一种路径规划方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种路径规划方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.路径规划是运动规划的主要研究内容之一，也是智能车辆导航和控制的基础。路径即连接起点位置和终点位置的序列点或曲线，而路径规划即指构成路径的策略。路径规划的方法有很多，根据其自身优缺点，其适用范围也各不相同。
3.根据高精地图进行路径规划的方式已成为路径规划的惯用技术，但高精地图的构建与路网的连接极为繁琐，相应的，基于高精地图所提供的路网信息进行路径规划的方式在实现过程中也较为复杂，且在实际应用过程中，不能较好地适用于复杂多变的地形环境，无法得到最优的路径规划结果。


技术实现要素：

4.本发明提供了一种路径规划方法、装置、设备及存储介质，解决了传统方法中繁琐的地图构建和路网连接问题，简化了路径规划过程，实现了准确与高效的道路信息提取，提高了路径规划实现过程的准确性和效率，保证了路径规划的灵活性和通用性，适用于多种道路环境，可实现全球覆盖。
5.第一方面，本公开实施例提供了一种路径规划方法，包括：
6.获取目标卫星影像，所述目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像；
7.根据所述目标卫星影像进行道路提取与处理，确定目标道路信息；
8.根据所述目标道路信息建立道路间的拓扑关系，确定目标拓扑地图；
9.根据所述目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行全局路径规划。
10.第二方面，本公开实施例提供了一种路径规划装置，包括：
11.影像获取模块，用于获取目标卫星影像，所述目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像；
12.道路信息确定模块，用于根据所述目标卫星影像进行道路提取与处理，确定目标道路信息；
13.拓扑地图构建模块，用于根据所述目标道路信息建立道路间的拓扑关系，确定目标拓扑地图；
14.路径规划模块，用于根据所述目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行全局路径规划。
15.第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：
16.至少一个处理器；以及
17.与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
18.存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处
理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述第一方面实施例提供的路径规划方法。
19.第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使处理器执行时实现上述第一方面实施例提供的路径规划方法。
20.本发明实施例提供的一种路径规划方法、装置、设备及存储介质，通过获取目标卫星影像，所述目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像；根据所述目标卫星影像进行道路提取与处理，确定目标道路信息；根据所述目标道路信息建立道路间的拓扑关系，确定目标拓扑地图；根据所述目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行全局路径规划。上述技术方案，解决了传统方法中繁琐的地图构建和路网连接问题，简化了路径规划过程，实现了准确与高效的道路信息提取，提高了路径规划实现过程的准确性和效率，保证了路径规划的灵活性和通用性，适用于多种道路环境，可实现全球覆盖。
21.应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
22.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
23.图1是本发明实施例一提供的一种路径规划方法的流程图；
24.图2是本发明实施例二提供的一种路径规划方法的流程图；
25.图3是本发明实施例二提供的一种路径规划方法中所涉及程序运行流程的示例展示图；
26.图4是本发明实施例三提供的一种路径规划装置的结构示意图；
27.图5是本发明实施例四提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
28.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
29.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”和“目标”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
30.实施例一
31.图1是本发明实施例一提供的一种路径规划方法的流程图，本实施例可适用于根据卫星影像中的道路信息对目标车辆进行路径规划的情形，该方法可以由路径规划装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。
32.如图1所示，该方法包括：
33.s101、获取目标卫星影像，目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像。
34.在本实施例中，目标卫星影像可以理解为能够直接用于进行道路提取的图像，是已经处理好的清晰准确的影像。初始卫星影像可以理解为直接从卫星获取到的未经任何处理的影像。
35.具体的，获得经预处理步骤后影像更加清晰、质量更加的目标卫星影像。其中，对初始卫星影像进行预处理获得优化后的目标卫星影像的步骤为：获取卫星采集到的高分辨率的遥感影像(初始卫星影像)，可选用的卫星包括地球观测卫星、民用卫星、商用卫星等。需要注意的是，卫星影像的分辨率要足够高以便于提取道路信息，通常需要在米级别以上；对获取到的初始卫星影像进行影像去噪、增强以及配准等预处理，以提高影像的质量使得影像中的道路信息更加明显和清晰。
36.其中，对初始卫星影像进行影像去噪的处理，可以采用小波变换去噪算法对初始卫星影像进行小波去噪，获得去噪后的中间影像。其中，小波变换是一种信号分析方法，可以将信号分解为不同尺度和频率的成分，通过小波变换去噪，可以在去除噪声的同时尽可能保留图像的特征信息。可以理解的是，对初始卫星影像进行影像去噪还可以采用其他算法或模型，本实施例对此不设限定。
37.将去噪后的中间影像进行影像增强处理，可以采用自适应直方图均衡化算法进行影像增强，获得增强后的中间影像。其中，自适应直方图均衡化算法是对传统直方图均衡化算法的改进，可以在增强图像对比度的同时，避免增强噪声。可以理解的是，对初始卫星影像进行影像去噪还可以采用其他算法或模型，本实施例对此不设限定。
38.将增强后的中间影像进行影响配准处理，可以采用尺度不变特征变换(scale-invariantfeaturetransform，sift)算法进行影像配准，获得配准后的目标卫星影像。sift算法是一种图像配准和特征提取算法，能够实现对影像的旋转、缩放和平移不变性。
39.s102、根据目标卫星影像进行道路提取与处理，确定目标道路信息。
40.在本实施例中，目标道路信息可以理解为一种能够完整的能够体现目标卫星影像中的道路的信息。
41.具体的，根据目标卫星影像获取影像信息和参考点位置信息，建立坐标系，从而获取目标卫星影像的所有像素点位置，对目标卫星影像进行道路提取，提取出多个道路片段，将提取出的道路片段整合并修正处理，获得完整的道路地图，并根据完整的道路地图确定出目标道路信息。在确定出目标道路信息后，将目标道路信息存储至对应的存储区域中，例如存储器。
42.s103、根据目标道路信息建立道路间的拓扑关系，确定目标拓扑地图。
43.在本实施例中，道路间的拓扑关系可以理解为根据道路之间的交汇情况形成的网状拓扑关系。目标拓扑地图可以理解为根据目标道路信息和道路间的拓扑关系形成的拓扑地图文件。
44.在道路提取和连接的基础上构建一个完整的道路网络(路网)，需要建立道路之间的拓扑关系，确定道路的连接方式和路段之间的关系，以实现全局路径规划的需求。在拓扑关系中，以节点表示道路的交叉点或分叉点，以边表示连接节点的道路段。在建立道路网络时，需要定义和识别节点和边，以便后续的路径搜索和规划。
45.具体的，根据从目标道路信息中确定出的道路的边和节点，构建道路间的拓扑关系，将从目标道路信息中的其他参数信息写入拓扑关系中，形成信息完备的目标拓扑地图。其中，其他参数信息包括道路长度、宽度、经度、纬度、道路编号以及可通行属性等，具体参数信息根据实际情况确定，本实施例对此不设限定。
46.s104、根据目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行全局路径规划。
47.在本实施例中，目标车辆可以理解为用于进行路径规划的应用主体，可以是无人驾驶的智能车辆，也可以是有人驾驶的车辆，本实施例对此不设限定。目标车辆的行进轨迹可以理解为根据本发明实施例所提供的路径规划方法所确定出的运动轨迹，是根据目标拓扑地图和预先设定的任务点确定出的轨迹。其中，任务点可以理解为目标车辆必经的位置点，例如可以理解为军用车所要通过的弹药补给点。
48.具体的，将目标车辆所在的位置作为初始的任务点，并获取目标车辆预先设定的任务点的位置，根据各个任务点位置的经纬度等位置信息，将任务点在目标拓扑地图中显现。将目标车辆所在的任务点位置作为第一个任务点，采用预设的路径规划算法，从目标拓扑地图中进行各个任务点之间的路径规划，将各任务点之间的路径规划结果合并，并进行平滑处理，形成针对目标车辆全部任务点的完整的全局路径规划轨迹，使得目标车辆可以按照该行进轨迹行驶。
49.在本实施例中，通过获取目标卫星影像，目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像；根据目标卫星影像进行道路提取与处理，确定目标道路信息；根据目标道路信息建立道路间的拓扑关系，确定目标拓扑地图；根据目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行全局路径规划。上述技术方案，解决了传统方法中繁琐的地图构建和路网连接问题，简化了路径规划过程，实现了准确与高效的道路信息提取，提高了路径规划实现过程的准确性和效率，保证了路径规划的灵活性和通用性，适用于多种道路环境，可实现全球覆盖。
50.作为实施例的第一可选实施例，在上述实施例基础上，本第一可选实施例还优化增加了：
51.a1)在接收到道路阻断信号，并根据道路阻断信号确定当前路况无法通行时，修正目标拓扑地图。
52.在本实施例中，道路阻断信号可以理解为车辆接收到的前方存在障碍物的信号，可以是由激光雷达获取到的遮挡信号，也可以是由实时接收到的卫星信息确定的局部路径规划的轨迹被阻断。
53.具体的，在车辆根据路径规划的结果行进的过程中，实时接收车辆的位姿信息，在接收到道路阻断信号时，根据信号的持续性判断接收到的道路阻断信号是否有效，当道路阻断信号有效时，确定当前路况无法通行。其中，道路阻断信号是否有效的判断为：当接收到激光雷达的道路阻断信号时，在1秒内接收到30次道路阻断信号，判定道路阻断信号有效；当接收到局部规划轨迹阻断的道路阻断信号时，在1秒内接收到10次阻断信号，判断信号有效。
54.在接收到道路阻断信号，并根据道路阻断信号确定当前路况无法通行时，记录当前车辆位置为第一任务点，车辆上一经过的道路端点位置为第二任务点，剩余未到达任务点按顺序依次插入到请求任务点列表内，将任务请求中的replan变量置为true，表征已当前修改任务，并发送任务请求。根据重规划的任务请求永久修改当前的目标拓扑地图，在目标拓扑地图中新增阻断位置节点，并修改阻断道路两端点通过属性为不可通行并修改相应拓扑网络中的边，新增阻断位置节点到其上一经过的道路端点节点之间的连接路径，以实现对目标拓扑地图的修正。
55.b1)根据修正后的目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行路径重规划。
56.在本实施例中，依据修正后的目标拓扑地图使用a*算法规划路径，依次规划前三个任务点中每两个任务点之间的路径，实现重规划时前三个任务点的局部路径规划。将前三个局部路径规划后的曲线与后续已规划的路径进行合并，以避免重复规划，提升效率。将合并后的路径根据设定的平滑曲线算法进行路径平滑处理，形成目标车辆新的行进轨迹规划，完成路径重规划。
57.本可选实施例提供的一种路径规划方法，通过在接收到道路阻断信号，并根据道路阻断信号确定当前路况无法通行时，对当前规划路径进行路径重规划，解决了难以满足突发情况的实时性要求，保证了应用的灵活性和通用性。
58.实施例二
59.图2是本发明实施例二提供的一种路径规划方法的流程图，本实施例是对上述任一实施例的进一步优化，可适用于根据卫星影像中的道路信息对目标车辆进行路径规划的情形，该方法可以由路径规划装置来执行，该装置可以采用硬件和/或软件的形式实现。
60.如图2所示，该方法包括：
61.s201、获取目标卫星影像，目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像。
62.s202、根据目标卫星影像进行道路提取，获得道路片段及道路片段的道路信息。
63.在本实施例中，道路片段可以理解为从目标卫星影像中提取出的片段的道路，道路片段的道路信息可以理解为一种能够体现道路片段内容的信息，例如可以包括道路片段中各位置的经纬度、位置编号、路径长度等内容信息。
64.具体的，根据目标卫星影像获取影像信息和参考点位置信息，建立坐标系，从而获取目标卫星影像的所有像素点位置，对目标卫星影像进行道路提取，提取出多个道路片段，并获得每个道路片段的道路信息。其中，对道路片段和道路片段的道路信息进行提取的方法可以是传统图像处理方法、机器学习方法、深度学习方法以及人工提取方法等，本实施例对此不设限定。
65.其中，传统图像处理方法包括基于边缘检测的方法、基于区域生长的方法、基于形态学处理的方法等。边缘检测可以通过canny算子等进行，区域生长可以根据颜色、纹理等特征进行，这些方法需要手动调节参数，且受到光照、阴影等影响，提取结果可能存在误差。机器学习方法包括基于支持向量机、决策树、随机森林等分类算法的方法，这些方法需要预先训练一个分类器，并对测试数据进行分类该方法需要手动标注一部分影像进行训练，训练数据的质量和数量对提取效果影响很大。深度学习方法包括卷积神经网络(convolutionalneuralnetwork，cnn)、全卷积神经网络(fully convolutionalnetworks，fcn)、图像分割u-net等，深度学习方法基于大量数据进行自动特征学习和分类，适合处理
大规模数据，提取效果相对较好，但需要大量的计算资源和数据集。人工提取方法指通过人工手动识别卫星影响中的道路区域，进行道路提取的方法，该方法不需要特别的算法和技术支持，但需要大量的人力和时间成本，且提取结果会受到个人主观因素的影响。
66.在卫星图像质量较差，道路区域额背景差异不明显等一些特殊情况下，人工提取可能是一种有效的道路提取方法。但是，在实际应用中，由于人工提取的时间和成本较高，通常只适用于小规模的数据集或者需要高精度的特定区域的道路提取，对于大规模的数据集或者需要高效率的全局路径规划，通常采用自动化的道路提取方法。
67.本发明实施例优选采用基于深度学习的全卷积神经网路(fcn)进行道路提取。fcn是深度学习领域中的一种图像语义分割算法，具有以下优点：可以端到端的进行训练和预测，不需要手动提取特征，提高了道路提取的效率和准确性；可以适应各种道路形状和尺寸的变化，适用于不同地区的道路提取；可以自适应的处理光照、阴影等影响因素，提取结果相对稳定可靠；在处理复杂场景时，可以利用多个卷积层进行特征提取，提高了道路提取的准确性和鲁棒性。对于具体的实现方案，可以采用在大型数据集上预训练的fcn网络，如deeplabv3+或u-net，再在自己的数据集上进行调整。
68.s203、根据道路信息对道路片段进行连接匹配与修正处理，以使道路片段连接为整体地图，并确定整体地图的道路信息。
69.在本实施例中，整体地图可以理解为将多个道路片段合并连接匹配并修正调整后形成的较为完整的地图。整体地图的道路信息可以理解为一种能够体现多个道路片段连接匹配后获得的整体道路内容的信息，例如可以包括整体地图中各位置的经纬度、位置编号、路径长度等内容信息。
70.具体的，将提取出的道路片段整合并修正处理，即，将从目标卫星影像中提取出的道路片段或道路区域连接起来，形成一张连通的道路网络。道路连接的目的是构建完整的道路网络，以便进行全局路径规划。在形成整体地图的过程中，包括道路片段匹配和路口连接。根据连接匹配与修正处理后的整体地图确定出地图中各个位置的经纬度、道路节点编号、路径长度、路径可通行属性等内容信息。
71.具体的，在道路提取过程中，可能会产生多个道路片段，这些片段需要进行匹配和连接，匹配可以基于拓扑结构或道路特征如形状、方向、长度等进行，找到相邻道路片段之间的匹配关系，从而进行连接。在道路连接中，特别需要考虑路口的连接，路口是道路网络的关键部分，将不同道路交叉连接在一起。在连接路口时，需要考虑交叉口类型、转向规则和道路拓扑关系，以确保连接的准确性和合理性，保证不同道路交汇端点处仅存在一个重合路点。
72.示例性的，采用局部放大的方式针对交汇路点进行道路端点修正，设存在s1、s2两条道路，s1为首先处理的道路，其端点为s1_end,s2的一个端点s2_end与s1_end的距离小于预先设定的阈值r(例如可以是5米)，那么则将s2_end从s2中删除，使用s1_end作为s2的新的端点。按照此方法推广到所有交汇路点，可以保证交汇道路仅存在唯一重合路点。
73.s204、将整体地图的道路信息确定为目标道路信息，其中，目标道路信息为设定结构体格式。
74.在本实施例中，设定结构体格式可以理解为预先设定的用于体现目标道路信息的结构体，为一个map地图结构体，结构体由header数据头、道路元素向量、路点元素向量构
成。
75.具体的，将完整的道路地图的道路信息确定为目标道路信息，目标道路信息可以表述为一个map结构体，结构体由header数据头、道路元素向量、路点元素向量构成，数据头按需可包括地图版本、地图日期、地图坐标系、地图边界；道路元素向量包含所有的道路节点，每个道路节点保存了每条路的道路方向、道路编号、道路长度、路点数目以及各路点id；路点元素向量包含所有路点编号、经度、纬度。在确定出目标道路信息后，将目标道路信息根据设定存储格式存储至对应的存储区域中，其中，设定存储格式可以是公开地图(openstreetmap，osm)标准格式。
76.s205、构建拓扑地图结构体并解析目标道路信息，拓扑地图结构体包括地图版本、节点向量及边向量。
77.在本实施例中，拓扑地图结构体可以理解为一种拓扑结构，地图版本可以理解为拓扑地图结构体的版本号。节点向量可以理解为拓扑地图结构体中拓扑关系上至少两条边相交的交叉节点。边向量可以理解为拓扑地图结构体中拓扑关系上连接两节点的边。
78.道路网络建立是在道路提取和连接的基础上，构建一个完整的道路网络的过程。这个过程涉及到建立道路之间的拓扑关系，确定道路的连接方式和路段之间的关系，以实现全局路径规划的需求。在道路网络中，节点表示道路的交叉点或分叉点，而边表示连接节点的道路段。在建立道路网络时，需要定义和识别节点和边，以便后续的路径搜索和规划。
79.具体的，构建拓扑地图结构体，结构体graph(图表)由版本、节点向量、边向量构成，节点向量包含所有的道路交叉点，每个交叉点保存了路点编号、经度、纬度；边向量包含所有边元素，边元素按需可包括通行属性、道路编号、起始路点、到达路点和代价值。其中，代价值可以理解为道路长度或车辆在该道路上的行驶距离(可以是单程距离也可以是往返等多程距离)。
80.s206、根据目标道路信息中的道路端点信息确定拓扑地图节点。
81.在本实施例中，道路端点信息可以理解为道路两端的端点的基本信息。拓扑地图节点为拓扑地图中拓扑关系上至少两条边相交的交叉节点。
82.具体的，遍历拓扑地图结构体中的道路要素，以道路两端点创建拓扑地图节点，对于两端点中未被创建为相应节点的端点，创建新节点。
83.s207、根据目标道路信息中的道路路径信息确定拓扑地图边。
84.在本实施例中，道路路径信息可以理解为道路路径的基本信息。拓扑地图边为拓扑地图中拓扑关系上连接两节点的线(边)。
85.具体的，遍历拓扑地图结构体中的道路要素，以道路创建拓扑地图边，按照道路方向创建双向或单向边。
86.s208、将目标道路信息中的道路通行属性、道路代价值、拓扑地图节点以及拓扑地图边写入拓扑地图结构体，确定目标拓扑地图。
87.在本实施例中，道路通行属性可以理解为当前道路是否可通行，包括可通行与不可通行两种属性。道路代价值可以理解为道路的长度或车辆在该道路上的实际行驶距离。
88.具体的，将道路通行属性默认为可通行，道路编号为道路的实际编号、起始点分别为两端点，代价值可按照需要选择道路长度或者其它属性值。在确定拓扑地图节点和拓扑地图边后，将道路通行属性、道路编号、起始点、代价值、拓扑地图节点以及拓扑地图边写入
拓扑地图结构体，形成拓扑信息完备的目标拓扑地图。可以理解的是，还需要将结构体信息序列化，在c++环境下，有许多序列化和反序列化工具或库可供选择，包括boost序列化(boost.serialization)、数据序列化协议protocolbuffers、二进制标准messagepack，本实施例优选采用boost.serialization。
89.s209、根据目标拓扑地图对目标车辆任务点集合中的每两个任务点进行局部路径规划，确定每两个任务点之间的局部路径规划结果。
90.在本实施例中，目标车辆任务点集合可以理解为将目标车辆的必经位置进行汇总后确定出的任务点集合。任务点可以理解为目标车辆必经的用于执行任务的位置点，例如可以是军用车辆的补给点。每个任务点都具有其自身的任务点信息，任务点信息包括任务点序号、经度、纬度、高度、任务点类型。局部路径规划结果可以理解为每两个相邻任务点之间的路径规划结果。
91.具体的，将目标车辆所在的位置作为初始的任务点，并获取目标车辆预先设定的任务点的任务点信息，根据各个任务点的任务点信息，将任务点在目标拓扑地图中显现。将目标车辆所在的任务点位置作为第一个任务点，采用预设的路径规划算法，从目标拓扑地图中进行每两个任务点之间的路径规划，其中，设定的路径规划算法可以是a*算法，也可以是其他算法，本实施例对此不设限定。
92.s210、合并每两个任务点之间的局部路径规划结果，并对合并后的路径进行平滑处理，确定全局路径规划结果。
93.在本实施例中，全局路径规划结果可以理解为对局部路径规划结果合并后的，用于知道目标车辆全程行进轨迹的结果。
94.具体的，将多段局部路径规划结果对应的路径合并为一条整体的路径，并对合并后的整体路径进行平滑处理，形成针对目标车辆全部任务点的完整的全局路径规划轨迹，使得目标车辆可以按照该行进轨迹行驶。
95.其中，路径平滑可以改善路径的舒适性、可行性和可视化效果。路径平滑处理旨在减少路径的曲折性和突变性，使其更加平滑和连续，以提高导航的效果。常见的路径平滑处理技术和方法包括b样条曲线(b-spline)、三次样条曲线(cubic-spline)、贝塞尔曲线(beziercurve)、卡尔曼滤波(kalmanfiltering)、基于最小二乘法的曲线拟合等方法，在本实施例中，可以根据实际应用需求选择和/或组合使用以上这些路径平滑处理技术和方法，以获得更好的平滑效果。可以理解的是，本实施例优选采用基于三次样条曲线(cubic-spline)的平滑处理方式，平滑后的路径曲率连续，满足一般道路特征需求。
96.在本实施例中，通过获取目标卫星影像，目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像；根据目标卫星影像进行道路提取，获得道路片段及道路片段的道路信息；根据道路信息对道路片段进行连接匹配与修正处理，以使道路片段连接为整体地图，并确定整体地图的道路信息；将整体地图的道路信息确定为目标道路信息，其中，目标道路信息为设定结构体格式；构建拓扑地图结构体并解析目标道路信息，拓扑地图结构体包括地图版本、节点向量及边向量；根据目标道路信息中的道路端点信息确定拓扑地图节点；根据目标道路信息中的道路路径信息确定拓扑地图边；将目标道路信息中的道路通行属性、道路代价值、拓扑地图节点以及拓扑地图边写入拓扑地图结构体，确定目标拓扑地图；根据目标拓扑地图对目标车辆行进轨迹中的每两个任务点进行局部路径规划，确定每两个任务点之间
的局部路径规划结果；合并每两个任务点之间的局部路径规划结果，并对合并后的路径进行平滑处理，确定全局路径规划结果。上述技术方案，解决了传统方法中繁琐的地图构建和路网连接问题，简化了路径规划过程，实现了准确与高效的道路信息提取，提高了路径规划实现过程的准确性和效率，保证了路径规划的灵活性和通用性，适用于多种道路环境，可实现全球覆盖。
97.作为实施例的第一可选实施例，在上述实施例基础上，本第一可选实施例还优化增加了s209根据所述目标拓扑地图对目标车辆任务点集合中的每两个任务点进行局部路径规划，确定每两个任务点之间的局部路径规划结果的步骤，包括：
98.a1)将目标车辆的当前位姿确定为当前任务点，存储至初始任务点集合中，形成目标任务点集合，初始任务点集合包括至少两个预先设定的任务点。
99.在本实施例中，当前任务点可以理解为当前车辆所处的任务点，即在原本已经设定的任务点集合的基础上，增加车辆当前位置(位姿)为一个新的任务点位置。初始任务点集合可以理解为预先设定的目标车辆必经的任务点的集合，包括至少两个预先设定的任务点。目标任务点集合可以理解为将目标车辆当前所在位置确定为当前任务点，并将当前任务点加入初始任务点集合后形成的任务点集合。
100.具体的，将目标车辆的当前位姿确定为当前任务点，添加当前任务点至初始任务点集合中，形成包括车辆当前位置以及必经位置的目标任务点集合，其中，初始任务点集合包括至少两个预先设定的任务点，目标任务点集合包括至少三个任务点。
101.b1)根据目标拓扑地图对目标任务点集合中的每两个任务点进行道路一致性判断，确定一致性判断结果。
102.在本实施例中，一致性判断结果可以理解为判断两任务点是否处于同一条道路的判断结果，包括两任务点所处道路一致和两任务点所处道路不一致。
103.具体的，针对目标任务点集合中的每两个任务点，从目标拓扑地图上确定两个任务点是否处于同一条道路上，若是，确定一致性判断结果为两任务点所处道路一致；若否，确定一致性判断结果为两任务点所处道路不一致。
104.c1)根据一致性判断结果确定每两个任务点之间的局部路径规划结果。
105.在本实施例中，根据一致性判断结果的不同，执行不同任务点间局部路径规划，获得对应的局部路径规划结果。
106.进一步的，c1)根据一致性判断结果确定每两个任务点之间的局部路径规划结果，包括：
107.c11)当一致性判断结果为两任务点所处道路一致时，对两任务点进行连通性判断，根据连通性判断结果确定两任务点之间的局部路径规划结果。
108.在本实施例中，连通性判断结果可以理解为两任务点是否可通行(是否存在遮挡障碍)，即是否可以在当前两任务点所述路径上，直接从第一个任务点位置行驶至第二任务点位置的结果，连通性判断结果包括可连通和不可连通两种结果。
109.具体的，当当一致性判断结果为两任务点所处道路一致时，对两任务点进行连通性判断，获得连通性判断结果，若连通性判断结果为可连通，则直接从道路上获取两任务点间所有路点为规划结果；若连通性判断结果为不可连通，则判定规划不成功，两任务点间不可通行，规划结束。
110.c12)当一致性判断结果为两任务点所处道路不一致，且其中一任务点非交叉路点时，修正目标拓扑地图，并根据修正后的目标拓扑地图重新进行局部路径规划，确定两任务点之间的局部路径规划结果。
111.在本实施例中，当一致性判断结果为两任务点所处道路不一致时，则需要临时修改目标拓扑地图。具体的，判断两任务点中的每个任务点是否为交叉路点，若其中任一任务点非交叉路点时，添加一个任务点为临时拓扑节点，修改任务点所在道路的拓扑边通行属性为不可通行，根据任务点到所在道路两端点的信息添加临时拓扑边，完成目标拓扑地图的修正。根据修正后的目标拓扑地图，采用a*算法进行重新进行两任务点间的路径规划，确定两任务点之间的局部路径规划结果。
112.示例性的，为更具体的解释本发明，图3是本发明实施例二提供的一种路径规划方法中所涉及程序运行流程的示例展示图。如图3所示，将地图数据接口、车辆位姿接口以及任务信息接口确定为输入接口；根据各接口传输的数据进行离线拓扑，具体的，解析地图数据接口传输的xml地图文件，根据解析后的文件进行地图基础要素获取，根据获取后的地图基础要素进行拓扑地图的离线构建；根据离线构建的拓扑地图进行在线拓扑地图的编辑(route拓扑)，具体的，获取离线拓扑地图，并获取目标车辆的当前位姿，获取初始任务点集合中的各任务点信息，根据当前位姿、设定的任务点进行拓扑地图的在线构建，形成目标拓扑地图，其中，若接收到路径重规划请求接口发送的路径重规划指令，需要根据车辆当前的位置等信息重新进行目标拓扑地图的修正；在完成目标拓扑地图的构建后，根据获取到的目标拓扑地图的信息，进行每两个任务点之间分段的局部路径规划，将每段局部路径规划合并，形成完整的全局路径，将完整的全局路径发布，将全局路径接口作为输出接口，输出规划好的全局路径，控制车辆根据全局路径行进。
113.实施例三
114.图4是本发明实施例三提供的一种路径规划装置的结构示意图。如图4所示，该装置包括：
115.影像获取模块31，用于获取目标卫星影像，所述目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像；
116.道路信息确定模块32，用于根据所述目标卫星影像进行道路提取与处理，确定目标道路信息；
117.拓扑地图构建模块33，用于根据所述目标道路信息建立道路间的拓扑关系，确定目标拓扑地图；
118.路径规划模块34，用于根据所述目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行全局路径规划。
119.本技术方案采用的路径规划装置，解决了传统方法中繁琐的地图构建和路网连接问题，简化了路径规划过程，实现了准确与高效的道路信息提取，提高了路径规划实现过程的准确性和效率，保证了路径规划的灵活性和通用性，适用于多种道路环境，可实现全球覆盖。
120.可选的，道路信息确定模块32，具体用于：
121.根据所述目标卫星影像进行道路提取，获得道路片段及道路片段的道路信息；
122.根据所述道路信息对所述道路片段进行连接匹配与修正处理，以使所述道路片段
连接为整体地图，并确定所述整体地图的道路信息；
123.将所述整体地图的道路信息确定为目标道路信息，其中，所述目标道路信息为设定结构体格式。
124.可选的，拓扑地图构建模块33，具体用于：
125.构建拓扑地图结构体并解析所述目标道路信息，所述拓扑地图结构体包括地图版本、节点向量及边向量；
126.根据所述目标道路信息中的道路端点信息确定拓扑地图节点；
127.根据所述目标道路信息中的道路路径信息确定拓扑地图边；
128.将所述目标道路信息中的道路通行属性、道路代价值、所述拓扑地图节点以及所述拓扑地图边写入所述拓扑地图结构体，确定目标拓扑地图。
129.可选的，路径规划模块34，包括：
130.局部规划子模块，用于根据所述目标拓扑地图对所述目标车辆行进轨迹中的每两个任务点进行局部路径规划，确定每两个任务点之间的局部路径规划结果；
131.全局规划子模块，用于合并所述每两个任务点之间的局部路径规划结果，并对合并后的路径进行平滑处理，确定全局路径规划结果。
132.可选的，全局规划子模块，包括：
133.任务点集构建单元，用于将目标车辆的当前位姿确定为当前任务点，存储至初始任务点集合中，形成目标任务点集合，所述初始任务点集合包括至少两个预先设定的任务点；
134.一致性判断单元，用于根据所述目标拓扑地图对所述目标任务点集合中的每两个任务点进行道路一致性判断，确定一致性判断结果；
135.规划结果确定单元，用于根据所述一致性判断结果确定每两个任务点之间的局部路径规划结果。
136.可选的，规划结果确定单元，具体用于：
137.当所述一致性判断结果为两任务点所处道路一致时，对两任务点进行连通性判断，根据所述连通性判断结果确定两任务点之间的局部路径规划结果；
138.当所述一致性判断结果为两任务点所处道路不一致，且其中一任务点非交叉路点时，修正所述目标拓扑地图，并根据修正后的目标拓扑地图重新进行局部路径规划，确定两任务点之间的局部路径规划结果。
139.可选的，路径规划装置，还包括：
140.拓扑地图修正模块，用于在接收到道路阻断信号，并根据所述道路阻断信号确定当前路况无法通行时，修正所述目标拓扑地图；
141.路径重规划模块，用于根据修正后的目标拓扑地图对所述目标车辆的行进轨迹进行路径重规划。
142.本发明实施例所提供的路径规划装置可执行本发明任意实施例所提供的路径规划方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
143.实施例四
144.图5示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备40的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助
理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。所述电子设备40也可以包括具备处理运算能力的车辆。
145.如图5所示，电子设备40包括至少一个处理器41，以及与至少一个处理器41通信连接的存储器，如只读存储器(rom)42、随机访问存储器(ram)43等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器41可以根据存储在只读存储器(rom)42中的计算机程序或者从存储单元48加载到随机访问存储器(ram)43中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在ram43中，还可存储电子设备40操作所需的各种程序和数据。处理器41、rom42以及ram43通过总线44彼此相连。输入/输出(i/o)接口45也连接至总线44。
146.电子设备40中的多个部件连接至i/o接口45，包括：输入单元46，例如键盘、鼠标等；输出单元47，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元48，例如磁盘、光盘等；以及通信单元49，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元49允许电子设备40通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
147.处理器41可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器41的一些示例包括但不限于中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)、各种专用的人工智能(ai)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(dsp)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器41执行上文所描述的各个方法和处理，例如路径规划方法。
148.在一些实施例中，路径规划方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元48。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由rom42和/或通信单元49而被载入和/或安装到电子设备40上。当计算机程序加载到ram43并由处理器41执行时，可以执行上文描述的路径规划方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器41可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行路径规划方法。
149.本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(fpga)、专用集成电路(asic)、专用标准产品(assp)、芯片上系统的系统(soc)、负载可编程逻辑设备(cpld)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
150.用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
151.在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
152.为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，crt(阴极射线管)或者lcd(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
153.可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(lan)、广域网(wan)、区块链网络和互联网。
154.计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与vps服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
155.应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
156.上述具体实施方式，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，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、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。

技术特征：
1.一种路径规划方法，其特征在于，包括：获取目标卫星影像，所述目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像；根据所述目标卫星影像进行道路提取与处理，确定目标道路信息；根据所述目标道路信息建立道路间的拓扑关系，确定目标拓扑地图；根据所述目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行全局路径规划。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标卫星影像进行道路提取与处理，确定目标道路信息，包括：根据所述目标卫星影像进行道路提取，获得道路片段及道路片段的道路信息；根据所述道路信息对所述道路片段进行连接匹配与修正处理，以使所述道路片段连接为整体地图，并确定所述整体地图的道路信息；将所述整体地图的道路信息确定为目标道路信息，其中，所述目标道路信息为设定结构体格式。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标道路信息建立道路间的拓扑关系，确定目标拓扑地图，包括：构建拓扑地图结构体并解析所述目标道路信息，所述拓扑地图结构体包括地图版本、节点向量及边向量；根据所述目标道路信息中的道路端点信息确定拓扑地图节点；根据所述目标道路信息中的道路路径信息确定拓扑地图边；将所述目标道路信息中的道路通行属性、道路代价值、所述拓扑地图节点以及所述拓扑地图边写入所述拓扑地图结构体，确定目标拓扑地图。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行全局路径规划，包括：根据所述目标拓扑地图对目标车辆任务点集合中的每两个任务点进行局部路径规划，确定每两个任务点之间的局部路径规划结果；合并所述每两个任务点之间的局部路径规划结果，并对合并后的路径进行平滑处理，确定目标车辆的行进轨迹的全局路径规划结果。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标拓扑地图对目标车辆任务点集合中的每两个任务点进行局部路径规划，确定每两个任务点之间的局部路径规划结果，包括：将目标车辆的当前位姿确定为当前任务点，存储至初始任务点集合中，形成目标任务点集合，所述初始任务点集合包括至少两个预先设定的任务点；根据所述目标拓扑地图对所述目标任务点集合中的每两个任务点进行道路一致性判断，确定一致性判断结果；根据所述一致性判断结果确定每两个任务点之间的局部路径规划结果。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述一致性判断结果确定每两个任务点之间的局部路径规划结果，包括：当所述一致性判断结果为两任务点所处道路一致时，对两任务点进行连通性判断，根据所述连通性判断结果确定两任务点之间的局部路径规划结果；当所述一致性判断结果为两任务点所处道路不一致，且其中一任务点非交叉路点时，
修正所述目标拓扑地图，并根据修正后的目标拓扑地图重新进行局部路径规划，确定两任务点之间的局部路径规划结果。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在接收到道路阻断信号，并根据所述道路阻断信号确定当前路况无法通行时，修正所述目标拓扑地图；根据修正后的目标拓扑地图对所述目标车辆的行进轨迹进行路径重规划。8.一种路径规划装置，其特征在于，包括：影像获取模块，用于获取目标卫星影像，所述目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像；道路信息确定模块，用于根据所述目标卫星影像进行道路提取与处理，确定目标道路信息；拓扑地图构建模块，用于根据所述目标道路信息建立道路间的拓扑关系，确定目标拓扑地图；路径规划模块，用于根据所述目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行全局路径规划。9.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的一种路径规划方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的一种路径规划方法。

技术总结
本发明公开了一种路径规划方法、装置、设备及存储介质，包括：获取目标卫星影像，所述目标卫星影像是对初始卫星影像进行预处理后的影像；根据所述目标卫星影像进行道路提取与处理，确定目标道路信息；根据所述目标道路信息建立道路间的拓扑关系，确定目标拓扑地图；根据所述目标拓扑地图对目标车辆的行进轨迹进行全局路径规划。上述技术方案，解决了传统方法中繁琐的地图构建和路网连接问题，简化了路径规划过程，实现了准确与高效的道路信息提取，提高了路径规划实现过程的准确性和效率，保证了路径规划的灵活性和通用性，适用于多种道路环境，可实现全球覆盖。可实现全球覆盖。可实现全球覆盖。


技术研发人员：刘士冬 郝值 刘桂宇 张宇轩 赵慧婷
受保护的技术使用者：一汽解放汽车有限公司
技术研发日：2023.07.24
技术公布日：2023/10/20