CN114199227B - 一种导航路径的规划方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种导航路径的规划方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据所述起点和终点确定相干园区标识集合，其中，所述相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，所述园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且所述起点和所述终点位于不同的园区；遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用；使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划。该实施方式避免了由于无人配送车驶入不相干园区而带来的无法完成配送及配送不安全的情况出现，提高了配送效率和安全性。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种导航路径的规划方法和装置。
背景技术
随着卫星导航技术、人工智能及计算机技术的飞速发展，智能导航被广泛应用于各种交通系统中，以实现导航定位、导航规避、智能通信和控制于一体的功能。以新兴的无人配送车为例，目前基于无人配送的智能导航系统，会根据道路的安全性和时效性赋予不同的权重，以便导航搜索时选取最安全并快速的最优路径。然而，在实现本发明过程中，发明人发现，由于园区的通行授权设置，无人配送车无法驶入未经授权的园区，在规划路径需要经过这些园区时，就会严重影响配送效率，且途经多个不相干园区的无人配送车的配送安全也会受到影响。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例提供一种导航路径的规划方法和装置，基于相干园区标识集合获取的不相干园区标识集合，通过对地图中的不相干园区包含的车道设置为不可用，实现了在进行导航路径规划时，避免了由于无人配送车驶入不相干园区而带来的无法完成配送及配送不安全的情况出现，提高了配送效率和安全性。
为实现所述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种导航路径的规划方法，包括：
获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据所述起点和终点确定相干园区标识集合，其中，所述相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，所述园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且所述起点和所述终点位于不同的园区；
遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用；
使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划。
可选地，所述地图中的车道包括园区类型的车道和非园区类型的车道，遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，包括：遍历地图中的所有车道，获取园区类型的车道对应的园区标识集合；并根据所述园区标识集合和所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合；或者，获取非园区类型的车道对应的非园区标识；根据所述非园区标识和所述相干园区标识集合确定可用标识集合；遍历地图中的所有车道，获取每个园区类型的车道对应的园区标识；将园区标识不在所述可用标识集合中的车道对应的园区标识的集合作为不相干园区标识集合。
可选地，获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据所述起点和终点确定相干园区标识集合之前，还包括：根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识；以及，根据道路与车道的映射关系，确定车道对应的园区标识。
可选地，根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识，包括：选定一条园区内的道路；根据道路的连通关系，获取所述园区内与所述道路相连的道路；将所述道路的道路标识作为所述道路和所述园区内与所述道路相连的道路对应的园区标识。
可选地，根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识，包括：遍历园区内的道路，将获取的每条道路作为一个节点；根据道路的连通关系，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构；将所述树形结构的根节点的道路标识作为所述园区内道路对应的园区标识。
可选地，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构包括：从园区内的道路中选取相连的两条道路作为两个输入节点，分别查找两个输入节点的根节点；将其中一个根节点设置为另一个根节点的父节点，以将所述两个输入节点进行道路合并；重复执行以上步骤，直至将所述园区内相连的道路全部合并，以构建所述园区对应的树形结构；其中，在查找输入节点的根节点时，若所述输入节点的父节点为所述输入节点，则将所述输入节点作为自身的根节点；否则，将所述输入节点的父节点的根节点作为所述输入节点的根节点。
可选地，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构包括：从园区内的道路中选取相连的两条道路作为两个输入节点，分别查找两个输入节点的根节点和根节点的高度值；若所述两个输入节点的根节点的高度值不同，则将根节点的高度值较小的输入节点的父节点设置为另一个输入节点的根节点；否则，将其中一个根节点的高度值加1，并将所述根节点设置为另一个根节点的父节点，以将所述两个输入节点进行道路合并；重复执行以上步骤，直至将所述园区内相连的道路全部合并，以构建所述园区对应的树形结构；其中，在查找输入节点的根节点时，若所述输入节点的父节点为所述输入节点，则将所述输入节点作为自身的根节点；否则，将所述输入节点的父节点的根节点作为所述输入节点的根节点。
根据本发明实施例的第二方面，提供一种导航路径的规划装置，包括：
标识获取模块，用于获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据所述起点和终点确定相干园区标识集合，其中，所述相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，所述园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且所述起点和所述终点位于不同的园区；
车道确定模块，用于遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用；
路径规划模块，用于使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划。
根据本发明实施例的第三方面，提供一种导航路径的规划电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本发明实施例第一方面提供的方法。
根据本发明实施例的第四方面，提供一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面提供的方法。
所述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据起点和终点确定相干园区标识集合，其中，相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且起点和终点位于不同的园区；遍历地图中的所有车道，根据相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用；使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划的技术方案，基于待规划路径的起点和终点确定相干园区标识集合和不相干园区标识集合，通过对地图中的不相干园区包含的车道设置为不可用，实现了在进行导航路径的规划时，避免了由于无人配送车驶入不相干园区而带来的无法完成配送及配送不安全的情况出现，从而提高了配送效率和安全性。
附图说明
附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：
图1是根据本发明实施例的导航路径的规划方法的主要流程的示意图；
图2是本发明实施例的不同高度的第一树形结构合并示意图；
图3是本发明实施例的相同高度的第一树形结构合并示意图；
图4是本发明实施例的一种导航路径的规划方法示意图；
图5是根据本发明实施例的导航路径的规划装置的主要模块示意图；
图6是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；
图7是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
目前在进行无人配送车的导航路径规划时，多是根据道路的安全性和时效性赋予不同的权重，基于智能导航算法搜索选取最安全并快速的路线，然而搜索出的路径可能会出现穿行园区等的情况，这可能会由于园区未被授权通行而导致无法根据搜索出的路径进行配送，也可能会由于穿过较多园区而带来一定的安全性问题，不能很好的满足实际应用。
为了解决现有技术中存在的上述问题，本发明提出一种导航路径的规划方法，基于相干园区标识集合获取的不相干园区标识集合，通过对地图中的不相干园区包含的车道设置为不可用，实现了在进行导航路径的规划时，避免了无人配送车驶入不相干园区，从而提高了配送效率和安全性。
在本发明的实施例介绍中，所涉及的名词及其含义如下：
车道：车辆行驶过程中所占道路的最小单元；
道路：两地之间的通道，一条道路上可以包含多条车道；
不相干园区：除了起点和终点所在的园区以外的园区；
并查集：是一种树型的数据结构，用于处理不相交集合的合并及查询问题。
图1是根据本发明实施例的导航路径的规划方法的主要流程的示意图，如图1所示，本发明实施例的导航路径的规划方法包括如下的步骤S101至步骤S103。
步骤S101、获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据所述起点和终点确定相干园区标识集合，其中，所述相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，所述园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且所述起点和所述终点位于不同的园区。
具体的，无人车的配送园区可以是仓库区、学校、住宅小区、医院等，当规划的路径的起点和终点分别位于仓库区和住宅小区时，需要规划从仓库区到住宅小区的导航路径，且由于没有其它园区的通行权限等原因，无人车不允许驶入其它不相干园区，如学校、医院。
根据本发明的一个实施例，获取无人车待规划路径的起点和终点，在根据所述起点和终点确定相干园区标识集合之前，还包括：根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识；以及，根据道路与车道的映射关系，确定车道对应的园区标识。
具体的，并查集算法通过查找具有相同根节点的树形数据结构，然后再将具有相同根节点的树形数据结构进行合并，得到具有相同根节点的所有元素集合，即通过并查集算法可以得到相同属性元素的集合。根据地图中的车道的连通性构建园区道路的连接关系，基于所述园区道路的连接关系，通过使用并查集算法实现将园区内道路所对应的园区进行标识得到园区标识，从而根据道路与车道的映射关系，确定车道对应的园区标识。
根据本发明的另一个实施例，根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识，包括：选定一条园区内的道路；根据道路的连通关系，获取所述园区内与所述道路相连的道路；将所述道路的道路标识作为所述道路和所述园区内与所述道路相连的道路对应的园区标识。
具体地，基于并查集算法的实现原理，以园区内的一条道路为起点，根据道路的连通关系，可以得到园区内与此道路相连的所有道路组成的集合，并将园区内与起点道路相连的所有道路组成的集合统一定义一个相同的标识，作为此集合中每个元素的属性信息。在本实施例中，将选定的道路的道路标识作为该道路和所述园区内与该道路相连的道路对应的园区标识。
根据本发明的又一个实施例，根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识，包括：遍历园区内的道路，将获取的每条道路作为一个节点；根据道路的连通关系，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构；将所述树形结构的根节点的道路标识作为所述园区内道路对应的园区标识。
根据本发明的再一个实施例，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构包括：从园区内的道路中选取相连的两条道路作为两个输入节点，分别查找两个输入节点的根节点；将其中一个根节点设置为另一个根节点的父节点，以将所述两个输入节点进行道路合并；重复执行以上步骤，直至将所述园区内相连的道路全部合并，以构建所述园区对应的树形结构；其中，在查找输入节点的根节点时，若所述输入节点的父节点为所述输入节点，则将所述输入节点作为自身的根节点；否则，将所述输入节点的父节点的根节点作为所述输入节点的根节点。
具体地，遍历园区内的道路，将获取的每条道路作为一个节点；根据道路的连通关系，初始时设定每条园区道路的根节点为自身，在查找根节点时，如果仅有一条与其他道路不相连的道路，则此道路就是根节点，否则根据道路的连接关系，通过逐级查找相连道路的父节点，直至父节点之上没有其他节点，此时的父节点即为根节点。从园区内的道路中选取相连的两条道路作为两个输入节点，使用并查集中的查找根节点的算法，分别查找两个输入节点的根节点；由于两个输入节点代表相连的两条道路，所以对两个输入节点进行合并，将其中一个根节点设置为另一个根节点的父节点，实现了园区内两条相连的道路的连通关系转换为树形结构的连接关系；重复执行上述的查找根节点和合并根节点步骤，直至将园区内相连的道路全部合并，实现了园区内道路的连通关系转换为对应的树形结构的连接关系。
根据本发明的又一个实施例，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构包括：从园区内的道路中选取相连的两条道路作为两个输入节点，分别查找两个输入节点的根节点和根节点的高度值；若所述两个输入节点的根节点的高度值不同，则将根节点的高度值较小的输入节点的父节点设置为另一个输入节点的根节点；否则，将其中一个根节点的高度值加1，并将所述根节点设置为另一个根节点的父节点，以将所述两个输入节点进行道路合并；重复执行以上步骤，直至将述园区内相连的道路全部合并，以构建所述园区对应的树形结构；其中，在查找输入节点的根节点时，若所述输入节点的父节点为所述输入节点，则将所述输入节点作为自身的根节点；否则，将所述输入节点的父节点的根节点作为所述输入节点的根节点。
具体地，遍历园区内的道路，将获取的每条道路作为一个节点；根据道路的连通关系，初始时设定每条园区道路的根节点为自身，在查找根节点时，如果仅有一条与其他道路不相连的道路，则此道路就是根节点，否则根据道路的连接关系，通过逐级查找相连道路的父节点，直至父节点之上没有其他节点，此时的父节点即为根节点。从园区内的道路中选取相连的两条道路作为两个输入节点，使用并查集中的查找根节点的算法，查找两个输入节点的根节点和根节点的高度值；由于道路的连接关系是不规律的，所以由两个输入节点的道路连通关系所对应树形结构的根节点高度有两种情况：高度不同或者高度相同，由于这两个节点代表的是两条相连的道路，所以对这两个节点在查找根节点后形成的树形结构进行合并。若所述两个输入节点的根节点的高度值不同，则将根节点的高度值较小的输入节点的父节点设置为另一个输入节点的根节点；否则，将其中一个根节点的高度值加1，并将所述根节点设置为另一个根节点的父节点，通过道路合并实现了园区内两条相连的道路的连通关系转换为树形结构的连接关系；重复执行上述的查找根节点和合并根节点步骤，直至将园区内相连的道路全部合并，实现了园区内道路的连通关系转换为对应的树形结构的连接关系。根据该实施例的技术方案，可以使得生成的园区内道路对应的树形结构节点分布更为均衡，合并处理复杂度低，合并效率高。
在执行上述的道路合并的过程中，对于分别由两个输入节点的连接关系转换得到的两个树形结构的连接关系，可以定义为两个第一树形结构，相应的，对于两个输入节点的道路合并后得到的树形结构，定义为第二树形结构。
示例性地，图2是本发明实施例的不同高度的第一树形结构合并示意图，根据图中道路a、b、c、d1、d2、e、f、g、h的连接关系，分别遍历与道路d1、道路d2相连的道路，建立d1的第一树形结构T1和d2的第一树形结构T2，由于d1和d2是相连的两条道路，所以进行合并，将高度较小的T1的根节点d1的父节点设置为T2的根节点，以实现在高度不变的前提下进行道路合并，得到图中道路的第二树形结构。
示例性地，图3是本发明实施例的相同高度的第一树形结构合并示意图，根据图中道路a、b、c、d1、d2、e、f、g的连接关系，分别遍历与道路d1、道路d2相连的道路，建立d1的第一树形结构T1和d2的第一树形结构T2，此时T1和T2高度相同，由于d1和d2是相连的两条道路，所以进行合并，将其中一个根节点的高度值加1，并将所述根节点设置为另一个根节点的父节点，具体的合并方法，可以将T1的根节点高度值加1，并将d1设置为T2的根节点d2的父节点，也可以将T2的根节点高度值加1，并将d2设置为T1的根节点d1的父节点，得到图中道路的第二树形结构。
通常地，根节点高度与计算复杂度相关，根节点高度越高其计算复杂度越高，道路合并耗时越长，因此上述根据根节点高度不同，进行相应合并处理的实施方式作为道路合并的优选方法。
另外地，基于地图中园区道路的连通关系，根据上述使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识方法，遍历地图中所有的园区道路，得到所有园区道路的树形结构，使用并查集的查找根节点算法，将所有树形结构的根节点的道路标识作为对应园区标识，得到地图中所有的园区标识。
通过使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识，实现了对地图中的园区道路进行园区标识的自动标注，无需人工对园区范围的标注，节省了人工成本、提高了导航的效率和实时性。
基于上述获取的地图中园区道路的园区标识和地图中的车道连通性，获取无人车待规划路径的起点和终点周围预设范围内的所有车道信息，以本发明的一个实施例为例，预设范围为无人配送车距离可规划路径范围内的车道的最远距离，优选15米，也就是获取起点、终点周围的15米范围内的所有车道信息。根据车道所在道路对应的园区标识，把起点和终点周围预设范围内的所有车道所在道路对应的园区标识构建一个集合Set，用于记录所有起终点周围的园区标识，此集合Set也就是相干园区标识的集合。
步骤S102、遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用。
根据本发明的一个实施例，所述车道包括园区类型的车道和非园区类型的车道；遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合包括：遍历地图中的所有车道，获取园区类型的车道对应的园区标识集合；并根据所述园区标识集合和所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合；或者，获取非园区类型的车道对应的非园区标识；根据所述非园区标识和所述相干园区标识集合确定可用标识集合；遍历地图中的所有车道，获取每个园区类型的车道对应的园区标识；将园区标识不在所述可用标识集合中的车道对应的园区标识的集合作为不相干园区标识集合。
具体地，无人配送车行驶的车道类型包括园区类型的车道和非园区类型的车道，对于仅在园区内行驶的无人配送车，遍历地图中的所有车道，根据车道所在道路来获取园区类型的车道对应的园区标识集合CamSet，基于园区标识集合CamSet和上述根据起终点确定的相干园区集合Set，将两个集合作差即为不相干园区标识集合IrSet，即：
IrSet＝CamSet-Set。
最后根据不相干园区标识集合IrSet，对IrSet中包括的车道在地图中设置为不可用状态。
对于需要跨园区行驶的无人配送车，获取非园区类型的车道对应的非园区标识，如：#0#；将非园区标识和上述根据起终点确定的相干园区集合Set中的元素合并，得到可用标识集合USet，遍历地图中的所有车道，根据车道所在道路来获取园区类型的车道对应的园区标识集合CamSet，将两个集合作差即为不相干园区标识集合IrSet，即：
IrSet＝CamSet-USet。
同样，最后根据不相干园区标识集合IrSet，对IrSet中包括的车道在地图中设置为不可用状态。
通过上述方法自动确定的不相干园区标识集，相比于人工标注园区标识来规避驶入不想干园区的方法，不仅提高了导航规划的效率，而且根据实际道路连通关系可以实时动态计算不相干园区，避免了人工获取新的道路连通关系再进行核对标识，提高了导航规划的实时性。
步骤S103、使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划。
具体地，可以使用Dijkstra或A*等路径搜索算法，根据设置后的地图拓扑关系进行导航路径规划，从而生成了避免无人配送车驶入其它不相干园区的导航路径。
图4是本发明实施例的一种导航路径的规划方法示意图，首先根据高精度地图数据构建类型为园区的道路的连通关系，通过使用并查集算法计算道路园区ID，基于待规划的起点和终点确定的相干园区集合来计算不相干园区，并删除不相干园区车道的拓扑关系，最后基于删除后的车道拓扑关系，使用路径搜索算法，进行导航路径的计算。通过计算不相干园区，并将不相干园区的车道删除，实现了导航路径的规划，不仅避免了无人配送车驶入其它不相干园区，而且节省了人工成本、提高了导航的效率和实时性。
图5是根据本发明实施例的导航路径的规划装置的主要模块示意图。如图5所示，导航路径的规划装置500主要包括标识获取模块501、车道确定模块502和路径规划模块503。
标识获取模块501，用于获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据所述起点和终点确定相干园区标识集合，其中，所述相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，所述园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且所述起点和所述终点位于不同的园区。
车道确定模块502，用于遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用。
路径规划模块503，用于使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划。
具体地，在标识获取模块501之前，还可以包括园区标识确定模块(图中未示出)，用于根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识；以及，根据道路与车道的映射关系，确定车道对应的园区标识。
具体地，园区标识确定模块(图中未示出)还可以用于：选定一条园区内的道路；根据道路的连通关系，获取所述园区内与所述道路相连的道路；将所述道路的道路标识作为所述道路和所述园区内与所述道路相连的道路对应的园区标识。
具体地，园区标识确定模块(图中未示出)还可以用于：遍历园区内的道路，将获取的每条道路作为一个节点；根据道路的连通关系，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构；将所述树形结构的根节点的道路标识作为所述园区内道路对应的园区标识。
具体地，园区标识确定模块(图中未示出)还可以用于：从园区内的道路中选取相连的两条道路作为两个输入节点，分别查找两个输入节点的根节点；将其中一个根节点设置为另一个根节点的父节点，以将所述两个输入节点进行道路合并；重复执行以上步骤，直至将所述园区内相连的道路全部合并，以构建所述园区对应的树形结构；其中，在查找输入节点的根节点时，若所述输入节点的父节点为所述输入节点，则将所述输入节点作为自身的根节点；否则，将所述输入节点的父节点的根节点作为所述输入节点的根节点。
具体地，园区标识确定模块(图中未示出)还可以用于：从园区内的道路中选取相连的两条道路作为两个输入节点，分别查找两个输入节点的根节点和根节点的高度值；若所述两个输入节点的根节点的高度值不同，则将根节点的高度值较小的输入节点的父节点设置为另一个输入节点的根节点；否则，将其中一个根节点的高度值加1，并将所述根节点设置为另一个根节点的父节点，以将所述两个输入节点进行道路合并；重复执行以上步骤，直至将所述园区内相连的道路全部合并，以构建所述园区对应的树形结构；其中，在查找输入节点的根节点时，若所述输入节点的父节点为所述输入节点，则将所述输入节点作为自身的根节点；否则，将所述输入节点的父节点的根节点作为所述输入节点的根节点。
具体地，根据本发明的一个实施例，所述地图中的车道包括园区类型的车道和非园区类型的车道；车道确定模块502还可以用于：
遍历地图中的所有车道，获取园区类型的车道对应的园区标识集合；并根据所述园区标识集合和所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合；或者，获取非园区类型的车道对应的非园区标识；根据所述非园区标识和所述相干园区标识集合确定可用标识集合；遍历地图中的所有车道，获取每个园区类型的车道对应的园区标识；将园区标识不在所述可用标识集合中的车道对应的园区标识的集合作为不相干园区标识集合。
图6示出了可以应用本发明实施例的导航路径的规划方法或导航路径的规划装置的示例性系统架构600。
如图6所示，系统架构600可以包括终端设备601、602、603，网络604和服务器605。网络604用以在终端设备601、602、603和服务器605之间提供通信链路的介质。网络604可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备601、602、603通过网络604与服务器605交互，以接收或发送消息等。终端设备601、602、603上可以安装有各种通讯客户端应用，例如导航路径的规划应用、地图导航应用等(仅为示例)。
终端设备601、602、603可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器605可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备601、602、603所进行的导航路径的规划提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据所述起点和终点确定相干园区标识集合，其中，所述相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，所述园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且所述起点和所述终点位于不同的园区；遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用；使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划等处理，并将处理结果(例如导航路径等--仅为示例)反馈给终端设备。
需要说明的是，本发明实施例所提供的导航路径的规划的方法一般由服务器605执行，相应地，导航路径的规划的装置一般设置于服务器605中。
应该理解，图6中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。
下面参考图7，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统700的结构示意图。图7示出的终端设备或服务器仅仅是一个示例，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7所示，计算机系统700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 703中，还存储有系统700操作所需的各种程序和数据。CPU 701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。
以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。
特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)701执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是所述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者所述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或所述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者所述的任意合适的组合。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、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、或代码的一部分，所述模块、程序段、或代码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。也应当注意，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，两个接连地表示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，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操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。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括：标识获取模块、车道确定模块和路径规划模块。
其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定，例如，路径规划模块还可以被描述为“用于使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划的模块”。
另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是所述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。所述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当所述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据所述起点和终点确定相干园区标识集合，其中，所述相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，所述园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且所述起点和所述终点位于不同的园区；遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用；使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划。
根据本发明实施例的技术方案，具有如下优点或有益效果：采用获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据起点和终点确定相干园区标识集合，其中，相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且起点和终点位于不同的园区；遍历地图中的所有车道，根据相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用；使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划的技术方案，基于待规划路径的起点和终点确定相干园区标识集合和不相干园区标识集合，通过对地图中的不相干园区包含的车道设置为不可用，实现了在进行导航路径的规划时，避免了由于无人配送车驶入不相干园区而带来的无法完成配送及配送不安全的情况出现，从而提高了配送效率和安全性。
所述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。
Claims (8)
1.一种导航路径的规划方法，其特征在于，包括：
根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识；以及，根据道路与车道的映射关系，确定车道对应的园区标识；
其中，根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识，包括：遍历园区内的道路，将获取的每条道路作为一个节点；根据道路的连通关系，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构；将所述树形结构的根节点的道路标识作为所述园区内道路对应的园区标识；
获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据所述起点和终点确定相干园区标识集合，其中，所述相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，所述园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且所述起点和所述终点位于不同的园区；
遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用；
使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述地图中的车道包括园区类型的车道和非园区类型的车道，遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，包括：
遍历地图中的所有车道，获取园区类型的车道对应的园区标识集合；并根据所述园区标识集合和所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合；
或者，获取非园区类型的车道对应的非园区标识；根据所述非园区标识和所述相干园区标识集合确定可用标识集合；遍历地图中的所有车道，获取每个园区类型的车道对应的园区标识；将园区标识不在所述可用标识集合中的车道对应的园区标识的集合作为不相干园区标识集合。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识，包括：
选定一条园区内的道路；
根据道路的连通关系，获取所述园区内与所述道路相连的道路；
将所述道路的道路标识作为所述道路和所述园区内与所述道路相连的道路对应的园区标识。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构包括：
从园区内的道路中选取相连的两条道路作为两个输入节点，分别查找两个输入节点的根节点；
将其中一个根节点设置为另一个根节点的父节点，以将所述两个输入节点进行道路合并；
重复执行以上步骤，直至将所述园区内相连的道路全部合并，以构建所述园区对应的树形结构；
其中，在查找输入节点的根节点时，若所述输入节点的父节点为所述输入节点，则将所述输入节点作为自身的根节点；否则，将所述输入节点的父节点的根节点作为所述输入节点的根节点。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构包括：
从园区内的道路中选取相连的两条道路作为两个输入节点，分别查找两个输入节点的根节点和根节点的高度值；
若所述两个输入节点的根节点的高度值不同，则将根节点的高度值较小的输入节点的父节点设置为另一个输入节点的根节点；
否则，将其中一个根节点的高度值加1，并将所述根节点设置为另一个根节点的父节点，以将所述两个输入节点进行道路合并；
重复执行以上步骤，直至将所述园区内相连的道路全部合并，以构建所述园区对应的树形结构；
其中，在查找输入节点的根节点时，若所述输入节点的父节点为所述输入节点，则将所述输入节点作为自身的根节点；否则，将所述输入节点的父节点的根节点作为所述输入节点的根节点。
6.一种导航路径的规划装置，其特征在于，包括：
园区标识确定模块，用于根据道路的连通关系，使用并查集算法确定园区内道路对应的园区标识；以及，根据道路与车道的映射关系，确定车道对应的园区标识；
所述园区标识确定模块，还用于遍历园区内的道路，将获取的每条道路作为一个节点；根据道路的连通关系，使用并查集算法进行道路合并以构建所述园区对应的树形结构；将所述树形结构的根节点的道路标识作为所述园区内道路对应的园区标识；
标识获取模块，用于获取无人车待规划路径的起点和终点，并根据所述起点和终点确定相干园区标识集合，其中，所述相干园区中包括的道路是允许无人车通行的道路，所述园区为物流配送场景中预先划分的指定区域，且所述起点和所述终点位于不同的园区；
车道确定模块，用于遍历地图中的所有车道，根据所述相干园区标识集合确定不相干园区标识集合，并将不相干的园区包括的车道在所述地图中设置为不可用；
路径规划模块，用于使用路径搜索算法，根据设置后的地图进行导航路径规划。
7.一种移动电子设备终端，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
8.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的方法。
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