CN115511169A - 用于代客泊车全局路径规划系统拓扑图的扩展方法及装置 - Google Patents

用于代客泊车全局路径规划系统拓扑图的扩展方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN115511169A
CN115511169A CN202211151700.1A CN202211151700A CN115511169A CN 115511169 A CN115511169 A CN 115511169A CN 202211151700 A CN202211151700 A CN 202211151700A CN 115511169 A CN115511169 A CN 115511169A
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
parking
topological graph
passenger
global path
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.)
Pending
Application number
CN202211151700.1A
Other languages
English (en)
Inventor
冯荣
贺勇
党建民
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.)
Chongqing Changan Automobile Co Ltd
Original Assignee
Chongqing Changan Automobile 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 Chongqing Changan Automobile Co Ltd filed Critical Chongqing Changan Automobile Co Ltd
Priority to CN202211151700.1A priority Critical patent/CN115511169A/zh
Publication of CN115511169A publication Critical patent/CN115511169A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60—VEHICLES IN GENERAL
    • B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
    • B60W60/00—Drive control systems specially adapted for autonomous road vehicles
    • B60W60/001—Planning or execution of driving tasks
    • 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
    • G01C21/28—Navigation; Navigational instruments not provided for in groups G01C1/00 - G01C19/00 specially adapted for navigation in a road network with correlation of data from several navigational instruments
    • G01C21/30—Map- or contour-matching
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/29—Geographical information databases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/95—Retrieval from the web
    • G06F16/953—Querying, e.g. by the use of web search engines
    • G06F16/9537—Spatial or temporal dependent retrieval, e.g. spatiotemporal queries
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0967—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits
    • G08G1/096708—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control
    • G08G1/096725—Systems involving transmission of highway information, e.g. weather, speed limits where the received information might be used to generate an automatic action on the vehicle control where the received information generates an automatic action on the vehicle control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096805—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
    • G08G1/141—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Atmospheric Sciences (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Transportation (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请公开了一种用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法及装置，其中，方法包括：根据代客泊车起点匹配的车道和至少一个第一道路节点生成起始虚拟节点和起始虚拟边；根据代客泊车终点匹配的车道和至少一个第二道路节点生成终止虚拟节点和终止虚拟边；向拓扑图中加入起始虚拟节点、起始虚拟边、终止虚拟节点和终止虚拟边，生成扩展后的拓扑图，并基于扩展后的拓扑图规划全局路径，并按照全局路径执行相应的代客泊车动作。本申请实施例可以通过扩展后的拓扑图规划全局路径，从而完成相应的代客泊车动作，有效的增加路径搜索解的数量，并得到最优路径，提升了规划路径的精准度和效率，提升了全局规划路径的可靠性。

Description

用于代客泊车全局路径规划系统拓扑图的扩展方法及装置
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种用于代客泊车全局路径规划系统拓扑图的扩展方法及装置。
背景技术
相关技术中，通过采集停车场高精度地图数据，并将路网数据进行解析并存储到预定义的路网结构数据中，从而进行可视化，对数据结构体中数据抽象成节点，从而实现基于固定点到固定点地图的全局路径搜索，并生成规划路径。
然而，相关技术中仅能匹配一个最佳匹配的车道，导致减少搜索的解的数量，从而无法得到最优路径，精准度和效率较低，降低了全局路径规划的安全性和可靠性，亟待解决。
发明内容
本申请提供一种用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展及装置，以解决相关技术中仅能匹配一个最佳匹配的车道，导致减少搜索的解的数量，从而无法得到最优路径，精准度和效率较低，降低了全局路径规划的安全性和可靠性的技术问题。
本申请第一方面实施例提供一种用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法，包括以下步骤：根据代客泊车起点匹配的车道和至少一个第一道路节点生成起始虚拟节点和起始虚拟边；根据代客泊车终点匹配的车道和至少一个第二道路节点生成终止虚拟节点和终止虚拟边；向拓扑图中加入所述起始虚拟节点、所述起始虚拟边、所述终止虚拟节点和所述终止虚拟边，生成扩展后的拓扑图，并基于所述扩展后的拓扑图规划全局路径，并按照所述全局路径执行相应的代客泊车动作。
根据上述技术手段，本申请实施例可以通过扩展后的拓扑图规划全局路径，从而完成相应的代客泊车动作，有效的增加路径搜索解的数量，并得到最优路径，提升了规划路径的精准度和效率，提升了全局规划路径的可靠性。
可选地，在本申请的一个实施例中，在生成所述扩展后的拓扑图之前，还包括：构成路网图的拓扑关系；根据所述路网图的拓扑关系生成所述代客泊车场的拓扑图。
根据上述技术手段，本申请实施例可以，有效的提升了搜索最优解的效率，节约运行资源。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述构成路网图的拓扑关系，包括：获取代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息；由所述代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息得到所述拓扑关系。
根据上述技术手段，本申请实施例可以通过构成路网图的拓扑关系，提升搜索算法的灵活性，增加搜索空间，提升了搜索最优解的效率。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述基于所述扩展后的拓扑图规划全局路径，包括：基于预设搜索算法，基于所述起始虚拟节点和所述终止虚拟节点从所述扩展后的拓扑图中搜索出最优路径节点序列；根据所述最优路径节点序列生成所述全局路径。
根据上述技术手段，本申请实施例可以基于起始虚拟节点和终止虚拟节点从扩展后的拓扑图中搜索出最优路径节点序列，从而根据最优路径节点序列生成全局路径，使得搜索算法更灵活，并增加搜索空间。
本申请第二方面实施例提供一种用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展装置，包括：
第一生成模块，用于根据代客泊车起点匹配的车道和至少一个第一道路节点生成起始虚拟节点和起始虚拟边；第二生成模块，用于根据代客泊车终点匹配的车道和至少一个第二道路节点生成终止虚拟节点和终止虚拟边；扩展模块，用于向拓扑图中加入所述起始虚拟节点、所述起始虚拟边、所述终止虚拟节点和所述终止虚拟边，生成扩展后的拓扑图，并基于所述扩展后的拓扑图规划全局路径，并按照所述全局路径执行相应的代客泊车动作。
可选地，在本申请的一个实施例中，本申请实施例的装置还包括：构建模块，用于在生成所述扩展后的拓扑图之前，构成路网图的拓扑关系；第三生成模块，用于在生成所述扩展后的拓扑图之前，根据所述路网图的拓扑关系生成所述代客泊车场的拓扑图。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述构建模块包括：获取单元，用于获取代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息；构建单元，用于由所述代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息得到所述拓扑关系。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述扩展模块包括：搜索单元，用于基于预设搜索算法，基于所述起始虚拟节点和所述终止虚拟节点从所述扩展后的拓扑图中搜索出最优路径节点序列；生成单元，用于根据所述最优路径节点序列生成所述全局路径。
本申请第三方面实施例提供一种车辆，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计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法。
本申请第四方面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计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法。
本申请的有益效果：
(1)根据上述技术手段，本申请实施例可以基于起始虚拟节点和终止虚拟节点从扩展后的拓扑图中搜索出最优路径节点序列，从而根据最优路径节点序列生成全局路径，使得搜索算法更灵活，并增加搜索空间。
(2)本申请实施例可以通过扩展后的拓扑图规划全局路径，从而完成相应的代客泊车动作，有效的增加路径搜索解的数量，并得到最优路径，提升了规划路径的精准度和效率，提升了全局规划路径的可靠性。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法的流程图；
图2为本申请一个具体实施例的拓扑图示意图；
图3为本申请一个具体实施例的扩展拓扑图示意图；
图4为本申请一个具体实施例的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法的结构示意图；
图5为本申请一个具体实施例的AVP(Automatic Valet Parking，自动代客泊车辅助系统)全局路径规划示意图；
图6为本申请一个具体实施例的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法的流程图；
图7为根据本申请实施例的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展装置的结构示意图；
图8为根据本申请实施例提供的车辆的结构示意图。
其中，1-AVP规划指令、2-规划配置、3-道路节点匹配、4-全局路径规划、5-高精度地图、6-有向图和7-虚拟节点和边拓展；10-用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展装置；100-第一生成模块、200-第二生成模块和300-扩展模块；801-存储器、802-处理器和803-通信接口。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法及装置。针对上述背景技术中心提到的相关技术中仅能匹配一个最佳匹配的车道，导致减少搜索的解的数量，从而无法得到最优路径，精准度和效率较低，降低了全局路径规划的安全性和可靠性的问题，本申请提供了一种用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法，在该方法中，可以根据代客泊车起点匹配的车道和第一道路节点生成起始虚拟节点和起始虚拟边，并根据代客泊车终点匹配的车道和第二道路节点生成终止虚拟节点和终止虚拟边，向拓扑图中加入虚拟节点和虚拟边并生成扩展后的拓扑图，从而规划全局路径，并执行相应的代客泊车动作，有效的增加路径搜索解的数量，并得到最优路径，提升了规划路径的精准度和效率，提升了全局规划路径的可靠性。由此，解决了相关技术中仅能匹配一个最佳匹配的车道，导致减少搜索的解的数量，从而无法得到最优路径，精准度和效率较低，降低了全局路径规划的安全性和可靠性的技术问题。
具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法的流程示意图。
如图1所示，该用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法包括以下步骤：
在步骤S101中，根据代客泊车起点匹配的车道和至少一个第一道路节点生成起始虚拟节点和起始虚拟边。
在实际执行过程中，本申请实施例可以根据道路节点匹配的起点匹配车道的数量，当判断有至少一条车道被匹配到起点时，可以根据起点匹配的车道以及得到的道路节点[node_s1,node_s2,…,node_sm]，在起点处生成一个虚拟节点node_snew，并且把node_snew作为首节点，node_si(1<＝i<＝m)作为尾节点，建立由node_snew指向node_si的虚拟单向有向边，从而可以支持起点进行多个车道的匹配，增加搜索空间，提升确定最佳路径规划的效率。
在步骤S102中，根据代客泊车终点匹配的车道和至少一个第二道路节点生成终止虚拟节点和终止虚拟边。
作为一种可能实现的方式，本申请实施例可以根据道路节点匹配的终点匹配车道的数量，当判断有至少一条车道被匹配到终点时，可以根据终点匹配的车道以及得到的道路节点[node_s1,node_s2,…,node_sn]，在起点处生成一个虚拟节点node_enew，并且把node_sj(1<＝j<＝n)作为首节点，node_enew作为尾节点，建立由node_sj指向node_enew的虚拟单向有向边，从而可以支持终点进行多个车道的匹配，增加搜索空间，提升确定最佳路径规划的效率。
在步骤S103中，向拓扑图中加入起始虚拟节点、起始虚拟边、终止虚拟节点和终止虚拟边，生成扩展后的拓扑图，并基于扩展后的拓扑图规划全局路径，并按照全局路径执行相应的代客泊车动作。
可以理解的是，本申请实施例可以向拓扑图中加入起始虚拟节点、起始虚拟边、终止虚拟节点和终止虚拟边，举例而言，首先向拓扑图中加入虚拟节点，然后插入所生成的虚拟边，并构成扩展后的拓扑图，把虚拟节点node_snew作为规划的起始节点，把虚拟节点node_enew作为规划的终止节点，从而基于扩展后的拓扑图和新的起止节点进行全局路径规划，提升了搜索算法的灵活性，增加搜索空间，提高了搜索最优解的效率，可以实现起止多个匹配车道只进行一次规划，并且节省运行资源。
可选地，在本申请的一个实施例中，在生成扩展后的拓扑图之前，还包括：构成路网图的拓扑关系；根据路网图的拓扑关系生成代客泊车场的拓扑图。
可以理解的是，本申请实施例可以构成下述步骤中路网图的拓扑关系，从而可以根据路网图的拓扑关系生成代客泊车场的拓扑图，有效的提升了搜索最优解的效率，节约运行资源。
其中，在本申请的一个实施例中，构成路网图的拓扑关系，包括：获取代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息；由代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息得到拓扑关系。
举例而言，本申请实施例可以通过高精地图获取代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息，主要由代客泊车场的道路link、车道lane以及车位等其他信息得到拓扑关系，其中，一个道路对应着两个相反方向的车道，一个车道仅对应一个道路，道路与道路之间通过节点link node连接构成路网图的拓扑关系。
其中，如图2所示，本申请实施例可以基于节点link node建立搜索算法用的有向图，由节点和边组成，节点为link node的抽象信息，边为link的抽象信息，边上的权重为link的长度，有向图的边有单向边和双向边，其中，单向边指沿着道路的只有单行道，双向边指沿着道路的是双向道路，从而可以通过有向图的扩展和起止虚拟节点的抽象使得搜索算法更灵活，增加搜索空间，提升了搜索最优解的效率。
可选地，在本申请的一个实施例中，基于扩展后的拓扑图规划全局路径，包括：基于预设搜索算法，基于起始虚拟节点和终止虚拟节点从扩展后的拓扑图中搜索出最优路径节点序列；根据最优路径节点序列生成全局路径。
在实际执行过程中，本申请实施例可以基于预设搜索算法，如a star搜索算法，并基于起始虚拟节点和终止虚拟节点从扩展后的拓扑图中搜索出最优路径节点序列，从而根据最优路径节点序列生成全局路径，使得搜索算法更灵活，并增加搜索空间。
举例而言，如图3所示，当起点匹配到m条车道时，就有m个node_s，可以在起点处新建一个虚拟的link node作为node_snew，同时在有向图中，加入从node_snew到另外m个node_s的m条虚拟边，扩展有向图。
其次，当终点匹配到n条车道，就有n个node_e，可以在终点处新建一个虚拟的linknode作为node_enew，同时在有向图中，加入从n个node_e到node_e的n条虚拟边，扩展有向图。
最后，可以把虚拟的起止点node_snew和node_enew作为新的起止点在扩展后的有向图中进行路径搜索，即可一次性搜索出最优路径，节省运行资源。
需要说明的是，预设搜索算法由本领域技术人员根据实际情况进行设置，在此不作具体限定。
下面结合图4和图5对本申请实施例的工作原理进行详细赘述。
如图4所示，为了更好的实现全局路径规划，本申请实施例可以基于高精度地图的AVP功能全局路径规划，可以包括AVP规划指令1、规划配置2、道路节点匹配3、全局路径规划4、高精度地图5、有向图6和虚拟节点和边拓展7。
具体而言，规划指令1可以提供来自于人机交互的基于场景代客泊车指令，如用户选择代客泊车指令且选定了目标车位，则该指令可以下发代客泊车场景代号和目标车位id。
规划配置2可以根据规划指令1的输出，根据不同的场景设置规划的起止点的距离匹配和航向匹配的阈值参数。
道路节点匹配3可以根据高精度地图5和规划配置模2的输出，匹配到道路的起始和终止节点link node，从而作为规划算法在有向图中的起始和结束节点。
全局路径规划模块4可以根据道路节点匹配3和有向图6的输出，规划出一条基于link node的路径节点序列，并根据link node序列和高精度地图5的数据提取对应的道路序列，最后根据道路序列和高精度地图5提取出路径的点序列组成规划的路径。
高精度地图5可以由道路和车道以及车位等组成，一个道路对应着两个相反方向的车道，一个车道仅对应一个道路，道路与道路之间通过节点link node连接构成路网图的拓扑关系。
另外，如图3所示，可以基于link node建立搜索算法用的有向图6，由节点和边组成，节点为link node的抽象信息，边为link的抽象信息，边上的权重为link的长度，有向图的边有单向边和双向边，单向边指沿着道路的只有单行道，双向边指沿着道路的是双向道路。
虚拟节点和边扩展7可以根据道路节点匹配结果，并建立虚拟的节点和虚拟边，对有向图进行扩充，以增加路径搜索算法可行的解的数量和找到更优的解。
综上，如图5所示，本申请实施例可以基于停车场的高精度地图和AVP不同的使用场景，基于高精度地图建立搜索拓扑图，并使规划起点和终点匹配多个车道，基于匹配的多个车道生成虚拟节点和边，扩展搜索拓扑图，从而基于虚拟起始节点和终止节点，利用搜索算法搜索出最优路径节点序列，进而可以支持起点和终点进行多个车道的匹配，使得搜索算法更灵活，增加搜索空间，实现起止多个匹配车道只进行一次规划，节省运行资源。
如图6所示，下面以一个具体实施例对本申请实施例的具体工作原理进行详细阐述。
步骤S601：起点是否匹配到车道。
即言，本申请实施例可以判断起点是否匹配到车道，当起点匹配到车道时，执行步骤S602，否则结束全局路径规划，可以根据道路节点匹配的起点匹配车道的数量，判段是否有至少一条车道被匹配到起点，其中，起点为广义的起点，包含坐标点、车位等。
步骤S602：生成起始虚拟节点和起始虚拟边。
即言，本申请实施例可以根据起点匹配的车道以及得到的道路节点[node_s1,node_s2,…,node_sm]，在起点处生成一个虚拟节点node_snew，并且把node_snew作为首节点，node_si(1<＝i<＝m)作为尾节点，建立由node_snew指向node_si的虚拟单向有向边。
步骤S603：终点是否匹配到车道。
即言，本申请实施例可以判断终点是否匹配到车道，当终点匹配到车道时，执行步骤S604，否则结束全局路径规划，可以根据道路节点匹配的终点匹配车道的数量，判段是否有至少一条车道被匹配到终点，其中，终点为广义的终点，包含坐标点、车位等。
步骤S604：生成终止虚拟节点和终止虚拟边。
即言，本申请实施例可以根据终点匹配的车道以及得到的道路节点[node_s1,node_s2,…,node_sn]，在起点处生成一个虚拟节点node_enew，并且把node_sj(1<＝j<＝n)作为首节点，node_enew作为尾节点，建立由node_sj指向node_enew的虚拟单向有向边。
步骤S605：往拓扑图中加入虚拟节点和虚拟边。
即言，本申请实施例可以先向拓扑图中加入虚拟节点，然后插入所生成的虚拟边，构成扩展后的拓扑图。
步骤S606：重置虚拟节点为起止节点。
即言，本申请实施例可以把虚拟节点node_snew作为规划的起始节点，把虚拟节点node_enew作为规划的终止节点。
步骤S607：全局路径规划。
即言，本申请实施例可以基于新的拓扑图和新的起止节点，进行全局路径规划，从而实现起止多个匹配车道只进行一次规划，节省运行资源。
根据本申请实施例提出的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法，可以根据代客泊车起点匹配的车道和第一道路节点生成起始虚拟节点和起始虚拟边，并根据代客泊车终点匹配的车道和第二道路节点生成终止虚拟节点和终止虚拟边，向拓扑图中加入虚拟节点和虚拟边并生成扩展后的拓扑图，从而规划全局路径，并执行相应的代客泊车动作，有效的增加路径搜索解的数量，并得到最优路径，提升了规划路径的精准度和效率，提升了全局规划路径的可靠性。由此，解决了相关技术中仅能匹配一个最佳匹配的车道，导致减少搜索的解的数量，从而无法得到最优路径，精准度和效率较低，降低了全局路径规划的安全性和可靠性的技术问题。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展装置。
图7是本申请实施例的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展装置的方框示意图。
如图7所示，该用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展装置10包括：第一生成模块100、第二生成模块200和扩展模块300。
具体地，第一生成模块100，用于根据代客泊车起点匹配的车道和至少一个第一道路节点生成起始虚拟节点和起始虚拟边。
第二生成模块200，用于根据代客泊车终点匹配的车道和至少一个第二道路节点生成终止虚拟节点和终止虚拟边。
扩展模块300，用于向拓扑图中加入起始虚拟节点、起始虚拟边、终止虚拟节点和终止虚拟边，生成扩展后的拓扑图，并基于扩展后的拓扑图规划全局路径，并按照全局路径执行相应的代客泊车动作。
可选地，在本申请的一个实施例中，本申请实施例的装置10还包括：构建模块和第三生成模块。
其中，构建模块，用于在生成扩展后的拓扑图之前，构成路网图的拓扑关系。
第三生成模块，用于在生成扩展后的拓扑图之前，根据路网图的拓扑关系生成代客泊车场的拓扑图。
可选地，在本申请的一个实施例中，构建模块包括：获取单元和构建单元。
其中，获取单元，用于获取代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息。
构建单元，用于由代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息得到拓扑关系。
可选地，在本申请的一个实施例中，扩展模块300包括：搜索单元和生成单元。
其中，搜索单元，用于基于预设搜索算法，基于起始虚拟节点和终止虚拟节点从扩展后的拓扑图中搜索出最优路径节点序列。
生成单元，用于根据最优路径节点序列生成全局路径。
需要说明的是，前述对用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法实施例的解释说明也适用于该实施例的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展装置，可以根据代客泊车起点匹配的车道和第一道路节点生成起始虚拟节点和起始虚拟边，并根据代客泊车终点匹配的车道和第二道路节点生成终止虚拟节点和终止虚拟边，向拓扑图中加入虚拟节点和虚拟边并生成扩展后的拓扑图，从而规划全局路径，并执行相应的代客泊车动作，有效的增加路径搜索解的数量，并得到最优路径，提升了规划路径的精准度和效率，提升了全局规划路径的可靠性。由此，解决了相关技术中仅能匹配一个最佳匹配的车道，导致减少搜索的解的数量，从而无法得到最优路径，精准度和效率较低，降低了全局路径规划的安全性和可靠性的技术问题。
图8为本申请实施例提供的车辆的结构示意图。该车辆可以包括：
存储器801、处理器802及存储在存储器801上并可在处理器802上运行的计算机程序。
处理器802执行程序时实现上述实施例中提供的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法。
进一步地，车辆还包括：
通信接口803，用于存储器801和处理器802之间的通信。
存储器801，用于存放可在处理器802上运行的计算机程序。
存储器801可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器801、处理器802和通信接口803独立实现，则通信接口803、存储器801和处理器802可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选地，在具体实现上，如果存储器801、处理器802及通信接口803，集成在一块芯片上实现，则存储器801、处理器802及通信接口803可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器802可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法，其特征在于，包括以下步骤：
根据代客泊车起点匹配的车道和至少一个第一道路节点生成起始虚拟节点和起始虚拟边；
根据代客泊车终点匹配的车道和至少一个第二道路节点生成终止虚拟节点和终止虚拟边；以及
向拓扑图中加入所述起始虚拟节点、所述起始虚拟边、所述终止虚拟节点和所述终止虚拟边，生成扩展后的拓扑图，并基于所述扩展后的拓扑图规划全局路径，并按照所述全局路径执行相应的代客泊车动作。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在生成所述扩展后的拓扑图之前，还包括：
构成路网图的拓扑关系；
根据所述路网图的拓扑关系生成所述代客泊车场的拓扑图。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构成路网图的拓扑关系，包括：
获取代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息；
由所述代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息得到所述拓扑关系。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述扩展后的拓扑图规划全局路径，包括：
基于预设搜索算法，基于所述起始虚拟节点和所述终止虚拟节点从所述扩展后的拓扑图中搜索出最优路径节点序列；
根据所述最优路径节点序列生成所述全局路径。
5.一种用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展装置，其特征在于，包括：
第一生成模块，用于根据代客泊车起点匹配的车道和至少一个第一道路节点生成起始虚拟节点和起始虚拟边；
第二生成模块，用于根据代客泊车终点匹配的车道和至少一个第二道路节点生成终止虚拟节点和终止虚拟边；以及
扩展模块，用于向拓扑图中加入所述起始虚拟节点、所述起始虚拟边、所述终止虚拟节点和所述终止虚拟边，生成扩展后的拓扑图，并基于所述扩展后的拓扑图规划全局路径，并按照所述全局路径执行相应的代客泊车动作。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，还包括：
构建模块，用于在生成所述扩展后的拓扑图之前，构成路网图的拓扑关系；
第三生成模块，用于在生成所述扩展后的拓扑图之前，根据所述路网图的拓扑关系生成所述代客泊车场的拓扑图。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述构建模块包括：
获取单元，用于获取代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息；
构建单元，用于由所述代客泊车场的道路信息、车道信息和车位信息得到所述拓扑关系。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述扩展模块包括：
搜索单元，用于基于预设搜索算法，基于所述起始虚拟节点和所述终止虚拟节点从所述扩展后的拓扑图中搜索出最优路径节点序列；
生成单元，用于根据所述最优路径节点序列生成所述全局路径。
9.一种车辆，其特征在于，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计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-4任一项所述的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-4任一项所述的用于代客泊车全局路径规划系统的拓扑图的扩展装置。
CN202211151700.1A 2022-09-21 2022-09-21 用于代客泊车全局路径规划系统拓扑图的扩展方法及装置 Pending CN115511169A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211151700.1A CN115511169A (zh) 2022-09-21 2022-09-21 用于代客泊车全局路径规划系统拓扑图的扩展方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211151700.1A CN115511169A (zh) 2022-09-21 2022-09-21 用于代客泊车全局路径规划系统拓扑图的扩展方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115511169A true CN115511169A (zh) 2022-12-23

Family

ID=84504951

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211151700.1A Pending CN115511169A (zh) 2022-09-21 2022-09-21 用于代客泊车全局路径规划系统拓扑图的扩展方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115511169A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108151751B (zh) 一种基于高精度地图和传统地图结合的路径规划方法及装置
CN111982143B (zh) 车辆及车辆路径规划方法、装置
CN109612496B (zh) 一种路径规划方法、装置及车辆
CN109871017B (zh) 自动驾驶参考线调用方法、装置和终端
CN107389079B (zh) 高精度路径规划方法和系统
CN110779539B (zh) 行车路径修正方法、装置、设备和存储介质
CN108827335A (zh) 一种基于单向搜索模型的最短路径规划方法
CN112685175B (zh) 一种服务拓扑图的构建方法、装置和计算机可读存储介质
CN111737379A (zh) 道路采集任务的生成、装置、电子设备及可读存储介质
CN115435803A (zh) 车辆的全局路网规划方法、装置、车辆及存储介质
CN112729323B (zh) 路径规划方法及设备
CN112435053A (zh) 电动汽车充电行为的预测方法、装置和电子设备
CN114399125A (zh) 车队最优轨迹控制方法、装置、电子设备及存储介质
CN115511169A (zh) 用于代客泊车全局路径规划系统拓扑图的扩展方法及装置
CN112525206A (zh) 一种基于多地图切换导航方法
CN116772845A (zh) 融合多种交通模型的路径规划方法、系统、软件及介质
CN104680775B (zh) 基于海量交通数据的路网实时最优路径的并行提取方法
CN116521266A (zh) 车载应用启动配置的管理方法、装置、车辆及存储介质
CN116295478A (zh) 车辆的导航方法及装置
CN112611388B (zh) 路口生成方法、装置、存储介质及电子设备
CN114545922A (zh) 路径规划方法、电子设备及计算机存储介质
CN114964293A (zh) 车辆的路径规划方法、装置及电子设备、存储介质
CN116976356A (zh) 一种拓扑图重复节点语义推断方法及装置
CN104801044A (zh) 生成轨迹线顶点序列的方法和装置
CN110619403A (zh) 一种拼车方法和装置、电子设备、存储介质

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