CN108240818B - 一种路径确定方法及其装置 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例公开了一种路径确定方法,所述方法包括:从预设地图中确定出出发地和目的地,选取出处于所述出发地指向所述目的地的第一方向上的第一目标采样点;获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径;以及,获取所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径;判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,若存在,则至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。本发明实施例还公开了一种路径确定装置。

Description

一种路径确定方法及其装置
技术领域
本发明涉及数据处理技术,尤其涉及一种路径确定方法及其装置。
背景技术
目前对频繁路径挖掘的研究中,数据来源大都是全球定位***(GPS,GlobalPositioning System)数据或者车载数据,此类数据采点稠密、时间间隔短,因此可以通过比较每天记录的相似性,借助聚类、频繁模式挖掘等方法来发现频繁路径;而基站数据由于记录的极其稀疏,所以现有频繁路径挖掘方式中均未有采用基站数据。
发明内容
为解决现有存在的技术问题,本发明实施例提供了一种路径确定方法及其装置,能至少解决现有技术中存在的上述问题。
本发明实施例的技术方案是这样实现的:
本发明实施例第一方面提供了一种路径确定方法,包括:
从预设地图中确定出出发地和目的地,选取出处于所述出发地指向所述目的地的第一方向上的第一目标采样点;
获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径;以及,获取所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径;
判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,若存在,则至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。
上述方案中,所述判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,包括:
判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在相同的路径,若存在,则将相同的路径作为所述第一路径片段;或者,
判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径;若存在,则将交叉点作为所述第一路径片段。
上述方案中,所述判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径,包括:
若所述第一组路径和第二组路径中不存在相同的路径,则判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径。
上述方案中,所述至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径,包括:
当所述第一路径片段为所述第一组路径和第二组路径所对应路径的交叉点时,将所述交叉点作为第二目标采样点;
确定出所述第二目标采样点所处第三范围内的第三组路径,并判断所述第一组路径和所述第三组路径中是否存在满足预设规则的第二路径片段,若存在,则至少利用所述第二路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。
上述方案中,所述方法还包括:
获取所述出发地所处第一范围内的至少一个采样点;
判断所述至少一个采样点与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度是否大于预设角度;
将与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度大于所述预设角度的采样点作为所述第一目标采样点。
上述方案中,所述方法还包括:
将所述预设地图进行分块处理;确定所述出发地在分块处理后的所述预设地图中对应的第一分块;和/或,确定所述第一目标采样点在分块处理后的所述预设地图中对应的第二分块;
对应地,所述获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径,包括:
将所述第一分块中所对应的路径,以及与所述第一分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述出发地所处第一范围内的第一组路径;
对应地,所述获取所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径,包括:
将所述第二分块中所对应的路径,以及与所述第二分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径。
上述方案中,所述第一目标采样点为基站采样所得到的采样数据。
本发明实施例第二方面提供了一种路径确定装置,所述装置包括:
确定单元,用于从预设地图中确定出出发地和目的地,选取出处于所述出发地指向所述目的地的第一方向上的第一目标采样点;
获取单元,用于获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径;以及,获取所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径;
处理单元,用于判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,若存在,则至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。
上述方案中,所述处理单元,还用于判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在相同的路径,若存在,则将相同的路径作为所述第一路径片段;或者,判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径;若存在,则将交叉点作为所述第一路径片段。
上述方案中,所述处理单元,还用于若所述第一组路径和第二组路径中不存在相同的路径,判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径。
上述方案中,所述处理单元,还用于当所述第一路径片段为所述第一组路径和第二组路径所对应路径的交叉点时,将所述交叉点作为第二目标采样点;
所述获取单元,还用于确定出所述第二目标采样点所处第三范围内的第三组路径;
对应地,所述处理单元,还用于判断所述第一组路径和所述第三组路径中是否存在满足预设规则的第二路径片段,若存在,则至少利用所述第二路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。
上述方案中,所述确定单元,还用于获取所述出发地所处第一范围内的至少一个采样点;
处理单元,还用于判断所述至少一个采样点与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度是否大于预设角度;
所述确定单元,还用于将与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度大于所述预设角度的采样点作为所述第一目标采样点。
上述方案中,所述处理单元,还用于将所述预设地图进行分块处理;
对应地,所述获取单元,还用于确定所述出发地在分块处理后的所述预设地图中对应的第一分块;将所述第一分块中所对应的路径,以及与所述第一分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述出发地所处第一范围内的第一组路径;或者,还用于确定所述第一目标采样点在分块处理后的所述预设地图中对应的第二分块;将所述第二分块中所对应的路径,以及与所述第二分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径。
本发明实施例所述的路径确定方法及其装置,通过从预设地图中确定出出发地和目的地,选取出处于所述出发地指向所述目的地的第一方向上的第一目标采样点,并获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径,以及所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径,判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,进而在存在时,至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径;如此,实现基于稀疏采样点,确定出繁琐路径的目的;这里,由于本实施例所述的路径为根据预设地图确定出的路径,也即为真实路径,所以,利用本发明实施例所述的方法确定出的目标路径的可靠性高。
而且,利用本发明实施例所述的方法能够针对稀疏采样的基站数据(采样点时间和空间均稀疏,每天平均采样只有两三个点),并以较高的计算效率进行频繁路径挖掘,找出驻留点(即频繁驻留的区域,如家,公司,餐厅等)间可信度较高(与实际路径较接近)的频繁路径,因此,本发明实施例解决了现有无法利用基站数据进行繁琐路径的确认的过程,丰富了繁琐路径确定的方式。
附图说明
图1为本发明实施例一路径确定方法的实现流程示意图;
图2为本发明实施例一路径确定方法的具体应用的实现流程示意图;
图3为本发明实施例对地图进行分块处理后的地图示意图;
图4为本发明实施例分块处理后的地图数据示意图;
图5为本发明实施例具体应用的一地图示意图;
图6为本发明实施例路径确定装置的组成结构示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本发明的特点与技术内容,下面结合附图对本发明的实现进行详细阐述,所附附图仅供参考说明之用,并非用来限定本发明。
实施例一
本实施例提供了一种路径确定方法,具体地,本实施例所述的方法是基于采样极其稀疏的基站数据,以较高的效率挖掘出从一个驻留点(也即出发地)到另一个驻留点(也即目的地)的一条与实际路径较接近的频繁路径。
这里,在实际应用中,基站数据有以下两个特点,特点一,在一定范围内的活动会定位到同一个位置点上;特点二,采集数据的时间间隔长且随机。也就是说,针对于特点一,表明基站采集得到的数据与真实位置存在偏移,且一个采样点标识的是一个区域,而区域的大小由基站的覆盖范围所决定。针对于特点二,表明基站的数据采样极其稀疏,比如,一段一个小时的路径上,基站每天采样平均只有两三个点;因为基站采样点极其稀疏,获得的信息很有限,所以,现有技术中很难通过目前所获知的信息找到百分百可信的与实际路径完全相符的道路路径。因此,为了在基于基站所采集得到的数据找到一条可信度较高的道路路径,也即频繁路径,同时保证计算效率;本发明实施例提出了以下三个原则;具体地,
原则一:频繁路径以出发地和目的地的连线方向为主要方向,即中间路径点应该在出发地指向目的地的方向上,这样保证计算效率;
原则二:频繁路径尽可能的归到移动采样点附近的道路上,因为采样点标识的是经过的区域,未必落在实际道路上,但人的轨迹应该是沿道路的,将频繁路径尽可能地归到道路上,以此来保证所挖掘频繁路径的可信度;
原则三:频繁路径应优先考虑出现次数更多的移动采样点附近的道路,出现次数多说明经过此区域的概率更大,以此来进一步提高所挖掘频繁路径的可信度。
鉴于以上三条原则,如图1所示,本实施例提供的路径确定方法具备包括:
步骤101:从预设地图中确定出出发地和目的地,选取出处于所述出发地指向所述目的地的第一方向上的第一目标采样点;
本实施例中,可以通过如下方式确定出第一目标采样点,这里,所述第一目标采样点为基站采样所得到的采样数据;具体地,获取所述出发地所处第一范围内的至少一个采样点,所述的采样点具体为基站数据,进而判断所述至少一个采样点与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度是否大于预设角度;将与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度大于所述预设角度的采样点作为所述第一目标采样点。如判断以采样点为顶点,以采样点分别到出发地和目的地的线段为两边形成的第一角度是否大于90度,若是,则认为该采样点位于所述出发地指向所述目的地的第一方向上,将该采样点作为第一目标采样点。
在实际应用中,确定出的第一目标采样点可能不唯一,也就是说,确定出的所述第一目标采样点存在至少一个,这里,若存在两个或两个以上时,则基于基站数据,确定每一第一目标采样点在预设时间段内的出现次数,并基于出现次数进行排序,将出现次数最多的第一目标采样点作为步骤101中的第一目标采样点。
步骤102:获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径;以及,获取所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径;
在一具体实施例中,为便于确定出出发地所处范围内的路径,以及确定出第一目标采样点所处范围内的路径,可以将所述预设地图进行分块处理,并确定所述出发地在分块处理后的所述预设地图中对应的第一分块,进而将所述第一分块中所对应的路径,以及与所述第一分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述出发地所处第一范围内的第一组路径;和/或,确定所述第一目标采样点在分块处理后的所述预设地图中对应的第二分块,进而将所述第二分块中所对应的路径,以及与所述第二分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径。
步骤103:判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,若存在,则至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。
本实施例中,判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段可以具体为:判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在相同的路径,若存在,则将相同的路径作为所述第一路径片段;或者,判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径;若存在,则将交叉点作为所述第一路径片段。例如,在一具体实施例中,首先判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在相同的路径,若存在,则直接将相同的路径作为所述第一路径片段;否则,再去判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径,进而在存在交叉点时,将所述交叉点作为所述第一路径片段。这里,无论所述第一组路径中的路径,还是第二组路径中的路径均是预设地图中存在的路径,也就是说,是真实路径,这样,使得本实施例确定出的目标路径真实、可靠性高。
在实际应用中,当所述第一组路径与第二组路径中不存在相同的路径,但存在交叉点,且将所述交叉点作为所述第一路径片段时,需要继续寻找从出发地到目的地的目标路径,例如,此时可以将所述交叉点作为第二目标采样点,进而确定出所述第二目标采样点所处第三范围内的第三组路径,并判断所述第一组路径和所述第三组路径中是否存在满足预设规则的第二路径片段,若存在,则至少利用所述第二路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。这里,确定第二路径片段的步骤与确定第一路径片段的步骤类似,这里不再赘述。
以下通过具体应用对本发明实施例做进一步详细说明;具体地,如图2所示,具体步骤包括:
步骤一:检索出发地一定范围内的移动采样点,以移动采样点在一预设时间内出现的次数为标准,对移动采样点进行降序排列,排序后形成队列,队头元素对应的移动采样点出列执行步骤二。
步骤二:检查移动采样点是否在出发地指向目的地的方向上,即将移动采样点分别连接出发地和目的地,判断形成的角度是否大于等于90度,若是,则认为该移动采样点在出发地指向目的地的方向上,进入步骤三;否则,淘汰该移动采样点,选择下一个移动采样点,重新执行步骤二。
步骤三:检索出发地附近的道路形成序列S,检索移动采样点附近的道路形成序列L,判断在列表S和L中是否存在道路标识(ID)相同的道路,或者在S中是否存在一条道路和L中的某条道路有交叉点,且交叉点在出发地和移动采样点形成的一定范围的矩形框内,这样以保证确定出的频繁路径的可信度;也就是说,寻找是否存在一条道路通过出发地的附近同时也通过了移动采样点的附近,或者出发地附近的道路和移动采样点附近的道路是否存在交叉点;若存在,则获取出满足条件的道路片段。步骤三的条件满足则进入步骤四,否则讨论下一个移动采样点,继续回到步骤二。这里,本实施例只检查了直接连通出发地和移动采样点的路径,和通过一次转换连接出发地与移动采样点的路径(即通过一次转换确定出的与出发地附近的道路和移动采样点附近的道路存在的交叉点所对应的路径),没有考虑大于等于一次转换的情况,这样,保证了计算效率,而且确保不过多引入不带有标识信息的道路。
步骤四:确定步骤三对应的移动采样点到满足条件的道路片段上最近的点,并将确定出的最近的点作为新的出发地,回到步骤一。
步骤五:若在这个范围内没有满足条件的点,判断该范围内是否出现了目的地,若出现则检查从出发地到目的地是否存在直达或一次转换可达的路径,若存在则连接满足条件的道路片段;否则,直接连接出发地和目的地。若未出现目的地,则扩大范围,继续回到步骤一。
本实施例中,高效检索出出发地和移动采样点附近的道路的方法包括:
在实际应用中,可以采用OpenSteetMap开源地图的道路信息来检索出发地和移动采样点附近的道路;这里,所述OpenStreetMap记录道路的数据格式为:用若干个关键节点来标识一条道路。在检索出发地附近道路时,为避免对全局所有道路的暴力查找,本实施例可以对地图进行分块处理,如图3所示,将道路划分到不同的块中,此时,当道路的一个节点在某个块中,则此块记录这条道路的ID和节点信息。具体的分块后的地图数据如图4所示,其中,第几行代表位于第几块,且该行中记录的是经过此块的道路ID和道路的节点经纬度。这样做的原因在于,分块后,整个地图形成矩阵,每个块代表一个元素,若已知某个点的位置,则根据块的宽度和高度可迅速定位其所在的行与列,继而得到位于第几块,公式为:
Figure GDA0002929972760000091
其中Tlat,Tlon表示划定地区左上角的纬度和经度,Plat,Plon表示移动采样点或出发点的纬度和经度,Dlat,Dlon表示单位块的高度和宽度。通过分块的方式,若检索某点附近的道路,只需检索该点所在的块和它临近的八邻域,找到这些块记录的道路信息,即为该点附近的道路。
以下通过具体应用对本发明实施例做进一步详细说明:
在具体的实施过程中,为表述简单容易理解,只选择地图的一个小范围的长方形进行分块划分,其中长方形的经度范围为(121.3874,121.4357),纬度范围为(31.1484,31.1953),分块后的每个方块的宽度跨越的经度和高度跨越的纬度为(0.003,0.0025)。出发地为位置点A,目的地为位置点B,其他点则是从出发地到目的地的移动过程中采样的移动位置点,假设基站每天只有两三个点,展示的为有记录以来所有的点(图中只展示了出发地附近的点)。结合图5对本实施例路径确定方法做详细说明:
步骤一:检索出发地A附近距离1500米以内的移动采样点。对找到的移动采样点根据出现的次数,即经过此区域的天数从大到小排序,(121.4276221,31.165344):4(4表示有四天在采样时采集到这个点)、(121.4137221,31.175344):3、(121.4366221,31.165744):2、(121.4259221,31.173344):1、(121.4159221,31.173344):1、(121.4159221,31.173344):1
步骤二:讨论(121.4276221,31.165344)这个移动采样点即为D点,它与出发地A和目的地B的连线形成的角度为21.32度,小于90度,则其不在出发地指向目的地的方向上,舍弃;
继续讨论下一个移动采样点(121.4137221,31.175344)即为C点,其连线形成的角度即角G大于90,满足条件,进入步骤三
步骤三:检索出发地A点(121.4256221,31.171344)附近的道路,根据计算公式,得到其位于第165块,则其临近的八邻域分别位于第147,148,149,164,166,181,182,183块,从而得到其附近的道路信息,按照同样的方法找到移动采样点C点(121.4137221,31.175344)附近的道路信息,而后检索两个点附近的道路是否有共同的道路相通,结果没有找到。然后检索两个点附近的道路是否存在交叉点,从而找到桂林路和漕宝路。
步骤四:将桂林路和漕宝路的交叉点,即E点(121.4115328,31.1762433)为新的移动采样点,返回步骤一,如此循环,直至确定出出发地A至目的地B之间的繁琐路径。
这样,本发明实施例所述的方法,通过从预设地图中确定出出发地和目的地,选取出处于所述出发地指向所述目的地的第一方向上的第一目标采样点,并获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径,以及所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径,判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,进而在存在时,至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。如此,实现基于稀疏采样点,确定出繁琐路径的目的;这里,由于本实施例所述的路径为根据预设地图确定出的路径,也即为真实路径,所以,利用本发明实施例所述的方法确定出的目标路径的可靠性高。
因此,利用本发明实施例所述的方法能够针对稀疏采样的基站数据(采样点时间和空间均稀疏,每天平均采样只有两三个点),并以较高的计算效率进行频繁路径挖掘,找出驻留点(即频繁驻留的区域,如家,公司,餐厅等)间可信度较高(与实际路径较接近)的频繁路径,解决了现有无法利用基站数据进行繁琐路径的确认的过程,丰富了繁琐路径确定的方式。
实施例二
本实施例提供了一种路径确定装置,如图6所示,所述装置包括:
确定单元61,用于从预设地图中确定出出发地和目的地,选取出处于所述出发地指向所述目的地的第一方向上的第一目标采样点;
获取单元62,用于获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径;以及,获取所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径;
处理单元63,用于判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,若存在,则至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。
在一实施例中,所述处理单元63,还用于判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在相同的路径,若存在,则将相同的路径作为所述第一路径片段;或者,判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径;若存在,则将交叉点作为所述第一路径片段。
在另一实施例中,所述处理单元63,还用于若所述第一组路径和第二组路径中不存在相同的路径,判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径。
在一实施例中,所述处理单元63,还用于当所述第一路径片段为所述第一组路径和第二组路径所对应路径的交叉点时,将所述交叉点作为第二目标采样点;
所述获取单元62,还用于确定出所述第二目标采样点所处第三范围内的第三组路径;
对应地,所述处理单元63,还用于判断所述第一组路径和所述第三组路径中是否存在满足预设规则的第二路径片段,若存在,则至少利用所述第二路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。
在一实施例中,所述确定单元61,还用于获取所述出发地所处第一范围内的至少一个采样点;
所述处理单元63,还用于判断所述至少一个采样点与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度是否大于预设角度;
所述确定单元61,还用于将与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度大于所述预设角度的采样点作为所述第一目标采样点。
在一实施例中,所述处理单元63,还用于将所述预设地图进行分块处理;
对应地,所述获取单元,还用于确定所述出发地在分块处理后的所述预设地图中对应的第一分块;将所述第一分块中所对应的路径,以及与所述第一分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述出发地所处第一范围内的第一组路径;或者,还用于确定所述第一目标采样点在分块处理后的所述预设地图中对应的第二分块;将所述第二分块中所对应的路径,以及与所述第二分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径。
这里需要指出的是:以上装置实施例项的描述,与上述方法描述是类似的,具有同方法实施例相同的有益效果,因此不做赘述。对于本发明装置实施例中未披露的技术细节,本领域的技术人员请参照本发明方法实施例的描述而理解,为节约篇幅,这里不再赘述。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅是本发明实施例的实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明实施例原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明实施例的保护范围。

Claims (11)

1.一种路径确定方法,其特征在于,所述方法包括:
从预设地图中确定出出发地和目的地,选取出处于所述出发地指向所述目的地的第一方向上的第一目标采样点;
获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径;以及,获取所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径;
判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,若存在,则至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径;
其中,所述至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径,包括:
当所述第一路径片段为所述第一组路径和第二组路径所对应路径的交叉点时,将所述交叉点作为第二目标采样点;
确定出所述第二目标采样点所处第三范围内的第三组路径,并判断所述第一组路径和所述第三组路径中是否存在满足预设规则的第二路径片段,若存在,则至少利用所述第二路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,包括:
判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在相同的路径,若存在,则将相同的路径作为所述第一路径片段;或者,
判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径;若存在,则将交叉点作为所述第一路径片段。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径,包括:
若所述第一组路径和第二组路径中不存在相同的路径,则判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述出发地所处第一范围内的至少一个采样点;
判断所述至少一个采样点与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度是否大于预设角度;
将与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度大于所述预设角度的采样点作为所述第一目标采样点。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
将所述预设地图进行分块处理;
确定所述出发地在分块处理后的所述预设地图中对应的第一分块;和/或,确定所述第一目标采样点在分块处理后的所述预设地图中对应的第二分块;
对应地,所述获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径,包括:
将所述第一分块中所对应的路径,以及与所述第一分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述出发地所处第一范围内的第一组路径;
对应地,所述获取所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径,包括:
将所述第二分块中所对应的路径,以及与所述第二分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述第一目标采样点为基站采样所得到的采样数据。
7.一种路径确定装置,其特征在于,所述装置包括:
确定单元,用于从预设地图中确定出出发地和目的地,选取出处于所述出发地指向所述目的地的第一方向上的第一目标采样点;
获取单元,用于获取所述出发地所处第一范围内的第一组路径;以及,获取所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径;
处理单元,用于判断所述第一组路径和所述第二组路径中是否存在满足预设规则的第一路径片段,若存在,则至少利用所述第一路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径;
所述处理单元,还用于当所述第一路径片段为所述第一组路径和第二组路径所对应路径的交叉点时,将所述交叉点作为第二目标采样点;
所述获取单元,还用于确定出所述第二目标采样点所处第三范围内的第三组路径;
所述处理单元,还用于判断所述第一组路径和所述第三组路径中是否存在满足预设规则的第二路径片段,若存在,则至少利用所述第二路径片段来确定出所述出发地至所述目的地的目标路径。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述处理单元,还用于判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在相同的路径,若存在,则将相同的路径作为所述第一路径片段;或者,判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径;若存在,则将交叉点作为所述第一路径片段。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述处理单元,还用于若所述第一组路径和第二组路径中不存在相同的路径,判断所述第一组路径和第二组路径中是否存在有交叉点的路径。
10.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述确定单元,还用于获取所述出发地所处第一范围内的至少一个采样点;
处理单元,还用于判断所述至少一个采样点与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度是否大于预设角度;
所述确定单元,还用于将与所述出发地、所述目的地所组成的第一角度大于所述预设角度的采样点作为所述第一目标采样点。
11.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述处理单元,还用于将所述预设地图进行分块处理;
对应地,所述获取单元,还用于确定所述出发地在分块处理后的所述预设地图中对应的第一分块;将所述第一分块中所对应的路径,以及与所述第一分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述出发地所处第一范围内的第一组路径;或者,还用于确定所述第一目标采样点在分块处理后的所述预设地图中对应的第二分块;将所述第二分块中所对应的路径,以及与所述第二分块相邻的其他分块中所对应的路径作为所述第一目标采样点所处第二范围内的第二组路径。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112197783B (zh) * 2020-09-30 2022-08-02 哈尔滨工程大学 一种考虑车头指向的两阶段多抽样的rrt路径规划方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN103323018A (zh) * 2013-06-21 2013-09-25 广州市香港科大***研究院 基于时段的热点路径的特征识别与快速搜索方法
CN105043400A (zh) * 2015-06-30 2015-11-11 百度在线网络技术(北京)有限公司 路径规划方法及装置
CN105074499A (zh) * 2013-03-22 2015-11-18 高通股份有限公司 用于位置触发传感器初始化的方法及设备
WO2016035745A1 (ja) * 2014-09-03 2016-03-10 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 経路探索システム、経路探索方法及びコンピュータプログラム
CN105788265A (zh) * 2016-05-03 2016-07-20 刘莎 一种低成本高速公路车辆通行路径识别方法
CN105890611A (zh) * 2016-03-29 2016-08-24 乐视控股(北京)有限公司 一种导航路线的生成方法和装置、设备
CN106197449A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 中国科学院计算技术研究所 一种基于网络路径选择算法的地图路径规划方法及***

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8762056B2 (en) * 2007-06-28 2014-06-24 Apple Inc. Route reference

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105074499A (zh) * 2013-03-22 2015-11-18 高通股份有限公司 用于位置触发传感器初始化的方法及设备
CN103323018A (zh) * 2013-06-21 2013-09-25 广州市香港科大***研究院 基于时段的热点路径的特征识别与快速搜索方法
WO2016035745A1 (ja) * 2014-09-03 2016-03-10 アイシン・エィ・ダブリュ株式会社 経路探索システム、経路探索方法及びコンピュータプログラム
CN105043400A (zh) * 2015-06-30 2015-11-11 百度在线网络技术(北京)有限公司 路径规划方法及装置
CN105890611A (zh) * 2016-03-29 2016-08-24 乐视控股(北京)有限公司 一种导航路线的生成方法和装置、设备
CN105788265A (zh) * 2016-05-03 2016-07-20 刘莎 一种低成本高速公路车辆通行路径识别方法
CN106197449A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 中国科学院计算技术研究所 一种基于网络路径选择算法的地图路径规划方法及***

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