[发明专利]一种路径规划方法和装置

说明书

本申请实施例提供了一种路径规划方法和装置。该技术方案中，在为目标车辆规划从起始置至终点位置的行驶路径时，首先获取目标区域中N个路段中每个路段的车流量，其中，每个路段包括M个电子围栏且M个电子围栏中不同的电子围栏对应目标区域中不同的功能区域；然后使用机器学习算法基于N个路段中每个路段的车流量，预测目标车辆将在每个路段的通行时间，最后基于预设路径规划算法和预设约束规则中的至少一项，从N个路段中选择K个路段组成目标行驶路径。本申请提供的技术方案，能够在对目标区域使用电子围栏的方式进行划分的情况下实现对车辆位置的精准表达，以及通过对各个路段进行拥堵分析来实现对动态环境下的车辆的路径规划。

技术领域

本申请涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种路径规划方法和装置。

背景技术

目前，各大码头均在通过自动化改造、信息化应用等技术，将传统的码头向智能化码头转型，以提升作业效率，实现智能化的可靠运营。其中，为了实现传统的码头向智能化码头的转型，一项关键技术是为车辆规划从起始位置至终点位置的满足指定条件的路径，也称为对车辆进行路径规划。

目前，在对车辆进行路径规划时，一种常用的方法是迪克斯特拉算法(Dijkstra)算法。但是，在使用该算法进行路径规划时，该算法针对的车辆在路段上的通行时间通常被设置为固定值。而车辆在路段上实际行驶时，路段状况通常是不同的，例如路段上的拥挤程度通常会随着时间变化。另一方面，该方法不能兼容复杂的约束条件，从而导致无法应用在实际项目中。

因此，如何更加合理为车辆进行路径规划成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种路径规划方法和装置，能够通过对各个路段进行拥堵分析来实现对动态环境下的车辆的路径规划。

第一方面，本申请实施例提供一种路径规划方法，包括：获取目标区域中的N个路段中每个路段的车流量，所述N个路段中每个路段包括M个电子围栏，所述M个电子围栏相互连接，所述M个电子围栏中不同的电子围栏对应所述目标区域中不同的功能区域，所述不同的功能区域中每个功能区域包括用于车辆进行生产作业的区域；使用机器学习算法基于所述N个路段中每个路段的车流量，预测目标车辆将在所述N个路段中每个路段的通行时间，所述目标车辆包括从所述目标区域中的第一位置行驶到所述目标区域中的第二位置的车辆；基于预设路径规划算法和预设约束规则中的至少一项，所述N个路段中选择K个路段组成目标行驶路径，所述目标行驶路径使得所述目标车辆从所述第一位置行驶到所述第二位置时对应的通行时间满足预设条件。

本实施例中，电子围栏可以认为是与功能区域对应的地理范围，而功能区域是指是用于车辆进行生产作业的区域。

本实施例中，目标区域是指划分了电子围栏之后的地理区域。具体地，本实施例中，基于不同的功能区域将目标区域划分成了不同的电子围栏。

应理解，通常情况下，不同的功能区域对应于不同的贝位和列位，因此，本实施例中，通过将目标区域基于不同的功能区域划分成不同的电子围栏，可以实现当车辆进入某个电子围栏后，能够实现车辆在各个功能区域的精确定位，即能够保证车辆处于不同的功能区域时车辆定位的差异性。

应理解，目标区域内的大量电子围栏之间为一一衔接的关系，例如从HR020014到HR020016只能经过HR020015到达。因此，本实施例中，将所有相互连接且有单一上下游的电子围栏串联起来之后形成的区域定义为一个路段。

本实施例中，通过将目标区域划分成多个电子围栏，以及基于电子围栏生成路段的方式将目标区域表达成了一个二维路网结构。

在此说明的是，本申请对机器学习算法的具体形式不做限定。例如，机器学习算法可以是卷积神经网络算法，又或者可以是支持向量机(support vector machine，SVM)算法，不构成对本申请的限制。