[发明专利]路径规划方法、装置、设备及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种路径规划方法、装置、设备及存储介质，方法包括：获取车辆的出发点、当前位置以及目的地；根据实际城市道路构建路网信息模型；其中，所述路网信息模型将需进行方向选择的道路口抽象为路网节点；每个路网节点包含三个属性：节点的位置坐标、节点沿各个方向道路的拥挤程度、节点沿各方向道路长度；基于劳动分工策略通过个体之间、个体与环境间的交互得到Q‑Table的初始权值；在路网信息模型中，通过Q‑learning对交通数据进行学习并得到路径，同时基于开发和探索策略调整Q‑Table；根据调整的Q‑Table，通过滚动规划策略，确定行进路径，直至到达目的地。本发明采用“分工机理+经验学习”的路径选择策略，可解决动态车辆规划问题，实现实时规划路线。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，尤其涉及一种路径规划方法、装置、设备及计算机可读存储介质。

背景技术

路径规划问题是智能技术中的研究热点，目前已应用于众多领域中，且在不同领域中有不同的问题描述和研究方向。以往路径规划的研究多集中于物流配送系统中的车辆路径问题。而在当下环境，随着国民经济实力和信息科学技术的快速发展，私家车数量急剧增加，交通基建网络愈加复杂，城市交通问题越来越严重。为了解决这个问题，人们将计算机技术运用于城市智能交通系统(Intelligent Transportation Systems，ITS)，路径规划问题作为城市智能交通体系中重要的一个环节，又重新开始被人们所重视起来，同时由于与以往的物流系统背景不同，智能交通下的行车路径规划问题也给研究者带来了新的挑战。

已有较多研究者针对交通路径规划问题进行了研究，但大多是基于静态网络模型下的研究，而且大多将路径规划问题看作一个优化问题，并采用优化算法来解决。但此类方法对目前愈发复杂的城市交通网络来说，有较大不足。体现在：

与以往传统的路径规划研究重点有所不同，在智能交通背景下的车辆路径规划问题，需要解决关键问题在于如何解决动态问题和提高路径规划方法求解效率。一方面，随着计算机技术的发展与应用，GPS定位系统、GMS移动通讯系统、GIS地理信息系统等工具广泛被应用与人们的日常出行中，行车规划问题开始逐渐从静态路程规划转变为动态路程规划问题，静态路程规划只适用于某一时刻的路网信息，却不一定适合下一刻的路网，因此考虑动态变化的交通情况而进行的动态路程规划更加符合人们的现实需求。另一方面，在以往静态规划方法，往往为了追求解质量的精确性而忽略了求解速度的重要性；而在动态路径规划问题中，充分考虑路网信息的变化，及时避开拥堵路段和不可行路段的前提在于有一种高效快速的路径规划方法，可以实时得到或调整到最佳路径。因此如何找到一种快速高效的动态路径规划方法是解决智能交通背景下的行车路径问题的关键，具有重要的实际应用和理论研究意义。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种路径规划方法、装置、设备及计算机可读存储介质，以解决上述问题。

本发明实施例提供了一种路径规划方法，其包括：

获取车辆的出发点、当前位置以及目的地；

根据实际城市道路构建路网信息模型；其中，所述路网信息模型将需进行方向选择的道路口抽象为路网节点；每个路网节点包含三个属性：节点的位置坐标、节点沿各个方向道路的拥挤程度、节点沿各方向道路长度；

基于劳动分工策略通过个体之间、个体与环境间的交互得到Q—Table的初始权值；其中，Q—Table是一个与路网信息模型相关的数值矩阵；

在路网信息模型中，通过Q-leaming对交通数据进行学习并得到路径，同时基于开发和探索策略调整Q—Table；

根据调整的Q-Table，通过滚动规划策略，确定行进路径，直至到达目的地。

优选地，通过劳动分工策略通过个体之间、个体与环境间的交互得到Q-Table初始权值，具体为：