CN104949682A - 一种在路网中进行路径规划的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种在路网中进行路径规划的方法及系统，该方法包括：在预先设置有活动点评分的路网中确定用户的起点和终点；根据用户需求在所述起点和所述终点之间筛选出候选查询空间；在所述候选查询空间中筛选出路径长度低于阈值。该方法通过充分考虑用户的服务需求，而且在复杂的路网环境下快捷地提供给用户一条既满足用户服务需求又便捷的路径。

Description

一种在路网中进行路径规划的方法及系统

技术领域

本发明涉及地理空间信息导航技术领域，尤其涉及一种在路网中进行路径规划的方法及系统。

背景技术

路径规划是指根据用户的实际需求规划出一条满足用户需求的路径，如距离最短或者时间最短的路径。

现有路径规划方法主要侧重于确定的多点之间的路径规划。最常见的路径规划方法就是在已知的两点之间规划出一条路径，如Dijskstra算法、Floyd算法、A*算法等。还有一些多点之间的路径规划方法，如旅行商TSP问题、旅行计划查询TPQ问题等。

然而，现有的方法只是单纯考虑距离或者时间，没有更多的考虑到活动点上的服务，没有办法满足用户的服务需求。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种在路网中进行路径规划的方法及系统，以克服现有技术中只是单纯考虑距离或者时间，没有考虑活动点上的服务，无法满足用户的服务需求的问题。

为实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：

一种在路网中进行路径规划的方法，包括：

在预先设置有活动点评分的路网中确定用户的起点和终点；

根据用户需求在所述起点和所述终点之间筛选出候选查询空间；

在所述候选查询空间中筛选出路径长度低于阈值的多条候选路径；

在所述多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径。

优选的，所述根据用户需求在所述起点和所述终点之间筛选出候选查询空间包括：

根据用户需要经过的活动点类别筛除不需要的活动点；

针对所述活动点类别在所述起点和所述终点之间筛选出与其对应的预设个数的活动点，得到候选查询空间。

优选的，所述针对所述活动点类别在所述起点和所述终点之间筛选出与其对应的预设个数的活动点包括：

针对所述活动点类别通过双向Dijkstra算法得到与其对应的距离所述起点和所述终点距离最短的预设个数的活动点。

优选的，所述在所述多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径包括：

计算每条候选路径中用户需要的所有活动点的平均评分；

选取所述平均评分不小于所述用户评分限制，且路径最短的候选路径为最佳路径。

优选的，所述在所述多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径包括：

当所述候选路径中的活动点评分小于所述用户评分限制时，将所述活动点替换为同类别中评分不小于所述用户评分限制且距离改变最短的活动点进行候选路径更新；

选取更新后路径最短的候选路径为最佳路径。

一种在路网中进行路径规划的系统，包括：

确定模块，用于在预先设置有活动点评分的路网中确定用户的起点和终点；

第一筛选模块，用于根据用户需求在所述起点和所述终点之间筛选出候选查询空间；

第二筛选模块，用于在所述候选查询空间中筛选出路径长度低于阈值的多条候选路径；

第三筛选模块，用于在所述多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径。

优选的，所述第一筛选模块包括：

筛除模块，用于根据用户需要经过的活动点类别筛除不需要的活动点；

第一选取模块，用于针对所述活动点类别在所述起点和所述终点之间筛选出与其对应的预设个数的活动点，得到候选查询空间。

优选的，所述第一选取模块具体用于针对所述活动点类别通过双向Dijkstra算法得到与所述活动点类别对应的距离所述起点和所述终点距离最短的预设个数的活动点。

优选的，所述第三筛选模块包括：

计算模块，用于计算每条候选路径中用户需要的所有活动点的平均评分；

第二选取模块，用于选取所述平均评分不小于所述用户评分限制，且路径最短的候选路径为最佳路径。

优选的，所述第三筛选模块包括：

更新模块，用于当所述候选路径中的活动点评分小于所述用户评分限制时，将所述活动点替换为同类别中评分不小于所述用户评分限制且距离改变最短的活动点进行候选路径更新；

第三选取模块，用于选取更新后路径最短的候选路径为最佳路径。

由以上技术方案可知，本申请提供了一种在路网中进行路径规划的方法及系统，该方法包括：在预先设置有活动点评分的路网中确定用户的起点和终点；根据用户需求在所述起点和所述终点之间筛选出候选查询空间；在所述候选查询空间中筛选出路径长度低于阈值。该方法通过充分考虑用户的服务需求，而且在复杂的路网环境下快捷地提供给用户一条既满足用户服务需求又便捷的路径。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例一提供的一种在路网中进行路径规划的方法的流程图；

图2为本申请实施例一提供的一种筛选候选查询空间的方法流程图；

图3为本申请实施例一提供的一种双向Dijstra算法的计算原理图；

图4为本申请实施例一提供的一种得到符合用户评分限制的最短路径的方法流程图；

图5为本申请实施例一提供的一种CutSA索引的原理示意图；

图6为本申请实施例一提供的另一种得到符合用户评分限制的最短路径的方法流程图；

图7为本申请实施例一提供的一种ChangeSA索引的原理示意图；

图8为本申请实施例二提供的一种在路网中进行路径规划的系统的结构示意图；

图9为本申请实施例二提供的一种第一筛选模块的结构示意图；

图10为本申请实施例二提供的一种第三筛选模块的结构示意图；

图11为本申请实施例二提供的另一种第三筛选模块的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。

为克服现有技术中只是单纯考虑距离或者时间，没有考虑活动点上的服务，无法满足用户的服务需求的问题，本申请提供了一种在路网中进行路径规划的方法及系统，具体方案如下所述：

实施例一

本申请实施例一提供了一种在路网中进行路径规划的方法，如图1所示。该方法包括：

S101：在预先设置有活动点评分的路网中确定用户的起点和终点。

在路网上有很多活动点，这些活动点被划分为很多类别，如加油站、银行、餐馆、咖啡店、医院等。在本申请中，路网上的活动点需要有评分，这些评分是根据去过活动点的用户的反馈得出的。

具体的，本申请中的路网可以自行设置评分系统，即直接接收用户对活动点的评分并进行存储以及显示；或者，该路网可以与其他点评网链接，接收点评网上用户对活动点的评分并显示存储于该路网系统中；或者，两者同时采用。具体可以根据实际情况设置，在本申请中不做限制。

一个道路网络是由一系列相交的多边形线的集合，我们可以把一个路网定义为无向连通图G＝<V,E>，其中V为路口的集合，E＝{(vi,vj)|v1,vj∈V}为路段的集合。一般情况下，E表示为一条折线及相关补充信息。单个几何点(包括路口)的格式为：e(vi,vj),其中e∈E表示相邻两个路口的路段。两个节点之间的距离dist(vi,vj)是vi到vj的最短路网距离，才用经典的Dijkstra算法计算。

为了简化描述，一条道路可以表述为：R＝<A,e1,e2,…,en,B>，其中A为起点，B为终点，其他点的出入度均为1；又可以称之为从起点A到终点B的道路R。其中，入度是指从其他活动点到这个活动点，出度是指从这个活动点到其他活动点，出入度均为1表示这个活动点只遍历一次。

S102：根据用户需求在起点和终点之间筛选出候选查询空间。

具体的，如图2所示，图2为本申请实施例一提供的一种筛选候选查询空间的方法流程图，包括：

S201：根据用户需要经过的活动点类别筛除不需要的活动点。

一个兴趣点，即活动点就是一个特定的位置，可以给用户提供感兴趣或者有用的活动。比如：咖啡店，餐馆，旅馆等。每个兴趣点o_i＝<p,r,c>包含了三个属性，其中o_i.p表示一个兴趣点在路网中的地理位置；o_i.r表示这个兴趣点的评分，这是通过统计计算以前在这这个兴趣点的消费者的平均评分；o_i.c表示这个兴趣点所属的类别，比如，星巴克，96℃咖啡，新岛咖啡等都属于咖啡店这个类别。

针对复杂路网中的候选节点的多样化组合，采用筛选BCS(Basic CandidateSelection，候选节点)思路来缩小路径查询的规模，根据用户的需求，筛除那些不符合用户评分需求的点。

S202：针对活动点类别在起点和终点之间筛选出与其对应的预设个数的活动点，得到候选查询空间。

具体的，针对活动点类别通过双向Dijkstra算法得到与其对应的距离起点和终点距离最短的预设个数的活动点。其中，预设个数具体可以为20，当然也可以为其他值，在本申请中不做限制。

图3给出了双向Dijstra算法的计算过程，我们分别从出发点S和终点T通过Dijstra算法进行扩展，从图中可以看出我们用两个数组L₁和L₂分别保存从起点S和终点T通过Dijstra向外扩展的点。首先我们记录距离起点S最近的活动点的距离为S₀，距离终点T最近的活动点的距离为T₀，只要满足以下约束条件

从S到T经过活动点O的距离最短。

简单来说就是要保证从S到T经过活动点O的距离最短。即我们找不到任何一个活动点O’使得SO’+O’T<SO+OT，我们可以从S和T两个方向来证明这个不等式是成立的，假设我们从S方向的话我们只需要证明这个不等式是成立的：SO’<SO+OT-O’T，由于距离终点T最近的活动点的距离为T₀，所以O’T能够取到的最小值是T₀，所以只要保证在len2＝SO+OT-T0的距离内找不到点O‘即可，同理从T方向也是如此。

例如，从起点和终点同时找到活动点C，然后通过计算两个两点的距离之和是23，从S通过Dijstra找到活动点N，路径距离len2＝12+11-7＝16，SN>16，没有找到共同的活动点，从T通过Dijstra找到活动点O，路径距离len1＝12+11-5＝18，SO>16，没有找到共同的活动点，所以判断活动点C到S和T的距离之和最短。

S103：在候选查询空间中筛选出路径长度低于阈值的多条候选路径。

我们定义R＝<S,o₁,o₂,…,o_r,T>为一条路径，它是一条从起点S出发依次经过r个兴趣点，最终到达目的地T的路径。dist(o_i,o_j)表示两个活动点之间的最短距离，那么我们计算路径的总长度L可以表示为：

$L\left(R\right)=\mathrm{dist}(S,o_j)+{\mathrm{\&Sigma;}}_1^{r-1}\mathrm{dist}(o_i,o_{i+1})+\mathrm{dist}(o_r,T)$

S104：在多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径。

在本申请中，在多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径我们选择两种高效的索引算法，分别是CutSA(Cutting-from-Shortest Algorithm，禁忌搜索算法)和ChangeSA(Changing-from-Shortest Algorithm，局部置换算法)方法，它们在时间和效果上能够达到非常可靠的结果，通过这两种方式我们可以给用户规划出非常完美的路径。

具体的，如图4所示，图4为本申请实施例一提供的一种得到符合用户评分限制的最短路径的方法流程图。该方法即采用CutSA索引，先确定一个从起点S到终点T的最短的路径规划，然后再确定其中不满足条件的评分最低的点筛除。将所有不满足的点逐个筛除后，直到评分满足用户的需求，那我们就得到了最优路径。

具体的，该方法包括：

S301：计算每条候选路径中用户需要的所有活动点的平均评分。

首先通过最短路径规划找出从起点S经过这些活动点到达终点T的路径，然后判断所有活动点的评分是否满足用户需求，不满足的情况下，找出评分最低的点筛除。

S302：选取平均评分不小于所述用户评分限制，且路径最短的候选路径为最佳路径。

如图5所示，图5为本申请实施例一提供的一种CutSA索引的原理示意图。即，我们先通过Dijstra算法从S到T找一条最短路径S->A2->B2->T,平均评分是5.875，假设用户给的评分限制是6.0，所以我们判定这条路径不符合用户的要求，然后我们就需要对路径重新规划，首先我们筛除活动点A2，在忽略A2后重新规划出一条路径S->A1->B1->T，判断是否满足用户需求，不满足删除这条路径是评分最低的活动点，重新规划，经过判断它的平均评分是6.25，符合用户需求，所以这条路径就是我们要找的最优路径。

如图6所示，图6为本申请实施例一提供的另一种得到符合用户评分限制的最短路径的方法流程图。该方法即采用ChangeSA索引，先确定一个从起点S到终点T的最短的路径规划，然后再确定其中不满足条件的评分最低的点更新。将所有不满足的点逐个更新后，直到评分满足用户的需求，那我们就得到了最优路径。

具体的，该方法包括：

S401：当候选路径中的活动点评分小于用户评分限制时，将活动点替换为同类别中评分不小于用户评分限制且距离改变最短的活动点进行候选路径更新。

首先，通过最短路径规划找出从起点S经过这些活动点到达终点T的路径，然后判断评分是否满足用户需求，不满足的情况下，找出评分最低的点更新，找出同类别中评分较高，但是距离改变最短的活动点代替。

S402：选取更新后路径最短的候选路径为最佳路径。

通过对活动点的不断更新，在保证路径最短的情况下找出满足用户评分的点，就得到了最佳的路径。

如图7所示，图7为本申请实施例一提供的一种ChangeSA索引的原理示意图。即，我们先通过Dijstra算法冲S到T找一条最短路径S->A2->B2->T,然后我们这里给定评分的要求是6.0，所以这条路径不满足用户需求，那么我们就要对它进行更新，首先我们找出评分最低的点A2，找评分比他高的点进行替换，有A1和A3两个活动点可以替换，但是我们发现我们替换A1的时候距离改变比替换A3距离改变小，所以我们更新一条新的路径是S->A1->B2->T,平均评分是6.25，满足评分限制所以这就是我们要找的最优路径。

由以上技术方案可知，本申请实施例一提供了一种在路网中进行路径规划的方法，该方法包括：在预先设置有活动点评分的路网中确定用户的起点和终点；根据用户需求在起点和终点之间筛选出候选查询空间；在候选查询空间中筛选出符合第一预设条件的多条候选路径；在多条候选路径中得到符合第二预设条件的路径。该方法通过充分考虑用户的服务需求，而且在复杂的路网环境下快捷地提供给用户一条既满足用户服务需求又便捷的路径。

实施例二

在实施例一的基础上，本申请实施例二提供了一种在路网中进行路径规划的系统。如图8所示，该系统包括：

确定模块501，用于在预先设置有活动点评分的路网中确定用户的起点和终点。

具体的，本申请中的路网可以自行设置评分系统，即直接接收用户对活动点的评分并进行存储以及显示；或者，该路网可以与其他点评网链接，接收点评网上用户对活动点的评分并显示存储于该路网系统中；或者，两者同时采用。具体可以根据实际情况设置，在本申请中不做限制。

第一筛选模块502，用于根据用户需求在起点和终点之间筛选出候选查询空间。

具体的，如图9所示，图9为本申请实施例二提供的一种第一筛选模块的结构示意图。第一筛选模块包括：

筛除模块601，用于根据用户需要经过的活动点类别筛除不需要的活动点。

第一选取模块602，用于针对活动点类别在起点和所述终点之间筛选出与活动点类别对应的预设个数的活动点，得到候选查询空间。

第一选取模块602具体用于针对活动点类别通过双向Dijkstra算法得到与活动点类别对应的距离起点和终点距离最短的预设个数的活动点。其中，预设个数具体可以为20，当然也可以为其他值，在本申请中不做限制。

第二筛选模块503，用于在候选查询空间中筛选出路径长度低于阈值的多条候选路径。

第三筛选模块504，用于在多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径。

具体的，如图10所示，图10为本申请实施例二提供的一种第三筛选模块的结构示意图。第三筛选模块包括：

计算模块701，用于计算每条候选路径中用户需要的所有活动点的平均评分。

第二选取模块702，用于选取平均评分不小于所述用户评分限制，且路径最短的候选路径为最佳路径。

如图11所示，图11为本申请实施例二提供的另一种第三筛选模块的结构示意图。第三筛选模块包括：

更新模块801，用于当候选路径中的活动点评分小于用户评分限制时，将活动点替换为同类别中评分不小于用户评分限制且距离改变最短的活动点进行候选路径更新。

第三选取模块802，用于选取更新后路径最短的候选路径为最佳路径。

由以上技术方案可知，本申请实施例二提供了一种在路网中进行路径规划的系统，该系统通过充分考虑用户的服务需求，而且在复杂的路网环境下快捷地提供给用户一条既满足用户服务需求又便捷的路径。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物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、物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、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种在路网中进行路径规划的方法，其特征在于，包括：

在预先设置有活动点评分的路网中确定用户的起点和终点；

根据用户需求在所述起点和所述终点之间筛选出候选查询空间；

在所述候选查询空间中筛选出路径长度低于阈值的多条候选路径；

在所述多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据用户需求在所述起点和所述终点之间筛选出候选查询空间包括：

根据用户需要经过的活动点类别筛除不需要的活动点；

针对所述活动点类别在所述起点和所述终点之间筛选出与其对应的预设个数的活动点，得到候选查询空间。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述针对所述活动点类别在所述起点和所述终点之间筛选出与其对应的预设个数的活动点包括：

针对所述活动点类别通过双向Dijkstra算法得到与其对应的距离所述起点和所述终点距离最短的预设个数的活动点。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径包括：

计算每条候选路径中用户需要的所有活动点的平均评分；

选取所述平均评分不小于所述用户评分限制，且路径最短的候选路径为最佳路径。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在所述多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径包括：

当所述候选路径中的活动点评分小于所述用户评分限制时，将所述活动点替换为同类别中评分不小于所述用户评分限制且距离改变最短的活动点进行候选路径更新；

选取更新后路径最短的候选路径为最佳路径。

6.一种在路网中进行路径规划的系统，其特征在于，包括：

确定模块，用于在预先设置有活动点评分的路网中确定用户的起点和终点；

第一筛选模块，用于根据用户需求在所述起点和所述终点之间筛选出候选查询空间；

第二筛选模块，用于在所述候选查询空间中筛选出路径长度低于阈值的多条候选路径；

第三筛选模块，用于在所述多条候选路径中得到符合用户评分限制的最短路径。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第一筛选模块包括：

筛除模块，用于根据用户需要经过的活动点类别筛除不需要的活动点；

第一选取模块，用于针对所述活动点类别在所述起点和所述终点之间筛选出与所述活动点对应的预设个数的活动点，得到候选查询空间。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述第一选取模块具体用于针对所述活动点类别通过双向Dijkstra算法得到与所述活动点类别对应的距离所述起点和所述终点距离最短的预设个数的活动点。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第三筛选模块包括：

计算模块，用于计算每条候选路径中用户需要的所有活动点的平均评分；

第二选取模块，用于选取所述平均评分不小于所述用户评分限制，且路径最短的候选路径为最佳路径。

10.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述第三筛选模块包括：

更新模块，用于当所述候选路径中的活动点评分小于所述用户评分限制时，将所述活动点替换为同类别中评分不小于所述用户评分限制且距离改变最短的活动点进行候选路径更新；

第三选取模块，用于选取更新后路径最短的候选路径为最佳路径。