CN105335597A - 用于获取路线的轨迹模式的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明内容涉及用于获取路线的轨迹模式的方法和系统。本发明的一个实施例提供一种用于获取路线的轨迹模式的方法。该方法包括：获取与所述路线相关联的点集，所述点集中的点由沿所述路线行进的一个或多个主体获取；确定覆盖所述点集中的一部分点的多个覆盖区；以及根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区，以获取关于所述路线的所述轨迹模式，所述主方向表示所述路线在相应覆盖区中的正向。还描述了相应的系统。

Description

用于获取路线的轨迹模式的方法和系统

技术领域

本发明的实施例涉及用于获取路线的轨迹模式的方法和系统。

背景技术

路线的轨迹模式(trajectorypattern)是指描述路线的形状和/或方向的数据。例如，轨迹模式可以包括路线所经过的路段以及路段的方向。轨迹模式具有多种用途。例如，可以利用轨迹模式将使用全球定位系统(GPS)之类的技术感测到的车辆或者用户的位置匹配到路线上的对应位置。一般而言，轨迹模式对于车辆跟踪、车队管理等很多应用具有至关重要的作用。

以人工方式获取轨迹模式是耗时且费力的过程。而且，人工采集的轨迹模式在准确性方面通常难以满足实践的需求。仅就一个城市中的公交线路而言，就可能存在数千条路线，而每条路线又可能包含几十甚至数百个路段。而且，由于市政建设、道路规划、交通管理等各种原因，路线中的路段可能随时间而改变。例如，统计表明：每个月平均可能会有7％-13％的路线发生改变，而这将导致相当比例的轨迹模式随之更新。

已经提出了使用基于网格的方法等各种方法来生成路网。随后，由车辆采集的原始GPS数据可以被映射到路网上，以便利用Welch检验之类的方法推断轨迹模式。然而，生成路网的过程本身具有很高的计算复杂性和时间代价。而且，在部分路段的位置数据缺失、位置数据的精度较低、路线具有复杂路段等很多情况下，路网的生成是易错的。另外，路网的精度可能超过了车队管理等应用中对轨迹模式的精度要求，从而导致计算资源的浪费。

发明内容

一般地，本发明的实施例提出一种用于准确、高效地获取路线的轨迹模式的技术方案。

在一个方面，本发明的实施例提供一种用于获取路线的轨迹模式的方法。所述方法包括：获取与所述路线相关联的点集，所述点集由沿所述路线行进的一个或多个主体获取；确定覆盖所述点集中的一部分点的覆盖区；以及根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区，以获取关于所述路线的所述轨迹模式，所述主方向表示所述路线在相应覆盖区中的正向。

在另一方面，本发明的实施例提供一种用于获取路线的轨迹模式的系统。所述系统包括：点获取单元，被配置为获取与所述路线相关联的点集，所述点集由沿所述路线行进的一个或多个主体获取；覆盖区确定单元，被配置为确定覆盖所述点集中的一部分点的覆盖区；以及连接单元，被配置为根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区，以获取关于所述路线的所述轨迹模式，所述主方向表示所述路线在相应覆盖区中的正向。

根据本发明的实施例，路线的轨迹模式是利用覆盖区来获取的，而不是直接基于感测到的位置点本身。以此方式，能够显著降低计算负担，提高计算效率。更重要的是，通过适当地选择覆盖区，可以排除点集中由于感测误差等原因而引入的噪声点，从而提高轨迹模式获取的准确性。而且，根据本发明的实施例，对覆盖区的全局连接能够有效地应对位置数据缺失、位置数据不准确、复杂路段等各种潜在问题。本发明的其他特征和优点将通过下文描述而变得容易理解。

附图说明

通过结合附图对本发明示例性实施方式进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显其中：

图1示出了适于用来实现本发明实施例的示例性计算机系统/服务器的示意性框图；

图2示出了根据本发明实施例的用于获取路线的轨迹模式的方法的示意性流程图；

图3示出了根据本发明实施例的用于确定覆盖区的主方向的方法的示意性流程图；

图4示出了根据本发明实施例的用于覆盖区的搜索角度和搜索距离的示意图；

图5示出了根据本发明实施例的位置数据缺失对覆盖区连接的影响的示意图；

图6示出了根据本发明实施例的覆盖区连接中的回退搜索的示意图；

图7示出了根据本发明实施例的使用引导点进行覆盖区连接的示意图；以及

图8示出了根据本发明实施例的用于获取路线的轨迹模式的系统的示意性框图。

在附图中，相同或相似的标号被用来表示相同或相似的元素。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。

图1示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的方框图。图1显示的计算机系统/服务器12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1所示，计算机系统/服务器12以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

计算机系统/服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机系统/服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图1未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图1中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42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。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

计算机系统/服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，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22进行。并且，计算机系统/服务器12还可以通过网络适配器20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。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机系统/服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机系统/服务器12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系统等。

下面将详细描述本发明实施例的机制和原理。除非特别声明，在下文和权利要求中使用的术语“基于”表示“至少部分地基于”。术语“包括”表示开放性包括，即“包括但不限于”。术语“多个”表示“两个或更多”。术语“多个”表示“两个或者更多”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”。术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。其他术语的定义将在下文描述中给出。

图2示出了根据本发明的实施例的用于获取路线的轨迹模式的方法200的流程图。一般地，在本公开的上下文中，路线是具有方向的有向路线。对于一条路线而言，沿路线行进的车辆和/或行人的行进方向被称为路线的“正向”。对于真实世界中允许双向通行的路线，在本公开的上下文将被作为具有相反方向的两条独立路线加以处理。

如图所示，方法200开始于步骤S210，在此获取与路线相关联的点集。点集中的每个点表示真实世界中的一个位置。根据本发明的实施例，与路线相关联的点集可以由沿该路线行进的多个主体获取。这里使用的术语“主体”是指能够感测位置的任何物体或者设备。主体的示例包括但不限于：机动车、人力车、行人，等等。特别地，在公开的上下文中，当相同的车辆或行人在不同的时间沿着相同的路线行进时，该车辆或行人将被视作两个不同的主体。特别地，在一个实施例中，可以记录获取每个点的主体的信息。

每个主体配备有位置感测设备，这种设备的示例包括但不限于以下一个或多个：GPS接收器、伽利略定位系统接收器、北斗卫星定位系统接收器，等等。利用位置感测设备，每个主体在行进过程中可以获取多个位置的位置数据。在一个实施例中，位置数据例如可以是经纬度数据。可选地，位置数据还可以包括主体在相应位置处的速度数据、方向数据，等等。通过将沿路线行进的每个主体所获取的位置数据映射到地图上，可以形成与路线相关联的点集。

特别地，可以理解，位置数据可能存在误差。例如，在使用GPS感测位置的实施例中，GPS数据与实际位置之间可能存在几米到几十米的误差距离。如已知的，GPS数据的误差可能与主体的速度、遮挡物、周围物体(例如，建筑物)的高度等各种因素有关。因此，在把位置数据映射到地图上时，得到的点可能并未严格落在路线上。为此，在一个实施例中，在步骤S210处获取的点集包括由不止一个主体获取的点。这样做将是有益的。通过使用由多个主体获取的位置数据，能够降低个体位置感测误差给后续处理造成的不利影响，从而比较准确地识别路线的中心线。这方面的具体描述将在后文给出。

当然，应当理解的是，尽管使用多个主体采集的点是有益的，但本发明的范围并不受此限制。相反，本发明的实施例同样适用于由一个主体获取的点集。

接下来，方法200进行到步骤S220，在此确定覆盖点集中的一部分点的多个覆盖区。注意，在本公开的上下文中，“一部分”表示“至少一部分”。因此，在一个实施例中，可以确定覆盖点集中全部点的覆盖区。

根据本发明的实施例，轨迹模式不是直接基于点集中的点而被获取的。相反，轨迹模式获取的基础是覆盖区。覆盖区也可以称为点覆盖(pointcover)。每个覆盖区是一个具有特定大小的区域，能够覆盖点集中的一个或多个点。以此方式，点集中的大量点可以被少量的覆盖区表示。例如，对于具有十万个点的点集而言，仅使用几百或者几千个覆盖区就可以覆盖其中绝大部分点，例如80％以上的点。通过在全局连接中将覆盖区用作连接的节点，能够明显降低计算复杂性和代价，提高操作效率。

根据本发明的实施例，覆盖区可以具有任何适当的形状和大小。例如，在一个实施例中，覆盖区可以是圆形。这样的覆盖区被称为“覆盖圆”。在备选实施例中，覆盖区可以具有任何适当的其他形状，例如矩形、椭圆形、菱形，等等。应当理解，尽管在下文描述和附图中可能使用覆盖圆作为覆盖区域的示例，但这仅仅是为了使本领域技术人员理解本发明的原理，并非意在以任何方式限制发明范围。而且，在一个实施例中，所有的覆盖区可以具有相同的形状。备选地，在另一实施例中，不同的覆盖区可以具有不同的形状。

覆盖区的大小可以基于任何适当的因素来设置。在一个实施例中，可以根据所要覆盖的点的误差距离来确定覆盖区的大小。点的误差距离可以利用位置感测技术的误差距离来估计。例如，如果点集中点的位置使用GPS技术被感测，并且GPS感测的平均误差距离为30米，则可以将点集中点的误差距离估计为30米。当使用具有不同误差距离的多种位置感测技术时，可以使用这些误差距离的平均值、最大值、最小值或者基于这些误差距离计算出的任何适当值作为覆盖圆的半径。

作为示例，在使用覆盖圆的实施例中，覆盖圆的半径可以被设置为点的平均误差距离。其他形状的覆盖区的大小也可以基于点的误差距离被相应设置。例如，矩形的边长可以被设置为点的误差距离，等等。

基于点的误差距离来设置覆盖区的大小将是有益的。通过使用这样的覆盖区来提取轨迹模式，可以对位置感测误差做出补偿，使得获取的轨迹模式与路线的实际中心线更加吻合。当然，这样做并不是必须的。例如，在一个实施例中，覆盖区的大小可以基于实验或者经验来确定，也可以由用户指定。

如上所述，在一个实施例中，覆盖区可以覆盖点集中的全部点。然而，可以理解的是，点集中某些点的位置数据的精度可能比较低。例如，当主体的速度较慢或者静止时，采集到的位置数据的误差将会比较大。又如，当主体经过较高的建筑物或者其他物体时，位置数据的感测精度也可能会受到影响。再如，某些主体所配备的位置感测设备本身的精度可能较低。由此，这样的主体所获取的点的误差将普遍较大。

为了将这些潜在的问题点排除在后续处理之外，在一个实施例中，覆盖区可以只覆盖点集中的一部分点。更具体地说，在这样的实施例中，可以使覆盖区仅仅覆盖点集中具有较高热度的点。在此使用的术语“热度”是指点集中的点对于轨迹模式获取的重要性或者贡献。根据本发明的实施例，任何给定点的热度可以基于各种因素来确定。

例如，在一个实施例中，热度可以基于点的速度来确定。如上所述，在一个实施例中，点的速度数据可以作为位置数据的一部分被获取。例如，本领域技术人员知道：在使用GPS感测技术时，除了位置数据之外还可以检测到主体在各位置处的速度。一般地，主体在一个位置处的速度越快，位置数据的精度越高。当主体低速运动或者静止时，位置数据的精度将随之降低。因此，点的热度可以随速度的增加而提高。特别地，在一个实施例中，可以直接将速度低于预定阈值速度的点排除在后续处理之外。由此，可以保证覆盖区所覆盖的点都是比较高速的点。

备选地或附加地，点的热度还与点所在邻域(proximity)中的点的密度有关。具体而言，对于点集中的每个点，可以计算以该点为中心的预定邻域内的点的密度。如果一个给定点的邻域内的点密度低于预定阈值，则表明该给定点是一个“孤立点”。孤立点的出现很可能是由于位置感测误差导致的。具体而言，当位置感测误差处于合理范围内时，点将会集中在路线的中心线附近而分布。可以理解，点集中绝大多数的点将是这样的点。反之，当位置感测误差过大时，相应的点则可能明显偏离路线，从而形成孤立点。为了提高后续处理的精度，明显偏离路线的孤立点可被排除在覆盖区之外。为此，在一个实施例中，点的热度可以随邻域中点密度的增大而提高。

将会理解，上文描述的用于确定热度的因素仅仅是示例性的，并非意在以任何方式限定本发明的范围。可以使用任何适当的因素均可被用于确定点集中点的热度。特别地，在一个实施例中，热度可以由用户指定。例如，用户可以指定路线中的一个或多个路段为重要路段。与重要路段相关联的点的热度可以被设置为较高的值。以其他方式来确定点的热度同样是可行的。

在一个实施例中，热度可以被定性地表示。备选地或附加地，热度也可以被定量地表示。例如，在基于点的速度和邻域中的点密度二者来确定热度的实施例中，可以基于速度和密度的数值来确定热度的数值。作为示例，可以对速度和密度的数值分别进行归一化，而后对归一化后的数值进行求和、求乘积、求平均等任何适当的运算，并且将结果作为点的热度值。当然，其他任何计算热度值的方式都是可行的。

基于点的热度，在步骤S220，可以这样来确定覆盖区，使得点集中热度大于预定阈值的点均落入覆盖区之一中。由此，例如可以确保覆盖区所覆盖的点具有较大的速度并且因此具有较高的位置精度。备选地或附加地，还可以确保覆盖区中点的密度足够大。通过利用这样的覆盖区来提取路线的轨迹模式，可以尽可能地消除位置感测误差所带来的不利影响，同时提高处理效率。

备选地或附加地，在一个实施例中，当在步骤S220处确定覆盖区时，可以使覆盖点集中的全部或部分点(例如，热度大于预定阈值的点)所需的覆盖区的数目最小。总体而言，对于相同数目的待覆盖的点而言，覆盖区之间的重叠部分越小，所需的覆盖区的数目也就越少。在具体实现中，可以使用各种不同的方法来确定所需覆盖区的最小数目。

作为示例，在一个实施例中，可以通过核密度估计(KernelDensityEstimation)来求解这一问题。为讨论目的，假设覆盖区被实现为覆盖圆。首先，可以以点集中的每个点为圆心生成多个候选覆盖圆。如上所述，在一个实施例中，候选覆盖圆的半径可以是位置感测技术的误差距离。

对于每个候选覆盖圆，可以计算一个核函数。例如，在一个实施例中，可以使用高斯核μ＝(x,y,H)，其中x和y是点的坐标，H是点的热度。该高斯核的标准差例如可以被设置为σ＝r/n，其中r例如是位置感测技术的误差距离；n是一个自然数，在一个实施例中可以被设置为3。而后，可以对这些高斯核进行空间叠加，并且对叠加后的高斯核按照降序进行排序。接下来，可以基于排序后的高斯核，确定覆盖点集的给定子集所需的覆盖区的最小数目。可以理解，这是一个组合优化问题，可以使用例如贪婪算法等各种目前已知或者将来开发的算法对其进行求解。

除了核密度估计之外，可以使用其他适当的方法来确定覆盖圆的最小数目。例如，在一个实施例中，可以使用遗传算法。具体而言，可以随机选择预定数目的候选覆盖区作为初始种群(population)。接下来，可以根据这些候选覆盖区所覆盖的点的热度，来确定每个覆盖区的适应度(fitness)。继而，可以基于适应度对初始种群中的个体进行选择(selection)、交叉(crossover)、变异(mutation)等操作，从而从初始种群中产生下一代种群。以此方式，经过逐代进化，可以最终确定能够覆盖点集中的预定子集的、数目最少的覆盖区。

上面描述的核密度估计和遗传算法都是本领域中已知的，本文不再过多描述其细节，以避免混淆发明主题。另外，使用核密度估计和遗传算法来确定数目最小的覆盖区仅仅出于说明之目的，并非意在以任何方式限制本发明的范围。可以理解，在给定点集中待覆盖的一部分点的情况下，确定数目最少的覆盖区实际上是一个约束条件下的优化问题。任何目前已知或者将来开发的适当方法均可被用于解决该问题，本发明的范围在此方面不受限制。

继续参考图2，方法200继而进行到步骤S230，在此基于覆盖区的主方向，对步骤S220处确定的覆盖区执行全局连接，以便获取路线的轨迹模式。在本公开的上下文中，对任意两个覆盖区的连接是指将分别位于这两个覆盖区中的两个点连接在一起，而不是对覆盖区进行合并。例如，在一个实施例中，可以通过将覆盖区的中心、重心或者任何适当的点连接在一起，来实现覆盖区的连接。作为示例，在使用覆盖圆的实施例中，可以通过连接圆心来实现覆盖区的连接。以此方式，连接覆盖区的线条可以充当所处理路线的轨迹。

根据本发明的实施例，全局连接的节点是覆盖区，而不是点集中的点。在一个实施例中，从起始覆盖区开始，可以按照步进式方式来执行连接操作。以此方式，根据本发明的实施例，路线的轨迹模式是按需获取的。也即，只有当一个覆盖区被处理时，才对该覆盖区执行各种需要的计算，例如确定主方向，等等。这样，对计算资源和存储资源的开销可被显著降低。

根据本发明的实施例，可以通过各种不同的方式来选择起始覆盖区。例如，在一个实施例中，可以选择最靠近路线起点处的一个覆盖区，并且从该覆盖区开始执行全局连接。备选地，在另一实施例中，起始覆盖区可以由用户指定。

特别地，在一个实施例中，起始覆盖区可以基于引导点来选择。具体而言，为了给全局连接提供必要的辅助信息从而提高轨迹模式获取的准确性，可以沿路线设置一个或多个引导点。引导点是被认为可信(trusted)位置的点。引导点可以由用户指定，也可以是路线上的一些具有稳定位置的里程碑(landmark)节点。例如，对于公交车线路而言，引导点可以是一个或多个车站。由于，对于城市间路线而言，引导点可以是出发地与目的地之间的一个或多个城市，等等。

在具有引导点的实施例中，如下文将会详述的，路线可以被划分为多个分段，并且全局连接可以以分段为基础被执行。每个分段由两个连续的引导点限定。在针对任何一个分段执行覆盖区连接时，可以根据起始引导点来选择起始覆盖区。起始引导点可能与一个或多个覆盖区相关。在一个实施例中，可以选择中心位置距离起始引导点的位置最近的覆盖区作为起始覆盖区。当然，诸如随机选择之类的其他选择机制同样是可行的。

从起始覆盖区开始，全局连接以步进式方式被执行。在此过程中，对于当前处理的任何一个覆盖区，可以基于该覆盖区的主方向来选择将要连接的后继覆盖区。在此使用的术语“主方向”是指路线在当前覆盖区中的正向的估计。一般地，覆盖区的主方向是基于该覆盖区中的各个点的前进方向所确定的。

参考图3，其示出了根据本发明一个实施例的用于确定一个覆盖区的主方向的方法300的流程图。方法300开始于步骤S310，在此确定点集中落入当前覆盖区的点。为讨论方便，将这些点称为“参考点”。

接下来，在步骤S320，获取参考点的前进方向。在一个实施例中，对于每个参考点而言，该参考点与后继相邻点之间的方向被用作前进方向。在此使用的术语“后继相邻点”是指与参考点由相同的主体获取、并且在位置上紧邻参考点之后的点。换言之，如果在参考点与相邻点之间构建一个向量，那么参考点是该向量的起点，后继相邻点是该向量的终点。以此方式，所确定的前进方向反映了主体在获取参考点时的运动方向。

当然，也可以使用其他方式来获取参考点的前进方向。例如，某些位置感测技术能够检测主体的运动方向。此时，方向数据可以作为位置数据的一部分而被检测和存储。相应地，可以直接从参考点的位置数据中读取参考点的运动方向以充当前进方向。其他任何适当的方式都是可行的。

接下来，在步骤S330，基于当前覆盖区中的参考点的前进方向，确定当前覆盖区的主方向。例如，在一个实施例中，可以计算所有参考点的前进方向的矢量和，并且将结果作为覆盖区的主方向。备选地，在一个实施例中，在计算矢量和时可以为不同参考点的前进方向赋予不同的权重。例如，速度较大的参考点的前进方向可以具有较高的权重。又如，在一个实施例中，各个参考点的权重还可以与引导点(如果存在的话)有关，这将在下文讨论。

在确定当前覆盖区的主方向之后，在方法200的步骤S230，可以基于主方向确定用于当前覆盖区的搜索角度。一般而言，搜索角度可以具有预定义的大小，并且主方向被包括在搜索角度所定义的扇形之内。特别地，在一个实施例中，主方向可以是搜索角度的角平分线。仅仅作为示例，图4示出了一个搜索角度的示例。在此示例中，覆盖区是一个覆盖圆400，其具有主方向410。在此示例中，搜索角度420被设置为90度，并且主方向410是搜索角度420的角平分线。

基于所确定的搜索角度，可以按照预定的搜索距离来搜索将要与当前覆盖区域连接的后继覆盖区。搜索距离可以是任何预先定义的距离。作为示例，在一个实施例中，可以根据点集中点的误差距离来确定搜索距离，例如，可以使用误差距离的倍数(例如，1倍、2倍，等等)作为搜索距离。使用这样的搜索距离有助于补偿位置感测中的误差。当然，本发明的范围不限于此，任何其他的搜索距离都是可能的。

搜索角度和搜索距离一起限定了用于当前覆盖区的搜索范围。在该搜索范围内，如果搜索到了一个或多个覆盖区，则将这个或者这些覆盖区确定为候选覆盖区。接下来，可以从候选覆盖区中选择一个覆盖区作为后继覆盖区，以便与当前覆盖区连接。在此方面，可以使用任何适当的路径搜索算法，从多个候选覆盖区中选择一个后继覆盖区。例如，在一个实施例中，可以使用Dijkstra算法来选择后继覆盖区。备选地，也可以使用A-Star算法或者任何目前已知或将来开发的算法来实现对后继覆盖区的选择。这些算法本身是本领域已知的，在此不再赘述。

在选择后继覆盖区之后，可以将当前覆盖区与后继覆盖区连接。在一个实施例中，可以将两个覆盖区的中心点(例如，对于覆盖圆而言是圆心)连接。当然，其他连接方式同样是可行的。继而，连接操作进行到后继覆盖区。此时，后继覆盖区变为当前覆盖区，并且可以重复基于主方向的连接。以此方式，可以以步进式方式完成全局连接。

特别地，在一个实施例中，未被选择为后继覆盖区的其他候选覆盖区也可被保存。本领域技术人员可以理解，在启发式连接过程中，如果在若干步操作之后发现后继覆盖区的选择不当，则可以进行回退，并且从保存的候选覆盖区中重新选择一个后继覆盖区以便连接。

在某些情况下，可能无法在搜索角度和搜索距离所限定的搜索范围之内找到任何候选覆盖区。例如，当车辆或者行人穿过桥梁或者经过其他具有遮挡物的区域时，GPS信号可能中断。这种区域称为位置感测的“盲区”。由于盲区的存在，点集中的点在空间分布上可能存在较大的间隙，这转而导致覆盖区之间的较大间隙。对于间隙周边的覆盖区而言，很可能无法在搜索范围内找到任何其他覆盖区。这将导致全局连接过程无法继续。

根据本发明的实施例，可以通过搜索范围的动态扩展来解决这一问题。具体地，对于任何给定的当前覆盖区，如果在初始搜索范围内没有找到任何候选覆盖区，则可以允许对搜索距离进行扩展。继而，可以在扩展后的搜索范围内重新进行搜索。在一个实施例中，搜索范围的动态扩展可以执行多次。也即，如果在扩展后的搜索范围仍然没有找到任何候选覆盖区，则允许再次扩展搜索范围。

通常，可以通过增大搜索距离而保持搜索角度不变来实现搜索范围的扩展。这是因为，增大搜索距离能够更为直接而有效地应对由于位置数据缺失而引起的覆盖区间隙。而且，过度扩大搜索角度可能导致连接方向偏离路线的实际方向。当然，这并不是必须的。在一个实施例中，除了搜索距离的扩展之外或者作为替代，可以在适当的范围内扩展搜索角度。

利用搜索范围的动态扩展，能够有效地解决由于位置感测盲区而引起的覆盖区之间的间隙。参考图5，假设初始搜索距离是位置感测的误差距离。如果在初始搜索范围内没有找到当前覆盖区510的任何候选覆盖区，则可以通过增大搜索距离来扩展搜索范围。在此例中，假设当搜索距离被扩展到四倍误差距离时找到了一个覆盖区520，则该覆盖区520可被选择为后继覆盖区。由此，覆盖区510可以连接至覆盖区520，从而跳过了这两个覆盖区之间由于位置感测盲区而导致的间隙530。

可以理解，由于位置感测中的误差，点集中的某些点以及点之间的相互位置关系都可能具有较大的误差。在方法300的步骤S320处，基于这样的点的前进方向而计算出的覆盖区的主方向有可能偏离路线的实际方向。此时，在基于主方向而确定的搜索角度内，即便使用搜索距离的动态扩展，也很有可能无法找到正确的后继覆盖区。

作为示例，参考图6，假设覆盖区610的主方向为620。可以看到，主方向620与路线600在覆盖区610中的实际方向存在明显的偏离。这可能源于覆盖区610中的点的较大感测误差。此时，在基于主方向620确定的搜索方向内，不论如何扩展搜索距离都无法搜索到覆盖区610的后继覆盖区。

因此，在一个实施例中，可以设置搜索距离的上限阈值。当经过一次或者多次扩展的搜索距离达到或者超过该上限阈值时，将停止针对当前覆盖区的搜索，并且将当前覆盖区确定为错误覆盖区。此时，在一个实施例中，可以回退到与当前覆盖区连接的先前覆盖区进行重新搜索，以便“跳过”错误覆盖区。

为讨论目的，仍然参考图6示出的示例。在这样的实施例中，首先可以确定于当前覆盖区610的先前覆盖区630。而后，扩大用于该先前覆盖区630的先前搜索距离。仅仅作为示例，假设用于先前覆盖区630的先前搜索距离是位置感测的误差距离。此时，可以将先前覆盖区630的先前搜索距离扩展到2倍误差距离。

而后，以扩展后的先前搜索距离重新搜索先前覆盖区630的候选覆盖区。这样，可以找到覆盖区640作为覆盖区630的另一候选覆盖区。以此方式，可以跳过错误覆盖区610，确保全局连接可以按照正确的方向继续。

另一方面，如果在扩展后的搜索距离内仍然只找到覆盖区610这一个候选覆盖区，则可以再次扩展先前覆盖区630的搜索距离。在一个实施例中，如果先前覆盖区630的搜索距离经过一次或多次扩展后达到了上限阈值，可以从先前覆盖区630继续回退。

特别地，在一个实施例中，在重新搜索中，除了覆盖区640之外，覆盖区610可以仍被确定为覆盖区630的一个候选覆盖区。然而，由于覆盖区610本身不存在任何后继覆盖区，因此连接算法(例如Dijkstra算法或者A-Star算法)最终会选择覆盖区640与覆盖区630连接。以此方式，错误覆盖区610可被跳过。备选地，在另一个实施例中，也可以直接对错误覆盖区610进行标记，使得在针对覆盖区630的重新搜索中，不会将错误覆盖区610选择为候选覆盖区。

在一个实施例中，在步骤S230，可以直接对步骤S220处确定的覆盖区应用全局连接。备选地，如上所述，可以使用沿路线分布的多个引导点来辅助全局连接。具体而言，在这样的实施例中，可以基于引导点将路线在逻辑上划分为分段，并且以分段基础来连接覆盖区。

图7示出了一个使用引导点来执行全局连接的示例。在此示例中，假设具有在路线700上设置了三个引导点710、720和730。如上所述，每个引导点是具有可信位置的点。应当理解，图7中所示的引导点的位置仅仅示例性的，并非意在限制本发明的范围。根据本发明的实施例，引导点可以位于路线上或者路线周边。而且，引导点可以落入某个覆盖区之内，也可以处于所有覆盖区之外。

通过顺序连接这三个引导点710、720和730，可以形成一种高级别的虚拟引导网络，其可被用于引导对覆盖区的连接。以此方式，路线在逻辑上引导点而被划分为多个分段。而后，可以以分段为基础执行覆盖区连接。例如，在图7所示的示例中，可以首先连接引导点710与720之间的覆盖区，而后连接引导点720与730之间的覆盖区。

以分段为基础连接覆盖区将是有益的，因为引导点为连接提供了方向和/或距离上的总体指引。可以理解，在实际路线中，可能存在环线(例如，环岛)、立交桥等路段。当车辆或者行人经过这样的路段时，其行进方向可能存在环形或者结形。这可能影响相应覆盖区的主方向的准确性。使用引导点能够有效地解决这一问题。

例如，在一个实施例中，可以基于两个引导点的连线的方向来确定每个分段的方向，其可被称为“引导方向”。作为示例，图7示出了从引导点710指向引导向720的引导方向740。在确定覆盖区的主方向时，可以将引导方向纳入考虑。在一个实施例中，当在方法300的步骤S330处确定覆盖区的主方向时，可以将每个参考点的前进方向与引导方向进行比较。如果一个参考点的前进方向与引导方向之间的偏差小于预定阈值，则可以赋予该前进方向较高的权重。反之，与引导方向的偏差较大的前进方向可被赋予较低的权重。特别地，可以直接将明显偏离主方向的那些前进方向的权重设置为零。换言之，这时将仅仅基于与引导方向一致的前进方向来计算覆盖区的主方向。以此方式，有效地避免了由于环形或者结形路段给覆盖区的搜索带来的不利影响。由此，可以更加准确地实现对覆盖区的连接。

当然，应当理解，还可以通过其他方式来利用引导点所提供的信息，从而对促进后继覆盖区的搜索。作为示例，在一个实施例中，可以调整全局连接算法(例如Dijkstra算法或者A-Star算法)，使得更加靠近下一引导点的候选覆盖区被优先选择为后继覆盖区。其他任何适当的方法均是可行的。

备选地或附加地，引导点还可以与覆盖区连接中的搜索范围扩展结合使用。如上所述，在一个实施例中，当扩展后的搜索距离达到上限阈值时，将会停止扩展并且回退到先前覆盖区。在一个实施例中，可以确定当前覆盖区所在的引导分段的距离。引导分段的距离例如可以被定义为相应引导点之间的地图距离或者直线距离。相应地，搜索距离扩展的上限阈值可以基于相应分段的距离来确定。例如，对于一个覆盖区而言，如果扩展后的搜索距离已经超过该覆盖区所在分段的距离、但是仍未找到候选覆盖区，则可以确定当前覆盖区存在错误。以此方式，搜索距离扩展的上限阈值将具有更加明确的物理含义，从而更加准确和有效地控制对将要连接的后继覆盖区的搜索。

图8示出了根据本发明实施例的用于获取路线的轨迹模式的系统800的示意性框图。如图所示，系统800包括：点集获取单元810，被配置为获取与所述路线相关联的点集，所述点集中的点由沿所述路线行进的一个或多个主体获取；覆盖区确定单元820，被配置为确定覆盖所述点集中的一部分点的多个覆盖区；以及全局连接单元830，被配置为根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区，以获取关于所述路线的所述轨迹模式，所述主方向表示所述路线在相应覆盖区中的正向。

在一个实施例中，覆盖区确定单元820可以包括：第一覆盖区确定单元，被配置为确定覆盖所述一部分点的所述覆盖区，使得所述覆盖区的数目最小。

在一个实施例中，覆盖区确定单元820可以包括：热度确定单元，被配置为基于所述点集中的点的热度来选择所述一部分点，其中点集中的给定点的所述热度基于以下至少一项来确定：所述给定点的速度，以及所述给定点所在的邻域内的点密度。

在一个实施例中，覆盖区确定单元820可以包括：覆盖区大小确定单元，被配置为基于所述一部分点的误差距离，来确定所述覆盖区的大小。

在一个实施例中，全局连接单元830可以包括主方向确定单元，被配置为确定当前覆盖区的所述主方向。在一个实施例中，所述主方向确定单元包括：参考点确定单元，被配置为确定所述点集中落入所述当前覆盖区内的参考点；前进方向获取单元，被配置为确定所述参考点的前进方向；以及主方向计算单元，被配置为基于所述参考点的所述前进方向，计算所述当前覆盖区的所述主方向。在一个实施例中，所述前进方向获取单元包括前进方向确定单元，被配置为基于所述参考点中的至少一个参考点与后继相邻点之间的位置关系，来确定所述至少一个参考点的所述前进方向，所述后继相邻点和所述至少一个参考点由所述一个或多个主体中的相同主体获取。

在一个实施例中，全局连接单元830可以包括：搜索角度确定单元，被配置为基于当前覆盖区的所述主方向，确定用于所述当前覆盖区的搜索角度；以及搜索单元，被配置为根据所述搜索角度，在预定的搜索距离内搜索将要与所述当前覆盖区连接的后继覆盖区。

在一个实施例中，全局连接单元830还可以包括：搜索距离扩展单元，被配置为响应于在所述搜索距离内未找到所述后继覆盖区，扩展所述搜索距离；以及重新搜索单元，被配置为在扩展后的搜索距离内搜索将与所述当前覆盖区连接的所述后继覆盖区。

在一个实施例中，全局连接单元830还可以包括：先前搜索距离扩展单元，被配置为响应于在所述扩展后的搜索距离仍未找到所述后继覆盖区，扩展与所述当前覆盖区相连的先前覆盖区的先前搜索距离；以及回退搜索单元，被配置为在扩展后的先前搜索距离内，重新搜索所述先前覆盖区的后继覆盖区。

在一个实施例中，全局连接单元830可以包括：引导点获取单元，被配置为获取与所述路线相关联的多个引导点，每个所述引导点是具有可信位置的点；路线划分单元，被配置为基于所述多个引导点将所述路线划分为多个分段；以及分段连接单元，被配置为基于所述分段的方向和距离中的至少一项来连接所述覆盖区。

应当注意，为清晰起见，图8中没有示出系统800所包括的可选单元或者子单元。上文所描述的所有特征和操作分别适用于系统800，故在此不再赘述。而且，系统800中的单元或子单元的划分不是限制性的而是示例性的，旨在从逻辑上描述其主要功能或操作。一个单元的功能可以由多个单元来实现；反之，多个单元亦可由一个单元来实现。本发明的范围在此方面不受限制。

而且，系统800所包含的单元可以利用各种方式来实现，包括软件、硬件、固件或其任意组合。例如，在某些实施方式中，系统800可以利用软件和/或固件来实现。备选地或附加地，系统800可以部分地或者完全地基于硬件来实现。例如，系统800中的一个或多个单元可以实现为集成电路(IC)芯片、专用集成电路(ASIC)、片上系统(SOC)、现场可编程门阵列(FPGA)，等等。本发明的范围在此方面不受限制。

本发明可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本发明的各个方面的计算机可读程序指令。

计算机可读存储介质可以是可以保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以是—但不限于—电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、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)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。这里所使用的计算机可读存储介质不被解释为瞬时信号本身，诸如无线电波或者其他自由传播的电磁波、通过波导或其他传输媒介传播的电磁波(例如，通过光纤电缆的光脉冲)、或者通过电线传输的电信号。

这里所描述的计算机可读程序指令可以从计算机可读存储介质下载到各个计算/处理设备，或者通过网络、例如因特网、局域网、广域网和/或无线网下载到外部计算机或外部存储设备。网络可以包括铜传输电缆、光纤传输、无线传输、路由器、防火墙、交换机、网关计算机和/或边缘服务器。每个计算/处理设备中的网络适配卡或者网络接口从网络接收计算机可读程序指令，并转发该计算机可读程序指令，以供存储在各个计算/处理设备中的计算机可读存储介质中。

用于执行本发明操作的计算机程序指令可以是汇编指令、指令集架构(ISA)指令、机器指令、机器相关指令、微代码、固件指令、状态设置数据、或者以一种或多种编程语言的任意组合编写的源代码或目标代码，所述编程语言包括面向对象的编程语言—诸如Java、Smalltalk、C++等，以及常规的过程式编程语言—诸如“C”语言或类似的编程语言。计算机可读程序指令可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。在一些实施例中，通过利用计算机可读程序指令的状态信息来个性化定制电子电路，例如可编程逻辑电路、现场可编程门阵列(FPGA)或可编程逻辑阵列(PLA)，该电子电路可以执行计算机可读程序指令，从而实现本发明的各个方面。

这里参照根据本发明实施例的方法、装置(系统)和计算机程序产品的流程图和/或框图描述了本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。

这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。也可以把这些计算机可读程序指令存储在计算机可读存储介质中，这些指令使得计算机、可编程数据处理装置和/或其他设备以特定方式工作，从而，存储有指令的计算机可读介质则包括一个制造品，其包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的各个方面的指令。

计算机可读程序指令也可加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程数据处理装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上执行的指令实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或指令的一部分，所述模块、程序段或指令的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本技术领域的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的技术改进，或者使本技术领域的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。

Claims (20)

1.一种用于获取路线的轨迹模式的方法，所述方法包括：

获取与所述路线相关联的点集，所述点集中的点由沿所述路线行进的一个或多个主体获取；

确定覆盖所述点集中的一部分点的多个覆盖区；以及

根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区，以获取关于所述路线的所述轨迹模式，所述主方向表示所述路线在相应覆盖区中的正向。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述覆盖区是覆盖所述点集中的所述一部分点所需的最小数目的覆盖区。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中确定覆盖所述点集中的一部分点的覆盖区包括：

基于所述点集中的点的热度来选择将被所述覆盖区覆盖的所述一部分点，其中点集中的给定点的所述热度基于以下至少一项来确定：所述给定点的速度，以及所述给定点所在的邻域内的点密度。

4.根据权利要求1所述的方法，其中确定覆盖所述点集中的一部分点的覆盖区包括：

基于所述一部分点的误差距离，来确定所述覆盖区的大小。

5.根据权利要求1所述的方法，其中根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区包括确定当前覆盖区的所述主方向，其中确定当前覆盖区的所述主方向包括：

确定所述点集中落入所述当前覆盖区内的参考点；

获取所述参考点的前进方向；以及

基于所述参考点的所述前进方向，计算所述当前覆盖区的所述主方向。

6.根据权利要求5所述的方法，其中获取所述参考点的前进方向包括：

基于所述参考点中的至少一个参考点与后继相邻点之间的位置关系，来确定所述至少一个参考点的所述前进方向，所述后继相邻点和所述至少一个参考点由所述一个或多个主体中的相同主体获取。

7.根据权利要求1所述的方法，其中根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区包括：

基于当前覆盖区的所述主方向，确定用于所述当前覆盖区的搜索角度；以及

根据所述搜索角度，在预定的搜索距离内搜索后继覆盖区以便与所述当前覆盖区连接。

8.根据权利要求7所述的方法，其中根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区还包括：

响应于在所述搜索距离内未找到所述后继覆盖区，扩展所述搜索距离；以及

在扩展后的搜索距离内搜索所述后继覆盖区以便与所述当前覆盖区连接。

9.根据权利要求8所述的方法，其中根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区还包括：

响应于在所述扩展后的搜索距离仍未找到所述后继覆盖区，扩展与所述当前覆盖区相连的先前覆盖区的先前搜索距离；以及

在扩展后的先前搜索距离内，重新搜索所述先前覆盖区的后继覆盖区以便与所述先前覆盖区连接。

10.根据权利要求1所述的方法，其中根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区包括：

获取与所述路线相关联的多个引导点，每个所述引导点是具有可信位置的点；

基于所述多个引导点将所述路线划分为多个分段；以及

基于所述分段的方向和距离中的至少一项来连接所述覆盖区。

11.一种用于获取路线的轨迹模式的系统，所述系统包括：

点集获取单元，被配置为获取与所述路线相关联的点集，所述点集中的点由沿所述路线行进的一个或多个主体获取；

覆盖区确定单元，被配置为确定覆盖所述点集中的一部分点的多个覆盖区；以及

全局连接单元，被配置为根据所述覆盖区的主方向连接所述覆盖区，以获取关于所述路线的所述轨迹模式，所述主方向表示所述路线在相应覆盖区中的正向。

12.根据权利要求11所述的系统，其中所述覆盖区是覆盖所述点集中的所述一部分点所需的最小数目的覆盖区。

13.根据权利要求11或12所述的系统，其中所述覆盖区确定单元包括：

热度确定单元，被配置为基于所述点集中的点的热度来选择将被所述覆盖区覆盖的所述一部分点，其中点集中的给定点的所述热度基于以下至少一项来确定：所述给定点的速度，以及所述给定点所在的邻域内的点密度。

14.根据权利要求11所述的系统，其中所述覆盖区确定单元包括：

覆盖区大小确定单元，被配置为基于所述一部分点的误差距离，来确定所述覆盖区的大小。

15.根据权利要求11所述的系统，其中所述全局连接单元包括主方向确定单元，被配置为确定当前覆盖区的所述主方向，所述主方向确定单元包括：

参考点确定单元，被配置为确定所述点集中落入所述当前覆盖区内的参考点；

前进方向获取单元，被配置为获取所述参考点的前进方向；以及

主方向计算单元，被配置为基于所述参考点的所述前进方向，计算所述当前覆盖区的所述主方向。

16.根据权利要求15所述的系统，其中所述前进方向获取单元包括：

前进方向确定单元，被配置为基于所述参考点中的至少一个参考点与后继相邻点之间的位置关系，来确定所述至少一个参考点的所述前进方向，所述后继相邻点和所述至少一个参考点由所述一个或多个主体中的相同主体获取。

17.根据权利要求11所述的系统，其中所述全局连接单元包括：

搜索角度确定单元，被配置为基于当前覆盖区的所述主方向，确定用于所述当前覆盖区的搜索角度；以及

搜索单元，被配置为根据所述搜索角度，在预定的搜索距离内搜索后继覆盖区以便与所述当前覆盖区连接。

18.根据权利要求17所述的系统，其中所述全局连接单元还包括：

搜索距离扩展单元，被配置为响应于在所述搜索距离内未找到所述后继覆盖区，扩展所述搜索距离；以及

重新搜索单元，被配置为在扩展后的搜索距离内搜索所述后继覆盖区以便与所述当前覆盖区连接。

19.根据权利要求18所述的系统，其中所述全局连接单元还包括：

先前搜索距离扩展单元，被配置为响应于在所述扩展后的搜索距离仍未找到所述后继覆盖区，扩展与所述当前覆盖区相连的先前覆盖区的先前搜索距离；以及

回退搜索单元，被配置为在扩展后的先前搜索距离内，重新搜索所述先前覆盖区的后继覆盖区以便与所述先前覆盖区连接。

20.根据权利要求11所述的系统，其中所述全局连接单元包括：

引导点获取单元，被配置为获取与所述路线相关联的多个引导点，每个所述引导点是具有可信位置的点；

路线划分单元，被配置为基于所述多个引导点将所述路线划分为多个分段；以及

分段连接单元，被配置为基于所述分段的方向和距离中的至少一项来连接所述覆盖区。