CN110375758A - 一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质 - Google Patents

一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN110375758A
CN110375758A CN201910626241.XA CN201910626241A CN110375758A CN 110375758 A CN110375758 A CN 110375758A CN 201910626241 A CN201910626241 A CN 201910626241A CN 110375758 A CN110375758 A CN 110375758A
Authority
CN
China
Prior art keywords
section
road
node
segment end
road segment
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Granted
Application number
CN201910626241.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN110375758B (zh
Inventor
吕蒙
徐泽皓
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Original Assignee
Tencent Technology Shenzhen 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 Tencent Technology Shenzhen Co Ltd filed Critical Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority to CN202310231867.7A priority Critical patent/CN116202547A/zh
Priority to CN201910626241.XA priority patent/CN110375758B/zh
Publication of CN110375758A publication Critical patent/CN110375758A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110375758B publication Critical patent/CN110375758B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • 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
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3453—Special cost functions, i.e. other than distance or default speed limit of road segments
    • G01C21/3469—Fuel consumption; Energy use; Emission aspects
    • G—PHYSICS
    • 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
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3407—Route searching; Route guidance specially adapted for specific applications
    • G01C21/343—Calculating itineraries, i.e. routes leading from a starting point to a series of categorical destinations using a global route restraint, round trips, touristic trips
    • G—PHYSICS
    • 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
    • G01C21/26—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network
    • G01C21/34—Route searching; Route guidance
    • G01C21/3446—Details of route searching algorithms, e.g. Dijkstra, A*, arc-flags, using precalculated routes

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)
  • Navigation (AREA)

Abstract

本申请实施例公开了一种路网数据处理方法、装置以及相关设备，方法包括：获取交通工具的里程参数和起始位置信息；根据里程参数和起始位置信息，在路网数据集合中确定交通工具的可达路段；起始位置信息与可达路段之间的路网距离小于或等于里程参数；根据可达路段，生成与交通工具相关联的推荐业务数据。采用本申请，可以提高终端确定推荐业务数据的准确率。

Description

一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质
技术领域
本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种路网数据处理方法、装置以及相关设备。
背景技术
近年来，地图导航软件作为智能交通系统的具体应用，在人们的日常生活和生活中已经变得越来越不可或缺。无论基于何种方式出行，都可借助地图软件规划出一条相对省时、经济的路线，给人们带来了极大的便利。
地图导航软件除了提供地图导航服务，还会基于用户的历史导航路线预测用户本次的行驶路线，进而向用户推送预测路线上的路况信息、摄像头分布情况等。
例如，地图导航软件记录到用户每周五下午都会导航从深圳出发至广州的路线，当周五下午用户启动导航软件时，该软件自动向用户推送深圳至广州的最近行驶路线、道路路况等。
地图导航软件向用户推送的预测路线是由用户的历史行为所确定的，但汽车的剩余油量(或者剩余电量)可能并不能支撑汽车行驶到预测路线的终点，这样就会造成终端向用户推送的预测路线不满足客观要求，导致生成的预测路线的准确率下降。
发明内容
本申请实施例提供一种路网数据处理方法、装置以及相关设备，可以提高终端确定推荐业务数据的准确率。
本申请实施例一方面提供了一种路网数据处理方法，包括：
获取交通工具的里程参数和起始位置信息；
根据所述里程参数和所述起始位置信息，在所述路网数据集合中确定所述交通工具的可达路段；所述起始位置信息与所述可达路段之间的路网距离小于或等于所述里程参数；
根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据。
其中，所述路网数据集合包括多个路网节点以及路网节点之间的路段；
所述根据所述里程参数和所述起始位置信息，在所述路网数据集合中确定所述交通工具的可达路段，包括：
获取与所述起始位置信息对应的路网节点，作为起始节点；
将与所述起始节点相邻的路网节点，均作为第一节点，将所述起始节点和所述第一节点组合为第一节点对；
将所述第一节点对添加至第一集合；
从所述第一集合中选择具有最小路网距离的第一节点对，作为目标节点对，将所述目标节点对添加至第二集合，根据所述目标节点对更新所述第一集合中的所述第一节点对；
直至所述第一集合中的最小路网距离大于所述里程参数时，将所述第二集合中的目标节点对所对应的路段，作为所述可达路段。
其中，所述根据所述目标节点对更新所述第一集合中的所述第一节点对，包括：
将与所述目标节点对相邻的路网节点，作为第二节点；
在所述第一集合中，合并所述第二节点和所述第一集合中的第一节点对，将所述第一集合中合并后的节点对，作为更新后的所述第一集合中的所述第一节点对。
其中，所述根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据，包括：
当所述里程参数是所述交通工具的剩余里程参数时，将所述可达路段的形状点均作为路段终点；
连接多个路段终点，得到续航区域；
将所述续航区域作为所述推荐业务数据，并展示所述推荐业务数据。
其中，所述连接多个路段终点，得到续航区域，包括：
从所述多个路段终点中选择距离横轴最近的路段终点，作为基准点，将剩余的路段终点均作为待确定点；
连接所述基准点和所述待确定点，得到路径线段，确定所述路径线段与所述横轴之间的夹角，作为路径夹角；
根据每个待确定点的路径夹角，从所述多个路段终点中提取位于外层的连接点；
按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接所述连接点，得到所述续航区域。
其中，所述根据每个待确定点的路径夹角，从所述多个路段终点中提取位于外层的连接点，包括：
根据每个待确定点对应的路径夹角，对多个待确定点进行排序，得到路段终点序列，将所述基准点添加至所述路段终点序列，得到目标序列；
从所述目标序列中提取第一路段终点si-1、第二路段终点si和第三路段终点si+1；i为正整数，i小于k，所述k是所述多个路段终点的数量；
连接所述第一路段终点si-1和所述第二路段终点si确定第一向量，连接所述第二路段终点si和所述第三路段终点si+1确定第二向量；
若所述第一向量和所述第二向量之间的叉积小于或等于预设数值，则将所述第二路段终点si从所述目标序列中删除；
将所述目标序列中剩余的路段终点作为所述连接点。
其中，所述连接多个路段终点，得到续航区域，包括：
从所述多个路段终点中删除满足位置突变条件的路段终点；
当未删除路段终点的数量小于数量阈值时，按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接所述未删除路段终点，得到所述续航区域；所述未删除路段终点是所述多个路段终点中未被删除的路段终点。
其中，所述根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据，包括：
当所述里程参数是用于路段预测的路线里程阈值时，将所述可达路段包含的至少一个路段，组合为目标路段集合；
根据所述目标路段集合中每个目标路段的路段属性，从所述目标路段集合中选择至少一个推荐路段，组合为推荐路线；
获取所述推荐路线的路况信息，将所述路况信息和所述推荐路线组合为所述推荐业务数据。
其中，所述路段属性包括道路名称和道路等级；
所述根据所述目标路段集合中每个目标路段的路段属性，从所述目标路段集合中选择至少一个推荐路段，组合为推荐路线，包括：
获取与所述起始位置信息相邻的多个目标路段，均作为待推荐路段；
根据所述每个待推荐路段的道路名称、道路等级和所述交通工具的历史行驶路段，为所述每个待推荐路段分别设置权重系数，将具有最大权重系数的待推荐路段作为所述推荐路段，将与所述推荐路段相邻的多个目标路段均作为所述待推荐路段；
直至所述待推荐路段为空集时，将所有的推荐路段组合为所述推荐路线。
本申请实施例另一方面提供了一种路网数据处理装置，包括：
获取模块，用于获取交通工具的里程参数和起始位置信息；
路段确定模块，用于根据所述里程参数和所述起始位置信息，在所述路网数据集合中确定所述交通工具的可达路段；所述起始位置信息与所述可达路段之间的路网距离小于或等于所述里程参数；
生成模块，用于根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据。
其中，所述路网数据集合包括多个路网节点以及路网节点之间的路段；
所述路段确定模块，包括：
获取单元，用于获取与所述起始位置信息对应的路网节点，作为起始节点，将与所述起始节点相邻的路网节点，均作为第一节点，将所述起始节点和所述第一节点组合为第一节点对；
添加单元，用于将所述第一节点对添加至第一集合；
选择单元，用于从所述第一集合中选择具有最小路网距离的第一节点对，作为目标节点对，将所述目标节点对添加至第二集合；
调整单元，用于根据所述目标节点对更新所述第一集合中的所述第一节点对；
通知单元，通知所述选择单元执行相应操作，直至所述第一集合中的最小路网距离大于所述里程参数时，将所述第二集合中的目标节点对所对应的路段，作为所述可达路段。
其中，所述调整单元，包括：
合并子单元，用于将与所述目标节点对相邻的路网节点，作为第二节点；
更新子单元，用于在所述第一集合中，合并所述第二节点和所述第一集合中的第一节点对，将所述第一集合中合并后的节点对，作为更新后的所述第一集合中的所述第一节点对。
其中，所述生成模块，包括：
终点确定单元，用于当所述里程参数是所述交通工具的剩余里程参数时，将所述可达路段的形状点均作为路段终点；
连接单元，用于连接多个路段终点，得到续航区域；
展示单元，用于将所述续航区域作为所述推荐业务数据，并展示所述推荐业务数据。
其中，所述连接单元，包括：
选择子单元，用于从所述多个路段终点中选择距离横轴最近的路段终点，作为基准点，将剩余的路段终点均作为待确定点；
夹角确定子单元，用于连接所述基准点和所述待确定点，得到路径线段，确定所述路径线段与所述横轴之间的夹角，作为路径夹角；
提取子单元，用于根据每个待确定点的路径夹角，从所述多个路段终点中提取位于外层的连接点；
所述选择子单元，还用于按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接所述连接点，得到所述续航区域。
其中，所述提取子单元，包括：
排序子单元，用于根据每个待确定点对应的路径夹角，对多个待确定点进行排序，得到路段终点序列，将所述基准点添加至所述路段终点序列，得到目标序列；
所述排序子单元，还用于从所述目标序列中提取第一路段终点si-1、第二路段终点si和第三路段终点si+1；i为正整数，i小于k，所述k是所述多个路段终点的数量；
所述排序子单元，还用于连接所述第一路段终点si-1和所述第二路段终点si确定第一向量，连接所述第二路段终点si和所述第三路段终点si+1确定第二向量；
删除子单元，用于若所述第一向量和所述第二向量之间的叉积小于或等于预设数值，则将所述第二路段终点si从所述目标序列中删除；
所述删除子单元，还用于将所述目标序列中剩余的路段终点作为所述连接点。
其中，所述连接单元，包括：
查找子单元，用于从所述多个路段终点中删除满足位置突变条件的路段终点；
连接子单元，用于当未删除路段终点的数量小于数量阈值时，按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接所述未删除路段终点，得到所述续航区域；所述未删除路段终点是所述多个路段终点中未被删除的路段终点。
其中，所述生成模块，包括：
路段确定单元，用于当所述里程参数是用于路段预测的路线里程阈值时，将所述可达路段包含的至少一个路段，组合为目标路段集合；
组合单元，用于根据所述目标路段集合中每个目标路段的路段属性，从所述目标路段集合中选择至少一个推荐路段，组合为推荐路线；
所述路段确定单元，还用于获取所述推荐路线的路况信息，将所述路况信息和所述推荐路线组合为所述推荐业务数据。
其中，所述路段属性包括道路名称和道路等级；
所述组合单元，包括：
获取子单元，用于获取与所述起始位置信息相邻的多个目标路段，均作为待推荐路段；
计算子单元，用于根据所述每个待推荐路段的道路名称、道路等级和所述交通工具的历史行驶路段，为所述每个待推荐路段分别设置权重系数，将具有最大权重系数的待推荐路段作为所述推荐路段；
通知子单元，用将与所述推荐路段相邻的多个目标路段均作为所述待推荐路段，通知所述计算子单元执行相应操作，直至所述待推荐路段为空集时，将所有的推荐路段组合为所述推荐路线。
本申请实施例另一方面提供了一种电子设备，包括：处理器和存储器；
所述处理器和存储器相连，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如本申请实施例中一方面中的方法。
本申请实施例另一方面提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时，执行如本申请实施例中一方面中的方法。
本申请实施例通过获取交通工的里程参数和交通工具的起始位置信息，在路网数据集合中确定该交通工具可到达的路段，作为可达路段，基于该可达路段生成该交通工具的推荐业务数据。上述可知，推荐业务数据是基于交通工具的所有可达路段所生成的，因此任何场景下的推荐业务数据都必然是满足交通工具可达的客观要求的，可以避免交通工具不可达的情况，进而提高推荐业务数据的准确率。
附图说明
为了更清楚地说明本申请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申请的一些实施例，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，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种路网数据处理的系统架构图；
图2a-图2c是本申请实施例提供的一种路网数据处理的场景示意图；
图3是本申请实施例提供的一种路网数据处理方法的流程示意图；
图4是本申请实施例提供的一种确定可达路段的示意图；
图5是本申请实施例提供的一种目标路网数据集合的示意图；
图6a是本申请实施例提供的一种确定推荐业务数据的示意图；
图6b是本申请实施例提供的一种基于边缘平滑确定续航区域的流程示意图；
图7a-图7c是本申请实施例提供的一种确定满足位置突变条件的路段终点的示意图；
图8是本申请实施例提供的另一种确定推荐业务数据的示意图；
图9是本申请实施例提供的一种路网数据处理装置的结构示意图；
图10是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
请参见图1，是本申请实施例提供的一种路网数据处理的系统架构图。服务器10g通过交换机10f和通信总线10e与用户终端集群以及汽车集群建立连接，用户终端集群可以包括：用户终端10a、用户终端10c等，与用户终端10a、用户终端10c具有绑定关系汽车集群可以包括：汽车10b、汽车10d等。
以用户终端10a以及与用户终端10a具有绑定关系的汽车10b为例，汽车10b将汽车当前位置通过交换机10f和通信总线10e发送至服务器10g。用户在用户终端10a中设置里程参数，当然设置的里程参数是小于或等于汽车10b的剩余里程参数的。用户终端10a将里程参数也通过交换机10f和通信总线10e发送至服务器10g。服务器10g根据里程参数以及汽车当前位置在路网数据集合中确定汽车10b可到达的路段，作为可达路段。服务器10g基于该可达路段生成推荐业务数据。服务器10g可以将该推荐业务数据发送至汽车10b，在汽车10b中的汽车显示屏中展示该推荐业务数据；服务器10g还可以将该推荐业务数据发送至用户终端10a，在用户终端10a中展示该推荐业务数据。
当然，也可以由汽车(或者用户终端)根据里程参数以及汽车当前位置生成推荐业务数据，同样地，可以在汽车显示屏上(或者用户终端屏幕上)显示该推荐业务数据。
下述以用户终端10a如何根据里程参数以及汽车当前位置生成推荐业务数据为例进行具体的说明。
其中，图1所示的用户终端10a、用户终端10b、...、用户终端10c等可以包括手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、移动互联网设备(MID，mobile internet device)、可穿戴设备(例如智能手表、智能手环等)等。
请参见图2a-图2c，是本申请实施例提供的一种路网数据处理的场景示意图。如图2a所示，路网数据集合包括多个顶点(例如，顶点A、顶点B、...、顶点G、顶点H)以及多条路段。每两个顶点之间的线段表示一条路段，路段权重表示该路段的道路长度，顶点表示道路交叉口、高速路出入口、起点和终点等。
用户终端10a获取汽车的当前位置以及里程参数，里程参数是与当前业务需求匹配的距离长度阈值，里程参数可以是汽车的剩余里程数，也可以是预测路线的最大距离长度。
下述以汽车的当前位置对应于路网数据集合中的顶点D，且里程参数为6为例。
用户终端10a在路网数据中以顶点D为起点，进行路网拓展，即是在路网数据集合中查找在6公里范围内，汽车可达的路段，作为可达路段。
在路网数据中查找可达路段可以采用穷举法，即以顶点D为起点，向外延伸遍历所有的路段，检测当前遍历到的路段的到顶点D的距离是否小于6；
若是，则可以将当前遍历到的路段作为可达路段；相对地，若否，则说明当前遍历到的路段是不可达路段。
由于路段之间的连续性以及高耦合性，每确定一个新的可达路段就需要检测前面已经确定的可达路段是否需要调整，直至所有的路段都被遍历，那么保留下来的可达路段与顶点D之间的距离都是小于或者等于6的。
以顶点D、顶点E、顶点F、顶点G为例进行说明：
从顶点D向外拓展，遍历路段D→E、路段D→E→G的长度都是小于6的，说明路段D→E、路段E→G是可达路段；
遍历路段D→E→G→F的长度等于8大于6，因此路段G→F是不可达路段；
遍历路段D→F的长度为2小于6，说明路段D→F也是可达路段。
除了穷举法，还可以采用路径规划中的迪杰斯特拉算法等，以确定路网数据集合中6公里范围内的可达路段。由于路径规划算法都是计算任意起点、终点之间的最短路径距离，而本申请没有明确的终点，因此可以将路径规划算法中的停止条件修改为当最小代价大于6时，算法停止。
如图2a所示，展示了以顶点D为起点，6公里范围内的可达路段。从图中可以看出，任意可达路段与顶点D之间的距离都是小于或等于6的。后续用户终端10a就可以基于上述可达路段生成推荐业务数据。
如图2b所示，当前述中的里程参数6公里是汽车的剩余里程参数时，推荐业务数据可以是汽车的续航区域，用户终端可以提取出所有可达路段的顶点，即提取出顶点A、顶点B、顶点C、顶点D、顶点E、顶点F、顶点G，基于凸包算法从上述顶点中选择位于外层的顶点是：顶点A、顶点B、顶点C、顶点G、顶点F。
用户终端10a可以按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接上述顶点A、顶点B、顶点C、顶点G、顶点F，得到续航区域。
除了基于顶点确定续航区域，用户终端10a还可以确定所有可达路段的形状点，其中形状点是描述道路形状的点集合。用户终端10a基于凸包算法、确定的形状点确定续航区域。
上述确定续航区域可以离线完成，当用户启动地图导航软件时，用户终端10a可以在地图导航软件中的地图页面20c上展示该续航区域，可以将汽车当前的位置一并显示在地图页面20c中。
展示该续航区域时，可以采用颜色渲染该续航区域，也可以采用不同粗细的线条，或者实线虚线渲染续航区域的边界。
在显示地图页面20c时，还可以一并显示与用户终端10a具有绑定关系的汽车车牌、车主名称等。这样用户通过用户终端10a就可以查看汽车可行驶的最远距离范围，方便规划行程。
后续，用户终端10a可以将渲染了续航区域的地图页面20c发送至与用户终端10a具有绑定关系的汽车。当启动该汽车时，在汽车的显示屏上可以显示渲染了续航区域的地图页面20c，用于提示车主汽车的可达区域。
如图2c所示，当前述中的里程参数6公里是用于预测路线的预测里程数时，那么推荐业务数据可以是推荐路线，用户终端10a可以根据汽车的历史行驶路段、所有可达路段的道路名称、道路等级等，从所有可达路段中选择与用户行为匹配的多个路段，作为推荐路段。例如，选择路段D→C、路段C→A作为推荐路段，将上述两个推荐路段组合为推荐路线：D→C→A。用户终端10a可以查找该推荐路线“D→C→A”对应的路况信息：低洼路段、违章高发区域等。
上述确定推荐路线以及查找该推荐路线的路况信息也可以离线完成，当用户启动地图导航软件时，用户终端10a可以在地图导航软件中的地图页面20d上展示该推荐路线，可以将路况信息(例如，低洼路段、以及违章高发路段等)、汽车当前位置一并显示在地图页面20d中。
在显示地图页面20d时，还可以一并显示与用户终端10a具有绑定关系的汽车车牌、车主名称等。
后续，用户终端10a可以将包含推荐路线以及路况信息的地图页面20d发送至与用户终端10a具有绑定关系的汽车。当启动该汽车时，在汽车的显示屏上可以显示包含推荐路线以及路况信息的地图页面20d，用于向用户推荐路线。
其中，在路网数据集合查找可达路段、生成推荐业务数据(如上述图2b对应实施例中的续航区域、图2c对应实施例中的推荐路线)的具体过程可以参见下述图3-图8对应的实施例。
请参见图3，是本申请实施例提供的一种路网数据处理方法的流程示意图，如图3所示，该方法可以包括如下步骤：
步骤S101，获取交通工具的里程参数和起始位置信息。
具体的，本申请的路网数据处理过程涉及汽车以及终端设备，下述步骤的执行主体可以是汽车也可以是终端设备；若执行主体是汽车，那么汽车生成了推荐业务数据后可以将该推荐业务数据发送至与汽车具有绑定关系的终端设备；若执行主体是终端设备，那么同样地终端设备生成了推荐业务数据后可以将该推荐业务数据发送至与终端设备具有绑定关系的汽车。后续实施例均以终端设备为执行主体进行描述。
具体的，终端设备(如上述图2a-图2c对应实施例中的用户终端10a)获取交通工具(例如，汽车)的里程参数(如上述图2a-图2c对应实施例中的6公里)；其中，上述里程参数是与当前业务场景所匹配的距离长度阈值。例如，当业务场景是确定交通工具的续航区域时，里程参数可以是交通工具的剩余里程参数；当业务场景是预测交通工具的行驶路线时，里程参数可以是预测路线的路线里程阈值。因此，里程参数可以是提前预设置好的距离长度阈值，也可以是根据交通工具当前的剩余里程数实时确定的。
剩余里程参数是该交通工具基于当前的电量或者油量还可以行驶的距离长度，例如，剩余里程参数为200km。路线里程阈值是预测路线的最大距离长度。
需要说明的是，由于后续需要确定该交通工具的可达路段，因此该里程参数的前提条件是小于或者等于该交通工具的剩余里程参数的。
终端设备获取该交通工具的起始位置信息(如上述图2a-图2c对应实施例中的当前位置)，起始位置信息可以是交通工具所在位置的经纬度信息。
步骤S102，根据所述里程参数和所述起始位置信息，在所述路网数据集合中确定所述交通工具的可达路段；所述起始位置信息与所述可达路段之间的路网距离小于或等于所述里程参数。
具体的，路网数据集合(如上述图2a-图2b对应实施例中的路网数据集合)是将真实世界中相互联通的道路集合抽象为网状拓扑图结构的数据集合，由于路网数据集合是图结构，因此路网数据集合包括多个路网节点(如上述图2a-图2b对应实施例中的顶点A、顶点B、...、顶点H)以及多个路段，每两个路网节点之间的线段(可以是直线也可以是曲线)即是一条路段。
路网数据集合中的每一条路段都可以对应真实世界中的一段道路，在路网数据集中，路段的权重即是指该路段对应道路的长度；路网节点也是一个抽象概念，路网节点是道路特征发生变化的点以及交通工具可以进行转向的点，通俗来讲道路交叉口、高速路出入口、起点、终点等可以是路网节点；每一个路网节点都是携带经纬度信息的。
终端设备在路网数据集合中，以起始位置信息为起点，在里程参数范围内进行道路拓展，以查找交通工具在里程参数范围内可达的路段。终端设备将查找到的可达的路段称为可达路段，当然可达路段与交通工具的起始位置信息之间的路网距离(或者说是道路距离)是小于或等于里程参数的。
确定可达路段可以采用穷举法来确定，也可以采用路径规划中的迪杰斯特拉(Dijkstra)算法来实现。在上述图2a-图2c对应实施例中已经对穷举法进行了说明，此处就不再赘述，下面将描述基于Dijkstra算法确定可达路段的过程。
由于路径规划算法(包括Dijkstra算法)都是计算任意起点、终点之间的最短路径距离，而本申请只有起点，没有明确的终点，因此可以将路径规划算法中的停止条件修改为当最小代价大于里程参数时，算法停止。
下面对如何基于Dijkstra算法确定可达路段的具体过程进行说明：终端设备在每个路网节点所携带的经纬度信息中，检测是否存在与起始位置信息相同的经纬度信息，若存在，则可以将该经纬度信息对应的路网节点作为起始节点；若不存在，则终端设备在路网数据集合中生成与交通工具的起始位置信息对应的路网节点，作为起始节点。
终端设备还可以在路网数据集合中查找与起始位置信息最近的路网节点，作为起始路网节点。
终端设备在路网数据集合中，将与起始节点相邻的路网节点，均作为第一节点，并将起始节点和每一个第一节点都组合为第一节点对，也就是说，第一节点对的数量与第一节点的数量是相同的。
终端设备创建空集合，将第一节点对添加至上述空集合，将添加了第一节点对的空集合作为第一集合。
第一次循环开始：终端设备计算第一集合中每个第一节点对对应的路网距离，即计算第一节点对对应的路段的权重。终端设备从所有第一节点对对应的路网距离中，选择最小路网距离对应的第一节点对，作为目标节点对。
若目标节点对的最小路网距离小于或等于里程参数，则将目标节点对添加至第二集合。此时，第二集合中包含1个目标节点对。
终端设备根据选择出来的目标节点对更新第一集合中的第一节点对。至此，第一次循环结束。
第二次循环开始：继续从新的第一集合中选择具有最小路网距离的第一节点对，作为目标节点对。若新的目标节点对的最小路网距离小于或等于里程参数，则将新的目标节点对添加至第二集合。此时，第二集合中包含2个目标节点对。
终端设备根据新选择出来的目标节点对再次更新第一集合中的第一节点对。至此，第二次循环结束。
采用上述循环方式，不断向第二集合中添加目标节点对。当在第一集合中确定的目标节点对的最小路网距离大于里程参数时，循环停止。
终端设备将第二集合中的目标节点对对应的所有路段，作为可达路段。
下面对如何根据目标节点对更新第一集合中的第一节点对进行说明：终端设备将与目标节点对相邻的路网节点，作为第二节点。下述以一个第二节点进行说明：
在第一集合中，将第二节点与目标节点对进行组合，得到辅助节点对。检测包含该第二节点的第一节点对的路网距离，若包含该第二节点的第一节点对的路网距离大于辅助节点对的路网距离，则在第一集合中将包含第二节点的第一节点对删除，保留辅助节点对；若包含该第二节点的第一节点对的路网距离小于或等于辅助节点对的路网距离，则在第一集合中将辅助节点对删除，保留包含第二节点的第一节点对。
当每个第二节点都执行了上述过程后，第一集合中保留下来的新增的辅助节点对以及未被删除的第一节点对即是第一集合中合并后的节点对。终端设备将上述合并后的节点对作为第一节点对，至此，就完成了对第一集合中的第一节点对的更新。
举例来说，请参见图4，是本申请实施例提供的一种确定可达路段的示意图。以路网节点A为起始节点A、里程参数为5为例，在图4对应的路网数据集合中确定可达路段。首先将与起始节点A相邻的路网节点作为第一节点，即路网节点B、路网节点D均是第一节点，将起始节点A以及两个第一节点组合为两个第一节点对：第一节点对AB、第一节点对AD。将第一节点对AB、第一节点对AD添加至空集合，得到第一集合，此时第一集合包含第一节点对AB、第一节点对AD。
在第一集合中，第一节点对AB的路网距离是4，第一节点对AD的路网距离是2，且第一节点对AD的路网距离2小于里程参数5，因此选择第一节点对AD作为目标节点对。将目标节点对AD添加至第二集合，此时第二集合包含目标节点对AD。
调整第一集合：与目标节点对AD相邻的路网节点是：路网节点B、路网节点C、路网节点E。上述3个路网节点均是第二节点。在第一集合中，合并目标节点对AD与上述3个第二节点，可以得到3个辅助节点对：辅助节点对ADB、辅助节点对ADC、辅助节点对ADE，此时第一集合包括上述3个辅助节点对以及第一节点对AB。
第一节点对AB中包含第二节点B，因此比较辅助节点对ADB的路网距离和第一节点对AB的路网距离之间的大小，辅助节点对ADB的路网距离3小于第一节点对AB的路网距离4，因此删除第一节点对AB，至此合并后第一集合包括辅助节点对ADB、辅助节点对ADC、辅助节点对ADE。将第一集合中新增的辅助节点对ADB、辅助节点对ADC、辅助节点对ADE均作为第一节点对。此时第一集合包括：第一节点对ADB、第一节点对ADC、第一节点对ADE。
从第一集合中继续选择具有最短路网距离的第一节点对ADB作为新的目标节点对，由于目标节点对ADB的路网距离3小于里程参数5，因此将目标节点对ADB添加至第二集合。此时第二集合包括：目标节点对AD、目标节点对ADB。根据目标节点对ADB再次调整第一集合，新的第一集合包含第一节点对ADC、第一节点对ADE。
从第一集合中继续选择具有最短路网距离的第一节点对ADC作为新的目标节点对，由于目标节点对ADC的路网距离3小于里程参数5，因此将目标节点对ADC添加至第二集合。此时第二集合包括：目标节点对AD、目标节点对ADB、目标节点对ADC。根据目标节点对ADC调整第一集合，新的第一集合包含第一节点对ADCE。
由于第一集合中的第一节点对ADCE的路网距离等于6大于里程参数5，循环停止。
将第二集合中的目标节点对AD、目标节点对ADB、目标节点对ADC对应的路段作为可达路段，即可达路段包括：路段A→D、路段D→B、路段D→C。
从上述举例可以看出，由于路网数据集合的数据体量非常大，开始进行道路拓展时，终端设备可以不必读取全部的路网数据集合，而只读取与交通工具起始位置信息相邻的部分路网数据，道路拓展过程中，再不断从路网数据集合中读取路网数据，这样在确定可达路段过程中，可以减少存储空间的需求量。
例如，路网数据集合是全国范围内的路网数据，起始位置信息是深圳市南山区，终端设备可以首先读取深圳市的路网数据，基于深圳市的路网数据进行道路拓展；当道路拓展到深圳市与广州市的边界时，再读取与边界相邻的广州市的路网数据，再进行道路拓展，直至找到所有交通工具可到达的路段，再将找到的可到达的路段作为可达路段。例如，若确定的可达路段的属于深圳市和广州市，那么路网数据集合除深圳市和广州市以外的其他城市的路网数据就不必读取，可以减少内存空间的占用率。
步骤S103，根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据。
具体的，终端设备获取到交通工具的可达路段后，可以基于可达路段生成推荐业务数据，也就是说，可达路段是后续推荐业务功能的数据支撑。
当里程参数是交通工具的剩余里程参数时，终端设备可以将可达路段的形状点作为路段终点。连接所有的路段终点可以得到续航区域(如上述图2a-图2c对应实施例中的续航区域)，续航区域即是该交通工具基于剩余里程参数可以到达的区域，终端设备可以将上述续航区域作为推荐业务数据。
其中，每条路段对应路网节点之间包含多个形状点，形状点是描述道路形状的点集合，请参见图5，是本申请实施例提供的一种目标路网数据集合的示意图。从图5可以看出，路网数据集合除了前述中涉及的路网节点(路网节点用实心圆表示)以及路段，还包括形状点(形状点用空心圆表示)，顾名思义，形状点是用于描述道路形状的点，且形状点集合是包括路网节点集合的。也可以理解为位于道路交叉路口的形状点是路网节点。
路段是两个路网节点之间的线段(可以是直线也可以是曲线)，路段主要是用于表达路网节点之间的连通性以及道路距离；而形状点主要是用于表达路网节点之间真实道路的形状走向。如图5所示，形状点可以准确表达出两个路网节点之间的道路是一条上下起伏的道路。
由于形状点可以准确表达出路段的道路的真实形状，因此根据可达路段的形状点所确定的续航区域与真实道路形状贴合，具有极高的准确性。
当里程参数是用于路段预测的路线里程阈值时，终端设备可以根据可达路段所包含的路段的道路名称、道路等级、交通工具的历史行驶路段，从可达路段中选择一个或多个路段作为推荐路段，将推荐路段组合为推荐路线(如上述图2a-图2c对应实施例中的推荐路线)，其中路线里程阈值是预测路线的距离长度阈值。终端设备获取推荐路线的路况信息(例如，摄像头信息、特殊路段，涵洞、陡坡等)，将推荐路线和获取到的路况信息组合为推荐业务数据。其中，里程参数是小于或等于交通工具的剩余里程参数的，即生成的推荐路线是交通工具基于当前的油量(或者电量)必然可以到达的。
本申请实施例通过获取交通工的里程参数和交通工具的起始位置信息，在路网数据集合中确定该交通工具可到达的路段，作为可达路段，基于该可达路段生成该交通工具的推荐业务数据。上述可知，推荐业务数据是基于交通工具的所有可达路段所生成的，因此任何场景下的推荐业务数据都必然是满足交通工具可达的客观要求的，可以避免交通工具不可达的情况，进而提高推荐业务数据的准确率。
请参见图6a，是本申请实施例提供的一种确定推荐业务数据的示意图，确定推荐业务数据包括如下步骤S201-步骤S203，且下述步骤S201-步骤S203是上述图3对应实施例中的步骤S103的具体实施例：
步骤S201，当所述里程参数是所述交通工具的剩余里程参数时，将所述可达路段的形状点均作为路段终点。
具体的，当前述中的里程参数是交通工具的剩余里程参数时，将可达路段所包含路段的形状点均作为路段终点。形状点属于路网数据集合，且形状点是描述道路形状的点集合。
步骤S202，连接多个路段终点，得到续航区域。
具体的，终端设备可以基于凸包算法从多个路段终点中选择位于外层的路段终点，均作为连接点，该连接点所围成的区域，即是续航区域。
终端设备也可以基于边缘平滑算法，从多个路段终点中删除满足位置突变条件的路段终点，连接删除后剩余的路段终点，即可得到续航区域。
下面首先对基于凸包算法中的Graham convex hull(扫描凸包法)确定续航区域进行说明：
凸包定义为：在给定二维平面上的点集中，将最外层的点连接起来构成的凸多边型，该凸边形能包含点集中所有的点。
将凸包算法与本申请进行结合，上述点集即是本申请中前述的多个路段终点，构成凸边形的点即是本申请中的连接点。
扫描凸包法具体过程为：终端设备从多个路段终点中选择距离X轴(称为横轴)最近的路段终点，作为基准点。其中所有的路段终点都位于X轴的上方。换句话说，基准点是位于最下方的路段终点。终端设备再将其余的路段终点均作为待确定点，分别连接基准点和每个待确定点，可以得到与每个待确定点分别对应的路径线段。
例如，现有待确定点1，待确定点2以及基准点，连接基准点和待确定点1，可以得到基准点与待确定点1之间的路径线段1；连接基准点和待确定点2，可以得到基准点与待确定点2之间的路径线段2。
分别确定每个路径线段和X轴正方向的夹角，作为路径夹角。对多个路径夹角排序，得到路段终点序列，可以知道，路段终点序列是不包含基准点的，且路段终点序列是按照待确定点的路径夹角的升序排列的。将基准点添加至路段终点序列的首位，得到目标序列。
从目标序列中任意提取路段终点si(称为第二路段终点si)、提取与第二路段终点si前向相邻的路段终点si-1(称为第一路段终点si-1)、提取与第二路段终点si后向相邻的路段终点si+1(称为第三路段终点si+1)，其中i是正整数，i小于k，k是路段终点的数量。
连接第一路段终点si-1和第二路段终点si，得到第一向量；连接第二路段终点si和第三路段终点si+1，得到第二向量。计算第一向量与第二向量之间的叉积，若该叉积小于或等于预设的预设数值(预设数值可以等于0)，可以将第二路段终点si从目标序列中删除。
上述可知，位于目标序列首位的基准点以及位于目标序列末位的待确定点是不能被作为第二路段终点si的(因为位于目标序列首位的基准点没有前向相邻的路段终点；位于目标序列末位的基准点没有后向相邻的路段终点)，因此基准点以及位于目标序列末位的待确定点一直保留在目标序列中。
终端设备将目标序列中剩余的(即未被删除的)路段终点，均作为连接点，可以知道位于目标序列首位的基准点以及位于目标序列末位的待确定点均是连接点。
终端设备按照顺时针顺序或逆时针顺序连接所有的连接点，连接后所得到的区域即是续航区域。
下面再对基于边缘平滑算法确定续航区域进行说明：边缘平滑是指从所有的路段终点中找出满足位置突变条件的路段终点，将满足位置突变条件的路段终点进行删除，再将剩余的路段终点再按照顺时针方向或者逆时针方向进行连接，所得到区域即是边界平滑处理后所确定的续航区域。位置突变是指该路段终点跃变为凸点或者跃变为凹点。
请参见图6b，是本申请实施例提供的一种基于边缘平滑确定续航区域的流程示意图，确定续航区域包括如下步骤：
步骤S2021，边缘平滑开始。
步骤S2022，检测当前路段终点的数量是否小于预设的数量阈值，若否，则执行步骤S2023-步骤S2025，若是，则执行步骤S2027。
步骤S2023，遍历各个路段终点。
具体的，终端设备按照顺时针方向或者逆时针方向连接所有的路段终点，得到候选封闭圈。终端设备从所有的路段终点中提取出3个路段终点，分别为第一可达点，第二可达点和第三可达点，且在候选封闭圈中，第二可达点与第一可达点相邻，且第二可达点与第三可达点相邻，简单来说，第二可达点位于中间，第一可达点与第三可达点位于两边。
步骤S2024，计算相邻3个路段终点之间的连接线夹角。
具体的，终端设备连接第一可达点和第二可达点，得到第一连接线；终端设备连接第二可达点和第三可达点，得到第二连接线，终端设备将第一连接线与第二连接线之间的夹角，作为连接线夹角(由于第一连接线与第二连接线值得交点是第二可达点，因此第一连接线与第二连接线之间是存在夹角的)。
步骤S2025，连接线夹角是否小于夹角阈值。
步骤S2026，是，删除第二可达点。
具体的，若连接线夹角小于夹角阈值，说明第二可达点是满足位置突变条件的路段终点，终端设备可以删除上述第二可达点，即是删除位于中间的路段终点。
若连接线夹角大于或等于夹角阈值，终端设备再执行步骤S2023，即继续提取3个相邻的路段终点，再分别作为第一可达点，第二可达点和第三可达点，再次确定第二可达点是否满足位置突变条件，不断循环。
步骤S2027，边缘平滑结束。
当保留下来的路段终点(称为未删除路段终点)的数量小于数量阈值时，边缘平滑结束，终端设备按照顺时针方向或者逆时针方向连接所有的未删除路段终点，连接后所得到的区域即是续航区域。
需要说明的是，设置数量阈值是防止无限制的剔除满足位置突变条件的路段终点后，剩余的路段终点个数太少导致边界描绘出现太多的失真。
由于路段终点之间存在耦合性，即一个路段终点被删除可能导致其余的路段终点也满足位置突变条件。因此删除了一个路段终点后，还需要对被删除的路段终点相邻的路段终点再进行检测是否满足位置突变条件(即使相邻路段终点已经被检测过，仍然是需要再检测的)。
请参见图7a-图7c，是本申请实施例提供的一种确定满足位置突变条件的路段终点的示意图。候选封闭圈包括：路段终点A，路段终点B，路段终点C，路段终点D，路段终点E。当路段终点B是第一可达点，路段终点C是第二可达点，路段终点D是第三可达点时，由于∠BCD小于夹角阈值，因此可以将路段终点C删除，删除后如图7b所示。
将剩余的路段终点再组合为新的候选封闭圈，继续将路段终点B作为第一可达点，路段终点D作为第二可达点，路段终点E作为第三可达点，由于∠BDE与小于夹角阈值，因此可以将路段终点D删除，删除后如图7c所示。
不断的查找满足位置突变条件的路段终点，并删除。当剩余的路段终点均不满足位置突变条件时，或者当剩余的路段终点小于数量阈值时，连接剩余的路段终点所得区域即是续航区域。
可选的，除了按照连接线夹角确定满足位置突变条件的路段终点，还可以根据距离来确定满足位置突变条件的路段终点，也即是上述步骤S2023-步骤S2026替代方案：按照顺时针方向或者逆时针方向连接所有的路段终点，得到候选封闭圈。终端设备从所有的路段终点中提取出3个路段终点，分别为第一可达点，第二可达点和第三可达点，且在候选封闭圈中，第二可达点与第一可达点相邻，且第二可达点与第三可达点相邻，简单来说，第二可达点位于中间，第一可达点与第三可达点位于两边。
终端设备连接第一可达点与第三可达点，得到第三连接线，并确定第二可达点与第三连接线之间的距离(称为连接线距离)，并确定第三连接线的长度。将连接线距离除以第三连接线的长度，得到的比值称为连接线比例系数。
若连接线比例系数大于预设的比例系数阈值，那么终端设备可以将第二可达点作为满足位置突变条件的目标点，终端设备可以删除上述第二可达点。
若连接线比例系数小于或等于预设的比例系数阈值，那么终端设备继续提取3个相邻的路段终点，再分别作为第一可达点，第二可达点和第三可达点，再次确定第二可达点是否满足位置突变条件，不断循环。
当保留下来的路段终点(称为未删除路段终点)的数量小于数量阈值时，边缘平滑结束，终端设备按照顺时针方向或者逆时针方向连接所有的未删除路段终点，得到续航区域。
步骤S203，将所述续航区域作为所述推荐业务数据，并展示所述推荐业务数据。
具体的，终端设备将前述中确定的续航区域作为推荐业务数据，后续可以在地图显示界面中展示该推荐业务数据(即是展示续航区域)。例如，可以在用户启动地图导航软件时，在地图导航软件中的地图显示页面中展示该续航区域。
其中，展示续航区域时，可以使用不同的颜色标识或者填充该续航区域，还可以用线段标识续航区域的边界。
本申请实施例通过获取交通工的里程参数和交通工具的起始位置信息，在路网数据集合中确定该交通工具可到达的路段，作为可达路段，基于该可达路段生成该交通工具的推荐业务数据。上述可知，推荐业务数据是基于交通工具的所有可达路段所生成的，因此任何场景下的推荐业务数据都必然是满足交通工具可达的客观要求的，可以避免交通工具不可达的情况，进而提高推荐业务数据的准确率。
请参见图8，是本申请实施例提供的另一种确定推荐业务数据的示意图，确定推荐业务数据包括如下步骤S301-步骤S303，且下述步骤S301-步骤S303是上述图3对应实施例中的步骤S103的具体实施例：
步骤S301，当所述里程参数是用于路段预测的路线里程阈值时，将所述可达路段包含的至少一个路段，组合为目标路段集合。
具体的，当里程参数是用于路段预测的路线里程阈值时，终端设备将可达路段所包含的路段均作为目标路段，并将所有目标路段组合为目标路段集合。其中，路线里程阈值是预测路线的距离长度阈值。
例如，路线里程阈值为5，路段预测即是预测5公里内该交通工具可能行驶的路线，或者说是可能经过的路段。在图8中，实心圆表示路网节点。
步骤S302，根据所述目标路段集合中每个目标路段的路段属性，从所述目标路段集合中选择至少一个推荐路段，组合为推荐路线。
具体的，终端设备将与起始位置信息相邻的目标路段，均作为待推荐路段，也即是在路网数据集合中，将前述中起始位置信息对应起始节点相邻的路段作为待推荐路段。
终端设备获取每个待推荐路段的路段属性，其中路段属性包括道路名称、道路等级，道路等级包括：城市快速路、高速公里、国道、省道、县道、乡道等。
终端设备获取起始位置信息所在路段的道路名称，根据起始位置信息所在路段的道路名称与待推荐路段的道路名称是否相同，为该待推荐路段设置第一权重系数A，其中，道路名称相同所对应的第一权重系数的数值大于道路名称不同所对应的第一权重系数的数值。
例如，若起始位置信息所在路段的道路名称与待推荐路段1的道路名称相同，该推荐路段1的第一权重系数可以等于1；若起始位置信息所在路段的道路名称与待推荐路段1的道路名称不同，该推荐路段1的第一权重系数可以等于0。也就是说，推荐路线的原则是继续沿着同名道路继续行驶。
终端设备根据每个待推荐路段的道路等级，为每个待推荐路段设置第二权重系数B，其中，道路等级越高，对应的第二权重系数的数值就越大，且城市快速路的道路等级>高速公里的道路等级>国道的道路等级>省道的道路等级>县道的道路等级>乡道的道路等级。
终端设备根据当前位置信息，确定每个待推荐路段的延伸类型，延伸类型包括直线延伸、左转弯延伸、右转弯延伸、掉头。根据延伸类型，为每个待推荐路段设置第三权重系数C，延伸类型的等级越高，对应的第三权重系数的数值就越大，且直线延伸的等级>左转弯延伸的等级＝右转弯延伸的等级>掉头的等级。也就是说，推荐路线的原则是沿着直线继续行驶。
终端设备获取交通工具的历史行驶路段，例如，距离当前时间戳3天内的导航路线对应的路段均是历史行驶路段。终端设备根据待推荐路段是否命中历史行驶路段，为每个待推荐路段设置第四权重系数D，其中，命中历史行驶路段所对应的第四权重系数的数值大于未命中历史行驶路段所对应的第四权重系数的数值。
例如，若待推荐路段命中了历史行驶路段，该推荐路段的第四权重系数可以等于1；若待推荐路段未命中历史行驶路段，该推荐路段的第四权重系数可以等于0。
终端设备根据下述公式(1)，以及第一权重系数A、第二权重系数B、第三权重系数C、第四权重系数D，确定每个待推荐路段的权重系数S：
S＝αA+βB+γC+δD (1)
其中，α,β,γ,δ是对应权重系数的比例因子。
终端设备将具有最大权重系数的待推荐路段，作为推荐路段。终端设备将推荐路段的路网节点的经纬度信息作为新的起始位置信息，将与推荐路段相邻的多个目标路段，再作为新的待推荐路段。终端设备再基于上述推荐策略从新的待推荐路段确定新的推荐路段。
当待推荐路段为空集时，也就是遍历到了可达路段的边界，终端设备将前述中所确定的所有推荐路段组合为推荐路线。
步骤S303，获取所述推荐路线的路况信息，将所述路况信息和所述推荐路线组合为所述推荐业务数据。
具体的，终端设备获取推荐路线的路况信息，将路况信息和推荐路线组合为推荐业务数据，并展示该推荐业务数据。其中，路况信息可以是摄像头信息、红绿灯信息、拥堵信息等。
例如，可以在用户启动地图导航软件时，在地图导航软件的地图显示页面中展示推荐业务信息中的推荐路线以及路况信息。
本申请实施例通过获取交通工的里程参数和交通工具的起始位置信息，在路网数据集合中确定该交通工具可到达的路段，作为可达路段，基于该可达路段生成该交通工具的推荐业务数据。上述可知，推荐业务数据是基于交通工具的所有可达路段所生成的，因此任何场景下的推荐业务数据都必然是满足交通工具可达的客观要求的，可以避免交通工具不可达的情况，进而提高推荐业务数据的准确率。
进一步的，请参见图9，是本申请实施例提供的一种路网数据处理装置的结构示意图。如图9所示，路网数据处理装置1可以应用于上述图3-图8对应实施例中的终端设备，路网数据处理装置1可以包括：获取模块11、路段确定模块12、生成模块13。
获取模块11，用于获取交通工具的里程参数和起始位置信息。
具体的，获取模块11获取交通工具(例如，汽车)的里程参数(如上述图2a-图2c对应实施例中的6公里)；其中，上述里程参数是与当前业务场景所匹配的距离长度阈值。例如，当业务场景是确定交通工具的续航区域时，里程参数可以是交通工具的剩余里程参数；当业务场景是预测交通工具的行驶路线时，里程参数可以是预测路线的路线里程阈值。因此，里程参数可以是提前预设置好的距离长度阈值，也可以是根据交通工具当前的剩余里程数实时确定的。
剩余里程参数是该交通工具基于当前的电量或者油量还可以行驶的距离长度，例如，剩余里程参数为200km。路线里程阈值是预测路线的最大距离长度。
需要说明的是，由于后续需要确定该交通工具的可达路段，因此该里程参数的前提条件是小于或者等于该交通工具的剩余里程参数的。
获取模块11获取该交通工具的起始位置信息(如上述图2a-图2c对应实施例中的当前位置)，起始位置信息可以是交通工具所在位置的经纬度信息。
路段确定模块12，用于根据所述里程参数和所述起始位置信息，在所述路网数据集合中确定所述交通工具的可达路段；所述起始位置信息与所述可达路段之间的路网距离小于或等于所述里程参数。
具体的，路网数据集合(如上述图2a-图2b对应实施例中的路网数据集合)是将真实世界中相互联通的道路集合抽象为网状拓扑图结构的数据集合，由于路网数据集合是图结构，因此路网数据集合包括多个路网节点(如上述图2a-图2b对应实施例中的顶点A、顶点B、...、顶点H)以及多个路段，每两个路网节点之间的线段(可以是直线也可以是曲线)即是一条路段。
路网数据集合中的每一条路段都可以对应真实世界中的一段道路，在路网数据集中，路段的权重即是指该路段对应道路的长度；路网节点也是一个抽象概念，路网节点是道路特征发生变化的点以及交通工具可以进行转向的点，通俗来讲道路交叉口、高速路出入口、起点、终点等可以是路网节点；每一个路网节点都是携带经纬度信息的。
路段确定模块12在路网数据集合中，以起始位置信息为起点，在里程参数范围内进行道路拓展，以查找交通工具在里程参数范围内可达的路段。路段确定模块12将查找到的可达的路段称为可达路段，当然可达路段与交通工具的起始位置信息之间的路网距离(或者说是道路距离)是小于或等于里程参数的。
确定可达路段可以采用穷举法来确定，也可以采用路径规划中的迪杰斯特拉(Dijkstra)算法来实现。在上述图2a-图2c对应实施例中已经对穷举法进行了说明，此处就不再赘述。
由于路径规划算法(包括Dijkstra算法)都是计算任意起点、终点之间的最短路径距离，而本申请只有起点，没有明确的终点，因此可以将路径规划算法中的停止条件修改为当最小代价大于里程参数时，算法停止。
生成模块13，用于根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据。
具体的，路段确定模块12获取到交通工具的可达路段后，生成模块13可以基于可达路段生成推荐业务数据，也就是说，可达路段是后续推荐业务功能的数据支撑。
当里程参数是交通工具的剩余里程参数时，生成模块13可以将可达路段的形状点作为路段终点。连接所有的路段终点可以得到续航区域(如上述图2a-图2c对应实施例中的续航区域)，续航区域即是该交通工具基于剩余里程参数可以到达的区域，生成模块13可以将上述续航区域作为推荐业务数据。
其中，每条路段对应路网节点之间包含多个形状点，形状点是描述道路形状的点集合，路网数据集合除了前述中涉及的路网节点以及路段，还包括形状点，顾名思义，形状点是用于描述道路形状的点，且形状点集合是包括路网节点集合的。也可以理解为位于道路交叉路口的形状点是路网节点。
路段是两个路网节点之间的线段(可以是直线也可以是曲线)，路段主要是用于表达路网节点之间的连通性以及道路距离；而形状点主要是用于表达路网节点之间真实道路的形状走向。
由于形状点可以准确表达出路段的道路的真实形状，因此根据可达路段的形状点所确定的续航区域与真实道路形状贴合，具有极高的准确性。
当里程参数是用于路段预测的路线里程阈值时，生成模块13可以根据可达路段所包含的路段的道路名称、道路等级、交通工具的历史行驶路段，从可达路段中选择一个或多个路段作为推荐路段，将推荐路段组合为推荐路线(如上述图2a-图2c对应实施例中的推荐路线)，其中路线里程阈值是预测路线的距离长度阈值。生成模块13获取推荐路线的路况信息(例如，摄像头信息、特殊路段，涵洞、陡坡等)，将推荐路线和获取到的路况信息组合为推荐业务数据。其中，里程参数是小于或等于交通工具的剩余里程参数的，即生成的推荐路线是交通工具基于当前的油量(或者电量)必然可以到达的。
请参见图9，所述路网数据集合包括多个路网节点以及路网节点之间的路段；
路段确定模块12可以包括：获取单元121、添加单元122、选择单元123、调整单元124、通知单元125。
获取单元121，用于获取与所述起始位置信息对应的路网节点，作为起始节点，将与所述起始节点相邻的路网节点，均作为第一节点，将所述起始节点和所述第一节点组合为第一节点对；
添加单元122，用于将所述第一节点对添加至第一集合；
选择单元123，用于从所述第一集合中选择具有最小路网距离的第一节点对，作为目标节点对，将所述目标节点对添加至第二集合；
调整单元124，用于根据所述目标节点对更新所述第一集合中的所述第一节点对；
通知单元125，用于通知所述选择单元123执行相应操作，直至所述第一集合中的最小路网距离大于所述里程参数时，将所述第二集合中的目标节点对所对应的路段，作为所述可达路段。
其中，获取单元121、添加单元122、选择单元123、调整单元124、通知单元125的具体功能实现方式可以参见上述图3对应实施例中的步骤S102，这里不再进行赘述。
请参见图9，调整单元124可以包括：合并子单元1241、更新子单元1242。
合并子单元1241，用于将与所述目标节点对相邻的路网节点，作为第二节点；
更新子单元1242，用于在所述第一集合中，合并所述第二节点和所述第一集合中的第一节点对，将所述第一集合中合并后的节点对，作为更新后的所述第一集合中的所述第一节点对。
其中，合并子单元1241、更新子单元1242的具体功能实现方式可以参见上述图3对应实施例中的步骤S102，这里不再进行赘述。
请参见图9，生成模块13可以包括：终点确定单元131、连接单元132、展示单元133。
终点确定单元131，用于当所述里程参数是所述交通工具的剩余里程参数时，将所述可达路段的形状点均作为路段终点；
连接单元132，用于连接多个路段终点，得到续航区域；
展示单元133，用于将所述续航区域作为所述推荐业务数据，并展示所述推荐业务数据。
其中，终点确定单元131、连接单元132、展示单元133的具体功能实现方式可以参见上述图6a对应实施例中的步骤S201-步骤S203，这里不再进行赘述。
请参见图9，连接单元132可以包括：选择子单元1321、夹角确定子单元1322、提取子单元1323。
选择子单元1321，用于从所述多个路段终点中选择距离横轴最近的路段终点，作为基准点，将剩余的路段终点均作为待确定点；
夹角确定子单元1322，用于连接所述基准点和所述待确定点，得到路径线段，确定所述路径线段与所述横轴之间的夹角，作为路径夹角；
提取子单元1323，用于根据每个待确定点的路径夹角，从所述多个路段终点中提取位于外层的连接点；
所述选择子单元1321，还用于按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接所述连接点，得到所述续航区域。
其中，选择子单元1321、夹角确定子单元1322、提取子单元1323的具体功能实现方式可以参见上述图6a对应实施例中的步骤S202，这里不再进行赘述。
请参见图9，提取子单元1323可以包括：排序子单元13231、删除子单元13232。
排序子单元13231，用于根据每个待确定点对应的路径夹角，对多个待确定点进行排序，得到路段终点序列，将所述基准点添加至所述路段终点序列，得到目标序列；
所述排序子单元13231，还用于从所述目标序列中提取第一路段终点si-1、第二路段终点si和第三路段终点si+1；i为正整数，i小于k，所述k是所述多个路段终点的数量；
所述排序子单元13231，还用于连接所述第一路段终点si-1和所述第二路段终点si确定第一向量，连接所述第二路段终点si和所述第三路段终点si+1确定第二向量；
删除子单元13232，用于若所述第一向量和所述第二向量之间的叉积小于或等于预设数值，则将所述第二路段终点si从所述目标序列中删除；
所述删除子单元13232，还用于将所述目标序列中剩余的路段终点作为所述连接点。
其中，排序子单元13231、删除子单元13232的具体功能实现方式可以参见上述图6a对应实施例中的步骤S202。
请参见图9，连接单元132可以包括：查找子单元1324、连接子单元1325。
查找子单元1324，用于从所述多个路段终点中删除满足位置突变条件的路段终点；
连接子单元1325，用于当未删除路段终点的数量小于数量阈值时，按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接所述未删除路段终点，得到所述续航区域；所述未删除路段终点是所述多个路段终点中未被删除的路段终点。
其中，查找子单元1324、连接子单元1325的具体功能实现方式可以参见上述图6a对应实施例中的步骤S202，这里不再进行赘述。
请参见图9，生成模块13可以包括：路段确定单元134、组合单元135。
路段确定单元134，用于当所述里程参数是用于路段预测的路线里程阈值时，将所述可达路段包含的至少一个路段，组合为目标路段集合。
具体的，当里程参数是用于路段预测的路线里程阈值时，路段确定单元134将可达路段所包含的路段均作为目标路段，并将所有目标路段组合为目标路段集合。其中，路线里程阈值是预测路线的距离长度阈值。
例如，路线里程阈值为5，路段预测即是预测5公里内该交通工具可能行驶的路线，或者说是可能经过的路段。
组合单元135，用于根据所述目标路段集合中每个目标路段的路段属性，从所述目标路段集合中选择至少一个推荐路段，组合为推荐路线。
具体的，组合单元135将与起始位置信息相邻的目标路段，均作为待推荐路段，也即是在路网数据集合中，将前述中起始位置信息对应起始节点相邻的路段作为待推荐路段。
组合单元135获取每个待推荐路段的路段属性，其中路段属性包括道路名称、道路等级，道路等级包括：城市快速路、高速公里、国道、省道、县道、乡道等。
组合单元135获取起始位置信息所在路段的道路名称，根据起始位置信息所在路段的道路名称与待推荐路段的道路名称是否相同，为该待推荐路段设置第一权重系数A，其中，道路名称相同所对应的第一权重系数的数值大于道路名称不同所对应的第一权重系数的数值。
组合单元135根据每个待推荐路段的道路等级，为每个待推荐路段设置第二权重系数B，其中，道路等级越高，对应的第二权重系数的数值就越大，且城市快速路的道路等级>高速公里的道路等级>国道的道路等级>省道的道路等级>县道的道路等级>乡道的道路等级。
组合单元135根据当前位置信息，确定每个待推荐路段的延伸类型，延伸类型包括直线延伸、左转弯延伸、右转弯延伸、掉头。根据延伸类型，为每个待推荐路段设置第三权重系数C，延伸类型的等级越高，对应的第三权重系数的数值就越大，且直线延伸的等级>左转弯延伸的等级＝右转弯延伸的等级>掉头的等级。也就是说，推荐路线的原则是沿着直线继续行驶。
组合单元135获取交通工具的历史行驶路段，例如，距离当前时间戳3天内的导航路线对应的路段均是历史行驶路段。组合单元135根据待推荐路段是否命中历史行驶路段，为每个待推荐路段设置第四权重系数D，其中，命中历史行驶路段所对应的第四权重系数的数值大于未命中历史行驶路段所对应的第四权重系数的数值。
组合单元135根据上述公式，以及第一权重系数A、第二权重系数B、第三权重系数C、第四权重系数D，确定每个待推荐路段的权重系数S。
组合单元135将具有最大权重系数的待推荐路段，作为推荐路段。组合单元135将推荐路段的路网节点的经纬度信息作为新的起始位置信息，将与推荐路段相邻的多个目标路段，再作为新的待推荐路段。组合单元135再基于上述推荐策略从新的待推荐路段确定新的推荐路段。
当待推荐路段为空集时，也就是遍历到了可达路段的边界，组合单元135将前述中所确定的所有推荐路段组合为推荐路线。
所述路段确定单元134，还用于获取所述推荐路线的路况信息，将所述路况信息和所述推荐路线组合为所述推荐业务数据。
其中，路段确定单元134、组合单元135的具体功能实现方式可以参见上述图8对应实施例中的步骤S301-步骤S303，这里不再进行赘述。
请参见图9，所述路段属性包括道路名称和道路等级；
组合单元135可以包括：获取子单元1351、计算子单元1352、通知子单元1353。
获取子单元1351，用于获取与所述起始位置信息相邻的多个目标路段，均作为待推荐路段；
计算子单元1352，用于根据所述每个待推荐路段的道路名称、道路等级和所述交通工具的历史行驶路段，为所述每个待推荐路段分别设置权重系数，将具有最大权重系数的待推荐路段作为所述推荐路段；
通知子单元1353，用将与所述推荐路段相邻的多个目标路段均作为所述待推荐路段，通知所述计算子单元1352执行相应操作，直至所述待推荐路段为空集时，将所有的推荐路段组合为所述推荐路线。
其中，页面查找模块19的具体功能实现方式可以参见上述图8对应实施例中的步骤S302，这里不再进行赘述。
本申请实施例通过获取交通工的里程参数和交通工具的起始位置信息，在路网数据集合中确定该交通工具可到达的路段，作为可达路段，基于该可达路段生成该交通工具的推荐业务数据。上述可知，推荐业务数据是基于交通工具的所有可达路段所生成的，因此任何场景下的推荐业务数据都必然是满足交通工具可达的客观要求的，可以避免交通工具不可达的情况，进而提高推荐业务数据的准确率。
进一步地，请参见图10，是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。上述图3-图8对应实施例中的终端设备可以为电子设备1000，如图10所示，所述电子设备1000可以包括：用户接口1002、处理器1004、编码器1006以及存储器1008。信号接收器1016用于经由蜂窝接口1010、WIFI接口1012、...、或NFC接口1014接收或者发送数据。编码器1006将接收到的数据编码为计算机处理的数据格式。存储器1008中存储有计算机程序，处理器1004被设置为通过计算机程序执行上述任一项方法实施例中的步骤。存储器1008可包括易失性存储器(例如，动态随机存取存储器DRAM)，还可以包括非易失性存储器(例如，一次性可编程只读存储器OTPROM)。在一些实例中，存储器1008可进一步包括相对于处理器1004远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至电子设备1000。用户接口1002可以包括：键盘1018和显示器1020。
在图10所示的电子设备1000中，处理器1004可以用于调用存储器1008中存储计算机程序，以实现：
获取交通工具的里程参数和起始位置信息；
根据所述里程参数和所述起始位置信息，在所述路网数据集合中确定所述交通工具的可达路段；所述起始位置信息与所述可达路段之间的路网距离小于或等于所述里程参数；
根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据。
在一个实施例中，所述路网数据集合包括多个路网节点以及路网节点之间的路段；
所述处理器1004在执行根据所述里程参数和所述起始位置信息，在所述路网数据集合中确定所述交通工具的可达路段时，具体执行以下步骤：
获取与所述起始位置信息对应的路网节点，作为起始节点；
将与所述起始节点相邻的路网节点，均作为第一节点，将所述起始节点和所述第一节点组合为第一节点对；
将所述第一节点对添加至第一集合；
从所述第一集合中选择具有最小路网距离的第一节点对，作为目标节点对，将所述目标节点对添加至第二集合，根据所述目标节点对更新所述第一集合中的所述第一节点对；
直至所述第一集合中的最小路网距离大于所述里程参数时，将所述第二集合中的目标节点对所对应的路段，作为所述可达路段。
在一个实施例中，所述处理器1004在执行根据所述目标节点对更新所述第一集合中的所述第一节点对时，具体执行以下步骤：
将与所述目标节点对相邻的路网节点，作为第二节点；
在所述第一集合中，合并所述第二节点和所述第一集合中的第一节点对，将所述第一集合中合并后的节点对，作为更新后的所述第一集合中的所述第一节点对。
在一个实施例中，所述处理器1004在执行根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据时，具体执行以下步骤：
当所述里程参数是所述交通工具的剩余里程参数时，将所述可达路段的形状点均作为路段终点；
连接多个路段终点，得到续航区域；
将所述续航区域作为所述推荐业务数据，并展示所述推荐业务数据。
在一个实施例中，所述处理器1004在执行连接多个路段终点，得到续航区域时，具体执行以下步骤：
从所述多个路段终点中选择距离横轴最近的路段终点，作为基准点，将剩余的路段终点均作为待确定点；
连接所述基准点和所述待确定点，得到路径线段，确定所述路径线段与所述横轴之间的夹角，作为路径夹角；
根据每个待确定点的路径夹角，从所述多个路段终点中提取位于外层的连接点；
按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接所述连接点，得到所述续航区域。
在一个实施例中，所述处理器1004在执行根据每个待确定点的路径夹角，从所述多个路段终点中提取位于外层的连接点时，具体执行以下步骤：
根据每个待确定点对应的路径夹角，对多个待确定点进行排序，得到路段终点序列，将所述基准点添加至所述路段终点序列，得到目标序列；
从所述目标序列中提取第一路段终点si-1、第二路段终点si和第三路段终点si+1；i为正整数，i小于k，所述k是所述多个路段终点的数量；
连接所述第一路段终点si-1和所述第二路段终点si确定第一向量，连接所述第二路段终点si和所述第三路段终点si+1确定第二向量；
若所述第一向量和所述第二向量之间的叉积小于或等于预设数值，则将所述第二路段终点si从所述目标序列中删除；
将所述目标序列中剩余的路段终点作为所述连接点。
在一个实施例中，所述处理器1004在执行连接多个路段终点，得到续航区域时，具体执行以下步骤：
从所述多个路段终点中删除满足位置突变条件的路段终点；
当未删除路段终点的数量小于数量阈值时，按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接所述未删除路段终点，得到所述续航区域；所述未删除路段终点是所述多个路段终点中未被删除的路段终点。
在一个实施例中，所述处理器1004在执行根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据时，具体执行以下步骤：
当所述里程参数是用于路段预测的路线里程阈值时，将所述可达路段包含的至少一个路段，组合为目标路段集合；
根据所述目标路段集合中每个目标路段的路段属性，从所述目标路段集合中选择至少一个推荐路段，组合为推荐路线；
获取所述推荐路线的路况信息，将所述路况信息和所述推荐路线组合为所述推荐业务数据。
在一个实施例中，所述路段属性包括道路名称和道路等级；
所述处理器1004在执行根据所述目标路段集合中每个目标路段的路段属性，从所述目标路段集合中选择至少一个推荐路段，组合为推荐路线时，具体执行以下步骤：
获取与所述起始位置信息相邻的多个目标路段，均作为待推荐路段；
根据所述每个待推荐路段的道路名称、道路等级和所述交通工具的历史行驶路段，为所述每个待推荐路段分别设置权重系数，将具有最大权重系数的待推荐路段作为所述推荐路段，将与所述推荐路段相邻的多个目标路段均作为所述待推荐路段；
直至所述待推荐路段为空集时，将所有的推荐路段组合为所述推荐路线。
应当理解，本申请实施例中所描述的电子设备1000可执行前文图3到图8所对应实施例中对所述路网数据处理方法的描述，也可执行前文图9所对应实施例中对所述路网数据处理装置1的描述，在此不再赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。
此外，这里需要指出的是：本申请实施例还提供了一种计算机存储介质，且所述计算机存储介质中存储有前文提及的路网数据处理装置1所执行的计算机程序，且所述计算机程序包括程序指令，当所述处理器执行所述程序指令时，能够执行前文图3到图8所对应实施例中对所述路网数据处理方法的描述，因此，这里将不再进行赘述。另外，对采用相同方法的有益效果描述，也不再进行赘述。对于本申请所涉及的计算机存储介质实施例中未披露的技术细节，请参照本申请方法实施例的描述。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。
以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。

Claims (15)

1.一种路网数据处理方法，其特征在于，包括：
获取交通工具的里程参数和起始位置信息；
根据所述里程参数和所述起始位置信息，在所述路网数据集合中确定所述交通工具的可达路段；所述起始位置信息与所述可达路段之间的路网距离小于或等于所述里程参数；
根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述路网数据集合包括多个路网节点以及路网节点之间的路段；
所述根据所述里程参数和所述起始位置信息，在所述路网数据集合中确定所述交通工具的可达路段，包括：
获取与所述起始位置信息对应的路网节点，作为起始节点；
将与所述起始节点相邻的路网节点，均作为第一节点，将所述起始节点和所述第一节点组合为第一节点对；
将所述第一节点对添加至第一集合；
从所述第一集合中选择具有最小路网距离的第一节点对，作为目标节点对，将所述目标节点对添加至第二集合，根据所述目标节点对更新所述第一集合中的所述第一节点对；
直至所述第一集合中的最小路网距离大于所述里程参数时，将所述第二集合中的目标节点对所对应的路段，作为所述可达路段。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标节点对更新所述第一集合中的所述第一节点对，包括：
将与所述目标节点对相邻的路网节点，作为第二节点；
在所述第一集合中，合并所述第二节点和所述第一集合中的第一节点对，将所述第一集合中合并后的节点对，作为更新后的所述第一集合中的所述第一节点对。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据，包括：
当所述里程参数是所述交通工具的剩余里程参数时，将所述可达路段的形状点均作为路段终点；
连接多个路段终点，得到续航区域；
将所述续航区域作为所述推荐业务数据，并展示所述推荐业务数据。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述连接多个路段终点，得到续航区域，包括：
从所述多个路段终点中选择距离横轴最近的路段终点，作为基准点，将剩余的路段终点均作为待确定点；
连接所述基准点和所述待确定点，得到路径线段，确定所述路径线段与所述横轴之间的夹角，作为路径夹角；
根据每个待确定点的路径夹角，从所述多个路段终点中提取位于外层的连接点；
按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接所述连接点，得到所述续航区域。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据每个待确定点的路径夹角，从所述多个路段终点中提取位于外层的连接点，包括：
根据每个待确定点对应的路径夹角，对多个待确定点进行排序，得到路段终点序列，将所述基准点添加至所述路段终点序列，得到目标序列；
从所述目标序列中提取第一路段终点si-1、第二路段终点si和第三路段终点si+1；i为正整数，i小于k，所述k是所述多个路段终点的数量；
连接所述第一路段终点si-1和所述第二路段终点si确定第一向量，连接所述第二路段终点si和所述第三路段终点si+1确定第二向量；
若所述第一向量和所述第二向量之间的叉积小于或等于预设数值，则将所述第二路段终点si从所述目标序列中删除；
将所述目标序列中剩余的路段终点作为所述连接点。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述连接多个路段终点，得到续航区域，包括：
从所述多个路段终点中删除满足位置突变条件的路段终点；
当未删除路段终点的数量小于数量阈值时，按照顺时针顺序或者逆时针顺序连接所述未删除路段终点，得到所述续航区域；所述未删除路段终点是所述多个路段终点中未被删除的路段终点。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据，包括：
当所述里程参数是用于路段预测的路线里程阈值时，将所述可达路段包含的至少一个路段，组合为目标路段集合；
根据所述目标路段集合中每个目标路段的路段属性，从所述目标路段集合中选择至少一个推荐路段，组合为推荐路线；
获取所述推荐路线的路况信息，将所述路况信息和所述推荐路线组合为所述推荐业务数据。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述路段属性包括道路名称和道路等级；
所述根据所述目标路段集合中每个目标路段的路段属性，从所述目标路段集合中选择至少一个推荐路段，组合为推荐路线，包括：
获取与所述起始位置信息相邻的多个目标路段，均作为待推荐路段；
根据所述每个待推荐路段的道路名称、道路等级和所述交通工具的历史行驶路段，为所述每个待推荐路段分别设置权重系数，将具有最大权重系数的待推荐路段作为所述推荐路段，将与所述推荐路段相邻的多个目标路段均作为所述待推荐路段；
直至所述待推荐路段为空集时，将所有的推荐路段组合为所述推荐路线。
10.一种路网数据处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取交通工具的里程参数和起始位置信息；
路段确定模块，用于根据所述里程参数和所述起始位置信息，在所述路网数据集合中确定所述交通工具的可达路段；所述起始位置信息与所述可达路段之间的路网距离小于或等于所述里程参数；
生成模块，用于根据所述可达路段，生成与所述交通工具相关联的推荐业务数据。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述路网数据集合包括多个路网节点以及路网节点之间的路段；
所述路段确定模块，包括：
获取单元，用于获取与所述起始位置信息对应的路网节点，作为起始节点，将与所述起始节点相邻的路网节点，均作为第一节点，将所述起始节点和所述第一节点组合为第一节点对；
添加单元，用于将所述第一节点对添加至第一集合；
选择单元，用于从所述第一集合中选择具有最小路网距离的第一节点对，作为目标节点对，将所述目标节点对添加至第二集合；
调整单元，用于根据所述目标节点对更新所述第一集合中的所述第一节点对；
通知单元，通知所述选择单元执行相应操作，直至所述第一集合中的最小路网距离大于所述里程参数时，将所述第二集合中的目标节点对所对应的路段，作为所述可达路段。
12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述调整单元，包括：
合并子单元，用于将与所述目标节点对相邻的路网节点，作为第二节点；
更新子单元，用于在所述第一集合中，合并所述第二节点和所述第一集合中的第一节点对，将所述第一集合中合并后的节点对，作为更新后的所述第一集合中的所述第一节点对。
13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述生成模块，包括：
终点确定单元，用于当所述里程参数是所述交通工具的剩余里程参数时，将所述可达路段的形状点均作为路段终点；
连接单元，用于连接多个路段终点，得到续航区域；
展示单元，用于将所述续航区域作为所述推荐业务数据，并展示所述推荐业务数据。
14.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述处理器和存储器相连，其中，所述存储器用于存储程序代码，所述处理器用于调用所述程序代码，以执行如权利要求1-9任一项所述的方法。
15.一种计算机存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时，执行如权利要求1-9任一项所述的方法。
CN201910626241.XA 2019-07-11 2019-07-11 一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质 Active CN110375758B (zh)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310231867.7A CN116202547A (zh) 2019-07-11 2019-07-11 一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质
CN201910626241.XA CN110375758B (zh) 2019-07-11 2019-07-11 一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910626241.XA CN110375758B (zh) 2019-07-11 2019-07-11 一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310231867.7A Division CN116202547A (zh) 2019-07-11 2019-07-11 一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110375758A true CN110375758A (zh) 2019-10-25
CN110375758B CN110375758B (zh) 2023-03-14

Family

ID=68252828

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910626241.XA Active CN110375758B (zh) 2019-07-11 2019-07-11 一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质
CN202310231867.7A Pending CN116202547A (zh) 2019-07-11 2019-07-11 一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310231867.7A Pending CN116202547A (zh) 2019-07-11 2019-07-11 一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (2) CN110375758B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112344957A (zh) * 2020-10-16 2021-02-09 广州大学 出行距离估算方法和系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5340060A (en) * 1991-10-14 1994-08-23 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Rendezvous docking optical sensor system
CN103017769A (zh) * 2012-11-27 2013-04-03 北京世纪高通科技有限公司 一种电动汽车行驶范围计算方法及装置
CN103292820A (zh) * 2012-03-01 2013-09-11 日立(中国)研究开发有限公司 向用户提供移动体的精确续航范围的设备和方法
CN103512580A (zh) * 2012-06-21 2014-01-15 日电（中国）有限公司 一种电动汽车路径规划方法及装置
CN104596524A (zh) * 2014-06-24 2015-05-06 腾讯科技（深圳）有限公司 导航方法及装置
CN106403957A (zh) * 2016-11-03 2017-02-15 哈尔滨工程大学 一种全垫升气垫船航路点导引控制方法
CN106989748A (zh) * 2017-05-16 2017-07-28 南京农业大学 一种基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5340060A (en) * 1991-10-14 1994-08-23 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Rendezvous docking optical sensor system
CN103292820A (zh) * 2012-03-01 2013-09-11 日立(中国)研究开发有限公司 向用户提供移动体的精确续航范围的设备和方法
CN103512580A (zh) * 2012-06-21 2014-01-15 日电（中国）有限公司 一种电动汽车路径规划方法及装置
CN103017769A (zh) * 2012-11-27 2013-04-03 北京世纪高通科技有限公司 一种电动汽车行驶范围计算方法及装置
CN104596524A (zh) * 2014-06-24 2015-05-06 腾讯科技（深圳）有限公司 导航方法及装置
CN106403957A (zh) * 2016-11-03 2017-02-15 哈尔滨工程大学 一种全垫升气垫船航路点导引控制方法
CN106989748A (zh) * 2017-05-16 2017-07-28 南京农业大学 一种基于云模型的农业移动机器人人机合作路径规划方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112344957A (zh) * 2020-10-16 2021-02-09 广州大学 出行距离估算方法和系统
CN112344957B (zh) * 2020-10-16 2023-08-01 广州大学 出行距离估算方法和系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110375758B (zh) 2023-03-14
CN116202547A (zh) 2023-06-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108763558B (zh) 一种基于地图匹配的众包地图道路质量改进方法
CN111044056A (zh) 基于道路匹配的定位方法、芯片子系统及电子设备
Awange et al. Spatial analysis
CN103471603B (zh) 一种公交线路与道路网络的匹配方法和装置
CN101614551B (zh) 步行网建立方法及装置、路径搜索方法及装置
CN104165634A (zh) 基于用户使用习惯的路径规划方法
CN109084788B (zh) 路线确定方法和装置
CN102147260A (zh) 电子地图匹配方法和装置
CN105466435A (zh) 一种导航系统的路线规划方法和装置
KR20200040501A (ko) 교통 정보 예측 방법, 장치 및 컴퓨터 프로그램
CN109579861B (zh) 一种基于强化学习的路径导航方法及系统
KR20070032948A (ko) 경로 탐색 장치, 경로 탐색 방법 및 프로그램
Verbrugghe et al. Routes across the Civitas Menapiorum: using least cost paths and GIS to locate the Roman roads of Sandy Flanders
CN101694749A (zh) 一种路径推测方法及装置
CN102521973A (zh) 一种手机切换定位的道路匹配方法
CN101685465B (zh) 用于综合管网地理信息系统的一体化三维数据建模方法
Tiwari et al. Route prediction using trip observations and map matching
CN104575085B (zh) 一种基于浮动车的公交车到站动态诱导方法
CN107167151B (zh) 公交车线路设置方法、路线规划方法及装置
KR20080093580A (ko) 경로 탐색 시스템 및 그 방법
JP2005337871A (ja) 位置情報受信装置、形状マッチング方法
CN110160538A (zh) 一种基于手机信令数据的地图匹配方法
CN110375758A (zh) 一种路网数据处理方法、装置、电子设置以及存储介质
CN111337047A (zh) 基于多任务点约束的非结构化道路宏观路径规划方法
CN109937342A (zh) 用于定位移动物体的方法、装置和系统

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant