CN110874660A - 道路测试路线规划方法、装置以及存储介质 - Google Patents

道路测试路线规划方法、装置以及存储介质 Download PDF

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CN110874660A CN201810991863.8A CN201810991863A CN110874660A CN 110874660 A CN110874660 A CN 110874660A CN 201810991863 A CN201810991863 A CN 201810991863A CN 110874660 A CN110874660 A CN 110874660A
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Abstract

本申请实施例公开一种道路测试路线规划方法、装置以及计算机可读存储介质，该方法包括：获取原始规划轨迹，并对原始规划轨迹进行栅格化；从栅格化后的原始轨迹中提取关键位置的点，形成路网有向图；根据路网有向图和道路测试业务需求，建立道路测试路线规划的线性规划数学模型，并得到线性规划数学模型的近似最优解；根据线性规划数学模型的近似最优解，得到还原后的道路测试路线规划轨迹。本申请实施例对于指定的待道路测试区域，能够通过预规划路线提取路网有向图，并基于所提取的路网有向图和实际的业务需求，给出道路测试规划路线；得到的道路测试规划路线能够同时满足道路测试在道路覆盖率、重复率等方面的要求；提升了用户体验。

Description

道路测试路线规划方法、装置以及存储介质
技术领域
本申请实施例涉及通信技术领域，尤其涉及一种道路测试路线规划方法、装置以及计算机可读存储介质。
背景技术
在当前无线网络规划和网络优化领域中，为了快速了解现有网络的覆盖情况，通常需要进行道路测试(Drive Test，简称DT)，即人工驾驶测试车辆在路上行驶，车上配置多个移动终端不间断的测试网络覆盖情况。从而能快速发现网络中的覆盖问题，进而进行网络优化调整。
当道路测试区域小、测试基站数量很少时，测试人员能够很容易的凭经验自行规划测试路线。但是当测试区域很大或测试基站数量很多时，测试人员很难直观的凭经验规划测试路线，即使能够规划出路线，也很难保证测试对道路的覆盖率，或者有的道路走过很多次，规划路线冗长。
在路径规划领域，有很多经典的案例。但是道路测试中的路径规划相比于其他的路径规划问题，条件更加特殊，要在保证覆盖率的前提下路径最短。对于窄的道路，仅通过一次即可；而对于宽的道路，要求双向道路都要至少通过一次。这就使得现有的路径规划方法无法应用到道路测试路径规划中。
目前，针对这一道路测试路线规划问题，最常用的方法是一种贪心算法，需要人工在地图上标记所有道路，选择一起点，每次从剩余没走过的标记点中选择一个距离最近的点，调用地图API生成规划轨迹，直到规划到终点结束。这种算法在实际应用中存在以下几个问题：其一，需要人工在地图上打点，道路覆盖率严重依赖人工打点的质量；其二，贪心算法只能取每一步的局部最优，整体上很难做到全局最优。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种道路测试路线规划方法、装置以及计算机可读存储介质，以解决道路测试路线如何规划的问题。
本申请实施例解决上述技术问题所采用的技术方案如下：
根据本申请实施例的一个方面，提供的一种道路测试路线规划方法，所述方法包括：
获取原始规划轨迹，并对所述原始规划轨迹进行栅格化；
从栅格化后的原始轨迹中提取关键位置的点，形成路网有向图；
根据所述路网有向图和道路测试业务需求，建立道路测试路线规划的线性规划数学模型，并得到所述线性规划数学模型的近似最优解；
根据所述线性规划数学模型的近似最优解，得到还原后的道路测试路线规划轨迹。
根据本申请实施例的另一个方面，提供的一种道路测试路线规划装置，所述装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的道路测试路线规划程序，所述道路测试路线规划程序被所述处理器执行时实现上述的道路测试路线规划方法的步骤。
根据本申请实施例的另一个方面，提供的一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有道路测试路线规划程序，所述道路测试路线规划程序被处理器执行时实现上述的道路测试路线规划方法的步骤。
本申请实施例的道路测试路线规划方法、装置以及计算机可读存储介质，对于指定的待道路测试区域，能够通过预规划路线提取路网有向图，并基于所提取的路网有向图和实际的业务需求，给出道路测试规划路线；得到的道路测试规划路线能够同时满足道路测试在道路覆盖率、重复率等方面的要求；提升了用户体验。
附图说明
图1本申请第一实施例的道路测试路线规划方法流程示意图；
图2为本申请实施例的交点拆分前的结构示意图；
图3为本申请实施例的交点拆分后的结构示意图；
图4为本申请实施例的增加虚拟边后的结构示意图；
图5为本申请第二实施例的道路测试路线规划装置结构示意图。
本申请目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本申请所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图和实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
第一实施例
如图1所示，本申请第一实施例提供一种道路测试路线规划方法，所述方法包括：
步骤S11：获取原始规划轨迹，并对所述原始规划轨迹进行栅格化。
在本实施例中，所述获取原始规划轨迹包括：
在没有路网地图的情况下，通过调用地图API(Application ProgrammingInterface，应用程序编程接口)获取待道路测试区域的预规划的原始轨迹；或者导入待道路测试区域的已有车辆行驶轨迹。
在本实施例中，所述对所述原始规划轨迹进行栅格化包括：
对于所述原始规划轨迹中相邻的点连接成的每一条线段，确定所述每一条线段的起点、终点以及所在直线；
对所述每一条线段的起点和终点进行栅格化，并确定栅格化后的起点到栅格化后的终点的经度变化方向和纬度变化方向；
根据所述经度变化方向、所述纬度变化方向以及所述每一条线段所在直线，从栅格化后的起点移动到栅格化后的终点。
作为示例地，原始规划轨迹可表示为离散的坐标点，相邻坐标点之间近似认为是线段，原始规划轨迹中的坐标点p表示为(x,y)，其中x为经度，y为纬度。
假设当前线段的起点坐标为pi(xi,yi)，终点坐标为pi+1(xi+1,yi+1)，则当前线段所在直线可以表示为l:Ax+By+c＝0，其中：
A＝yj+1-yj，B＝-(xj+1-xj)，C＝-xjyj+1+xj+1yj。
然后，将当前线段的起点的经度和纬度保留4位小数，得到栅格化后起点p′i(x′i,y′i)；将当前线的终点的经度和纬度保留4位小数，得到栅格化后终点p′i+1(x′i+1,y′i+1)。如果x′i+1≥x′i，那么经度延正方向变化，每次移动Δx＝1栅格；如果x′i+1<x′i，那么经度延反方向变化，每次移动Δx＝-1栅格。如果y′i+1≥y′i，那么纬度延正方向变化，每次移动Δy＝1栅格；如果y′i+1<y′i，那么纬度延反方向变化，每次移动Δy＝-1栅格。
接着，从当前位置出发，分别计算移动Δx，Δy栅格后的位置到当前线段的垂足，其中点p′(x′,y′)到直线l:Ax+By+c＝0的垂足p0(x0,y0)的计算公式为：
Figure BDA0001780955450000041
再分别计算移动Δx，Δy栅格后的位置到当前线段的距离，即移动后位置到垂足的距离，其中点p′(x′,y′)到点p0(x0,y0)的距离d的计算公式为：
Figure BDA0001780955450000042
其中，R为地球半径，通常取6371km。
如此，计算得到了从当前栅格出发，移动Δx后的位置到当前线段的距离dΔx；从当前栅格出发，移动Δy后的位置到当前线段的距离dΔy。如果dΔx≥dΔy，则在当前栅格延Δy方向移动；如果dΔx<dΔy，则在当前栅格延Δx方向移动。
最后，判断移动后栅格是否为终点栅格，如果不是终点栅格，以当前移动后栅格为起点，继续移动；如果是终点栅格，则停止移动。
步骤S12：从栅格化后的原始轨迹中提取关键位置的点，形成路网有向图。
在一种实施方式中中，所述从栅格化后的原始轨迹中提取关键位置的点，形成路网有向图，包括：
将栅格化后的原始轨迹中的所有点设为交点；
统计每个交点作为邻接边中间点的邻接边组合，并提取满足预设条件的邻接边中间点；
在该实施方式中，将栅格化后的原始轨迹中的相邻边pi-1pi、pipi+1定义为邻接边组合pi-1pipi+1，其中pi为邻接边中间点。
在该实施方式中，所述预设条件包括邻接边中间点对应的邻接边组合个数等于两个，且两个邻接边组合不互为反向；和/或邻接边中间点对应的邻接边组合个数大于两个。
在提取到的邻接边中间点的个数与栅格化后的原始轨迹中的所有点的个数相同的情况下，将提取到的邻接边中间点按照八邻域进行合并，得到合并后的交点；
在该实施方式中，若提取到的邻接边中间点的个数小于栅格化后的原始轨迹中的所有点的个数，则在栅格化后的原始轨迹的基础上仅保留新提取的交点，重新生成轨迹并执所述行统计每个交点作为邻接边中间点的邻接边组合，并提取满足预设条件的邻接边中间点的步骤。
在该实施方式中，对于每个交点栅格，如果在八邻域内有交点，则将交点合并，计算所有合并栅格的中心点，并将中心点栅格化作为新的交点代替合并前的所有原交点。
在合并后的交点的个数与栅格化后的原始轨迹中的所有点的个数相同的情况下，记录合并后的交点的邻接边组合以及邻接边在栅格化后的原始轨迹中的路线和长度，并形成路网有向图；
在该实施方式中，合并后的交点的个数小于栅格化后的原始轨迹中的所有点的个数，则执所述行统计每个交点作为邻接边中间点的邻接边组合，并提取满足预设条件的邻接边中间点的步骤。
对所述路网有向图中合并后的交点进行拆分；遍历拆分后的交点的邻接边组合，在拆分后的交点的邻接边之间增加虚拟边；
在该实施方式中，对所述路网有向图中合并后的交点进行拆分，将每一条有向边的起点和终点进行重新编号，使得每条有向边的起点和终点编号唯一，而不改变起点和终点的位置。如图2所示，为交点拆分前的结构示意图，包括4条双向边，对4条双向边进行拆分，拆分成8条单向边，如图3所示，每一条单向边有唯一的起点和终点编号，不改变点的位置，点a1、a2是同一个位置，点b1、b2是同一个位置，点c1、c2是同一个位置，点d1、d2是同一个位置，点e1、e2、e3、e4、e5、e6、e7、e8是同一个位置。
请再参考图4所示，遍历拆分后的交点的邻接边组合，根据邻接边组合中间点的位置找到重新编号后的新边。重新编号后，邻接边组合对应的两条边实际位置相连，但是在编号上不相连，增加一条虚拟边(图中的虚线所示)使得在编号上相连，虚拟边长度0。
提取边集合，并对所述边集合进行调整。
在该实施方式中，所有边以有向边的形式表示。将所有的单向边构成单向边集合L1，双向边的两个方向分别放入双向边集合L2和L3，增加的虚拟边构成虚拟边集合L4。
在该实施方式中，对于边集中没有提取出来的边，可以根据缺失边的单行、双行特性增加到对应的边集合中；如果在测试中想规避地图中的某个区域，也可以将该区域内的所有边从提取的边集合中删除。
步骤S13：根据所述路网有向图和道路测试业务需求，建立道路测试路线规划的线性规划数学模型，并得到所述线性规划数学模型的近似最优解。
作为示例地，假设道路测试业务需求为：尽量大的道路覆盖、尽量小的道路重复。针对这一业务需求，可以将问题描述为：已知单向边集合L1(有向边，
Figure BDA0001780955450000061
边长度
Figure BDA0001780955450000062
起点
Figure BDA0001780955450000063
终点
Figure BDA0001780955450000064
共n1条边)，双向边集合L2(有向边，
Figure BDA0001780955450000065
边长度
Figure BDA0001780955450000066
起点
Figure BDA0001780955450000067
终点
Figure BDA0001780955450000068
共n2条边)、L3(有向边，
Figure BDA0001780955450000069
边长度
Figure BDA00017809554500000610
起点
Figure BDA00017809554500000611
终点
Figure BDA00017809554500000612
共n3条边)(
Figure BDA00017809554500000613
n2＝n3)，虚拟边集合L4(有向边，
Figure BDA00017809554500000614
边长度0，起点
Figure BDA00017809554500000615
终点
Figure BDA00017809554500000616
共n4条边)。共m个点(包括拆分的点)，道路测试的起点设为s，终点设为t。需要寻找一条从s到t，经过所有边至少一次的最短路径。
基于以上问题描述，可建立如下的道路测试路线规划的线性规划数学模型：
Figure BDA00017809554500000617
Figure BDA00017809554500000618
Figure BDA0001780955450000071
Ax＝b。
其中，
Figure BDA0001780955450000072
Figure BDA0001780955450000073
Figure BDA0001780955450000074
Figure BDA0001780955450000075
b＝[bi]m×1
Figure BDA0001780955450000076
针对其他类似的路线规划问题(例如时间最短、重复边最少、测试重点区域等带偏好的路线规划问题)，只需要对前述的线性规划数学模型稍作修改即可。需要说明的是，线性规划数学模型并不限于前述情形。
在本实施例中，所述得到所述线性规划数学模型的近似最优解，包括：
将所述线性规划数学模型的边界条件放宽；
通过迭代的方法得到所述线性规划数学模型的近似最优解。
接上述示例，上述线性规划数学模型中的边界条件只有
Figure BDA0001780955450000077
Figure BDA0001780955450000078
会导致在小数空间上搜索，很难求解初始化可行解。因此可将该线性规划数学模型的边界条件放宽为
Figure BDA0001780955450000081
由于对边界条件进行了放宽，需要迭代才能求出近似最优解。首先，求解线性规划数学模型的最优解，作为迭代的初始化可行解，路径长度为a0。在第t次迭代中，如果双向边求解结果
Figure BDA0001780955450000082
就调整放宽的边界条件，令u＝1-u，再次计算线性规划数学模型的最优解，路径长度at，如果|at-at-1|＞200，则继续迭代，否则停止迭代。
步骤S14：根据所述线性规划数学模型的近似最优解，得到还原后的道路测试路线规划轨迹。
在本实施例中，所述根据所述线性规划数学模型的近似最优解，得到还原后的道路测试路线规划轨迹，包括：
根据所述线性规划数学模型的近似最优解，从起点开始对所述路网有向图进行深度优先遍历，逆序输出得到还原后的道路测试路线规划轨迹。
作为示例地，初始化起点为s，根据线性规划数学模型的近似最优解，得到在规划轨迹中每条有向边待走过的次数；判断当前点是否有可扩展的边，如果有可扩展的边则进行深度优先搜索，只进行深度搜索而不回退，每走过一条边，将这条边待走过的次数减1，直到当前点没有可扩展的边，输出当前路径终点，将路径回退一步，再判断当前点是否有可扩展的边，如此循环；直到输出的当前路径终点为s，则退出循环。将每次循环输出的点逆序排列，就得到了还原后的规划轨迹。
本申请实施例的道路测试路线规划方法，对于指定的待道路测试区域，能够通过预规划路线提取路网有向图，并基于所提取的路网有向图和实际的业务需求，给出道路测试规划路线；得到的道路测试规划路线能够同时满足道路测试在道路覆盖率、重复率等方面的要求；提升了用户体验。
第二实施例
如图5所示，本申请第二实施例提供一种道路测试路线规划装置，所述装置包括：存储器21、处理器22及存储在所述存储器21上并可在所述处理器22上运行的道路测试路线规划程序，所述道路测试路线规划程序被所述处理器22执行时，用于实现以下所述的道路测试路线规划方法的步骤：
获取原始规划轨迹，并对所述原始规划轨迹进行栅格化；
从栅格化后的原始轨迹中提取关键位置的点，形成路网有向图；
根据所述路网有向图和道路测试业务需求，建立道路测试路线规划的线性规划数学模型，并得到所述线性规划数学模型的近似最优解；
根据所述线性规划数学模型的近似最优解，得到还原后的道路测试路线规划轨迹。
所述道路测试路线规划程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的道路测试路线规划方法的步骤：
在没有路网地图的情况下，通过调用地图API获取待道路测试区域的预规划的原始轨迹；或者导入待道路测试区域的已有车辆行驶轨迹。
所述道路测试路线规划程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的道路测试路线规划方法的步骤：
对于所述原始规划轨迹中相邻的点连接成的每一条线段，确定所述每一条线段的起点、终点以及所在直线；
对所述每一条线段的起点和终点进行栅格化，并确定栅格化后的起点到栅格化后的终点的经度变化方向和纬度变化方向；
根据所述经度变化方向、所述纬度变化方向以及所述每一条线段所在直线，从栅格化后的起点移动到栅格化后的终点。
所述道路测试路线规划程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的道路测试路线规划方法的步骤：
将栅格化后的原始轨迹中的所有点设为交点；
统计每个交点作为邻接边中间点的邻接边组合，并提取满足预设条件的邻接边中间点；
在提取到的邻接边中间点的个数与栅格化后的原始轨迹中的所有点的个数相同的情况下，将提取到的邻接边中间点按照八邻域进行合并，得到合并后的交点；
在合并后的交点的个数与栅格化后的原始轨迹中的所有点的个数相同的情况下，记录合并后的交点的邻接边组合以及邻接边在栅格化后的原始轨迹中的路线和长度，并形成路网有向图；
对所述路网有向图中合并后的交点进行拆分；遍历拆分后的交点的邻接边组合，在拆分后的交点的邻接边之间增加虚拟边；
提取边集合，并对所述边集合进行调整。
所述道路测试路线规划程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的道路测试路线规划方法的步骤：
所述预设条件包括邻接边中间点对应的邻接边组合个数等于两个，且两个邻接边组合不互为反向；和/或邻接边中间点对应的邻接边组合个数大于两个。
所述道路测试路线规划程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的道路测试路线规划方法的步骤：
所述边集合包括单向边集合、双向边集合以及虚拟边集合。
所述道路测试路线规划程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的道路测试路线规划方法的步骤：
将所述线性规划数学模型的边界条件放宽；
通过迭代的方法得到所述线性规划数学模型的近似最优解。
所述道路测试路线规划程序被所述处理器22执行时，还用于实现以下所述的道路测试路线规划方法的步骤：
根据所述线性规划数学模型的近似最优解，从起点开始对所述路网有向图进行深度优先遍历，逆序输出得到还原后的道路测试路线规划轨迹。
本申请实施例的道路测试路线规划装置，对于指定的待道路测试区域，能够通过预规划路线提取路网有向图，并基于所提取的路网有向图和实际的业务需求，给出道路测试规划路线；得到的道路测试规划路线能够同时满足道路测试在道路覆盖率、重复率等方面的要求；提升了用户体验。
第三实施例
本申请第三实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有道路测试路线规划程序，所述道路测试路线规划程序被处理器执行时用于实现第一实施例所述的道路测试路线规划方法的步骤。
需要说明的是，本实施例的计算机可读存储介质，与第一实施例的方法属于同一构思，其具体实现过程详细见方法实施例，且方法实施例中的技术特征在本实施例中均对应适用，这里不再赘述。
本申请实施例的计算机可读存储介质，对于指定的待道路测试区域，能够通过预规划路线提取路网有向图，并基于所提取的路网有向图和实际的业务需求，给出道路测试规划路线；得到的道路测试规划路线能够同时满足道路测试在道路覆盖率、重复率等方面的要求；提升了用户体验。
本领域普通技术人员可以理解，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。计算机存储介质包括但不限于RAM、ROM、EEPROM、闪存或其他存储器技术、CD-ROM、数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。
以上参照附图说明了本申请的优选实施例，并非因此局限本申请的权利范围。本领域技术人员不脱离本申请的范围和实质内所作的任何修改、等同替换和改进，均应在本申请的权利范围之内。

Claims (10)

1.一种道路测试路线规划方法，所述方法包括：
获取原始规划轨迹，并对所述原始规划轨迹进行栅格化；
从栅格化后的原始轨迹中提取关键位置的点，形成路网有向图；
根据所述路网有向图和道路测试业务需求，建立道路测试路线规划的线性规划数学模型，并得到所述线性规划数学模型的近似最优解；
根据所述线性规划数学模型的近似最优解，得到还原后的道路测试路线规划轨迹。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取原始规划轨迹，包括：
在没有路网地图的情况下，通过调用地图应用程序编程接口API获取待道路测试区域的预规划的原始轨迹；或者导入待道路测试区域的已有车辆行驶轨迹。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述原始规划轨迹进行栅格化，包括：
对于所述原始规划轨迹中相邻的点连接成的每一条线段，确定所述每一条线段的起点、终点以及所在直线；
对所述每一条线段的起点和终点进行栅格化，并确定栅格化后的起点到栅格化后的终点的经度变化方向和纬度变化方向；
根据所述经度变化方向、所述纬度变化方向以及所述每一条线段所在直线，从栅格化后的起点移动到栅格化后的终点。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从栅格化后的原始轨迹中提取关键位置的点，形成路网有向图，包括：
将栅格化后的原始轨迹中的所有点设为交点；
统计每个交点作为邻接边中间点的邻接边组合，并提取满足预设条件的邻接边中间点；
在提取到的邻接边中间点的个数与栅格化后的原始轨迹中的所有点的个数相同的情况下，将提取到的邻接边中间点按照八邻域进行合并，得到合并后的交点；
在合并后的交点的个数与栅格化后的原始轨迹中的所有点的个数相同的情况下，记录合并后的交点的邻接边组合以及邻接边在栅格化后的原始轨迹中的路线和长度，并形成路网有向图；
对所述路网有向图中合并后的交点进行拆分；遍历拆分后的交点的邻接边组合，在拆分后的交点的邻接边之间增加虚拟边；
提取边集合，并对所述边集合进行调整。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设条件包括邻接边中间点对应的邻接边组合个数等于两个，且两个邻接边组合不互为反向；和/或邻接边中间点对应的邻接边组合个数大于两个。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述边集合包括单向边集合、双向边集合以及虚拟边集合。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述得到所述线性规划数学模型的近似最优解，包括：
将所述线性规划数学模型的边界条件放宽；
通过迭代的方法得到所述线性规划数学模型的近似最优解。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述线性规划数学模型的近似最优解，得到还原后的道路测试路线规划轨迹，包括：
根据所述线性规划数学模型的近似最优解，从起点开始对所述路网有向图进行深度优先遍历，逆序输出得到还原后的道路测试路线规划轨迹。
9.一种道路测试路线规划装置，其特征在于，所述装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的道路测试路线规划程序，所述道路测试路线规划程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的道路测试路线规划方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有道路测试路线规划程序，所述道路测试路线规划程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的道路测试路线规划方法的步骤。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111382957A (zh) * 2020-03-30 2020-07-07 中国铁塔股份有限公司 一种基础设施规划方法、装置及电子设备
CN111866715A (zh) * 2020-07-28 2020-10-30 中国联合网络通信集团有限公司 测试无人车控制、装置、信号测试设备及存储介质
CN111896011A (zh) * 2020-06-18 2020-11-06 展讯通信（上海）有限公司 一种路测导航路径规划方法及系统
CN112200393A (zh) * 2020-12-04 2021-01-08 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种公共交通线路生成方法、装置、设备和存储介质

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102004793A (zh) * 2010-12-08 2011-04-06 厦门雅迅网络股份有限公司 一种基于网格空间的poi位置查询索引文件及进行信息查询的方法
US20130177200A1 (en) * 2012-01-11 2013-07-11 Françoi FLEURET Method and apparatus for multiple object tracking with k-shortest paths
CN103837154A (zh) * 2014-03-14 2014-06-04 北京工商大学 路径规划的方法及系统
CN104734954A (zh) * 2015-03-27 2015-06-24 华为技术有限公司 一种用于软件定义网络的路由确定方法和装置
CN106767914A (zh) * 2016-12-02 2017-05-31 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置
CN107330169A (zh) * 2017-06-15 2017-11-07 新奥泛能网络科技股份有限公司 一种区域供冷系统管网路线规划方法及系统
CN108133611A (zh) * 2016-12-01 2018-06-08 中兴通讯股份有限公司 车辆行驶轨迹监测方法及系统
CN108335007A (zh) * 2017-10-31 2018-07-27 上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司 一种城市用地再开发强度的计算模型及其计算方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102004793A (zh) * 2010-12-08 2011-04-06 厦门雅迅网络股份有限公司 一种基于网格空间的poi位置查询索引文件及进行信息查询的方法
US20130177200A1 (en) * 2012-01-11 2013-07-11 Françoi FLEURET Method and apparatus for multiple object tracking with k-shortest paths
CN103837154A (zh) * 2014-03-14 2014-06-04 北京工商大学 路径规划的方法及系统
CN104734954A (zh) * 2015-03-27 2015-06-24 华为技术有限公司 一种用于软件定义网络的路由确定方法和装置
CN108133611A (zh) * 2016-12-01 2018-06-08 中兴通讯股份有限公司 车辆行驶轨迹监测方法及系统
CN106767914A (zh) * 2016-12-02 2017-05-31 百度在线网络技术（北京）有限公司 用于测试基于高精度地图规划的路径的方法和装置
CN107330169A (zh) * 2017-06-15 2017-11-07 新奥泛能网络科技股份有限公司 一种区域供冷系统管网路线规划方法及系统
CN108335007A (zh) * 2017-10-31 2018-07-27 上海市政工程设计研究总院（集团）有限公司 一种城市用地再开发强度的计算模型及其计算方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
米杰: "基于MapInfo的切换链优化系统的研究与开发", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》, 15 February 2011 (2011-02-15), pages 136 - 66 *
陈磊等: "《线性规划问题的统一建模与快速算法》", 31 July 2012, 北京：北京邮电大学出版社, pages: 77 *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111382957A (zh) * 2020-03-30 2020-07-07 中国铁塔股份有限公司 一种基础设施规划方法、装置及电子设备
CN111896011A (zh) * 2020-06-18 2020-11-06 展讯通信（上海）有限公司 一种路测导航路径规划方法及系统
CN111896011B (zh) * 2020-06-18 2023-03-07 展讯通信（上海）有限公司 一种路测导航路径规划方法及系统
CN111866715A (zh) * 2020-07-28 2020-10-30 中国联合网络通信集团有限公司 测试无人车控制、装置、信号测试设备及存储介质
CN111866715B (zh) * 2020-07-28 2023-03-24 中国联合网络通信集团有限公司 测试无人车控制、装置、信号测试设备及存储介质
CN112200393A (zh) * 2020-12-04 2021-01-08 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 一种公共交通线路生成方法、装置、设备和存储介质

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