CN114485706A - 一种路线规划方法、装置、存储介质及电子设备 - Google Patents

Abstract

本说明书公开了一种路线规划方法、装置、存储介质及电子设备。可应用于无人驾驶技术领域。本说明书提供的路线规划方法中，根据历史行驶数据确定出若干个行驶数据的评价指标，并基于路网中各位置节点之间的连通关系，针对每个评价指标，确定出路网中各有向边的代价权重，得到该评价指标下的有向图，并基于有向图得到在各评价指标下所确定出的候选路线，从而获得了多种评价策略下的候选路线，提升了候选路线的多样性，使得用户能够从多样的候选路线中选择出目标路线。

Description

一种路线规划方法、装置、存储介质及电子设备

技术领域

本说明书涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种路线规划方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术

在自动驾驶领域，在自动驾驶设备(以下简称无人车)行驶之前，通常会先为无人车规划出一条行驶路线，使无人车能够沿着行驶路线行驶。

在获知无人车的起点和终点之后，即可以为无人车规划出一条自起点至终点的路线，在现有技术中，通常会为无人车规划出一条自起点至终点行驶路线的路线长度最短的路线。

根据规划路线时所采用的地图的精度不同，除了基于如图1A所示的拓扑结构的二维地图生成用于导航的路线，在基于如图1B所示的高精地图进行路线规划时，由于高精地图中还规划出了在每个路道路上的车道，因此，还可以生成车道的序列，作为所规划出的路由，参见图1B，可以为无人车生成L3、L6、L7、L11的路由以指示无人车朝向右前方行驶。

但采用上述任一方式中所规划的行驶路线，都仅仅是根据起点位置、终点位置以及交通信息所生成的，在此情形下，往往只能基于行驶路线的路线长度最短这一种策略来生成路线，所生成的路线较为单一，当无人车的存在着其他行驶需求(例如急刹次数最少)时，该单一策略所生成的行驶路线无法满足无人车的行驶需求。

发明内容

本说明书提供一种路线规划方法、装置、存储介质及电子设备，以部分的解决现有技术存在的上述问题。

本说明书采用下述技术方案：

本说明书提供了一种路线规划方法，包括：

获取预先构建的路网，其中，所述路网中包括位置节点，以及用于表示各位置节点之间的连通关系的边；

获取历史行驶数据，并根据所述历史行驶数据确定出若干个行驶数据的评价指标，针对每个评价指标，基于所述路网中各位置节点之间的连通关系，确定出在该评价指标下，所述路网中每个边的代价权重，得到该评价指标下所述路网对应的有向图，作为该评价指标对应的有向图；

根据预先在所述路网中指定出的起点节点和终点节点，针对每个有向图，以节点序列所连通出的各有向边的代价权重最小为目标，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线，其中，各候选路线中的至少一个候选路线为提供给用户的目标路线。

可选地，预先在所述路网中指定出的起点节点和终点节点，具体包括：

响应于所接收到的用户输入的目标任务，将所述目标任务的起点所位于的节点作为起点节点，并将所述目标任务的终点所位于的节点作为终点节点。

可选地，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线之后，所述方法还包括：

响应于所接收到的用户输入的目标任务，确定所述目标任务的起点和终点；

若所述目标任务的起点位于所述起点节点，并且所述目标任务的终点位于所述终点节点，则从所确定出的各评价指标下的候选路线中选择出目标路线。

可选地，当行驶对象为自动驾驶设备时，所述历史行驶数据包含所述行驶对象从自动驾驶状态被接管控制的次数；

所确定出的至少一个评价指标包括：行驶对象沿所确定出的候选路线行驶时从自动驾驶状态被接管控制的次数。

可选地，以所确定出的节点序列所连通出的各有向边的代价权重最小为目标，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，具体包括：

将起点节点作为当前节点，根据所述路网中各位置节点之间的连通关系，确定出目标设备位于当前节点时的各可通行节点；

针对每个可通行节点，根据所述路网中有向边的代价权重，确定途经该可通行节点时，自所述起点节点至所述终点节点所连通出的各有向边的代价权重，作为该可通行节点的通行代价权重；

根据所确定出的各可通行节点的通行代价权重，从各可通行节点中选择出通行代价权重最小的目标节点，并将所述目标节点更新为当前节点；

根据更新后的当前节点，继续确定目标节点，直到确定出的目标节点的可通行节点包括终点节点时，将各目标节点被确定为目标节点的顺序作为各目标节点在节点序列中的顺序，获得自起点节点至终点节点的包含各目标节点的节点序列。

可选地，根据所述路网中有向边的代价权重，确定途经该可通行节点时，自所述起点节点至所述终点节点所连通出的各有向边的代价权重，作为该可通行节点的通行代价权重，具体包括：

确定途经所选择出的各目标节点的节点序列所连通出的自所述起点节点至该可通行节点的各有向边，并根据所连通出的各有向边的代价权重，确定出该可通行节点的第一代价权重；

根据所确定出的该可通行节点的第一代价权重，确定出该可通行节点的通行代价权重。

可选地，根据所述路网中有向边的代价权重，确定途经该可通行节点时，自所述起点节点至所述终点节点所连通出的各有向边的代价权重，作为该可通行节点的通行代价权重，具体包括：

获取预先确定的标准代价权重；

根据该可通行节点的位置，以及所述终点节点的位置，确定出该可通行节点与所述终点节点之间的通行长度，作为该可通行节点的通行长度；

确定出所述通行长度与所述标准代价权重之间的乘积，并作为该可通行节点的第二代价权重；

根据所确定出的该可通行节点的第二代价权重，确定出该可通行节点的通行代价权重。

可选地，确定出该可通行节点与所述终点节点之间的通行长度，具体包括：

基于预先指定的寻路算法，预测出自所述可通行节点至所述终点节点的预测路径，并将所述预测路径的路径长度作为该可通行节点与所述终点节点之间的通行长度。

可选地，预先确定标准代价权重，具体包括：

确定预先划分出的各指定区域，以及根据历史行驶数据所确定出的在该评价指标下途经每个指定区域的标准代价权重；

确定出该可通行节点的通行长度与所述标准代价权重之间的乘积，并作为该可通行节点的第二代价权重，具体包括：

确定所述预测路径途经的各指定区域；

针对所述预测路径途经的每个指定区域，将所述预测路径在该指定区域中的路径长度和该指定区域的标准代价权重之间的乘积作为该可通行节点在该指定区域的第二代价权重；

将该可通行节点在各指定区域的第二代价权重之和，作为该可通行节点的第二代价权重。

可选地，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线之后，所述方法还包括：

将所确定出的各评价指标下的候选路线的拓扑图映射在二维地图中，并在所述二维地图中将各候选路线的拓扑图展示给用户；

响应于所接收到的用户输入的候选路线，将该候选路线选择为目标路线。

可选地，获取预先构建的路网，具体包括：

获取预先构建的路网，其中，针对所述路网中的每个位置节点，该位置节点为目标区域中的路口或路段，其中，该位置节点中包含若干个在高精地图中确定出的位于该位置节点上的车道；

所述方法还包括：

从所确定出的各评价指标下的候选路线中选择出目标路线，基于所述目标路线中的每个位置节点，从该位置节点包含的各车道中选择出对应的目标车道；

将各目标车道按照各目标车道所处的位置节点在所述目标路线中的顺序排列，得到作为目标路由的车道序列，并将所述路由下发至目标设备。

本说明书提供了一种路线规划装置，包括：

数据获取模块，用于获取预先构建的路网，其中，所述路网中包括位置节点，以及用于表示各位置节点之间的连通关系的边；

有向图构建模块，用于获取历史行驶数据，并根据所述历史行驶数据确定出若干个行驶数据的评价指标，针对每个评价指标，基于所述路网中各位置节点之间的连通关系，确定出在该评价指标下，所述路网中每个边的代价权重，得到该评价指标下所述路网对应的有向图，作为该评价指标对应的有向图；

路线规划模块，用于根据在所述路网中指定出的起点节点和终点节点，针对每个有向图，以节点序列所连通出的各有向边的代价权重最小为目标，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线，其中，各候选路线中的至少一个候选路线为提供给用户的目标路线。

本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述路线规划方法。

本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述路线规划方法。

本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：

在本说明书提供的路线规划方法中，根据历史行驶数据确定出若干个行驶数据的评价指标，并基于路网中各位置节点之间的连通关系，针对每个评价指标，确定出路网中各有向边的代价权重，得到该评价指标下的有向图，并基于有向图得到在各评价指标下所确定出的候选路线，即获得了多种评价策略下的候选路线，提升了候选路线的多样性，使得用户能够从多样的候选路线中选择出目标路线。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本说明书的进一步理解，构成本说明书的一部分，本说明书的示意性实施例及其说明用于解释本说明书，并不构成对本说明书的不当限定。在附图中：

图1A为本说明书中一种地图的示意图；

图1B为本说明书中另一种地图的示意图；

图2为本说明书中一种路线规划方法的流程示意图；

图3为本说明书中又一种地图的示意图；

图4为本说明书提供的一种地图规划装置的示意图；

图5为本说明书提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

而实际上，除了上述仅基于路线最短的策略来生成行驶路线，在现有技术中，还可以根据生成行驶路线时的实时路况来预估无人车以各路线行驶时的行驶时长，通过避开堵车路段等方式，生成预估行驶耗时最短的路线。

但在无法获得具有先验性的历史行驶数据的情况下，仅仅根据上述交通数据(例如预先测绘出的交通地图、实时交通路况等等)在两种评价指标(即路线长度最短和预估行驶耗时最短)下仅仅能够生成上述两种路线，并且其中预估行驶耗时最短的路线中无人车的行驶耗时仅仅是根据预测所得到的，不具有先验性。

为了解决上述生成路线的策略较为单一这一问题，生成更具有指导意义的路线，本说明实施例提供一种路线规划方法。

本说明书实施例中，摒弃了仅仅根据交通数据生成来构建路线优劣的评价指标，而是引入行驶对象的历史行驶数据，在此情形下，所述历史行驶数据即为行驶对象对道路的测试数据，也即，具有先验性的数据，此外，还基于历史行驶数据中确定出若干个评价指标，并基于各评价指标生成多条候选路径，以提高所生成的路径的多样性，从而能够满足无人车的各种行驶需求。

为使本说明书的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

图2为本说明书中一种路线规划方法的流程示意图，具体包括以下步骤：

S200：获取预先构建的路网，其中，所述路网中包括位置节点，以及用于表示各位置节点之间的连通关系的边。

本说明书实施例中，预先构建有采用拓扑结构对道路关系进行表示的路网，其中，所述道路可以包括路口，以及由两个路口所划分出的路段。

如图1A所示，所述路网中包括位置节点，以及用于表示各位置节点之间的连通关系的边。

其中，采用预先设定的划分方式，位置节点(以下简称节点)可以指示现实道路上的某一位置，本说明书实施例中，以下示例性提供两种采用拓扑结构对道路关系进行表示的方法：

第一种：可以将道路中的路口作为路网中的节点，并将两个路口之间的路段作为两个路口的边，如图1A所示，图1A中路网的节点A和节点B可以分别为现实道路中的两个路口，然后，节点A和节点B之间的路段R2则是路网中节点A和节点B之间的边。

第二种：可以将道路中的路口和路段均作为路网中的节点，而边则表示边所连通的节点之间的连通关系。当图1A所示出的现实道路采用该方法表示时，所表示出的拓扑结构如图3所示，其中，节点A、节点C、节点E，以及节点F为路段，节点B和节点D则是路口，L1-L5则分别为各节点之间的边，此时，路网中的边并不对应于现实道路中任何的现实位置，而仅表示各节点之间的连通关系。

为了描述方便，本说明书实施例以下以上述第二种路网的确定方式为例进行说明。当然，在本说明书实施例中，当所获取到的路网为采用上述任一方式所构建出的，所述路网中节点之间的连通关系可以为单向的连通关系，所述路网中的边可以为有向边。

具体的，对于一对节点来说，当其中第一节点存在与第二节点之间的连通关系时，可以表示当目标设备位于第一节点时，可以行驶至第二节点，但第一节点存在与第二节点之间的连通关系并不表示第二节点也存在与第一节点之间的连通关系，若目标设备位于第二节点时，无法行驶至第一节点，则第二节点不存在与第一节点之间的连通关系，也就是说，连通关系可以是单向的。

在此情形下，采用任一方式所构建出的路网中，用于指示节点之间连通关系的边可以为有向边，边的方向则表示节点之间连通关系的方向。以图3为例，节点A和节点B之间的连通关系为单向的连通关系，则节点A和节点B之间的边L1的方向为自节点A至节点B。相应的，在高精地图中，沿L7至L11可通行，而沿L11至L7则不可通行。

S202：获取历史行驶数据，并根据所述历史行驶数据确定出若干个行驶数据的评价指标，针对每个评价指标，基于所述路网中各位置节点之间的连通关系，确定出在该评价指标下，所述路网中每个边的代价权重，得到该评价指标下所述路网对应的有向图，作为该评价指标对应的有向图。

如上所述，为了解决上述生成路线的策略较为单一的问题，本说明书实施例中，构建有若干个评价指标，以针对每个评价指标，生成该评价指标下的候选路线。

本说明书实施例中，可以根据历史行驶数据来确定出若干个行驶数据的评价指标，具体的，可以预先对行驶对象的行驶数据进行采集，得到历史上行驶对象的历史行驶数据，所述历史行驶数据可以为行驶对象上所搭载的采集设备采集到的。本说明书一实施例中，针对每个节点(以节点包括路段和路线为例)，所述历史行驶数据中可以包括该节点的实际长度，当所述行驶对象为无人车时，所述历史行驶数据中还可以包括行驶对象以自动驾驶模式在该节点上所经过的里程数、时间，以及在该节点上的平均行驶速度、急刹次数、故障次数、事故次数等等，当然，还可以包括在该节点上从自动驾驶状态被接管控制的次数，等等，本说明书对此不作赘述。

然后，可以根据所述历史行驶数据确定出若干个行驶数据的评价指标，本说明书实施例中，可以将历史行驶数据中的字段作为行驶数据的评价指标。更进一步的，本说明书一实施例中，所确定出的至少一个评价指标包括：行驶对象沿所确定出的候选路线行驶时从自动驾驶状态被接管控制的次数。

本说明书实施例中，针对每个评价指标，可以基于上述路网，确定出在该评价指标下，所述路网中每个边的代价权重，得到该评价指标下所述路网对应的有向图，作为该评价指标对应的有向图。

以上述所列举出的各历史数据为例，其中可以包括第一类行驶数据和第二类行驶数据。

以上述自第一节点至第二节点的连通关系为例，其中，所述第一类行驶数据可以包括行驶对象以自动驾驶模式所经过的里程数、时间、平均行驶速度，当行驶对象以自动驾驶模式沿第一节点至第二节点行驶时，所经过的里程数、时间、平均行驶速度的数值越大时，在上述第一类行驶数据所作为的评价指标下，所述路网中第一节点至第二节点的有向边的代价权重可以越小。

这是由于当里程数和时间较多时，倾向于认为驾驶对象历史上更多地选择了沿第一节点至第二节点的道路，而平均行驶速度的数值越大，则认为驾驶对象历史上在沿第一节点至第二节点的道路的行驶较为通畅，因此，上述数值越大，在第一类评价指标下的评价值越高，所述路网中第一节点至第二节点的有向边的代价权重可以越小。

而第二类行驶数据可以包括行驶对象以自动驾驶模式行驶的急刹次数、故障次数、事故次数以及从自动驾驶状态被接管控制的次数，当行驶对象以自动驾驶模式沿第一节点至第二节点行驶时，以自动驾驶模式在该节点上的急刹次数、故障次数、事故次数以及从自动驾驶状态被接管控制的次数越多时，在上述第二类行驶数据所作为的评价指标下，所述路网中连通至该节点的有向边的代价权重可以越大。

可以看出，在上述第二类行驶数据下，历史行驶数据的数值越大，则表示在驾驶对象历史上在沿第一节点至第二节点的道路的行驶难以通畅行驶，因此，上述数值越大，在第二类评价指标下的评价值越低，所述路网中第一节点至第二节点的有向边的代价权重可以越大。

当然，也可以基于若干种行驶数据作为评价标准的评价指标，本说明书对此并不限制。当所确定出的评价指标采用其他评价标准时，确定代价权重的方式也不同，但代价权重越小，均表示在该评价指标下边的评价值越高。

通过上述方式，确定出所述路网中每个边的代价权重，得到该评价指标下所述路网对应的有向图，作为该评价指标对应的有向图。

S204：根据在所述路网中指定出的起点节点和终点节点，针对每个有向图，以节点序列所连通出的各有向边的代价权重最小为目标，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线。

本说明书实施例中，所规划出的路线用于指导作为无人车的目标设备行驶，其中，所述无人车可包括自动驾驶的车辆以及具有辅助驾驶功能的车辆。无人车可以是应用于配送领域的配送车。

如图2所示的路线规划方法的流程图的执行主体可以为目标设备本身，也可以为服务器，当执行主体为目标设备本身时，执行主体可以为目标设备所搭载的自动驾驶设备，当所述执行主体为服务器时，本说明书实施例并不限制所述控制设备为分布式服务器或集群式服务区。

可以在接收到的用户输入起点和终点时执行如图2所示的路线规划方法，此时，在所述路网中指定出的起点节点和终点节点即为根据用于输入的路线规划任务(以下简称目标任务)，将所述目标任务的起点所位于的节点作为起点节点，并将所述目标任务的终点所位于的节点作为终点节点。然后，在根据本说明书提供的路线规划方法生成若干个评价指标下的候选路线之后，则可以从中选择出一条作为目标路线，以指示目标设备沿目标路线行驶。

当然，还可以预先执行本说明书实施例提供的路线规划方法，然后，响应于所接收到的用户输入的目标任务，确定所述目标任务的起点和终点；若所述目标任务的起点位于所述起点节点，并且所述目标任务的终点位于所述终点节点，则从所确定出的各评价指标下的候选路线中选择出目标路线。

本说明书一实施例中，当所述目标设备用于执行配送任务时，所述目标任务的起点即为配送站点，所述目标任务的终点即为收货点，在此情形下，由于配送站点通常仅覆盖一定范围内的配送服务，因此，可以预先为配送站点提供配送服务的每个收货点均采用本说明书提供的路线规划方法规划出若干个候选路线，作为该收货点对应的候选路线，在生成目标任务时，可以根据目标任务中所包含的收货点，从该收货点对应的各候选路线中选择出一条作为目标路线。

在采用上述任一方式生成各评价指标下的有向图之后，针对每个有向图，以节点序列所连通出的各有向边的代价权重最小为目标，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线。

接着，本说明书一实施例中，提供一种从候选路线中选择出目标路线的方式。具体的，可以将所确定出的各评价指标下的候选路线的拓扑图映射在二维地图中，并在所述二维地图中将各候选路线的拓扑图展示给用户，然后，响应于所接收到的用户输入的候选路线，将该候选路线选择为目标路线。

基于上述如图2所述的方法，根据历史行驶数据确定出若干个行驶数据的评价指标，并基于路网中各位置节点之间的连通关系，针对每个评价指标，确定出路网中各有向边的代价权重，得到该评价指标下的有向图，并基于有向图得到在各评价指标下所确定出的候选路线，即获得了多种评价策略下的候选路线，提升了候选路线的多样性。

以下，针对每个评价指标对应的有向图，本说明书实施例提供一种基于该有向图确定出在该评价指标下的候选路线的方法。

具体的，可以将起点节点作为当前节点，根据所述路网中各位置节点之间的连通关系，确定出目标设备位于当前节点时的各可通行节点，然后，针对每个可通行节点，根据所述路网中有向边的代价权重，确定途经该可通行节点时，自所述起点节点至所述终点节点所连通出的各有向边的代价权重(即自所述起点节点至所述终点节点所连通出的各有向边的代价权重之和)，作为该可通行节点的通行代价权重。接着，根据所确定出的各可通行节点的通行代价权重，从各可通行节点中选择出通行代价权重最小的目标节点，并将所述目标节点更新为当前节点，根据更新后的当前节点，继续确定目标节点，直到确定出的目标节点的可通行节点包括终点节点时，将各目标节点被确定为目标节点的顺序作为各目标节点在节点序列中的顺序，获得自起点节点至终点节点的包含各目标节点的节点序列。

当然，也可以在确定出的目标节点的可通行节点包括终点节点时继续确定下一个目标节点，直到所述终点节点被确定为目标节点时，将各目标节点被确定为目标节点的顺序作为各目标节点在节点序列中的顺序，获得自起点节点至终点节点的包含各目标节点的节点序列，此时所述终点节点为顺序最后的目标节点。

在上述方式中，针对每个可通行节点，该可通行节点的代价权重可以根据该可通行节点的第一代价权重和/或第二代价权重来确定。

其中，所述第一代价权重的确定方式可以为，确定途经所选择出的各目标节点的节点序列所连通出的自所述起点节点至该可通行节点的各有向边，并根据所连通出的各有向边的代价权重，确定出该可通行节点的第一代价权重。

以下，本说明书实施例还提供一种第二代价权重的确定方式。为了节约计算资源，可以并不对自该可通行节点至终点节点的各路径进行遍历，并计算沿每个路径自该可通行节点至终点节点的代价权重之和。

具体的，可以获取预先确定的标准代价权重，然后，根据该可通行节点的位置，以及所述终点节点的位置，确定出该可通行节点与所述终点节点之间的通行长度，作为该可通行节点的通行长度。接着，确定出所述通行长度与所述标准代价权重之间的乘积，并作为该可通行节点的第二代价权重。示例性的，所述可通行节点与所述终点节点的通行长度可以为所述可通行节点与所述终点节点曼哈顿距离、欧式距离等等距离度量方法所确定出的长度。

其中，该可通行节点的通行长度可以根据以下方法确定，具体的，基于预先指定的寻路算法，预测出自所述可通行节点至所述终点节点的预测路径，并将所述预测路径的路径长度作为该可通行节点与所述终点节点之间的通行长度。

本说明书示例出一种预先确定标准代价权重的方法，具体的，确定预先划分出的各指定区域，以及根据历史行驶数据所确定出的在该评价指标下途经每个指定区域的标准代价权重。

然后，可以根据该可通行节点的预测路径途经的各指定区域，针对所述预测路径途经的每个指定区域，将所述预测路径在该指定区域中的路径长度和该指定区域的标准代价权重之间的乘积作为该可通行节点在该指定区域的第二代价权重，将该可通行节点在各指定区域的第二代价权重之和，作为该可通行节点的第二代价权重。

本说明书一实施例中，针对所述路网中的每个节点，该节点为目标区域中的路口或路段，其中，该节点中包含若干个在高精地图中确定出的位于该节点上的车道，如图1A、1B所示，图1A中的路段R2中包含有图1B中的车道L4-L7。

因此，在采用上述任一方式确定出目标路线之后，还可以从所确定出的各评价指标下的候选路线中选择出目标路线，基于所述目标路线中的每个节点，从该节点包含的各车道中选择出对应的目标车道，将各目标车道按照各目标车道所处的节点在所述目标路线中的顺序排列，得到作为目标路由的车道序列，并将所述路由下发至目标设备，以使目标设备根据路由沿着目标路线行驶。

在此情形下，所述目标路线可以作为为目标设备规划路由的模板，针对不同的目标设备，针对不同的环境，可以根据所确定出的目标路线为目标设备规划出对应的路由，以指导目标设备行驶。

以上为本说明书的一个或多个实施例提供的路线规划方法，基于同样的思路，本说明书还提供了相应的路线规划装置，如图4所示。

图4为本说明书提供的一种路线规划装置示意图，该装置包括：

数据获取模块400，用于获取预先构建的路网，其中，所述路网中包括位置节点，以及用于表示各位置节点之间的连通关系的边；

有向图构建模块402，用于获取历史行驶数据，并根据所述历史行驶数据确定出若干个行驶数据的评价指标，针对每个评价指标，基于所述路网中各位置节点之间的连通关系，确定出在该评价指标下，所述路网中每个边的代价权重，得到该评价指标下所述路网对应的有向图，作为该评价指标对应的有向图；

路线规划模块404，用于根据在所述路网中指定出的起点节点和终点节点，针对每个有向图，以节点序列所连通出的各有向边的代价权重最小为目标，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线，其中，各候选路线中的至少一个候选路线为提供给用户的目标路线。

可选地，所述路线规划模块404具体用于，响应于所接收到的用户输入的目标任务，将所述目标任务的起点所位于的节点作为起点节点，并将所述目标任务的终点所位于的节点作为终点节点。

可选地，所述路线规划模块404还用于，响应于所接收到的用户输入的目标任务，确定所述目标任务的起点和终点；若所述目标任务的起点位于所述起点节点，并且所述目标任务的终点位于所述终点节点，则从所确定出的各评价指标下的候选路线中选择出目标路线。

可选地，当行驶对象为自动驾驶设备时，所述历史行驶数据包含所述行驶对象从自动驾驶状态被接管控制的次数；所确定出的至少一个评价指标包括：行驶对象沿所确定出的候选路线行驶时从自动驾驶状态被接管控制的次数。

可选地，所述路线规划模块404具体用于，将起点节点作为当前节点，根据所述路网中各位置节点之间的连通关系，确定出目标设备位于当前节点时的各可通行节点；针对每个可通行节点，根据所述路网中有向边的代价权重，确定途经该可通行节点时，自所述起点节点至所述终点节点所连通出的各有向边的代价权重，作为该可通行节点的通行代价权重；根据所确定出的各可通行节点的通行代价权重，从各可通行节点中选择出通行代价权重最小的目标节点，并将所述目标节点更新为当前节点；根据更新后的当前节点，继续确定目标节点，直到确定出的目标节点的可通行节点包括终点节点时，将各目标节点被确定为目标节点的顺序作为各目标节点在节点序列中的顺序，获得自起点节点至终点节点的包含各目标节点的节点序列。

可选地，所述路线规划模块404具体用于，确定途经所选择出的各目标节点的节点序列所连通出的自所述起点节点至该可通行节点的各有向边，并根据所连通出的各有向边的代价权重，确定出该可通行节点的第一代价权重；根据所确定出的该可通行节点的第一代价权重，确定出该可通行节点的通行代价权重。

可选地，所述路线规划模块404具体用于，获取预先确定的标准代价权重；根据该可通行节点的位置，以及所述终点节点的位置，确定出该可通行节点与所述终点节点之间的通行长度，作为该可通行节点的通行长度；确定出所述通行长度与所述标准代价权重之间的乘积，并作为该可通行节点的第二代价权重；根据所确定出的该可通行节点的第二代价权重，确定出该可通行节点的通行代价权重。

可选地，所述路线规划模块404具体用于，基于预先指定的寻路算法，预测出自所述可通行节点至所述终点节点的预测路径，并将所述预测路径的路径长度作为该可通行节点与所述终点节点之间的通行长度。

可选地，所述所述路线规划模块404还用于，确定预先划分出的各指定区域，以及根据历史行驶数据所确定出的在该评价指标下途经每个指定区域的标准代价权重；所述路线规划模块404具体用于，确定所述预测路径途经的各指定区域；针对所述预测路径途经的每个指定区域，将所述预测路径在该指定区域中的路径长度和该指定区域的标准代价权重之间的乘积作为该可通行节点在该指定区域的第二代价权重；将该可通行节点在各指定区域的第二代价权重之和，作为该可通行节点的第二代价权重。

可选地，所述路线规划模块404还用于，将所确定出的各评价指标下的候选路线的拓扑图映射在二维地图中，并在所述二维地图中将各候选路线的拓扑图展示给用户；响应于所接收到的用户输入的候选路线，将该候选路线选择为目标路线。

可选地，所述数据获取模块400具体用于，获取预先构建的路网，其中，针对所述路网中的每个位置节点，该位置节点为目标区域中的路口或路段，其中，该位置节点中包含若干个在高精地图中确定出的位于该位置节点上的车道；所述路线规划模块404还用于，从所确定出的各评价指标下的候选路线中选择出目标路线，基于所述目标路线中的每个位置节点，从该位置节点包含的各车道中选择出对应的目标车道；将各目标车道按照各目标车道所处的位置节点在所述目标路线中的顺序排列，得到作为目标路由的车道序列，并将所述路由下发至目标设备。

本说明书还提供了一种计算机可读存储介质，该存储介质存储有计算机程序，计算机程序可用于执行上述路线规划方法。

本说明书还提供了图5所示的电子设备的结构示意图。如图5所示，在硬件层面，该电子设备包括处理器、内部总线、内存以及非易失性存储器，当然还可能包括其他业务所需要的硬件。处理器从非易失性存储器中读取对应的计算机程序到内存中然后运行，以实现上述路线规划方法。

当然，除了软件实现方式之外，本说明书并不排除其他实现方式，比如逻辑器件抑或软硬件结合的方式等等，也就是说以下处理流程的执行主体并不限定于各个逻辑单元，也可以是硬件或逻辑器件。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本领域技术人员应明白，本说明书的实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书可采用完全硬件实施例、完全软件实施例或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (14)

1.一种路线规划方法，其特征在于，包括：

获取预先构建的路网，其中，所述路网中包括位置节点，以及用于表示各位置节点之间的连通关系的边；

获取历史行驶数据，并根据所述历史行驶数据确定出若干个行驶数据的评价指标，针对每个评价指标，基于所述路网中各位置节点之间的连通关系，确定出在该评价指标下，所述路网中每个边的代价权重，得到该评价指标下所述路网对应的有向图，作为该评价指标对应的有向图；

根据在所述路网中指定出的起点节点和终点节点，针对每个有向图，以节点序列所连通出的各有向边的代价权重最小为目标，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线，其中，各候选路线中的至少一个候选路线为提供给用户的目标路线。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述路网中指定出的起点节点和终点节点，具体包括：

响应于所接收到的用户输入的目标任务，将所述目标任务的起点所位于的节点作为起点节点，并将所述目标任务的终点所位于的节点作为终点节点。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线之后，所述方法还包括：

响应于所接收到的用户输入的目标任务，确定所述目标任务的起点和终点；

若所述目标任务的起点位于所述起点节点，并且所述目标任务的终点位于所述终点节点，则从所确定出的各评价指标下的候选路线中选择出目标路线。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当行驶对象为自动驾驶设备时，所述历史行驶数据包含所述行驶对象从自动驾驶状态被接管控制的次数；

所确定出的至少一个评价指标包括：行驶对象沿所确定出的候选路线行驶时从自动驾驶状态被接管控制的次数。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以节点序列所连通出的各有向边的代价权重最小为目标，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，具体包括：

将起点节点作为当前节点，根据所述路网中各位置节点之间的连通关系，确定出目标设备位于当前节点时的各可通行节点；

针对每个可通行节点，根据所述路网中有向边的代价权重，确定途经该可通行节点时，自所述起点节点至所述终点节点所连通出的各有向边的代价权重，作为该可通行节点的通行代价权重；

根据所确定出的各可通行节点的通行代价权重，从各可通行节点中选择出通行代价权重最小的目标节点，并将所述目标节点更新为当前节点；

根据更新后的当前节点，继续确定目标节点，直到确定出的目标节点的可通行节点包括终点节点时，将各目标节点被确定为目标节点的顺序作为各目标节点在节点序列中的顺序，获得自起点节点至终点节点的包含各目标节点的节点序列。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述路网中有向边的代价权重，确定途经该可通行节点时，自所述起点节点至所述终点节点所连通出的各有向边的代价权重，作为该可通行节点的通行代价权重，具体包括：

确定途经所选择出的各目标节点的节点序列所连通出的自所述起点节点至该可通行节点的各有向边，并根据所连通出的各有向边的代价权重，确定出该可通行节点的第一代价权重；

根据所确定出的该可通行节点的第一代价权重，确定出该可通行节点的通行代价权重。

7.如权利要求5所述的方法，其特征在于，根据所述路网中有向边的代价权重，确定途经该可通行节点时，自所述起点节点至所述终点节点所连通出的各有向边的代价权重，作为该可通行节点的通行代价权重，具体包括：

获取预先确定的标准代价权重；

根据该可通行节点的位置，以及所述终点节点的位置，确定出该可通行节点与所述终点节点之间的通行长度，作为该可通行节点的通行长度；

确定出所述通行长度与所述标准代价权重之间的乘积，并作为该可通行节点的第二代价权重；

根据所确定出的该可通行节点的第二代价权重，确定出该可通行节点的通行代价权重。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，确定出该可通行节点与所述终点节点之间的通行长度，具体包括：

基于预先指定的寻路算法，预测出自所述可通行节点至所述终点节点的预测路径，并将所述预测路径的路径长度作为该可通行节点与所述终点节点之间的通行长度。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，预先确定标准代价权重，具体包括：

确定预先划分出的各指定区域，以及根据历史行驶数据所确定出的在该评价指标下途经每个指定区域的标准代价权重；

确定出该可通行节点的通行长度与所述标准代价权重之间的乘积，并作为该可通行节点的第二代价权重，具体包括：

确定所述预测路径途经的各指定区域；

针对所述预测路径途经的每个指定区域，将所述预测路径在该指定区域中的路径长度和该指定区域的标准代价权重之间的乘积作为该可通行节点在该指定区域的第二代价权重；

将该可通行节点在各指定区域的第二代价权重之和，作为该可通行节点的第二代价权重。

10.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线之后，所述方法还包括：

将所确定出的各评价指标下的候选路线的拓扑图映射在二维地图中，并在所述二维地图中将各候选路线的拓扑图展示给用户；

响应于所接收到的用户输入的候选路线，将该候选路线选择为目标路线。

11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取预先构建的路网，具体包括：

获取预先构建的路网，其中，针对所述路网中的每个位置节点，该位置节点为目标区域中的路口或路段，其中，该位置节点中包含若干个在高精地图中确定出的位于该位置节点上的车道；

所述方法还包括：

从所确定出的各评价指标下的候选路线中选择出目标路线，基于所述目标路线中的每个位置节点，从该位置节点包含的各车道中选择出对应的目标车道；

将各目标车道按照各目标车道所处的位置节点在所述目标路线中的顺序排列，得到作为目标路由的车道序列，并将所述路由下发至目标设备。

12.一种路线规划装置，其特征在于，所述装置具体包括：

数据获取模块，用于获取预先构建的路网，其中，所述路网中包括位置节点，以及用于表示各位置节点之间的连通关系的边；

有向图构建模块，用于获取历史行驶数据，并根据所述历史行驶数据确定出若干个行驶数据的评价指标，针对每个评价指标，基于所述路网中各位置节点之间的连通关系，确定出在该评价指标下，所述路网中每个边的代价权重，得到该评价指标下所述路网对应的有向图，作为该评价指标对应的有向图；

路线规划模块，用于根据在所述路网中指定出的起点节点和终点节点，针对每个有向图，以节点序列所连通出的各有向边的代价权重最小为目标，确定出自所述起点节点至所述终点节点的节点序列，作为在该有向图对应的评价指标下所确定出的候选路线，其中，各候选路线中的至少一个候选路线为提供给用户的目标路线。

13.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1～11任一项所述的方法。

14.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1～11任一项所述的方法。

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