[发明专利]一种基于测绘信息的高精度道路最短路径计算方法

说明书

本发明属于路径规划领域，公开了一种基于测绘信息的高精度道路最短路径计算方法。本发明通过曲线拟合的方法将离散的道路测绘信息绘制为一个平滑空间曲面，利用平滑空间曲面在二维投影下的最短路径的特性，基于改造的Dijkstra算法构造了大尺度平滑曲面下的高精度最短路径搜索算法，并进一步将平面上的最短路径映射至原空间曲面上以准确计算路径长度。本发明解决了传统路径规划算法在大尺度平滑空间曲面下进行高精度最短路径计算的问题，可将大尺度平滑空间曲面下的最短路径计算误差控制在0.05%以内。

技术领域

一种基于测绘信息的高精度道路最短路径计算方法，本发明属于路径规划领域，涉及有限内存下的大尺度空间下的基于网格建模的高精度路径规划方法，尤其是基于道路测绘信息形成的平滑空间曲面下的高精度路径规划方法与其最短距离计算方法，利用该方法可以对基于测绘数据的道路信息进行网格化建模和路径搜索，并计算道路内的最短路径距离。

背景技术

随着我国的现代化建设的推进，高速公路网络也在不断的完善中，截至2020年，中国高速公路的路段总长度已经超过了16万公里，高速公路的通行车次更是难以估量，以广东省为例，仅在2021年春节7天期间，累积通行车次逾3千万次。为了保障高速公路畅通与驾驶人员的安全，在各个高速路段上都分布有区间测速路段，其使用测速区间长度除以车辆通过测速区间的用时来计算车辆行使速度，从而检测出超速车辆，为了保证检测的公正性，需要根据测绘数据精确的计算最短道路距离和相应的路径。此外，基于道路测绘信息的最短路径规划算法还被应用于赛车的道路规划中，用于在指定的道路环境下找到最短的曲线路径，通过应用本发明，可以极大提高大尺度空间下的最短路径的计算精度。

基于测绘信息的高精度道路最短路径计算方法是当今时代信息化、自动化、高精度化背景下的产物，同时也是自动驾驶、路径搜寻与规划领域关系非常紧密的一个问题，路径规划本身在很多不同的领域内均有广泛的应用，比如机器人的自动化控制、无人机的空中避障、GPS导航路径规划、物流车辆的管理、自动驾驶技术等等，其核心在于算法的设计。由于存在大量的实际应用场景，路径规划问题也得到了学者的广泛关注和显著的研究进展，不同的规划算法的特点不同，其适用的场景和领域也会有所区别。从路径规划的环境前提来看，可以分为全视野场景下的路径规划和传感器局部视野下的路径规划。从地图障碍物的运动属性来看，可以分为静态环境路径规划和动态环境路径规划。本发明基于提出的基于测绘信息的高精度道路最短路径计算方法中的路径规划场景便是一种全局信息下的静态场景。

目前，针对全局信息下的静态场景路径规划方法的研究较多，包括传统类算法，如人工势场法、模拟退火法；仿生学算法，如蚁群算法、神经网络算法；网络拓扑类算法，如A-Star算法、Dijkstra算法等。其中许多算法如A-star、Dijkstra、人工势场法等算法都可以用于进行最短路径的计算，但是其无法解决在有限内存下的三维空间大尺度高精度的网格化建模和路径规划问题，对测速区间来说，其空间跨度往往在数公里以上，而宽度一般在十几米左右，因而进行最短路径规划需要使用细粒度的网格，以2km*2km的规划区间为例，对其进行毫米级别的建模，将得到4万亿大小的网格，在这一尺度上直接进行高精度的最短路径规划是难以完成的。

因此，针对该类由道路测绘信息形成的三维大尺度平滑曲面空间，如何利用道路形成的平滑空间曲面的特性进行高精度的最短路径规划，形成一种通用的基于测绘信息的三维大尺度平滑曲面空间下的高精度最短路径计算方法，已成为该领域亟待解决的关键问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：针对基于无人机或传统土木工程测绘方法得到的三维离散道路测绘数据，对道路空间进行拟合，对于拟合得到的大尺度三维平滑空间曲面进行高精度最短路径规划，并计算最短路径的长度，形成一种通用的基于测绘信息的三维大尺度平滑曲面空间下的高精度最短路径计算方法。其中三维测绘信息指道路两侧边缘的离散点坐标的测绘信息，平滑曲面空间则是由测绘点通过高精度拟合技术形成的三维曲面，最短路径计算则是指从道路曲面一端到达另一端或绕圈一周的最短路径及其距离，而高精度则要求计算结果与实际结果的误差要小于百分之0.05，即2km的道路，其距离下差不超过1m。