CN111275383A

CN111275383A - 一种配送范围生成方法、装置、计算机设备及存储介质

Info

Publication number: CN111275383A
Application number: CN202010061634.3A
Authority: CN
Inventors: 杨帆; 司向辉; 孙福宁
Original assignee: Tencent Cloud Computing Beijing Co Ltd
Current assignee: Tencent Cloud Computing Beijing Co Ltd
Priority date: 2020-01-19
Filing date: 2020-01-19
Publication date: 2020-06-12
Anticipated expiration: 2040-01-19
Also published as: CN111275383B

Abstract

本申请涉及计算机技术领域，提供一种配送范围生成方法、装置、计算机设备及存储介质，用于提高生成的配送范围的合理性。该方法包括：以配送基准点为起点，获取满足配送范围限定条件的可达道路节点集合；获得所述可达道路节点集合中，每一可达道路节点关联的备选街区集合；从各个备选街区集合中，确定满足可达街区限定条件的目标街区集合；获得各个目标街区组成的配送范围。

Description

一种配送范围生成方法、装置、计算机设备及存储介质

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种配送范围生成方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

配送范围指在物流、快递、外卖等场景中，配送员从指定的起点出发，通过指定的交通方式，在一定的时间内或距离内可到达的区域。为了避免配送服务上的延迟，准确规划配送范围十分重要。

目前，生成配送范围的方式一般是：基于配送基准点，向外扩展预设距离，从而获得该配送基准点对应的配送范围，但是这种方式生成的配送范围可能不太合理，例如可能将一个街区的部分划分为配送范围。

发明内容

本申请实施例提供一种配送范围生成方法、装置、计算机设备及存储介质，用于提高生成的配送范围的合理性。

第一方面，提供一种配送范围生成方法，包括：

以配送基准点为起点，获取满足配送范围限定条件的可达道路节点集合；

获得所述可达道路节点集合中，每一可达道路节点关联的备选街区集合；

从各个备选街区集合中，确定满足可达街区限定条件的目标街区集合；

根据各个目标街区获得配送范围。

第二方面，提供一种配送范围生成装置，包括：

获取模块，用于以配送基准点为起点，获取满足配送范围限定条件的可达道路节点集合；

第一获得模块，用于获得所述可达道路节点集合中，每一可达道路节点关联的备选街区集合；

确定模块，用于从各个备选街区集合中，确定满足可达街区限定条件的目标街区集合；

第二获得模块，用于根据各个目标街区获得配送范围。

在一种可能的实施例中，所述获取模块具体用于：

根据地图数据，确定与所述配送基准点距离最近的起始道路节点；

根据任意两个道路节点之间在所述地图数据中的导航数据，在所述起始道路节点的可达节点中，获取所述配送基准点和所述起始道路节点之间的行程加上所述起始道路节点和可达道路节点之间的行程满足配送范围限定条件的各个节点组成的可达道路节点集合。

在一种可能的实施例中，所述配送范围限定条件包括：配送方式和配送范围阈值，所述获取模块具体用于：

根据地图数据，确定以配送方式对应的出行方式出行时，所述配送基准点和起始道路节点之间的行程的起始导航数据；

根据任意道路节点之间在所述地图数据中的导航数据，以所述起始道路节点为中心，从其它道路节点中查找满足下述条件的可达道路节点：与起始道路节点之间的行程的导航数据加上所述起始导航数据小于或等于所述配送范围阈值的道路节点；

其中：当所述配送范围阈值为时间阈值时，所述导航数据为以配送方式对应的出行方式出行时各个道路节点之间的出行时长数据；当所述配送范围阈值为距离阈值时，所述导航数据为各个道路节点之间的距离数据。

在一种可能的实施例中，所述任意两个道路节点之间在所述地图数据中的导航数据是从第一关联关系中获取的，所述第一关联关系中保存有针对每一种配送方式对应的出行方式，从所述地图数据获得的任意两个道路节点之间的导航数据。

在一种可能的实施例中，所述每一可达道路节点关联的备选街区集合是从第二关联关系中获得的，所述第二关联关系中包括：道路节点关联的至少一个街区。

在一种可能的实施例中，所述确定模块具体用于：

确定每一备选街区关联的候选道路节点集合；

若备选街区的候选道路节点集合中的设定比例的候选道路节点与所述配送基准点之间的导航数据小于或等于所述配送范围阈值，则确定备选街区为目标街区。

在一种可能的实施例中，每一备选街区关联的候选道路节点集合是从第三关联关系中获得的，所述第三关联关系包括：每个街区关联的至少一个道路节点。

在一种可能的实施例中，所述装置还包括第三获得模块和显示模块，其中：

所述第三获得模块，用于在获得各个目标街区组成的配送范围之后，获得所述配送范围在地图数据中的边界轮廓；以及

在所述地图数据中显示所述配送范围的边界轮廓。

在一种可能的实施例中，所述第三获得模块还用于：

以预设放大参数，对每一目标街区在所述地图数据中的街区边界轮廓进行膨胀，获得每一膨胀后的街区边界轮廓；

获得膨胀后的各个街区边界轮廓形成的封闭多边形；

以所述预设放大参数将所述封闭多边形进行收缩，以获得所述配送范围的边界轮廓。

在一种可能的实施例中，所述第三获得模块具体用于：

当膨胀后的各个街区边界轮廓的最外围联通为一个多边形时，则以最外围联通的一个多边形作为所述封闭多边形；

若膨胀后的各个街区边界轮廓形成至少两个多边形，则对所述至少两个多边形进行德劳内三角化处理为封闭多边形。

第三方面，提供一种计算机设备，包括：

至少一个处理器，以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令实现如第一方面中任一项所述的方法。

第四方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如第一方面中任一项所述的方法。

由于本申请实施例采用上述技术方案，至少具有如下技术效果：

本申请实施例中，以配送基准点为起点，获取满足配送范围限定条件的可达道路节点集合，确定每一个可达道路节点关联的备选街区集合，再从备选街区集合中确定出满足可达街区限定条件的目标街区，最后基于目标街区，获得配送范围，由于是以街区为单元生成配送范围，保证了生成的配送范围符合使用者的空间划分认知，提高生成的配送范围的合理性，且由于是以街区为单元生成的配送范围，因此配送范围可以用街区进行描述，使得配送范围更易于描述，方便使用者后续使用和查看配送范围，提升用户体验。且，本申请实施例中，以道路节点去确定街区的方式，获得街区的方式简单直接，且能够避免出现遗漏街区的情况。

附图说明

图1为本申请实施例提供的一种街区示意图；

图2为相关技术生成的一种配送范围的示意图；

图3为本申请实施例提供的一种配送范围生成方法的应用场景示意图；

图4为本申请实施例提供的一种配送范围生成方法的原理示意图；

图5为本申请实施例提供的一种道路节点的分布示意图；

图6为本申请实施例提供的生成的一种街区的示意图；

图7为本申请实施例提供的生成的一种配送范围的示意图；

图8为本申请实施例提供的一种配送范围生成方法的交互示意图；

图9为本申请实施例提供的一种从生成配送范围生成请求到显示配送范围的界面示意图；

图10为本申请实施例提供的一种配送范围生成装置的结构示意图；

图11为本申请实施例提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

为了更好的理解本申请实施例提供的技术方案，下面将结合说明书附图以及具体的实施方式进行详细的说明。

为了便于本领域技术人员更好地理解本申请实施例的技术方案，下面对本申请涉及的专业术语进行说明。

街区(Block)：是指多个道路围合而成的相对封闭的区域，可以作为地图研究的基本空间单元，街区例如可以是多个道路围成的小区，或者例如多个道路围成的商圈等。围合街区的道路可以是大于预设等级的道路，这样一来，可以避免小道将街区划分得过于零散。比如可以按照道路的建设标准去划分，不同的等级的道路宽度不同，等级越高的道路宽度越大，另外等级越高的道路分隔带等基础设施相对更为齐全，具体例如一级道路(等级最高)、二级道路、三级道路和四级道路等。以图1为例，表示一种街区的示意图，图1中包括A、B、C、D和E五个道路，A、B、C、D均为二级道路，E为四级道路，街区例如是由大于四级道路围成的，那么图1中的街区则为由A、B、C、D四个道路所围成的街区。

道路节点：是指道路上具有空间意义的节点，该道路节点也可以理解为用于标识道路的参考点，道路节点可以选择道路上的任意点，本申请中是以道路节点包括道路交叉口以及道路尽端点两大类为例，道路交叉口是指两条或两条以上道路的相交处，道路尽端点是指道路没有与其他道路相交或相连的端点，一条道路的道路尽端点可能是一个或两个，也可能不存在。

配送基准点：可以理解为指定的配送起点，可能是用户、商家、骑手等所在的位置，也可能是指定的其它位置。

配送范围限定条件：泛指用于设定的用于限定配送范围的条件，配送范围限定条件可以是配送范围阈值和配送方式。

备选街区集合：是指满足配送范围限定条件的所有道路节点中每个道路节点关联的所有街区。

配送范围阈值：用于限定配送范围在时间或空间上的距离，比如时间阈值或距离阈值，比如用户设定30分钟可达的配送范围。

配送方式：可以理解为送货方式，又可以理解为用户/商家等选择的出行方式，例如步行、骑自行车、骑摩托车或驾驶车辆等。

导航数据：可以理解为通过导航获得的数据，导航数据可以是两个地点之间的距离数据，具体例如可以是两个道路节点之间的距离数据，或者导航数据为按照某种出行方式，两个地点之间的出行时长数据，具体例如可以是按照某种出行方式，两个道路节点之间的出行时长数据。应当说明的是，两个地点之间的出行方式不同，两个地点之间的距离数据也可能有所区别，当然，在某些情况下，也可以忽略出行方式所带来的距离数据的差别，就以两个地点之间的实际距离作为两个地点统一的距离。

街区数据：是指各个街区的相关信息，例如可以包括街区的唯一标识符(Identity，ID)，还可以包括街区的几何轮廓坐标点序列。

可达街区限定条件：是指从备选街区集合中筛选出目标街区集合的条件，可达街区限定条件可以是提前设定的条件，本申请实施例中不作具体限制。例如可以是可达街区限定条件具体可以是备选街区的候选道路节点集合中的设定比例的候选道路节点与配送基准点之间的导航数据小于或等于配送范围阈值，也就是说备选街区中满足备选街区的候选道路节点集合中的设定比例的候选道路节点与配送基准点之间的导航数据小于或等于配送范围阈值的街区就可以筛选为目标街区。

空间联合(union)：是指空间叠置分析手段，对输入的多边形进行叠合，输出保留原来各个输入图层的所有多边形。

等时圈(Isochrone)：以某指定地点作为起点，采用指定交通出行方式，在特定时间阈值内可到达的距离覆盖的范围。等时圈在物流配送、交通分析等场景中有比较重要的应用。

预设放大参数：是指用于扩张街区边界的参数，预设放大参数例如可以是距离数据，当预设方法参数为距离数据的时候，街区边界具体可以为沿着这个距离数据扩张街区边界。

德劳内(Delaunay)三角网：一种计算几何技术手段，是由一系列相连的但不重叠的三角形的集合,而且这些三角形的外接圆不包含面域的其他任何点。

配送范围：是指从指定的起点出发，通过指定的交通方式，在一定的时间距离阈值或空间距离阈值内可到达的区域，超出此区域的范围被认为无法在指定时间或出行距离内完成配送。可见配送范围是等时圈概念的一个延伸。

另外，本申请实施例中的多个是指两个以及两个以上。集合可能包含一个元素，也可能包含多个元素，例如可达道路节点集合可以是包括一个或多个可达道路节点。

本申请具体示例中，可能用到如下三种关联关系，为方便理解，在此先做出解释：

第一关联关系：用于后续查询各个道路节点之间的导航数据，具体形式可以有多种，比如A1：每两个道路节点，以及每两个道路节点之间的距离数据，又比如A2：每两个道路节点，配送方式对应的出行方式，以及每两个道路节点之间的出行时长数据，又比如A3：每两个道路节点，配送方式对应的出行方式，每两个道路节点之间的出行时长数据，以及每两个道路节点之间的距离数据，为了简化存储的数据内容，每两个道路节点中各个道路节点可以各个道路节点的索引进行表示，索引可以理解为每个道路节点的唯一标识符。

第二关联关系：用于表示每个道路节点关联的至少一个街区，为了简化存储的数据内容，可以存储每个道路节点的索引关联的街区的索引。第二关联关系，具体可以是以每个道路节点为键，以该道路节点关联的街区为值。每个道路节点关联的街区可以是该道路节点所在的街区，或者该道路节点不属于任意一个街区，该道路节点关联的街区可以是距离该道路节点最近的街区。应当说明的是，有些道路节点可能关联一个街区，也可以关联多个街区，具体不限制。

第三关联关系：用于表示每个街区关联的至少一个道路节点。第三关联关系可以是以每个街区为键，以该街区关联的道路节点为值。为了简化存储的数据内容，可以存储每个街区的索引关联的街区的索引。每个街区关联的道路节点可以是围成该街区的各个道路节点，或者该街区不是由道路节点直接围成，该街区关联的道路节点可以是距离该街区最近的道路节点。有些街区可能关联一个道路节点，或者也可能关联多个道路节点。

下面对本申请实施例的设计思想进行介绍。

相关技术中采用直接以距离向外扩展的方式，机械地生成配送范围，比如生成的配送范围可能是包括半个小区，或者是包括某个建筑的一部分，那么通常用户对现实空间的认知通常是完整的一个小区，或者是一个完整的建筑，因此，这种机械生成配送范围的方法，并不符合用户对现实空间的划分认知，生成的配送范围不合理。

例如，请参照图2，表示相关技术中的一种划分方式，以A点为配送基准点，向外扩展，生成图2中粗线圆圈所示的配送范围200，该配送范围200中，街区①中的部分、街区②中的部分和街区③中的部分属于配送范围200，而街区①中的另外部分、街区②中的另外的部分和街区③中的另外的部分却不属于配送范围200，导致生成的该配送范围200不合理。

鉴于此，本申请发明人设计一种配送范围生成方法，该方法以配送基准点为起点，向外扩张，获得满足配送范围限定条件的可达道路节点集合，再根据各个可达道路节点，获得每个可达道路节点关联的备选街区集合，再对备选街区集合进行筛选，获得目标街区集合，再对目标街区集合中各个目标街区的街区轮廓进行空间联合，获得配送范围，由于该方法在生成配送范围过程中，是以道路节点以及街区为单元，不会出现将一个街区划分为可配送范围或不可配送两部分的情况，也不会出现将一栋建筑划分为两半的情况，保证了配送范围符合用户对现实空间划分的认知，使得生成的配送范围合理性更高。且，由于是以街区生成的配送范围，因此可以用街区去描述配送范围，比如配送范围中包括哪些街区，使得生成的配送范围具有可描述性。可描述性是指可以直接地描述配送范围，比如具体到XX街区等，以及可认知性，可认知性是指使用者可以直观明确地认知生成的配送范围。

进一步的，可以在生成配送范围之后，可以进一步生成配送范围的边界轮廓，并显示该配送范围的街区轮廓，使得使用者可以直观且形象地查看配送范围，提升使用者的使用体验。

在介绍完本申请的设计思想之后，下面对本申请实施例的应用场景进行介绍。

请参照图3，为一种配送范围生成方法的应用场景示意图。该应用场景中包括终端设备310和服务器320，终端设备310以及服务器320可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本申请在此不做限制。下面对终端设备310和服务器320交互生成配送范围的过程进行说明。

第一种使用场景：

在快递物流、外卖配送等场景中，商家需要确定其配送范围，商家可以以实体门店或者仓库为配送基准点，在终端设备310中的客户端中输入配送基准点和配送范围限定条件，或者用户可以在终端310中直接选定相应的配送基准点等，终端设备310可以这些信息生成配送范围请求。

第二种使用场景：

骑手在配送过程中，可以以商家的位置为配送基准点，将配送基准点和配送范围限定条件输入到终端设备310的客户端中，终端设备310可以这些信息生成配送范围请求。当然，骑手也可以是通过终端设备去选定相应的配送基准点。

第三种使用场景：

买家在选择周围商家时，可以以买家当前的位置为配送基准点，将配送基准点和配送范围限定条件输入到终端设备310的客户端中，终端设备310可以这些信息生成配送范围请求。当然，买家也可以是通过终端设备去选定相应的配送基准点。

第四种使用场景：

在自动配送领域，可以以自动配送车辆输入配送基准点以及配送范围限定条件输入至终端设备310的客户端中，终端设备310可以这些信息生成配送范围请求。

终端设备310在生成配送范围请求之后，可以将配送范围请求发送给服务器320，服务器320在获得配送范围请求之后，当服务器320可以该配送范围请求，获得配送基准点和配送范围限定条件，并以配送基准点为起点，获取满足配送范围限定条件的可达道路节点集合，并根据可达道路节点关联的备选街区集合，从备选街区集合中，筛选出满足可达街区限定条件的目标街区集合，并根据这些目标街区集合，生成配送范围，终端设备310在生成配送范围之后，可以将配送范围发送给各个自动配送车辆，各个配送车辆获得自身对应的配送范围，这种情况下，终端设备310相当于作为各个自动配送车辆的调度设备，

或者，各个自动配送车辆作为终端设备310，也可以安装有客户端，通过客户端请求服务器320生成对应的配送范围。

另外，也可以是终端设备310在获得配送基准点以及配送范围限定条件之后，从服务器320中调用相应的数据，终端设备310生成配送范围。

其中，终端设备310可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表或车载终端等，但并不局限于此。车载终端例如为自动配送车辆中的车载终端等。客户端可以是网页客户端，也可以是安装在终端设备310中的客户端，也可以是嵌入至第三方应用中的轻应用等，本申请不具有限制客户端的类型。服务器320可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

由于请求生成配送范围可能是用户、商家、骑手或者车辆等，为了便于描述，后文统称为使用者，在没特别说明的情况下，使用者泛指用户、商家、骑手或者车辆。

在介绍完本申请实施例涉及的应用场景之后，下面对本申请实施例的一种配送范围生成方法的原理进行介绍。

请参照图4，表示一种生成配送范围的过程示意图，下面以服务器320生成配送范围的方法进行介绍。

该配送范围生成方法包括获取基础数据和生成配送范围两大部分，下面先对获取基础数据部分进行说明。

S401，服务器320获取街区数据。

具体的，服务器320可以通过网络资源获得自然地理数据，或者服务器220存储有自然地理数据，自然地理数据是指地图上不同地理的分布数据，包括道路数据、水体数据等。服务器320对自然地理数据进行空间计算，空间计算例如交并补差等，得到由道路围合而成、排除水体之外的封闭区域，也就获得了街区数据。

S402，服务器320获取道路交叉口。

服务器320可以从网络资源获取地图数据，或者预存有地图数据，对地图数据进行提取，提取得到道路交叉口。

具体的，服务器320可以根据两条或两条以上的道路交叉口，提取出所有的道路交叉口，为了便于区分，将这些道路交叉口称初始道路交叉口集合。由于一个道路交叉口处，实际上可能有多个道路线段交点，如果将这些道路交叉口全部提取出来，道路交叉口数据会较冗余，因此服务器320可以从初始道路交叉口集合中筛选出道路交叉口。筛选出部分的道路交叉口，可以避免道路交叉口分布过于密集，造成后期需要处理的数据量过大的情况。

作为一种实施例，服务器320可以提取出每个初始道路交叉口的邻近初始道路交叉口，也就相当于建立了每个初始道路交叉口的空间索引，可以利用空间索引查询每个道路交叉口的最邻近道路交叉点。此时，服务器320在第一预设距离阈值d1范围内保留一定数量的初始道路交叉口，从而获得最后的道路交叉口。第一预设距离阈值d1范围例如可以是服务器320预先设定的，d1取值例如可以为30米。

在获得最后的道路交叉点之后，可以为各个道路交叉点生成道路交叉点索引，以便于查找各个道路交叉点。

例如，请参照图5，表示一种道路交叉口分布示意图，图5中包括道路A、B、C、D、E五条道路，道路A和道路B为主干道，道路C、道路D和道路E为辅路，服务器320提取得到道路A和道路B相交于o点，道路A、道路F和道路E相交于a点，道路F、道路B和道路C相交于b点，道路C、道路D和道路A相交于c点,道路B、道路E和道路D相交于d点。此时服务器320确定a、b、c、d和o之间任意两点之间的距离均处于预设距离阈值d1范围内，因此，服务器320可以选择o点作为道路交叉点。

例如，请参照图6，表示一种街区示意图，可以根据a、b、c、d以及0点之间的关系，获得如图6中所示的各个街区，具体例如aob、boc、cod、aod所示的街区。

S403，服务器320获取道路尽端点。

服务器320可以确定所有道路的初始起点和初始终点，例如服务器320可以直接提取各个道路的几何轮廓中的初始首末点，也就获得了每个道路的初始起点和初始终点，但是这种情况下获取得到的初始起点以及初始末点可能由于道路相交获得的初始起点或初始末点，因此，服务器320对道路线段、道路线段的初始起点和初始终点建立空间索引，从初始起点和初始末点中查找出道路尽端点。

作为一种实施例，服务器320可以确定建立的空间索引中，查找出在预设距离阈值范围内不存在其他道路的初始起点或初始末点，将这些在第二预设距离阈值d2范围内不存在其他道路的初始起点或初始末点作为最终的道路尽端点。第二预设距离阈值d2的取值可以是30米。在获得最后的道路尽端点之后，可以为各个道路尽端点生成道路尽端点索引，以便于查找各个道路尽端点。

S404，服务器320获得道路节点集合。

服务器320在获得道路交叉口和道路尽端点之后，合并各个道路交叉口和道路尽端点，也就获得了各个道路节点集合，也就相当于获得了各个道路节点的数据。

作为一种实施例，服务器320可以根据每个道路节点关联的道路节点，生成二叉树(K-demensiontree，KDTree)空间索引，后续可以基于该空间索引查询各个道路节点相关的道路节点。

S405，服务器320获得第一关联关系。

具体的，服务器320可以根据道路节点集合和地图数据，以每个道路节点为中心，确定其它道路节点与该道路节点之间的导航数据，或者可以确定在该道路节点的第三预设距离阈值d3范围内的所有道路节点与该道路节点之间的导航数据，从而获得任意两个道路节点之间的导航数据，可以基于导航数据配送方式，以及任意两个道路节点的索引，获得第一关联关系。第三预设距离阈值d3的取值可以是10千米，第一关联关系包括的具体内容示例如下：

A1：第一关联关系包括每两个道路节点中各个道路节点的索引、每两个道路节点之间的距离数据。

A1中所示的第一关联关系中包括每两个道路节点之间的距离数据，以及每两个道路节点中任意一个道路节点的索引，这里的距离数据与两个道路节点之间的配送方式无关，可以以任意一种配送方式下，两个道路节点之间的距离数据作为该第一关联关系中的距离数据。

为了便于服务器320后续在第一关联关系中查找数据，可以将第一关联关系以键值存储的方式去存储。可以以每两个道路节点的索引为键，以每两个道路节点之间的距离数据为值。

例如，每两个道路节点中一个道路节点的索引为1085，第二个道路节点的索引为2794，两个道路节点之间的距离数据为3000m，此时这两个道路节点之间的关系可以表示为：键(key):(1085，2794)/值(value)：(3000m)。

A2：第一关联关系包括每两个道路节点中各个道路节点的索引、每两个道路节点的配送方式对应的出行方式，以配送方式对应的出行方式出行时各个道路节点之间的出行时长数据。可以以各个道路节点的索引和每两个道路节点的配送方式对应的出行方式为键，以配送方式对应的出行方式出行时各个道路节点之间的出行时长数据为值。

服务器320可以基于地图数据，确定出每两个道路节点之间的距离数据，计算以该配送方式对应的出行方式时各个道路节点之间的出行时长，或者通过导航获得以配送方式对应的出行方式出行时各个道路节点之间的出行时长数据，最后将各个道路节点的索引、每两个道路节点的配送方式对应的出行方式，以配送方式对应的出行方式出行时各个道路节点之间的出行时长数据关联存储，获得第一关联关系。

例如，每两个道路节点中一个道路节点的索引为1085，第二个道路节点的索引为2794，两个道路节点之间的距离数据为3000m，两个道路节点之间出行方式为骑行，骑行下的平均速度为4.4m/s，因此可以确定出出行时间为680秒。这两个道路节点之间的关系可以表示为：key:(1085，2794，骑行)/value:(680s)。

A3：第一关联关系包括每两个道路节点中各个道路节点的索引、每两个道路节点的配送方式对应的出行方式，每两个道路节点之间的距离数据，以配送方式对应的出行方式出行时各个道路节点之间的出行时长数据。获得出行时长的方式可以参照A2中论述内容，此处不再赘述。可以以每两个道路节点中各个道路节点的索引、每两个道路节点的配送方式对应的出行方式为键，以每两个道路节点之间的距离数据，以配送方式对应的出行方式出行时各个道路节点之间的出行时长数据为值。

例如，每两个道路节点中一个道路节点的索引为1085，第二个道路节点的索引为2794，两个道路节点之间的距离数据为3000m，两个道路节点之间出行方式为骑行，骑行下的平均速度为4.4m/s，因此可以确定出出行时间为680秒。这两个道路节点之间的关系可以表示为：key:(1085，2794，骑行)/value:(680s，3000m)。

作为一种实施例，服务器320可以不执行S405，也就是说，服务器320可以不提前获得第一关联关系，当服务器320需要获得确定每两个道路节点集合之间的出行时间或者出行距离时，可以通过地图数据去获得。

S406，服务器320获得第二关联关系。

具体的，服务器320可以根据前文获得的道路节点以及街区数据进行空间关联(Spatial Join)，当某个道路节点处于街区的第四预设距离阈值d4范围内，确定该道路节点和街区之间存在空间关联关系，以此类推，可以得到每个道路关联的街区，也就是第二关联关系。

S407，服务器320获得第三关联关系。

具体的，服务器320对前文中的道路节点以及街区数据进行空间关联，当街区是由某个道路节点围成，或者，某个道路节点位于该街区的第四预设距离阈值d4范围内，确定该街道和道路节点之间存在空间关联关系，以此类推，得到每个街区关联的道路节点，也就获得第三关联关系。

作为一种实施例，S401、S402以及S403的执行顺序可以是任意的，S405和S406的执行顺序也可以是任意的。

作为一种实施例，服务器320可以执行前文论述的S401～S407，获得这些基础数据，在获得基础数据之后，服务器320无需重复执行S401～S407。

下面对服务器320生成配送范围部分进行介绍。

S408，服务器320获得配送基准点，以及配送范围限定条件。

具体的，如前文论述的内容，服务器320可以根据使用者的终端设备310发送的配送范围生成请求，获取配送基准点和配送范围限定条件。配送基准点和配送范围限定条件可以参照论述的内容，此处不再赘述。

S409，服务器320确定起始道路节点。

服务器320在获得配送基准点之后，可以确定配送基准点距离最近的道路节点，再将该距离最近的道路节点确定为起始道路节点。这里距离最近的道路节点可以是球面空间上距离配送基准点最近的道路节点。

服务器320可以基于地图数据，查询距离该配送基准点最近的道路节点。服务器320也可以根据前文中的KDtree空间索引，根据该KDtree空间索引查询距离配送基准点最近邻的道路节点。

作为一种实施例，在确定出起始道路节点之后，可以确定起始道路节点与配送基准点之间的第一行程对应的导航数据。可以是通过地图数据直接确定导航数据，或者也可以是基于配送方式以及起始道路节点与配送基准点之间的距离数据，确定出出行时长数据，进而获得起始道路节点与配送基准点之间的导航数据，为了便于描述，下文将起始道路节点与配送基准点之间的导航数据称为起始导航数据。起始导航数据可以是距离数据，也可以是出行时长数据，起始导航数据与配送范围限定条件中的配送范围阈值的类型相对应，例如配送范围阈值为距离阈值时，起始导航数据为距离数据，当配送范围阈值为出行时长数据时，起始导航数据为出行时长数据。

在一种可能的情况下，配送基准点和起始道路节点之间的距离大于前文中第三预设距离阈值d3，那么表示该起始道路节点是不可达的，因此，服务器320确定本次配送范围生成失败，可以向终端设备310发送配送范围生成失败的提示信息，及时提示相关使用者，避免使用者继续等待。

S410，获得可达道路节点集合。

方式一：

服务器320可以根据地图数据，确定出可达道路节点集合。

具体的，服务器320可以根据地图数据，确定出与起始道路节点之间的导航数据加上起始导航数据小于或等于配送范围阈值的道路节点，这些确定出的道路节点为可达道路节点集合，可达道路节点与起始道路节点之间的距离也可以称为第二行程。也就是说，服务器320可以基于地图数据，确定出与配送基准点之间的导航数据小于或等于配送范围阈值的道路节点，这些道路节点也就是可达道路节点集合。

例如，请参照图5，图5中A表示配送基准点，距离配送基准点A最近的道路节点为E，也就是道路节点E为起始道路节点，图5中道路节点E和配送基准点之间的距离L1可以理解为第一行程。图5中道路节点E和道路节点F之间的距离L2可以理解为第二行程，如果第一行程和第二行程之和如果小于配送范围阈值，则确定该道路节点F为可达道路节点。

方式二：

服务器320基于第一关联关系，确定出可达道路节点集合。

具体的，第一关联关系可以参照前文论述的内容，此处不再赘述。服务器320可以先确定出配送范围阈值与起始导航数据之间的差值，从第一关联关系中，查找出距离起始道路节点在差值范围内的道路节点，从而获得可达道路节点集合。下面对不同类型的配送范围阈值下，确定可达道路节点集合的情况进行具体说明。

B1：当配送范围阈值为距离阈值时，服务器320可以确定导航数据和距离阈值之间的距离差值，服务器320可以根据该距离差值以及前文论述中A1或A3中的第一关联关系，确定与起始道路节点的距离在该距离差值范围内的道路节点，获得可达道路节点集合。

B2：当配送范围阈值为时间阈值时，服务器320可以确定导航数据进而时间阈值之间的时间差值，服务器320可以根据该时间差值以及前文论述的A2或A3中的第一关联关系，确定与起始道路节点的时间在该时间差值范围内的道路节点，获得可达道路节点集合。

S411，获得备选街区集合。

服务器320可以定义备选街区集合，并将该备选街区集合定义为空集，根据前文论述的第二关联关系，根据每个可达道路节点，确定出与每个可达道路节点关联的街区，将该街区放入备选街区集合中。具体例如可以将可达道路节点作为键，从第二关联关系中搜索出关联的街区。当然，服务器320也可以根据地图数据，确定出每个可达道路节点关联的街区。

S412，确定目标街区集合。

服务器320可以从备选街区集合中筛选出满足可达街区限定条件的目标街区，获得目标街区集合。

具体的，服务器320可以定义目标街区集合并初始化为空集，根据每个备选街区，从第三关联关系中，确定出每个备选街区关联的候选道路节点集合。服务器320也可以根据地图数据，确定出每个备选街区关联的候选道路节点集合。若备选街区的候选道路节点集合中的设定比例的候选道路节点与配送基准点之间的导航数据小于或等于所述配送范围阈值，则确定备选街区为目标街区。下面对可达街区限定条件具体进行介绍。

C1：可达街区限定条件为候选街区关联的候选道路节点集合中的至少一半候选道路节点与配送基准点之间的导航数据小于或等于配送范围阈值。

具体的，确定候选街区关联的候选道路节点集合中每个候选道路节点与起始道路节点之间的导航数据，服务器320可以根据第一关联关系，确定候选街区关联的候选道路节点集合中每个候选道路节点与起始道路节点之间的导航数据，服务器320确定每个备选街区关联的所有候选道路节点与起始候选道路集合之间的中位数，如果该中位数与起始导航数据之和小于配送范围阈值，则确定该备选街区为目标街区。

或者，服务器320确定每个备选街区关联的所有候选道路节点与起始候选道路集合之间的平均数，如果该平均数与起始导航数据之和小于配送范围阈值，则确定该备选街区为目标街区。

本申请实施例中，如果备选街区的所有候选道路节点与配送基准点之间的距离均在配送范围阈值内，则表示备选街区的所有候选道路节点大部分都是可达的，因此可以将该备选街区确定为目标街区。

C2：可达街区限定条件为候选街区的中心点与配送基准点之间的导航数据小于或等于配送范围阈值。

本申请实施例中，如果备选街区的中心点在可达范围内，则表示备选街区的大部分区域都是可达的，因此可以确定该备选街区为目标街区，该方式相对简单直接。

C3：可达街区限定条件为候选街区关联的候选道路节点集合中距离配送基准点最远的第一候选道路节点，该第一候选道路节点与配送基准点之间的导航数据小于或等于配送范围阈值。

在本申请实施例中，只有所有候选道路节点与配送基准点之间的导航数据均小于或等于配送范围阈值，才确定该备选街区为目标街区，这样一来，确定出的目标街区是严格可达的。

对每个备选街区进判断之后，从而获得所有的目标街区，也就获得目标街区集合。

作为一种实施例，服务器320可以将配送基准点所在的街区或者距离该配送基准点的街区确定为目标街区。配送基准点所在的街区或者距离该配送基准点的街区可能区域跨度较大，服务器320在处理过程，可能将配送基准点所在的街区或者距离该配送基准点的街区确定为非目标街区，但是一般来说，将配送基准点所在的街区或者距离该配送基准点的街区确定为目标街区，更符合使用者的需求。

S413，生成配送范围。

具体的，服务器320在获得各个目标街区之后，各个目标街区组成的区域则为配送范围。

当目标街区只有一个的时候，该目标街区的几何轮廓也就是配送范围。当时各个街区之间可能是有缝隙的，比如街区和街区之间存在道路间隔等，因此，服务器320可以将目标街区集合所组成的区域确定为配送范围。

但是这样显示配送范围对于使用者而言可能并不直观，因此，服务器320可以进一步对配送范围进行处理，获得配送范围的边界轮廓。

具体的，服务器320可以将各个目标街区的街区边界轮廓合并，生成配送范围的边界轮廓。

具体的，对各个目标街区的街区边界轮廓进行膨胀，膨胀时可以按照预设放大参数进行放大，并合并膨胀后的街区边界轮廓，如果合并后的街区边界轮廓连通为一个封闭的多边形(Polygon)，就以预设放大参数，对一个封闭多边形进行收缩，生成配送范围的边界轮廓。

如果合并膨胀后的街区边界轮廓之后，获得多个多边形，这种情况可能是因为目标街区之间存在跨河、跨湖等现象，通过膨胀参数可能无法去除跨河、跨湖等远距离缝隙，如果直接通过增大膨胀参数去实现街区合并，则可能会导致生成的配送范围严重变形，因此，在本申请实施例中，可以对多个多边形进行德劳内Delaunay三角化处理，生成配送范围的边界轮廓。下面对德劳内Delaunay三角化处理进行具体说明。

根据多个多边形的边界点集合，构建德劳内三角网；其中，德劳内三角网包括多个德劳内三角形；

确定多个德劳内三角形中的候选德劳内三角形；其中，候选德劳内三角形是指是由不同多边形上的边界点构成的三角形；

从各个候选德劳内三角形中，确定出每两个多边形之间的桥德劳内三角形；其中，桥德劳内三角形为每两个多边形之间中面积最小的三角形；

合并各个桥德劳内三角形，以及多个多边形，生成配送范围的边界轮廓。

具体的，子流程1)构建边界点与轮廓间的关系映射表：多个互不相连的Polygon轮廓，提取各个多边形的外轮廓的边界点，保存每个边界点所属的多边形的轮廓，同时初始化边界点集合，将各个轮廓的边界点加入边界点集合中。

子流程2)构建边界点的Delaunay三角网：针对边界点集合，构建Delaunay三角网，可以采用计算几何分析方法构建Delaunay三角网。

子流程3)寻找跨轮廓的候选Delaunay三角形：对Delaunay三角网内的所有三角形，确定每个三角形的三个顶点，并根据子流程1)中生成的边界点与轮廓间的关系映射表，得到三个顶点对应的轮廓。如果三个顶点并非对应于同一个轮廓，表明该三角形是跨轮廓的Delaunay三角形，也就是候选Delaunay三角形。

子流程4)寻找桥Delaunay三角形且合并：从子流程3)中召回的所有跨轮廓的Delaunay三角形中，每对轮廓间均寻找面积最小的一个Delaunay三角形，称为桥Delaunay三角形。合并所有桥Delaunay三角形，以及所有输入的多个多边形，得到单一的Polygon轮廓，从而根据该单一的Polygon轮廓，生成配送范围的边界轮廓。

例如，请参照图7，服务器320基于配送基准点A，生成了如图7中所示的配送范围700，该配送范围700中各个街区是相对完整的。

基于前文论述的应用场景以及生成配送范围的原理，下面对本申请实施例中涉及的终端设备310和服务器320之间的交互过程进行示例说明。

请参照图8，表示终端设备310和服务器320的交互过程，该方法包括：

S801，终端设备310响应于使用者的输入请求，生成配送范围生成请求。

针对前文论述中的第一种至第三种使用场景：使用者可以通过网页客户端或者终端设备310中安装的客户端，客户端显示相应的界面，使用者可以在界面中输入配送基准点、配送范围限定条件等，比如使用者可以输入配送基准点的经纬度坐标，或者比如使用者可以在终端设备310显示的地图中选择配送基准点，也就相当于终端设备310中显示了配送基准点，终端设备310在获得配送基准点、配送范围限定条件之后，生成配送范围生成请求。

针对前文论述的第四种使用场景：如果使用者为自动配送车辆时，配送基准点可以默认为自动配送车辆当前位置，或者是自动配送车辆所对应的仓库的位置，配送范围限定条件可以是默认设置的。或者，可以由控制自动配送车辆的调度设备将配送基准点以及配送范围限定条件直接发送给自动配送车辆，自动配送车辆在这种场景下，也就是终端设备310。

作为一种实施例，该配送范围生成请求中包括配送基准点和配送范围限定条件。该配送范围生成请求中还可以包括该终端设备310标识或者使用者ID。

作为一种实施例，该配送范围生成请求中还可以包括使用者的兴趣点类型，例如使用者想要查找中餐店，或者仓库点等。

例如，终端设备310生成如图9中图(1)所示的配送范围参数配置界面，该配送范围参数配置界面包括图9中的配送基准点选择控件901、配送基准点输入框902、配送范围阈值输入框903、配送方式输入框904和确定控件905，使用者可以通过在地图中选择配送基准点，操作配送基准点选择控件901，相当于输入了配送基准点，使用者也可以在配送基准点输入框902中输入配送基准点的经纬度。同理，使用者也可以在配送范围阈值输入框903输入的配送范围阈值，使用者也可以在配送方式输入框904中输入配送方式，当使用者点击确定控件905时，也就相当于终端设备310获得了使用者输入的相应信息，从而根据这些信息，生成配送范围生成请求。

S802，终端设备310将配送范围生成请求发送给服务器320。

S803，服务器320根据配送范围生成请求，生成配送范围。

具体的，服务器320根据配送范围生成请求中的配送基准点和配送范围限定条件，生成配送范围，服务器320生成配送范围的方式可以参照前文论述的内容，此处不再赘述。

S804，服务器320查找与使用者匹配的兴趣点，生成包含兴趣点的配送范围。

具体的，如前文论述的内容，配送范围生成请求可能还包括使用者的兴趣点类型，服务器320可以结合地图数据和配送范围，查找到这个配送范围内的与使用者匹配的兴趣点类型。

作为一种实施例，服务器320可以根据使用者的用户ID或者设备ID，结合使用者的历史记录，确定使用者感兴趣的兴趣点类型，并在配送范围内确定出使用者感兴趣的兴趣点，在配送范围内标注使用者的兴趣点。

作为一种实施例，S804为可选的步骤。

S805，服务器320将配送范围发送给终端设备310。

服务器320在生成配送范围之后，可以将生成的配送范围发送给终端设备310，终端设备310接收并显示该配送范围。如果配送范围中标注有用户的兴趣点，则可以将标注有兴趣点的配送范围发送给服务器320。

例如，请继续参照图9，服务器320将包含兴趣点的生成与配送基准点A对应的配送范围，也就是如图9中(2)所示的配送范围906，终端设备310在该配送范围906中还显示有兴趣点B和C，以及兴趣点B的额外信息907和兴趣点C的额外信息。例如兴趣点B距离A点1000米。

在一种可能的实施例中，终端设备310在获得使用者输入的配送基准点和配送范围限定条件之后，终端设备310可以直接调用服务器320中存储的第一关联关系、第二关联关系以及第三关联关系等基础数据，基于配送基准点和配送范围限定条件生成配送范围，终端设备310生成配送范围的过程可以参照前文论述的内容，此处不再赘述。

基于同一发明构思，本申请实施例提供一种配送范围生成装置，请参照图10，该装置1000包括：

获取模块1001，用于以配送基准点为起点，获取满足配送范围限定条件的可达道路节点集合；

第一获得模块1002，用于获得可达道路节点集合中，每一可达道路节点关联的备选街区集合；

确定模块1003，用于从各个备选街区集合中，确定满足可达街区限定条件的目标街区集合；

第二获得模块1004，用于根据各个目标街区获得配送范围。

在一种可能的实施例中，获取模块1001具体用于：

根据地图数据，确定与配送基准点距离最近的起始道路节点；

根据任意两个道路节点之间在地图数据中的导航数据，在起始道路节点的可达节点中，获取配送基准点和起始道路节点之间的行程加上起始道路节点和可达道路节点之间的行程满足配送范围限定条件的各个节点组成的可达道路节点集合。

在一种可能的实施例中，配送范围限定条件包括：配送方式和配送范围阈值；其中，获取模块1001具体用于：

根据地图数据，确定以配送方式对应的出行方式出行时，配送基准点和起始道路节点之间的行程的起始导航数据；

根据任意道路节点之间在地图数据中的导航数据，以起始道路节点为中心，从其它道路节点中查找满足下述条件的可达道路节点：与起始道路节点之间的行程的导航数据加上起始导航数据小于或等于配送范围阈值的道路节点；

其中：当配送范围阈值为时间阈值时，导航数据为以配送方式对应的出行方式出行时各个道路节点之间的出行时长数据；当配送范围阈值为距离阈值时，导航数据为各个道路节点之间的距离数据。。

在一种可能的实施例中，任意两个道路节点之间在地图数据中的导航数据是从第一关联关系中获取的，第一关联关系中保存有针对每一种配送方式对应的出行方式，从地图数据获得的任意两个道路节点之间的导航数据。

在一种可能的实施例中，每一可达道路节点关联的备选街区集合是从第二关联关系中获得的，第二关联关系中包括：道路节点关联的至少一个街区。

在一种可能的实施例中，确定模块1003具体用于：

确定每一备选街区关联的候选道路节点集合；

若备选街区的候选道路节点集合中的设定比例的候选道路节点与配送基准点之间的导航数据小于或等于配送范围阈值，则确定备选街区为目标街区。

在一种可能的实施例中，每一备选街区关联的候选道路节点集合是从第三关联关系中获得的，第三关联关系包括：每个街区关联的至少一个道路节点。

在一种可能的实施例中，装置还包括第三获得模块1005和显示模块1006，其中：

第三获得模块1005，用于在获得各个目标街区组成的配送范围之后，获得配送范围在地图数据中的边界轮廓；以及

显示模块1006，用于在地图数据中显示配送范围的边界轮廓。

在一种可能的实施例中，第三获得模块1005还用于：

以预设放大参数，对每一目标街区在地图数据中的街区边界轮廓进行膨胀，获得每一膨胀后的街区边界轮廓；

获得膨胀后的各个街区边界轮廓形成的封闭多边形；

以预设放大参数将封闭多边形进行收缩，以获得配送范围的边界轮廓。

在一种可能的实施例中，第三获得模块1005具体用于：

当膨胀后的各个街区边界轮廓的最外围联通为一个多边形时，则以最外围联通的一个多边形作为封闭多边形；

若膨胀后的各个街区边界轮廓形成至少两个多边形，则对至少两个多边形进行德劳内三角化处理为封闭多边形。

基于同一发明构思，本申请实施例还提供了一种计算机设备1100。

请参照图11，计算机设备1100以通用计算设备的形式表现。计算机设备1100的组件可以包括但不限于：至少一个处理器1110、至少一个存储器1120、连接不同系统组件(包括处理器1110和存储器1120)的总线1130。

总线1130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、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。

存储器1120可以包括易失性存储器形式的可读介质，例如随机存取存储器(RAM)1121和/或高速缓存存储器1122，还可以进一步包括只读存储器(ROM)1123。

存储器1120还可以包括具有一组(至少一个)程序模块1125的程序/实用工具1126，这样的程序模块1125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。处理器1110用于执行存储器1120存储的程序指令等实现前文论述的配送范围生成方法，实现前文中终端设备310的功能，或实现前文中服务器320的功能。

计算机设备1100也可以与一个或多个外部设备1140(例如键盘、指向设备等)通信，还可与一个或者多个使得终端设备310能与计算机设备1100交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备1100能与一个或多个其它设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口1150进行。并且，计算机设备1100还可以通过网络适配器1160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1160通过总线1130与用于计算机设备1100的其它模块通信。应当理解，尽管图中未示出，可以结合后台计算机设备1100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、冗余处理器、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。

基于同一发明构思，本申请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存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行前文论述的配送范围生成方法。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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。

显然，本领域的技术人员可以对本申请进行各种改动和变型而不脱离本申请的精神和范围。这样，倘若本申请的这些修改和变型属于本申请权利要求及其等同技术的范围之内，则本申请也意图包含这些改动和变型在内。

Claims

1.一种配送范围生成方法，其特征在于，包括：

根据各个目标街区获得配送范围。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述以配送基准点为起点，获取满足配送范围限定条件的可达道路节点集合，包括：

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述配送范围限定条件包括：配送方式和配送范围阈值；以及

所述以配送基准点为起点，获取满足配送范围限定条件的可达道路节点集合，包括：

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述任意两个道路节点之间在所述地图数据中的导航数据是从第一关联关系中获取的，所述第一关联关系中保存有针对每一种配送方式对应的出行方式，从所述地图数据获得的任意两个道路节点之间的导航数据。

5.如权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，所述每一可达道路节点关联的备选街区集合是从第二关联关系中获得的，所述第二关联关系中包括：道路节点关联的至少一个街区。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述从所述备选街区集合中，确定满足可达街区限定条件的目标街区集合，包括：

确定每一备选街区关联的候选道路节点集合；

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，每一备选街区关联的候选道路节点集合是从第三关联关系中获得的，所述第三关联关系包括：每个街区关联的至少一个道路节点。

8.如权利要求1～4任一项所述的方法，其特征在于，在获得各个目标街区组成的配送范围之后，还包括：

获得所述配送范围在地图数据中的边界轮廓；以及

在所述地图数据中显示所述配送范围的边界轮廓。

9.如权利要求8所述的方法，其特征在于，所述获得所述配送范围在地图数据中的边界轮廓，包括：

获得膨胀后的各个街区边界轮廓形成的封闭多边形；

10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述获得膨胀后的各个街区边界轮廓形成的封闭多边形，包括：

11.一种配送范围生成装置，其特征在于，包括：

第二获得模块，用于获得各个目标街区组成的配送范围。

12.如权利要求11所述的装置，其特征在于，所述获取模块具体用于：

13.如权利要求12所述的装置，其特征在于，所述配送范围限定条件包括：配送方式和配送范围阈值，所述获取模块具体用于：

根据所述地图数据，确定以配送方式对应的出行方式出行时，所述第一行程的起始导航数据；

14.一种计算机设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器，以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述至少一个处理器通过执行所述存储器存储的指令实现如权利要求1～10中任一项所述的方法。

15.一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存储有计算机指令，当所述计算机指令在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1～10中任一项所述的方法。