定全程导航路径。
更新路网节点地图模块52，在行驶中，实时获得未完成的导航路径中每一段路径的通行时间，当其中一段路径的通行时间小于一预设阈值，则更新路网节点地图，将该段路径设为断路，执行建立局部导航路径模块53。
建立局部导航路径模块53，将该段路径起点以及依序排列在起点之前的P个节点分别作为起点，P为预设阈值，P为自然数，将该段路径终点以及依序排列在起点之后的M个节点分别作为终点，M为预设阈值，M为自然数，根据每个起点基于更新后的路网节点地图遍历所有的终点的最快路径，获得到P×M个局部导航路径。
获得备选导航路径模块54，根据得到的所有局部导航路径，将每一个局部导航路径分别替换未完成的全程导航路径中的对应部分得到备选导航路径，获得一备选导航路径。
备选导航路径排序模块55，统计所有备选导航路径的通行时间，并进行排序。以及
更新导航路径模块56，将当前所需的通行时间最短的备选导航路径更新导航路径。
本发明的基于实时路况的路线规划系统能通过将经过拥堵路段的路径进行重新规划，将拥堵路段的对应节点进行扩展以后在路网节点中寻找最优路径，充分利用路网节点的优势，将地图导航产生的规划路径与实时交通状态结合，及时更新最优规划路径，显著降低自动驾驶车辆的行驶中的拥堵时间，实时规避拥堵路段。
本发明实施例还提供一种基于实时路况的路线规划设备，包括处理器。存储器，其中存储有处理器的可执行指令。其中，处理器配置为经由执行可执行指令来执行的基于实时路况的路线规划方法的步骤。
如上所示，该实施例通过将经过拥堵路段的路径进行重新规划，将拥堵路段的对应节点进行扩展以后在路网节点中寻找最优路径，充分利用路网节点的优势，将地图导航产生的规划路径与实时交通状态结合，及时更新最优规划路径，显著降低自动驾驶车辆的行驶中的拥堵时间，实时规避拥堵路段。
所属技术领域的技术人员能够理解，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“平台”。
图11是本发明的基于实时路况的路线规划设备的结构示意图。下面参照图11来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备600。图11显示的电子设备600仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图11所示，电子设备600以通用计算设备的形式表现。电子设备600的组件可以包括但不限于：至少一个处理单元610、至少一个存储单元620、连接不同平台组件(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640等。
其中，存储单元存储有程序代码，程序代码可以被处理单元610执行，使得处理单元610执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。例如，处理单元610可以执行如图1中所示的步骤。
存储单元620可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(RAM)6201和/或高速缓存存储单元6202，还可以进一步包括只读存储单元(ROM)6203。
存储单元620还可以包括具有一组(至少一个)程序模块6205的程序/实用工具6204，这样的程序模块6205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
总线630可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
电子设备600也可以与一个或多个外部设备700(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备600交互的设备通信，和/或与使得该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且，电子设备600还可以通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。网络适配器660可以通过总线630与电子设备600的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储平台等。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，用于存储程序，程序被执行时实现的基于实时路况的路线规划方法的步骤。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当程序产品在终端设备上运行时，程序代码用于使终端设备执行本说明书上述电子处方流转处理方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
如上所示，该实施例通过将经过拥堵路段的路径进行重新规划，将拥堵路段的对应节点进行扩展以后在路网节点中寻找最优路径，充分利用路网节点的优势，将地图导航产生的规划路径与实时交通状态结合，及时更新最优规划路径，显著降低自动驾驶车辆的行驶中的拥堵时间，实时规避拥堵路段。
图12是本发明的计算机可读存储介质的结构示意图。参考图12所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品800，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读存储介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(LAN)或广域网(WAN)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
综上，本发明的目的在于提供基于实时路况的路线规划方法、系统、设备及存储介质通过将经过拥堵路段的路径进行重新规划，将拥堵路段的对应节点进行扩展以后在路网节点中寻找最优路径，充分利用路网节点的优势，将地图导航产生的规划路径与实时交通状态结合，及时更新最优规划路径，显著降低自动驾驶车辆的行驶中的拥堵时间，实时规避拥堵路段。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于实时路况的路线规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
S101、预先基于路网节点地图，根据当前节点和目标节点为导航设备确定全程导航路径；
S102、在行驶中，实时获得未完成的所述导航路径中每一段路径的通行时间，当其中连续的至少一段所述路径的通行时间小于一预设阈值，则更新路网节点地图，将连续的至少一段所述路径设为断路，执行步骤S103；
S103、将该段所述路径起点以及依序排列在所述起点之前的P个节点分别作为起点，P为预设阈值，P为自然数，将该段所述路径终点以及依序排列在所述起点之后的M个节点分别作为终点，M为预设阈值，M为自然数，根据每个所述起点基于更新后的路网节点地图遍历所有的终点的最快路径，获得到P×M个局部导航路径；
S104、根据得到的所有局部导航路径，将每一个局部导航路径分别替换未完成的全程导航路径中的对应部分得到备选导航路径，获得一备选导航路径；
S105、统计所有所述备选导航路径的通行时间，并进行排序；以及
S106、将当前所需的通行时间最短的备选导航路径更新所述导航路径。
2.根据权利要求1所述的基于实时路况的路线规划方法，其特征在于：所述步骤S103中包括以下步骤：
S1031、设该段所述路径起点的第N节点为起点，N为预设阈值，N为自然数；
S1032、根据所述起点基于更新后的路网节点地图分别到达该段所述路径终点的第N+1节点至第N+M节点中每一个节点的时间最短的路径作为局部导航路径，M为预设阈值，M为自然数，保存M个局部导航路径；
S1033、P＝P-1；
S1034、判断P是否等于0，若是，则执行步骤S104，若否，则执行步骤S1035；
S1035、将当前起点的前一节点作为新的起点，返回步骤S1032。
3.根据权利要求2所述的基于实时路况的路线规划方法，其特征在于：所述步骤S1032中还包括保存每条局部导航路径当前所需的通行时间。
4.根据权利要求1所述的基于实时路况的路线规划方法，其特征在于：所述步骤S104中，根据每一个所述局部导航路径中的起点和终点，替换所述全程导航路径中相同起点和终点的局部路径，并且保留其余部分的所述全程导航路径，得到P×M个备选导航路径。
5.根据权利要求1所述的基于实时路况的路线规划方法，其特征在于：所述路网节点中每个节点是道路交汇的路口。
6.根据权利要求1所述的基于实时路况的路线规划方法，其特征在于：P小于等于5，M小于等于5。
7.根据权利要求1所述的基于实时路况的路线规划方法，其特征在于：所述预设阈值是该路径历史平均通过时间的0％至50％。
8.一种基于实时路况的路线规划系统，设置于汽车，用于实现权利要求1至7中任一项所述的基于实时路况的路线规划方法，其特征在于，包括：
全程导航路径设定模块，预先基于路网节点地图，根据当前节点和目标节点为导航设备确定全程导航路径；
更新路网节点地图模块，在行驶中，实时获得未完成的所述导航路径中每一段路径的通行时间，当其中一段所述路径的通行时间小于一预设阈值，则更新路网节点地图，将该段所述路径设为断路，执行建立局部导航路径模块；
建立局部导航路径模块，将该段所述路径起点以及依序排列在所述起点之前的P个节点分别作为起点，P为预设阈值，P为自然数，将该段所述路径终点以及依序排列在所述起点之后的M个节点分别作为终点，M为预设阈值，M为自然数，根据每个所述起点基于更新后的路网节点地图遍历所有的终点的最快路径，获得到P×M个局部导航路径；
获得备选导航路径模块，根据得到的所有局部导航路径，将每一个局部导航路径分别替换未完成的全程导航路径中的对应部分得到备选导航路径，获得一备选导航路径；
备选导航路径排序模块，统计所有所述备选导航路径的通行时间，并进行排序；以及
更新导航路径模块，将当前所需的通行时间最短的备选导航路径更新所述导航路径。
9.一种基于实时路况的路线规划设备，其特征在于，包括：
处理器；
存储器，其中存储有所述处理器的可执行指令；
其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1至7中任意一项所述基于实时路况的路线规划方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，用于存储程序，其特征在于，所述程序被执行时实现权利要求1至7中任意一项所述基于实时路况的路线规划方法的步骤。
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