CN112665601A - 一种路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种路径规划方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，该方法包括：获取有向图模型、起点信息和终点信息；有向图模型以完整道路信息为图节点；根据起点信息和终点信息，生成有向图模型中各个目标有向边分别对应的权重值；基于权重值和有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果；该方法采用以完整道路信息为图节点构建的有向图模型，将原本多个路口对应的多个图节点合并为一个图节点，可以减少有向图模型中的节点数量以及边数量，进而降低了有向图模型的复杂程度，提高了路径规划的效率。

Description

一种路径规划方法、装置、电子设备及可读存储介质

技术领域

本申请涉及图算法技术领域，特别涉及一种路径规划方法、路径规划装置、电子设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着社会的飞速发展，城市规模日益扩大，四通八达的城市交通网络为人们提供了便利，也给人们带来困扰。随着科学技术的发展，越来越多的地图导航系统应运而生，其中的路径规划功能作为地图系统的主要功能之一，为人们在陌生环境下出行，复杂路况下的路径选择提供了可靠的支持，有效减少了出行过程中迷路、绕路、拥堵等情况的发生。相关技术通常以路口为节点，以路口之间的道路作为边，并以道路长度为各个边赋予权重，得到有向图模型。利用图算法基于有向图模型进行路径规划。但是相关技术的有向图模型结构较为复杂，因此路径规划效率较低。

因此，相关技术存在的路径规划效率较低的问题，是本领域技术人员需要解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请的目的在于提供一种路径规划方法、路径规划装置、电子设备及计算机可读存储介质，降低了有向图模型的复杂程度，提高了路径规划的效率。

为解决上述技术问题，本申请提供了一种路径规划方法，包括：

获取有向图模型、起点信息和终点信息；所述有向图模型以完整道路信息为图节点；

根据所述起点信息和所述终点信息，生成所述有向图模型中各个目标有向边分别对应的权重值；

基于所述权重值和所述有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果。

可选地，在获取有向图模型、起点信息和终点信息之前，还包括：

获取并解析道路数据，得到所述完整道路信息和道路关系信息；

利用所述完整道路信息生成所述图节点；

根据所述道路关系信息生成所述图节点之间的有向边，得到所述有向图模型。

可选地，在获取有向图模型、起点信息和终点信息之前，还包括：

以所述完整道路信息为第一图节点生成初始有向图模型；

获取交通线路信息，并以所述交通线路信息为第二图节点对所述初始有向图模型进行更新，得到所述有向图模型。

可选地，所述获取交通线路信息，并以所述交通线路信息为第二图节点对所述初始有向图模型进行更新，得到所述有向图模型，包括：

获取并解析交通数据，得到所述交通线路信息和线路关系信息；

利用所述交通线路信息在所述初始有向图模型中生成所述第二图节点；

根据所述线路关系信息生成所述图节点之间的有向边，得到所述有向图模型；所述图节点包括所述第一图节点和所述第二图节点。

可选地，所述根据所述起点信息和所述终点信息，生成所述有向图模型中各个目标有向边分别对应的权重值，包括：

利用所述起点信息选择起点图节点，并利用所述终点信息选择终点图节点；

确定所述起点图节点和所述终点图节点之间的中间图节点，并将所述起点图节点、所述中间图节点和所述终点图节点之间的有向边确定为所述目标有向边；

获取所述目标有向边对应的速度数据和距离数据；

利用所述速度数据和所述距离数据计算得到各个所述目标有向边对应的所述权重值。

可选地，所述基于所述权重值和所述有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果，包括：

利用所述权重值和所述有向图模型生成目标有向图模型；

利用图算法基于所述目标有向图模型进行计算，得到所述路径规划结果。

可选地，所述利用图算法基于所述目标有向图模型进行计算，得到所述路径规划结果，包括：

利用图算法基于所述目标有向图模型进行计算，得到多个初始路径规划结果；

获取实时数据，并利用所述实时数据对多个所述初始路径规划结果进行筛选，得到所述路径规划结果。

本申请提供了一种路径规划装置，包括：

获取模块，用于获取有向图模型、起点信息和终点信息；所述有向图模型以完整道路信息为图节点；

权重生成模块，用于根据所述起点信息和所述终点信息，生成所述有向图模型中各个目标有向边分别对应的权重值；

路径规划模块，用于基于所述权重值和所述有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果。

本申请提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中：

所述存储器，用于保存计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序，以实现上述的路径规划方法。

本申请提供了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的路径规划方法。

本申请提供的路径规划方法，获取有向图模型、起点信息和终点信息；有向图模型以完整道路信息为图节点；根据起点信息和终点信息，生成有向图模型中各个目标有向边分别对应的权重值；基于权重值和有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果。

可见，该方法在进行路径规划时获取的有向图模型以完整道路信息为图节点。完整道路信息包括整条道路，包括了整条道路的多个路口，将原本多个路口对应的多个图节点合并为一个图节点，因此可以减少有向图模型中的节点数量以及边数量，降低有向图模型的复杂程度。有向图模型中的完整道路信息包括整条道路，路径规划的起点或终点可能处于整条道路上的不同位置，位置不同的情况对应的道路权重不同，因此需要根据起点信息和终点信息，确定其中参与路径规划的目标有向边对应的权重值，保证路径规划的准确性。在确定权重值后利用有向图模型进行路径规划处理得到路径规划结果。通过以完整道路信息为图节点，将原本多个路口对应的多个图节点合并为一个图节点，可以降低有向图模型的复杂程度，提高了路径规划的效率，解决了相关技术存在的路径规划效率较低的问题。

此外，本申请还提供了一种路径规划装置、电子设备及计算机可读存储介质，同样具有上述有益效果。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或相关技术中的技术方案，下面将对实施例或相关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实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例提供的一种路径规划方法流程图；

图2为本申请实施例提供的一种具体的有向图模型结构示意图；

图3为本申请实施例提供的另一种具体的有向图模型结构示意图；

图4为本申请实施例提供的一种地图示意图；

图5为本申请实施例提供的一种相关技术的有向图模型结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种有向图模型结构示意图；

图7为本申请实施例提供的一种路径规划装置的结构示意图；

图8为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

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

请参考图1，图1为本申请实施例提供的一种路径规划方法流程图。该方法包括：

S101：获取有向图模型、起点信息和终点信息。

图(Graph)是一种常用的数据结构，用于表示事物与事物之间的关系，是图论的基本研究而对象。而图论(Graph Theory)在数学领域已经有了一套很完善的理论基础和算法支持，经常被用于交通运输、社交网络、互联网大数据等领域，在各领域都有成功的案例实现。在使用软件开发解决实际问题时，最重要的一点是建模，也就是将复杂的场景抽象成具体的数据结构。地图路径规划问题非常适合做图建模，即将地图抽象成图数据结构。建模完成后，利用一些图算法，例如Dijkstra算法(即Dijkstra最短路径算法)、A*算法(一种静态路网中求解最短路径的直接搜索方法)等基于建模得到的模型进行计算，实现对路径的规划。

本实施例中，起点信息表示路径规划的起点，终点信息表示路径规划的终点。本实施例并不限定起点信息和终点信息的具体获取方式，例如可以获取其他电子设备发送的起点信息和终点信息，或者可以从本地文件中读取起点信息或终点信息，或者可以获取用户直接输入的起点信息或终点信息。起点信息和终点信息可以为具体的经纬度信息，或者可以为地址信息，例如A省B市C区D路E号。在进行路径规划时，同样需要获取有向图模型，在本实施例中，有向图模型以完整道路信息为图节点构建，其中，完整道路信息对应于整条道路，整条道路可以包括多个路口。完整道路信息可以为整条道路的名称，例如为文一路；或者可以为整条道路的编号，例如为G512，即第512号国道。通过以完整道路信息为节点，可以减少有向图模型中节点的数量和节点之间边的数量，简化有向图模型的结构，进而提高路径规划的效率。有向图模型可以提前构建并存储，在需要进行路径规划处理时，直接读取有向图模型。在另一种实施方式中，可以实时构建有向图模型，例如在第一次进行路径规划时，可以通过构建的方式获取有向图模型。为了提高路径规划的速度，优选的，可以提前构建有向图模型并对其进行存储，例如存储于本地的图数据库，在路径规划时直接读取有向图模型。

在一种实施方式中，有向图模型的具体构建过程可以包括：

步骤11：获取并解析道路数据，得到完整道路信息和道路关系信息。

步骤12：利用完整道路信息生成图节点。

步骤13：根据道路关系信息生成图节点之间的有向边，得到有向图模型。

在本实施例中，道路信息包括多个完整道路信息，同时还包括各个完整道路信息对应的道路关系信息。道路关系信息用于记录各个完整道路的连接关系，连接关系通常以路口的形式体现。利用完整道路信息生成多个图节点，并根据带路关系信息生成各个图节点之间的有向边，有向边和图节点共同组成有向图模型。有向边即为具有方向信息的边，方向信息可以表明道路的单行情况，即道路是否为单行道。请参考图2，图2为本申请实施例提供的一种具体的有向图模型结构示意图。其中，文一路、文二路、建设一路、建设二路和建设三路均为完整道路信息，其作为有向图模型中的图节点。各个图节点之间的有向边可以为双向，例如文一路和文二路之间；有向边也可以为单向，例如建设二路与文二路之间，表明建设二路到文二路的方向可通行，而文二路到建设二路的方向不可通行。通过以完整道路信息为图节点构建有向图模型，可以使模型更加抽象化，降低了有向图模型与实际地图的相关性，滤除了地图中的细节，降低了有向图模型的复杂程度，提高了路径规划的效率。

在另一种实施方式中，为了提高路径规划的准确性，可以利用多种不同维度的数据构建有向图模型。有向图模型的具体构建过程可以包括：

步骤21：以完整道路信息为第一图节点生成初始有向图模型。

步骤22：获取交通线路信息，并以交通线路信息为第二图节点对初始有向图模型进行更新，得到有向图模型。

具体的，本实施例利用两种维度的数据否建有向图模型，分别为道路维度数据和交通维度数据。其中，道路维度数据即为上述的道路数据。交通维度数据为特定交通工具对应的数据，例如为公交、地铁、火车等。需要说明的是，本实施例中的交通维度数据为具有固定交通线路的数据。在构建有向图模型时，可以先利用道路数据构建初始有向图模型，即以完整道路信息为第一图节点生成初始有向图模型，具体生成方式可以参考步骤11至步骤13，本实施例在此不做赘述。在得到初始有向图模型后，获取交通线路信息，并将其作为第二图节点在初始有向图模型中新增图节点和有向边，实现对初始有向图模型的更新，并在更新后得到有向图模型。交通线路信息可以为公交线路，例如123路；或者可以为地铁线路，例如地铁1号线等。通过在有向图模型中增加第二图节点，可以在进行路径规划时考虑两种维度的情况，以便综合多重维度的数据进行路径规划。同时，采用统一的抽象方式建模，可以便于增加新维度数据或去除已有维度数据，增强了适应性和可扩展性。

具体的，步骤22可以包括：

步骤31：获取并解析交通数据，得到交通线路信息和线路关系信息。

步骤32：利用交通线路信息在初始有向图模型中生成第二图节点。

步骤33：根据线路关系信息生成图节点之间的有向边，得到有向图模型。

本实施例中，交通数据包括交通路线信息和线路关系信息。线路关系信息用于表示交通线路之间的关系，同时，由于在本实施例中利用交通数据对初始有向图进行更新，因此线路关系信息还包括交通线路与完整道路之间的关系。利用交通线路信息在初始有向图模型中新增第二图节点，并根据交通线路信息生成图节点之间的有向边，图节点包括第一图节点和第二图节点，即生成第一图节点与第二图节点之间，以及第二图节点和第二图节点之间的有向边，得到有向图模型。请参考图3，图3为本申请实施例提供的另一种具体的有向图模型结构示意图。其为利用公交数据对图2中的有向图模型进行更新后得到的有向图模型，其中123路公交与456路公交相连，123路公交在建设一路上具有站点，456路公交在建设二路和建设三路上具有站点。

利用上述任意一种实施方式构建的有向图模型，均以完整道路信息为图节点，而不是以路口为图节点，因此减少了图节点和有向边的数量，进而简化了有向图模型的结构。请参考图4、图5和图6，图4为本申请实施例提供的一种地图示意图，图5为本申请实施例提供的一种相关技术的有向图模型结构示意图，图6为本申请实施例提供的一种有向图模型结构示意图。可以看到，基于相同的地图，相关技术得到的有向图模型具有9个节点和12条有向边，而利用本申请中的有向图构建方法，以完整道路信息为图节点构建得到的有向图模型具有6个节点和9条有向边，节点数量和有向边数量均有减少，降低了有向图模型的复杂程度。

S102：根据起点信息和终点信息，生成有向图模型中各个目标有向边分别对应的权重值。

可以理解的是，由于本申请中的有向边仅表示完整道路之间、或者完整道路与交通线路之间的连接关系以及行进方向，而并不表示具体的道路长度，因此各个有向边分别的权重值无法根据两节点之间的道路的长度确定，而是随着起点和终点在各个道路中的位置的变化而变化。因此在进行路径规划时，需要根据起点信息和终点信息为有向图模型中的目标有向边生成权重值。目标有向边为参与路径规划的有向边，其可以为有向图模型中的全部有向边，或者可以为其中的部分有向边。例如可以根据起点信息和终点信息对有向图模型进行筛选，选择与起点信息和终点信息相关性较强的有向边作为目标有向边，以便减少目标有向边的数量，减少权重值的数量，进而减少路径规划所需的时间。

需要说明的是，路径规划的目的是用最短的时间到达目的地，因此有向边的权重值与在运动线路(即完整道路和/或交通线路)上的运动时长呈负相关关系。本实施例并不限定权重值的具体确定方式，例如在一种实施方式中，有向图模型中的图节点均为完整道路信息，由于运动速度相同，此时权重值可以与用户在完整道路或公交线路上运动的距离相关。在另一种实施方式中，有向图模型中的图节点包括完整道路信息和交通线路信息，由于在道路上行走与各种交通线路的运行速度不同，为了准确进行路径规划，权重值可以与用于在完整道路或公交线路上运动的时长相关。

在一种具体的实施方式中，S102步骤可以包括：

步骤41：利用起点信息选择起点图节点，并利用终点信息选择终点图节点。

步骤42：确定起点图节点和终点图节点之间的中间图节点，并将起点图节点、中间图节点和终点图节点之间的有向边确定为目标有向边。

步骤43：获取目标有向边对应的速度数据和距离数据。

步骤44：利用速度数据和距离数据计算得到各个目标有向边对应的权重值。

在本实施例中，可以根据起点信息选择起点图节点，并利用终点信息选择终点图节点。在确定起点图节点和终点图节点后，根据选取规则将可以串联二者的图节点确定为中间图节点。本实施例并不限定选取规则的具体内容，例如可以为：任意可以连通起点图节点和终点图节点的线路经过的图节点均为中间图节点。或者可以为：任意可以连通起点图节点和终点图节点、且有向边数量小于阈值的线路经过的图节点均为中间图节点。在确定终点图节点后，将将起点图节点、中间图节点和终点图节点之间所有的有向边确定为目标有向边，即将可以构成从起点图节点到终点图节点的通路的有向边确定为目标有向边。在确定目标有向边后，确定目标有向边对应的速度数据和距离数据，并基于该速度数据和距离数据计算得到权重值。具体的，速度数据即为从A节点到B节点的速度，距离数据即为从A节点到B节点的距离。

具体的，请参考图3，若起点为建设一路，终点为建设三路，中间图节点选取规则为有向边数量小于3，或者有向边数量小于5且乘坐交通工具(即路线必须路过交通线路信息图节点)，因此可以选择建设二路、123路和456路作为中间图节点，选取相关的有向边作为目标有向边。此时，从建设一路到123路的有向边的权重值为30，其具体计算方式可以为：利用起点到123路站点的距离数据除以步行速度得到时长数据，并对时长数据做负相关处理，得到权重值。从456路到建设三路的权重值为35，其具体计算方式可以为：利用123路站点到456路站点之间的运动距离数据除以456路的运行速度得到第一时长数据，利用456路站点到终点之间的运动距离除以步行速度得到第二时长数据，对第一时长数据与第二时长数据之和做负相关处理，或者对第一时长数据做负相关处理，得到权重值。

进一步的，在计算权重值时，可以获取实时速度数据，利用实时速度数据对速度数据进行调整，或者利用实时速度数据替代速度数据计算权重值，以便得到的权重值为实时权重值，进一步提高了路径规划的准确性。

S103：基于权重值和有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果。

在得到权重值后，基于权重值和有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果。具体的，可以将权重值与有向图模型中对应的目标有向边进行绑定，得到目标有向图模型，即利用权重值和有向图模型生成目标有向图模型，然后利用图算法基于目标有向图模型进行计算，得到路径规划结果。在得到路径规划结果后，可以输出路径规划结果，例如可以发送给其他电子设备或终端，或者可以对其进行可视化输出。

进一步的，为了提高路径规划结果的准确性，即选择所需时间最短的路径，利用图算法基于目标有向图模型进行计算，得到路径规划结果的步骤可以包括：

步骤51：利用图算法基于目标有向图模型进行计算，得到多个初始路径规划结果。

步骤52：获取实时数据，并利用实时数据对多个初始路径规划结果进行筛选，得到路径规划结果。

本实施例中，利用图算法直接计算得到的结果为初始路径规划结果，其数量为多个。在得到多个初始路径规划结果后，可以获取实时数据，实时数据可以包括道路拥堵数据、公交地铁发车间隔数据等，其具体内容和数量不做限定。在获取实时数据后，利用实时数据对初始路径规划结果进行筛选，得到一个路径规划结果。基于实时数据对多个初始路径规划结果进行筛选，可以提高路径规划结果的准确性。

应用本申请实施例提供的路径规划方法，在进行路径规划时获取的有向图模型以完整道路信息为图节点。完整道路信息包括整条道路，包括了整条道路的多个路口，将原本多个路口对应的多个图节点合并为一个图节点，因此可以减少有向图模型中的节点数量以及边数量，降低有向图模型的复杂程度。有向图模型中的完整道路信息包括整条道路，路径规划的起点或终点可能处于整条道路上的不同位置，位置不同的情况对应的道路权重不同，因此需要根据起点信息和终点信息，确定其中参与路径规划的目标有向边对应的权重值，保证路径规划的准确性。在确定权重值后利用有向图模型进行路径规划处理得到路径规划结果。通过以完整道路信息为图节点，将原本多个路口对应的多个图节点合并为一个图节点，可以降低有向图模型的复杂程度，提高了路径规划的效率，解决了相关技术存在的路径规划效率较低的问题。

下面对本申请实施例提供的路径规划装置进行介绍，下文描述的路径规划装置与上文描述的路径规划方法可相互对应参照。

请参考图7，图7为本申请实施例提供的一种路径规划装置的结构示意图，包括：

获取模块110，用于获取有向图模型、起点信息和终点信息；有向图模型以完整道路信息为图节点；

权重生成模块120，用于根据起点信息和终点信息，生成有向图模型中各个目标有向边分别对应的权重值；

路径规划模块130，用于基于权重值和有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果。

可选地，还包括：

解析模块，用于获取并解析道路数据，得到完整道路信息和道路关系信息；

图节点生成模块，用于利用完整道路信息生成图节点；

有向边生成模块，用于根据道路关系信息生成图节点之间的有向边，得到有向图模型。

可选地，还包括：

初始有向图生成模块，用于以完整道路信息为第一图节点生成初始有向图模型；

更新模块，用于获取交通线路信息，并以交通线路信息为第二图节点对初始有向图模型进行更新，得到有向图模型。

可选地，更新模块，包括：

解析单元，用于获取并解析交通数据，得到交通线路信息和线路关系信息；

图节点生成单元，用于利用交通线路信息在初始有向图模型中生成第二图节点；

有向边生成单元，用于根据线路关系信息生成图节点之间的有向边，得到有向图模型；图节点包括第一图节点和第二图节点。

可选地，权重生成模块120，包括：

第一选择单元，用于利用起点信息选择起点图节点，并利用终点信息选择终点图节点；

第二选择单元，用于确定起点图节点和终点图节点之间的中间图节点，并将起点图节点、中间图节点和终点图节点之间的有向边确定为目标有向边；

获取单元，用于获取目标有向边对应的速度数据和距离数据；

计算单元，用于利用速度数据和距离数据计算得到各个目标有向边对应的权重值。

可选地，路径规划模块130，包括：

目标有向图模型生成单元，用于利用权重值和有向图模型生成目标有向图模型；

路径规划结果生成单元，用于利用图算法基于目标有向图模型进行计算，得到路径规划结果。

可选地，路径规划结果生成单元，包括：

初始生成子单元，用于利用图算法基于目标有向图模型进行计算，得到多个初始路径规划结果；

筛选子单元，用于获取实时数据，并利用实时数据对多个初始路径规划结果进行筛选，得到路径规划结果。

下面对本申请实施例提供的电子设备进行介绍，下文描述的电子设备与上文描述的路径规划方法可相互对应参照。

请参考图8，图8为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。其中电子设备100可以包括处理器101和存储器102，还可以进一步包括多媒体组件103、信息输入/信息输出(I/O)接口104以及通信组件105中的一种或多种。

其中，处理器101用于控制电子设备100的整体操作，以完成上述的路径规划方法中的全部或部分步骤；存储器102用于存储各种类型的数据以支持在电子设备100的操作，这些数据例如可以包括用于在该电子设备100上操作的任何应用程序或方法的指令，以及应用程序相关的数据。该存储器102可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，例如静态随机存取存储器(Static Random Access Memory，SRAM)、电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、可擦除可编程只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory，EPROM)、可编程只读存储器(Programmable Read-Only Memory，PROM)、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁存储器、快闪存储器、磁盘或光盘中的一种或多种。

多媒体组件103可以包括屏幕和音频组件。其中屏幕例如可以是触摸屏，音频组件用于输出和/或输入音频信号。例如，音频组件可以包括一个麦克风，麦克风用于接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器102或通过通信组件105发送。音频组件还包括至少一个扬声器，用于输出音频信号。I/O接口104为处理器101和其他接口模块之间提供接口，上述其他接口模块可以是键盘，鼠标，按钮等。这些按钮可以是虚拟按钮或者实体按钮。通信组件105用于电子设备100与其他设备之间进行有线或无线通信。无线通信，例如Wi-Fi，蓝牙，近场通信(Near Field Communication，简称NFC)，2G、3G或4G，或它们中的一种或几种的组合，因此相应的该通信组件105可以包括：Wi-Fi部件，蓝牙部件，NFC部件。

电子设备100可以被一个或多个应用专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、数字信号处理设备(Digital Signal Processing Device，简称DSPD)、可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，简称PLD)、现场可编程门阵列(Field ProgrammableGate Array，简称FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述实施例给出的路径规划方法。

下面对本申请实施例提供的计算机可读存储介质进行介绍，下文描述的计算机可读存储介质与上文描述的路径规划方法可相互对应参照。

本申请还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的路径规划方法的步骤。

该计算机可读存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

本领域技术人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应该认为超出本申请的范围。

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。

最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系属于仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或者操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语包括、包含或者其他任何变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。

Claims (10)

1.一种路径规划方法，其特征在于，包括：

获取有向图模型、起点信息和终点信息；所述有向图模型以完整道路信息为图节点；

根据所述起点信息和所述终点信息，生成所述有向图模型中各个目标有向边分别对应的权重值；

基于所述权重值和所述有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果。

2.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，在获取有向图模型、起点信息和终点信息之前，还包括：

获取并解析道路数据，得到所述完整道路信息和道路关系信息；

利用所述完整道路信息生成所述图节点；

根据所述道路关系信息生成所述图节点之间的有向边，得到所述有向图模型。

3.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，在获取有向图模型、起点信息和终点信息之前，还包括：

以所述完整道路信息为第一图节点生成初始有向图模型；

获取交通线路信息，并以所述交通线路信息为第二图节点对所述初始有向图模型进行更新，得到所述有向图模型。

4.根据权利要求3所述的路径规划方法，其特征在于，所述获取交通线路信息，并以所述交通线路信息为第二图节点对所述初始有向图模型进行更新，得到所述有向图模型，包括：

获取并解析交通数据，得到所述交通线路信息和线路关系信息；

利用所述交通线路信息在所述初始有向图模型中生成所述第二图节点；

根据所述线路关系信息生成所述图节点之间的有向边，得到所述有向图模型；所述图节点包括所述第一图节点和所述第二图节点。

5.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述根据所述起点信息和所述终点信息，生成所述有向图模型中各个目标有向边分别对应的权重值，包括：

利用所述起点信息选择起点图节点，并利用所述终点信息选择终点图节点；

确定所述起点图节点和所述终点图节点之间的中间图节点，并将所述起点图节点、所述中间图节点和所述终点图节点之间的有向边确定为所述目标有向边；

获取所述目标有向边对应的速度数据和距离数据；

利用所述速度数据和所述距离数据计算得到各个所述目标有向边对应的所述权重值。

6.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，所述基于所述权重值和所述有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果，包括：

利用所述权重值和所述有向图模型生成目标有向图模型；

利用图算法基于所述目标有向图模型进行计算，得到所述路径规划结果。

7.根据权利要求6所述的路径规划方法，其特征在于，所述利用图算法基于所述目标有向图模型进行计算，得到所述路径规划结果，包括：

利用图算法基于所述目标有向图模型进行计算，得到多个初始路径规划结果；

获取实时数据，并利用所述实时数据对多个所述初始路径规划结果进行筛选，得到所述路径规划结果。

8.一种路径规划装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取有向图模型、起点信息和终点信息；所述有向图模型以完整道路信息为图节点；

权重生成模块，用于根据所述起点信息和所述终点信息，生成所述有向图模型中各个目标有向边分别对应的权重值；

路径规划模块，用于基于所述权重值和所述有向图模型进行路径规划处理，得到路径规划结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，其中：

所述存储器，用于保存计算机程序；

所述处理器，用于执行所述计算机程序，以实现如权利要求1至7任一项所述的路径规划方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的路径规划方法。

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