CN110533209B - 一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出了一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法，利用地下停车场平面地图，制作地图的拓扑节点模型，再根据用户路径规划需求选择合适的中转通道节点，完成起点、终点楼层关联模型的初始化，并进行起点、终点楼层节点模型的拼接，最后进行基本的最短路径规划算法即可完成多楼层路径规划。本发明仅需在原有节点模型上进行拼接，能够更快速简洁地完成跨楼层路径规划。

Description

一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法

技术领域

本发明涉及室内导航的技术领域，特别是一种基人车分流的停车场多楼层路径规划方法。

背景技术

近年来，我国汽车保有量迅速增长，为了解决停车难题，城市兴建了大量的地下停车场，并不断从横向、纵向扩大规模，这使得驾驶人在地下停车场中进行路径规划的需求日益增大。

室内路径规划与室外路径规划的不同点在于，室内环境不仅包含简单的平面二维模型，还包含了楼层这一第三维度，驾驶人通往目的地时，常常会有起点和终点不在同一楼层的情况，故室内路径规划需要解决跨楼层的路径规划问题，而传统的基于拓扑节点之间的最优路径规划方法没有空间概念，不能很好的适用于室内多楼层路径规划问题。

为了解决以上问题，现有的一些公开的论文和专利都提出了各自的理论解决方案。专利名称：室内跨楼层地图路径导航方法及***(专利号：CN201310211589.5)公开了一种跨楼层路径导航方法，主要是利用事先建立好的楼层地图连接表，确定好起点和终点所在楼层连通关系，先对起点到连通楼梯节点计算最短路径，再对连通楼梯节点到终点计算最短路径，最后进行路径的拼接。

该方法思路简单明了，但是楼层连通关系需要事先建立连接表，较为繁琐，且由于没有考虑跨楼层带来的总体路径距离，求得的最短路径仅为局部最优，并不一定是跨楼层全局最短路径；同时，由于地下停车场中人行及车行通道不同且部分地下停车场通道具备方向性，在多楼层路径规划时，在考虑方便性的同时未兼顾到安全性、高效性，令人车分流。该室内路径导航方法不能解决地下停车场等特定环境中存在的问题，无法灵活地规划路径令人车分流，降低了安全性和停车场效率，在部分情况下甚至不能做出正确的路径规划。

发明内容

本发明提出了一种基人车分流的停车场多楼层路径规划方法，能够快速有效的完成地下停车场中的跨楼层路径规划，同时兼顾到地下停车场人车分流和通道方向性问题，及时准确的给予用户最短路径。

实现本发明的技术解决方案为：一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法，具体步骤为：

步骤1、为停车场每个楼层制作拓扑节点模型；

步骤2、获取用户起点、终点楼层对应拓扑节点模型，遍历两楼层拓扑节点模型找出所需相同节点，并记录节点在两楼层拓扑节点模型中的索引，根据索引建立并初始化两楼层关联模型；

步骤3、将所述关联模型和两楼层拓扑节点模型合并成一个表征两楼层拓扑节点间关系的拓扑节点模型；

步骤4、采用最短路径规划算法对合并后的拓扑节点模型进行计算，得到最短路径。

本发明与现有技术相比，其显著优点为：本发明仅需在原有节点模型上进行拼接，能够更快速简洁地完成跨楼层路径规划，同时，还实现了地下停车场中的人车分流，解决了通道方向性的问题，使跨楼层路径规划更为准确、可靠，提高了地下停车场的安全性和运行效率。

下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。

附图说明

图1为本发明实施例1所述的一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法的流程示意图。

图2为本发明实施例1所述的一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法中组合邻接矩阵拼接的结构示意图。

具体实施方式

一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法，具体步骤为：

步骤1、为停车场每个楼层制作拓扑节点模型；

进一步的实施例中，拓扑节点模型包括由楼层所有拓扑节点唯一标识ID构成的拓扑节点数组A和表征拓扑节点关系的邻接矩阵D，拓扑节点模型中的节点为覆盖地下停车场地图上道路中的所有关键位置，所述关键位置是指定位导航过程中能给予用户指示性意义的位置。例如，节点覆盖地图上道路中包括但不限于十字路口、拐弯处，楼梯、电梯、车位正前方等所有关键位置，每个节点都有其唯一标识ID，其中，楼梯、电梯等中转通道节点具有类型和方向性特殊表征，且在不同楼层可以重复存在，表示其连通多个楼层。

步骤2、获取用户起点、终点楼层对应拓扑节点模型，遍历两楼层拓扑节点模型找出所需相同节点，并记录节点在两楼层拓扑节点模型中的索引，根据索引建立并初始化两楼层关联模型；例如假设起点楼层邻接矩阵为n×n阶，终点楼层邻接矩阵为m×m阶，则建立其内所有元素皆为无穷大的m×n阶矩阵，即所述两楼层关联模型。

进一步的实施例中，所需相同节点根据用户是步行还是驾车及上下行方向分为三种情况：

如果为步行，则所述所需相同节点为两数组中ID相同且ID特殊表征为人行通道的所有节点；

如果为驾车上行，则所述所需相同节点为两数组中ID相同且ID特殊表征为车行通道并符合用户上行方向的所有节点；

如果为驾车下行，则所述所需相同节点为两数组中ID相同且ID特殊表征为车行通道并符合用户下行方向的所有节点；

进一步的实施例中，初始化两楼层关联模型具体为：将所需相同节点索引对应的两楼层关联模型位置中的对应元素权值置为0，表征该相同节点为起点、终点楼层的连通点。即根据该节点在所述两数组中的索引i、j，将两楼层关联模型的第i行第j列元素权值置为0，表征该节点为起、终点楼层的连通点，完成两楼层关联模型初始化。

步骤3、将所述关联模型和两楼层拓扑节点模型合并成一个表征两楼层拓扑节点间关系的组合邻接矩阵；

获取所述两楼层关联模型的转置矩阵，并按起点楼层邻接矩阵、关联模型的转置矩阵、终点楼层邻接矩阵、两楼层关联模型的顺序，顺时针将四个矩阵合并成一个的组合邻接矩阵，即合并成一个(n+m)×(n+m)阶的组合矩阵，其表征起、终楼层间所有拓扑节点间的关系。

步骤4、采用最短路径规划算法对合并后的拓扑节点模型进行计算，得到最短路径，进一步的实施例中，具体为：将起点、终点楼层的拓扑节点数组按顺序拼接成组合数组，获取起点、终点节点ID在所述组合数组中的索引，基于此索引和所述组合邻接矩阵利用路径规划算法计算得到最短路径索引数组，将最短路径索引数组逆映射为所述最短路径拓扑节点ID数组并输出，获得起点和终点间的最短路径。

利用路径规划算法计算得到最短路径索引数组的计算思想为：

设G＝(V，E)是一个带权无向图，把图中节点集合V分成两组，第一组为已求出最短路径的节点集合，用S表示，初始时S中只有一个源点，以后每求得一条最短路径，就将加入到集合S中，直到全部节点都加入到S中，算法就结束了；第二组为其余未确定最短路径的节点集合，用U表示，按最短路径长度的递增次序依次把第二组的节点加入S中。在加入的过程中，总保持从源点v到S中各节点的最短路径长度不大于从源点v到U中任何节点的最短路径长度。此外，每个节点对应一个距离，S中的节点的距离就是从v到此节点的最短路径长度，U中的节点的距离，是从v到此节点只包括S中的节点为中间节点的当前最短路径长度。

优选地，利用路径规划算法计算得到最短路径索引数组的具体步骤为：

步骤4.1、初始条件下用户输入起点节点ID在所述组合数组中的索引v作为源点，令集合S＝{v}，v的距离权值为0，集合U＝{其余节点}，若源点v与集合U中节点u相邻，则<u，v>以两节点间的距离作为权值，若u与v不相邻，则<u，v>距离权值为∞。

步骤4.2、从U中选取一个距离v最小的节点k，将其加入集合S中；

步骤4.3、以k为中间点，修改U中各节点到源点v的距离：若从源点v经过节点k到节点u的距离比源点v到节点u的原始距离短，则修改节点u的距离权值，修改后的距离权值为源点v到节点k的距离加上u边上的权，同时记录节点u的前向节点为k；

步骤4.4、重复步骤4.2和4.3直到所有节点都包含在S中，即可得到源点v到所有节点的最短路径，根据终点索引向前搜索前向节点直至搜索到起点索引v，即可获得从v至f的所需最短路径索引数组。

下面结合实施例对本发明做进一步说明。

实施例1

结合图1所示，一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法，具体步骤如下：

1)为停车场每个楼层制作拓扑节点模型

利用地下停车场平面地图，灵活、准确地在地图上制作拓扑节点模型，该模型包括由楼层所有拓扑节点唯一标识ID构成的数组A和表征拓扑节点关系的邻接矩阵D，且拓扑节点模型中的节点覆盖地下停车场地图上道路中包括但不限于十字路口、拐弯处，楼梯、电梯、车位正前方等所有关键位置，其中，所述关键位置是指定位导航过程中能给予用户指示性意义的位置，每个节点都有其唯一标识ID，其中，楼梯、电梯等通道中转点应根据类型和方向性特殊表征，类型指人行通道和车行通道，方向性即指上行和下行，设计成特定规则的ID序列，且在不同楼层可以重复存在，表示其连通多个楼层。

2)实现多楼层路径规划算法，即获取用户起点、终点楼层对应拓扑节点模型，遍历两楼层拓扑节点模型找出所需相同节点，并记录节点在两楼层拓扑节点模型中的索引，根据索引建立并初始化两楼层关联模型，具体为：

步骤2.1、根据用户给定的起点v′和终点f′，获得起、终点楼层拓扑节点模型MV、MF，所述拓扑节点模型包括含楼层所有节点唯一标识ID的拓扑节点数组和表征拓扑节点间关系的楼层邻接矩阵；

步骤2.2、假设起点楼层邻接矩阵DV为n×n阶，终点楼层邻接矩阵DF为m×m阶，则建立其内所有元素皆为无穷大的m×n阶两楼层关联矩阵R；

步骤2.3、假设人行通道节点ID为P开头，车行通道节点ID为Q开头，且上行ID第二位为1，下行ID第二位为2。遍历长度为n的起点楼层拓扑节点数组AV和长度为m的终点楼层拓扑节点数组AF，找出所需相同节点，其中，根据用户是步行还是驾车及上下行方向分为三种情况：

如果为步行，则所述所需相同节点为两数组中ID相同且ID为P开头的所有节点；

如果为驾车上行，则所述所需相同节点为两数组中ID相同且ID为Q1开头的所有节点；

如果为驾车下行，则所述所需相同节点为两数组中ID相同且ID为Q2开头的所有节点；

同时，在遍历两个拓扑节点ID数组的过程中，每成功遍历到一个所述所需相同节点时，应根据该节点在两数组中的索引i、j，将所述两楼层关联矩阵的第i行第j列元素权值置为0，表征该节点为起、终点楼层的连通点，完成关联矩阵初始化。

步骤3、结合图2所示，获取所述关联矩阵的转置矩阵R′，其为n×m阶，然后按起点楼层邻接矩阵DV、所述转置矩阵R′、终点楼层邻接矩阵DF、所述关联矩阵R的顺序，顺时针将四个矩阵合并成一个(n+m)×(n+m)阶的组合矩阵DC，其表征起、终楼层间所有拓扑节点间的关系，即组合邻接矩阵。

步骤4、将起、终楼层的拓扑节点数组AV、AF前后拼接成长度为(n+m)的组合数组AC，获取起、终点ID在所述组合数组中的索引v、f，基于索引v、f和所述组合邻接矩阵DC利用迪杰斯特拉算法计算得到最短路径索引数组AI，其中，最短路径索引数组内包含一系列数值，所述数值均为节点ID在组合数组AC中的索引值，根据索引值即可从所述组合数组AC内取得一系列拓扑节点ID，最终可将最短路径索引数组逆映射为所述最短路径拓扑节点ID数组并输出，获得起点和终点间的最短路径。

利用迪杰斯特拉算法计算得到最短路径索引数组的具体步骤为：

步骤4.1、初始条件下用户输入起点节点ID在所述组合数组中的索引v作为源点，令集合S＝{v}，v的距离权值为0，集合U＝{其余节点}，若源点v与集合U中节点u相邻，则<u，v>以两节点间的距离作为权值，若u与v不相邻，则<u，v>距离权值为∞。

步骤4.2、从U中选取一个距离v最小的节点k，将其加入集合S中；

步骤4.3、以k为中间点，修改U中各节点到源点v的距离：若从源点v经过节点k到节点u的距离比源点v到节点u的原始距离短，则修改节点u的距离权值，修改后的距离权值为源点v到节点k的距离加上u边上的权，同时记录节点u的前向节点为k；

步骤4.4、重复步骤4.2和4.3直到所有节点都包含在S中，即可得到源点v到所有节点的最短路径，根据终点索引向前搜索前向节点直至搜索到起点索引v，即可获得从v至f的所需最短路径索引数组。

Claims (6)

1.一种人车分流的停车场多楼层路径规划方法，其特征在于，具体步骤为：

步骤1、为停车场每个楼层制作拓扑节点模型；

步骤2、获取用户起点、终点楼层对应拓扑节点模型，遍历两楼层拓扑节点模型找出所需相同节点，并记录节点在两楼层拓扑节点模型中的索引，根据索引建立并初始化两楼层关联模型，所需相同节点根据用户是步行还是驾车及上下行方向具体分为：

如果为步行，则所述所需相同节点为两楼层拓扑节点数组中ID相同且ID特殊表征为人行通道的所有节点；

如果为驾车上行，则所述所需相同节点为楼层拓扑节点两数组中ID相同且ID特殊表征为车行通道并符合用户上行方向的所有节点；

如果为驾车下行，则所述所需相同节点为楼层拓扑节点两数组中ID相同且ID特殊表征为车行通道并符合用户下行方向的所有节点；

步骤3、将所述关联模型和两楼层拓扑节点模型合并成一个表征两楼层拓扑节点间关系的拓扑节点模型；

步骤4、采用最短路径规划算法对合并后的拓扑节点模型进行计算，得到最短路径。

2.根据权利要求1所述的人车分流的停车场多楼层路径规划方法，其特征在于，步骤1中的拓扑节点模型包括：由楼层所有拓扑节点唯一标识ID构成的数组A和表征拓扑节点关系的邻接矩阵D，拓扑节点模型中的节点为覆盖地下停车场地图上道路中的所有关键位置，所述关键位置是指定位导航过程中能给予用户指示性意义的位置，且中转通道节点具有类型和方向性特殊表征。

3.根据权利要求1所述的人车分流的停车场多楼层路径规划方法，其特征在于，步骤2中所述两楼层关联模型具体为其内所有元素皆为无穷大的m×n阶两楼层关联矩阵，n为起点楼层拓扑节点模型的阶数，m为终点楼层拓扑节点模型的阶数；

初始化两楼层关联模型具体为：将所需相同节点索引对应的两楼层关联模型位置中的对应元素权值置为0，表征该相同节点为起点、终点楼层的连通点。

4.根据权利要求1所述的人车分流的停车场多楼层路径规划方法，其特征在于，步骤3合并成组合邻接矩阵的具体步骤为：获取所述两楼层关联模型的转置矩阵，并按起点楼层邻接矩阵、关联模型的转置矩阵、终点楼层邻接矩阵、两楼层关联模型的顺序，顺时针将四个矩阵合并成一个的组合邻接矩阵。

5.根据权利要求1所述的人车分流的停车场多楼层路径规划方法，其特征在于，步骤4中对合并后的拓扑节点模型进行计算，得到最短路径具体步骤为：

将起点、终点楼层的拓扑节点数组按顺序拼接成组合数组，获取起点、终点节点ID在所述组合数组中的索引，基于此索引和组合邻接矩阵利用路径规划算法计算得到最短路径索引数组，将最短路径索引数组逆映射为所述最短路径拓扑节点ID数组并输出，获得起点和终点间的最短路径。

6.根据权利要求5所述的人车分流的停车场多楼层路径规划方法，其特征在于，基于起点、终点ID在组合数组中的索引和组合邻接矩阵利用路径规划算法计算得到最短路径索引数组的具体步骤为：

步骤4.1、初始条件下用户输入起点节点ID在所述组合数组中的索引v作为源点，令集合S＝{v}，v的距离权值为0，集合U＝{其余节点}，若源点v与集合U中节点u相邻，则<u,v>以两节点间的距离作为权值，若u与v不相邻，则<u,v>距离权值为∞；

步骤4.2、从U中选取一个距离v最小的节点k，将其加入集合S中；

步骤4.3、以k为中间点，修改U中各节点到源点v的距离：若从源点v经过节点k到节点u的距离比源点v到节点u的原始距离短，则修改节点u的距离权值，修改后的距离权值为源点v到节点k的距离加上u边上的权，同时记录节点u的前向节点为k；

步骤4.4、重复步骤4.2和4.3直到所有节点都包含在S中，即可得到源点v到所有节点的最短路径，根据终点索引向前搜索前向节点直至搜索到起点索引v，即可获得从v至f的所需最短路径索引数组。

Images