一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取方法
【专利摘要】本发明涉及一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取方法，其步骤：根据需求设置最优矢量路径的各项属性；通过最优逻辑路径逐级展开获取终了路径：将l级最优逻辑路径以路径元为单位进行一轮遍历和展开，得到l+1级最优逻辑路径的过程，当路径元对应逻辑直连时，针对路径元展开；当路径元对应原始连接时，路径元不需再展开；设置最优逻辑路径的快速映射模型，根据快速映射模型设置逻辑路网路径快速映射信息存储的数据结构；结合路段号序列得到路径显示部分最为合理的形状点列，最终用于实现最优矢量路径的快速自适应显示。本发明在保证显示效果的同时减少显示数据量，加快最优路径显示速度。
【专利说明】
-种還辑路网模型下的路径自适应快速获取方法
技术领域
[0001] 本发明设及一种车用导航领域，特别是关于一种逻辑路网模型下的路径自适应快 速获取方法。
【背景技术】
[0002] 基于普通路网的寻路，最优路径拓扑序列可W通过对寻路拓扑树回溯得到。而对 于已经优化拓扑结构的路网模型而言，回溯结束后得到的是逻辑路网模型的路径，仍无法 获取与实际路网对应的最优路径，需要根据逻辑路网模型进一步展开。例如，分层逻辑路网 模型下获取最优路径信息时，最优路径中对应的上层部分需要逐层映射至最底层路网，并 完成拼接，才能得到最终的最优路径。
[0003] 经过拓扑优化的路网模型在寻路拓展结束后，都要通过类似展开过程获取最终的 路径拓扑信息。因此，如何快速准确地实现该过程就成为车载导航快速寻路工程实现中必 须解决的问题。除最优路径的拓扑信息之外，还应考虑最优路径形状信息的获取方法。对于 车载导航寻路而言，最优路径显示是最后一步也是非常重要的一步，能够给予驾驶员对于 最优路径的直观感受。
[0004] 最优路径形状信息的获取有两点要求。一是要保证路径形状信息满足最优路径的 显示需要。当路径较短、比例尺较大时，形状信息必须准确详细，而当路径较长、比例尺较小 时，考虑到显示速度问题，形状信息可W适当简化，在不影响显示效果的前提下减少显示数 据量。二是形状信息的获取速度要快，否则会影响用户体验。由于路网规模很大，如何设计 良好的形状数据存储结构进而保证数据读取效率是需要重点考虑的问题。
【发明内容】
[0005] 针对上述问题，本发明的目的是提供一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取 方法，该方法根据逻辑路网模型下寻路算法得到的拓扑信息集合，获取最优路径拓扑序列 与显示形状等具体信息。
[0006] 为实现上述目的，本发明采取W下技术方案:一种逻辑路网模型下的路径自适应 快速获取方法，该方法是将起点和终点的最优逻辑路径进行还原，得到与实际路网的路口、 路段对应的最优矢量路径P，其特征在于，该方法包括W下步骤：1)对原始道路信息数据进 行数据预处理，构建最短逻辑连接，并通过已有寻路算法得到最优逻辑路径;2)根据需求设 置最优矢量路径的各项属性，最优矢量路径P由导航引元序列与补充形状点列组成;3)通过 最优逻辑路径逐级展开获取终了路径:将1级最优逻辑路径W路径元为单位进行一轮遍历 和展开，得到1+1级最优逻辑路径的过程，当路径元k( 1)对应逻辑直连时，针对路径元k( 1) 展开;当路径元k(l)对应原始连接时，路径元k(l)不需再展开;4)设置最优逻辑路径的快速 映射模型，建立路径元与导航元之间的直接关系，并根据快速映射模型设置逻辑路网路径 快速映射信息存储的数据结构;5)根据最优矢量路径的显示需要，在简化形状点列基础上， 结合路段号序列B，得到路径显示部分最为合理的形状点列E;该点列即为补充形状点列，最 终用于实现最优矢量路径的快速自适应显示。
[0007] 所述步骤2)中，导航元包括引导元，路段号，简化点，W及外限矩形；引导元是读取 行车引导数据所需的索引构成的单元，最优矢量路径的所有引导元构成引导元序列；利用 路段号能从显示路网中读取路段的详细形状数据，最优矢量路径的路段号构成路段号序 列；简化点是长距离最优路径显示时所用的初始形状点，最优矢量路径的所有简化形状点 构成简化形状点列；外限矩形是最优路径中路段的外限矩形，内容为西南极限位置和东北 极限位置，分别用经缔度表示，最优矢量路径的所有外限矩形构成外限矩形序列。
[0008] 所述步骤2)中，补充形状点列是针对最优路径的实际显示需要所准备的自适应路 径形状信息。
[0009] 所述步骤4)中，快速映射模型为二叉树模型，每棵二叉树的根结点对应最优逻辑 路径的一个路径元，同时也对应逻辑路网的一个单连接;所有二叉树的叶结点构成终了路 径，并且对应导航元序列。
[0010] 所述快速映射模型在预处理时保存所有单连接对应的导航元序列信息，在数据结 构中分别设置索引文件与数据文件，索引文件提供单连接对应的导航元数据文件索引，数 据文件则存放相应的导航元序列，在路径映射时直接从索引文件和数据文件中读取运些信 息，实现最优逻辑路径的快速映射。
[0011] 本发明由于采取W上技术方案，其具有W下优点：1、本发明采用的路径还原方法 能够将最优路径还原至原始路网，得到实际导航用的最优路径，结合快速还原模型，保证了 逻辑路网模型下寻路的工程实用性。2、本发明采用路径形状的自适应提取能够根据最优路 径的显示需要准备恰当的路径形状点列，在保证显示效果的同时减少显示数据量，加快最 优路径显示速度。
【附图说明】
[0012] 图1是本发明逻辑路网模型下的路径快速自适应获取结果示意图；
[0013] 图2a是本发明的路径导航元中引导元示意图；
[0014] 图化是本发明的路径导航元中简化点示意图；
[0015] 图2c是本发明的路径导航元中外限矩形示意图；
[0016] 图3a是本发明的最优路径及显示区域示意图；
[0017]图3b是本发明的相应补充形状点列示意图；
[0018] 图4是本发明的最优路径映射示意图；
[0019] 图5是本发明的快速映射模型示意图；
[0020] 图6是本发明的连续路段提取示意图；
[0021] 图7a是本发明连续路段序列对应的最优路实际形状；
[0022] 图7b是本发明连续路段序列对应的连续补充点列示意图；
[0023] 图8是本发明的补充点列的粗略提取示意图；
[0024] 图9是本发明的补充点列的精细提取示意图；
[0025] 图10是本发明的补充点列的混合提取示意图。
【具体实施方式】
[0026] 下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
[0027] 如图1所示，本发明提供一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取方法，该方法 是将起点Cs和终点ct的最优逻辑路径Γ进行还原，得到与实际路网的路口、路段对应的最优 矢量路径P的路径自适应还原过程。最优矢量路径信息包括用于提取导航引导信息的结点 引导元和用于最优路径显示的路段形状点。在本发明中，最优路径用于指代实际路网中起 点、终点之间的最优路对象，而描述该对象所用的信息构成最优矢量路径。本发明具体步骤 如下：
[0028] 1)对原始道路信息数据进行数据预处理，此处预处理可W采用现有多种方法，构 建最短逻辑连接等，并通过已有寻路算法得到最优逻辑路径；
[0029] 2)根据需求设置目标最优矢量路径的各项属性:最优矢量路径P由导航引元序列 A与补充形状点列E组成。其中导航元包括引导元α^，路段号扣，简化点及外限矩形Δ j，如图2a-图2c所示。引导元aj是读取行车引导数据所需的索引构成的单元，最优矢量路径 的所有引导元构成引导元序列;路段号&，利用路段号&可W从显示路网中读取路段的详细 形状数据，最优矢量路径的路段号构成路段号序列；简化点Xj是长距离最优路径显示时所 用的初始形状点，最优矢量路径的所有简化形状点构成简化形状点列;外限矩形A j是最优 路径中路段的外限矩形，内容为西南极限位置Sw和东北极限位置δκ，分别用经缔度表示， 最优矢量路径的所有外限矩形构成外限矩形序列。
[0030] 补充形状点列Ε是针对最优路径的实际显示需要所准备的自适应路径形状信息。 如图3a所示，虚线框表示导航仪屏幕显示的地理区域，为屏显矩形，即；bi为连续路段序列， 是最优路径位于屏显矩形内的第i个连续段;如图3b所示，Ei为连续补充点列，是与连续路 段序列bi对应的补充形状点列；ε?6为形状点，定义与简化点X如目同。
[0031] 3)如图4所示，图中，为最优逻辑路径Γ W下第k个路径元;通过最优逻辑路径 逐级展开获取终了路径:将1级最优逻辑路径ΓWW路径元为单位进行一轮遍历和展开，得 到1+1级最优逻辑路径的过程，当路径元k( 1)对应逻辑直连时，针对路径元k( 1)展开；当路 径元k( 1)对应原始连接时，路径元k( 1)不需再展开。
[0032] 4)设置最优逻辑路径的快速映射模型，建立路径元与导航元之间的直接关系，并 根据快速映射模型设置逻辑路网路径快速映射信息存储的数据结构，保证路网中任意逻辑 路径快速映射的实现。
[0033] 其中，如图5所示，快速映射模型为二叉树模型，每棵二叉树的根结点对应最优逻 辑路径的一个路径元，同时也对应逻辑路网的一个单连接。所有二叉树的叶结点构成终了 路径，并且对应导航元序列A。
[0034] 快速映射模型在预处理时保存所有单连接对应的导航元序列信息，在数据结构中 分别设置索引文件与数据文件，索引文件提供单连接对应的导航元数据文件索引，数据文 件则存放相应的导航元序列，在路径映射时直接从索引文件和数据文件中读取运些信息， 即可省去最优逻辑路径的映射过程，从而实现最优逻辑路径的快速映射。
[0035] 5)根据最优矢量路径的显示需要，在简化形状点列基础上，结合路段号序列B，得 到路径显示部分最为合理的形状点列E;该点列即为补充形状点列，最终用于实现最优矢量 路径的快速自适应显示。
[0036] 如图6所示，R为屏显矩形，是导航仪屏幕显示的地理区域，其西南极限位置和东北 极限位置分别为R1和R2,获取最优矢量路径上位于屏显矩形内的所有路段在路段号序列的 序号，并按照路段之间连续关系进行组织，得到连续路段序列集Be。
[0037] 利用连续路段序列bi的路段序，结合简化形状点列X和路段号序列B获取连续补充 点列Ei，如图7曰、图7b所示，连续补充点列Ei是根据屏幕内需要显示的最优矢量路径详细程 度，利用连续简化点列E和连续详尽点列ZE计算得到的。当屏幕需要显示的路段数量很多 时，说明当前比例尺较小，对最优矢量路径形状的精细程度要求不高，可直接采用简化形状 点列进行显示，减少形状数据的准备时间和导航设备的绘图时间，该种获取补充点列的方 式称为补充点列的粗略提取，如图8所示；当屏幕需要显示的路段数量很少时，说明当前比 例尺较大，对于最优矢量路径形状的精细程度要求很高，需要从形状路网中读取路段的详 细形状数据进行显示，该种获取补充点列的方式称为补充点列的精细提取，如图9所示；当 屏幕需要显示的路段数量适中时，单独采用简化形状点列进行显示会导致最优矢量路径与 背景路网不重合，影响显示效果，而全部从形状路网中读取数据又会影响显示速度，故将两 者结合，该种自适应获取补充点列的方式称为补充点列的混合提取，如图10所示。
[0038] 上述各实施例仅用于说明本发明，各部件的结构、尺寸、设置位置及形状都是可W 有所变化的，在本发明技术方案的基础上，凡根据本发明原理对个别部件进行的改进和等 同变换，均不应排除在本发明的保护范围之外。
【主权项】
1. 一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取方法，该方法是将起点和终点的最优逻 辑路径进行还原，得到与实际路网的路口、路段对应的最优矢量路径P，其特征在于，该方法 包括以下步骤： 1) 对原始道路信息数据进行数据预处理，构建最短逻辑连接，并通过已有寻路算法得 到最优逻辑路径； 2) 根据需求设置最优矢量路径的各项属性，最优矢量路径P由导航引元序列与补充形 状点列组成； 3) 通过最优逻辑路径逐级展开获取终了路径:将1级最优逻辑路径以路径元为单位进 行一轮遍历和展开，得到1+1级最优逻辑路径的过程，当路径元k(l)对应逻辑直连时，针对 路径元k( 1)展开;当路径元k( 1)对应原始连接时，路径元k( 1)不需再展开； 4) 设置最优逻辑路径的快速映射模型，建立路径元与导航元之间的直接关系，并根据 快速映射模型设置逻辑路网路径快速映射信息存储的数据结构； 5) 根据最优矢量路径的显示需要，在简化形状点列基础上，结合路段号序列B，得到路 径显示部分最为合理的形状点列E;该点列即为补充形状点列，最终用于实现最优矢量路径 的快速自适应显示。2. 如权利要求1所述的一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取方法，其特征在于： 所述步骤2)中，导航元包括引导元，路段号，简化点，以及外限矩形；引导元是读取行车引导 数据所需的索引构成的单元，最优矢量路径的所有引导元构成引导元序列；利用路段号能 从显示路网中读取路段的详细形状数据，最优矢量路径的路段号构成路段号序列；简化点 是长距离最优路径显示时所用的初始形状点，最优矢量路径的所有简化形状点构成简化形 状点列;外限矩形是最优路径中路段的外限矩形，内容为西南极限位置和东北极限位置，分 别用经炜度表示，最优矢量路径的所有外限矩形构成外限矩形序列。3. 如权利要求1所述的一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取方法，其特征在于： 所述步骤2)中，补充形状点列是针对最优路径的实际显示需要所准备的自适应路径形状信 息。4. 如权利要求1所述的一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取方法，其特征在于： 所述步骤4)中，快速映射模型为二叉树模型，每棵二叉树的根结点对应最优逻辑路径的一 个路径元，同时也对应逻辑路网的一个单连接;所有二叉树的叶结点构成终了路径，并且对 应导航元序列。5. 如权利要求4所述的一种逻辑路网模型下的路径自适应快速获取方法，其特征在于： 所述快速映射模型在预处理时保存所有单连接对应的导航元序列信息，在数据结构中分别 设置索引文件与数据文件，索引文件提供单连接对应的导航元数据文件索引，数据文件则 存放相应的导航元序列，在路径映射时直接从索引文件和数据文件中读取这些信息，实现 最优逻辑路径的快速映射。
【文档编号】G06Q10/04GK106067072SQ201610369598
【公开日】2016年11月2日
【申请日】2016年5月30日 公开号201610369598.0, CN 106067072 A, CN 106067072A, CN 201610369598, CN-A-106067072, CN106067072 A, CN106067072A, CN201610369598, CN201610369598.0
【发明人】连小珉, 杨殿阁, 李江涛, 柳超然, 肖中阳, 曹重
【申请人】清华大学