一种车辆行驶路径规划的方法和装置

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种车辆行驶路径规划的方法和装置。

背景技术

目前，配送车辆的路径规划都是通过获取地图中两点之间时间、距离矩阵数据，而后通过矩阵数据对车辆行驶路径进行优化。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

当前对车辆行驶路径优化强依赖于地图数据返回结果，当车辆路径问题较大时(多于1000个点时)，地图数据返回时间较长。例如：1000点返回时长在测试接口测算时约10小时，而实际时长则根据用户于地图合同配额有关，一般配额越大成本越高，如果1000点的矩阵在配额为500点/s的配额下，可持续保证返回结果且配额稳定时，需要1000*1000/500＝2000s，仅获取时间距离矩阵约需35min，远超用户可接受范围，因此无法满足业务需求，即牺牲用户体验强制等待必要数据返回。另外，如果想加快返回结果的时间，则会出现地图数据返回不完全或者牺牲数据的准确率。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种车辆行驶路径规划的方法和装置，能够解决大规模行驶数量的配送车辆路径规划效率不高的问题。

为实现上述目的，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆行驶路径规划的方法，包括接收多个订单，根据每个订单的地址获取对应地理信息系统中的坐标，以查找每个订单对应的配送单元；根据订单地址，将多个订单进行合单处理，以形成集合单；基于集合单中订单对应的配送单元，获得集合单的线路组合和配送顺序；根据同一线路上的订单，获得具有最短路径的线路。

可选地，基于集合单中订单对应的配送单元，获得集合单的线路组合和配送顺序，包括：

根据对集合单中订单对应的配送单元进行多回路运输问题的求解，获得集合单的线路组合和配送顺序。

可选地，还包括：

获取历史订单，对历史订单地址进行地理信息系统坐标的转化，以进行配送单元的划分；

根据划分的配送单元，生成任意两个配送单元的距离和时间矩阵；

所述根据集合单中订单对应的配送单元，对多回路运输问题进行求解，包括：

根据集合单中订单对应的配送单元的中心地理信息系统坐标或者兴趣点以及任意两个配送单元的距离和时间矩阵，对多回路运输问题进行求解。

可选地，所述配送单元的划分包括：

采用聚类算法将地理信息系统上相距小于或等于预设阈值的地理信息系统坐标归为一个配送单元。

可选地，所述生成任意两个配送单元的距离和时间矩阵，包括：

计算配送单元的中心地理信息系统坐标或者获得配送单元的兴趣点；

通过地图路线规划服务获取任意两个配送单元中心地理信息系统坐标或者兴趣点之间的距离和时间矩阵数据；或者利用曼哈顿矩阵计算任意两个配送单元中心地理信息系统坐标或者兴趣点之间的距离和时间矩阵。

可选地，根据同一线路上的订单，获得具有最短路径的线路，包括：

根据同一线路上的订单，通过旅行商问题计算获得具有最短路径的线路。

另外，根据本发明实施例的一个方面，提供了一种车辆行驶路径规划的装置，包括接收模块，用于接收多个订单，根据每个订单的地址获取对应地理信息系统中的坐标，以查找每个订单对应的配送单元；

处理模块，用于根据订单地址，将多个订单进行合单处理，以形成集合单；

规划模块：用于基于集合单中订单对应的配送单元，获得集合单的线路组合和配送顺序；根据同一线路上的订单，获得具有最短路径的线路。

可选地，所述规划模块基于集合单中订单对应的配送单元，获得集合单的线路组合和配送顺序，包括：

根据对集合单中订单对应的配送单元进行多回路运输问题的求解，获得集合单的线路组合和配送顺序。

可选地，所述接收模块，还用于：

获取历史订单，对历史订单地址进行地理信息系统坐标的转化，以进行配送单元的划分；

根据划分的配送单元，生成任意两个配送单元的距离和时间矩阵；

所述规划模块根据集合单中订单对应的配送单元，对多回路运输问题进行求解，包括：

根据集合单中订单对应的配送单元的中心地理信息系统坐标或者兴趣点以及任意两个配送单元的距离和时间矩阵，对多回路运输问题进行求解。

可选地，所述接收模块配送单元的划分包括：

采用聚类算法将地理信息系统上相距小于或等于预设阈值的地理信息系统坐标归为一个配送单元。

可选地，所述接收模块生成任意两个配送单元的距离和时间矩阵，包括：

计算配送单元的中心地理信息系统坐标或者获得配送单元的兴趣点；

通过地图路线规划服务获取任意两个配送单元中心地理信息系统坐标或者兴趣点之间的距离和时间矩阵数据；或者利用曼哈顿矩阵计算任意两个配送单元中心地理信息系统坐标或者兴趣点之间的距离和时间矩阵。

可选地，所述规划模块根据同一线路上的订单，获得具有最短路径的线路，包括：

根据同一线路上的订单，通过旅行商问题计算获得具有最短路径的线路。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述任一车辆行驶路径规划的实施例所述的方法。

根据本发明实施例的另一个方面，还提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述任一基于车辆行驶路径规划的实施例所述的方法。

上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果：本发明通过接收多个订单，根据每个订单的地址获取对应地理信息系统中的坐标，以查找每个订单对应的配送单元；根据订单地址，将多个订单进行合单处理，以形成集合单；基于集合单中订单对应的配送单元，获得集合单的线路组合和配送顺序；根据同一线路上的订单，获得具有最短路径的线路。因此，本发明能够在保证计算速度的情况下，提升大规模行驶数量的配送车辆路径规划的准确性，从而提高用户体验。

上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。

附图说明

附图用于更好地理解本发明，不构成对本发明的不当限定。其中：

图1是根据本发明实施例的车辆行驶路径规划的方法的主要流程的示意图；

图2是根据本发明另一实施例的车辆行驶路径规划的方法的主要流程的示意图；

图3是根据本发明生成任意两个配送单元的距离和时间矩阵的主要流程的示意图；

图4是根据本发明举例计算配送单元中心地理信息系统坐标的示意图；

图5是根据本发明实施例的车辆行驶路径规划的装置的主要模块的示意图；

图6是本发明实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图7是适于用来实现本发明实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的示范性实施例做出说明，其中包括本发明实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本发明的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

图1是根据本发明第一实施例的车辆行驶路径规划的方法的主要流程的示意图，所述车辆行驶路径规划的方法可以包括：

步骤S101，接收多个订单，根据每个订单的地址获取对应地理信息系统中的坐标，以查找每个订单对应的配送单元。

步骤S102，根据订单地址，将多个订单进行合单处理，以形成集合单。

步骤S103，基于集合单中订单对应的配送单元，获得集合单的线路组合和配送顺序。

较佳地，可以根据对集合单中订单对应的配送单元进行多回路运输问题的求解，获得集合单的线路组合和配送顺序。其中，VRP全称为Vehicle Routing Problem，为多回路运输问题。

进一步地，根据集合单中订单对应的配送单元的中心地理信息系统坐标或者兴趣点以及任意两个配送单元的距离和时间矩阵，对多回路运输问题进行求解。

其中，所述配置单元的兴趣点是该配置单元标志性建筑，属于地图基础信息。

作为实施例，任意两个配送单元的距离和时间矩阵可以通过如下过程获得：

获取历史订单，对历史订单地址进行地理信息系统坐标的转化，以进行配送单元的划分。然后，根据划分的配送单元，生成任意两个配送单元的距离和时间矩阵。优选地，采用聚类算法将地理信息系统上相距小于或等于预设阈值的地理信息系统坐标归为一个配送单元。

更进一步地，可以计算配送单元的中心地理信息系统坐标或者获得配送单元的兴趣点。然后，通过地图路线规划服务获取任意两个配送单元中心地理信息系统坐标或者兴趣点之间的距离和时间矩阵数据。

其中，所述的地图路线规划服务例如高德、百度地图等等应用程序，可以通过使用地图路线规划应用程序的接口获得距离和时间矩阵数据。

值得说明的是，如果无法利用地图路线规划服务获得任意两个配送单元中心地理信息系统坐标或者兴趣点之间的距离和时间矩阵，则可以利用曼哈顿矩阵计算任意两个配送单元中心地理信息系统坐标或者兴趣点之间的距离和时间矩阵。

步骤S104，根据同一线路上的订单，获得具有最短路径的线路。

较佳地，根据同一线路上的订单，通过旅行商问题计算获得具有最短路径的线路。其中，TSP全称为Travelling Salesman Problem，译为旅行商问题，TSP问题是一个组合优化问题，路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

图2是根据本发明另一实施例的车辆行驶路径规划的方法的主要流程的示意图，所述车辆行驶路径规划的方法可以包括：

步骤S201，获取历史订单，根据历史订单地址对订单进行降维分类。

在实施例中，订单地址可以具体到街区、小区或者楼宇。进一步地，根据订单地址，通过对订单进行聚类实现降维分类。例如：一个订单一组，那么1000个订单就1000组，现在根据订单地址进行聚类后，1000个订单可能分为100组，这样就是在计算量级上对算法进行了优化。

步骤S202，对历史订单地址进行GIS转化，根据转化获得的GIS点进行配送单元的划分。

在实施例中，GIS是指Geographic Information System或Geo－Informationsystem，地理信息系统，可以在该地理信息系统中将订单地址转化为GIS点。

较佳地，采用聚类算法将地理信息系统上相距小于或等于预设阈值的GIS点归为一个配送单元。其中，聚类算法无需设定配送单元的数量，仅根据实际GIS点相距的状态即可确定配送单元的数量。

进一步地，获取并根据配送单元的中垂线，通过将GIS点相切，使得配送单元形成单元格。

步骤S203，根据所划分的配送单元，生成任意两个配送单元的距离和时间矩阵。具体的实施过程包括：

步骤S301：计算配送单元的中心GIS点或者获得配送单元的POI点。

在实施例中，所述配送单元的POI点(兴趣点)为该配置单元标志性建筑，属于地图基础信息。。

另外，在计算配送单元的中心GIS点时可以通过获取地图路线规划服务中街区或小区电子围栏数据作为配送单元边界数据。中心GIS点经度坐标等于最大经度与最小经度差值的绝对值除以2，中心GIS点纬度坐标等于最大纬度与最小纬度差值的绝对值除以2。

例如图4所示，通过如下公式计算得到了配送单元的中心GIS点：

其中，lat

步骤S302：通过地图路线规划服务获取任意两个配送单元中心GIS点或者POI点之间的距离和时间矩阵数据。

其中，所述的地图路线规划服务例如高德、百度地图等等应用程序，可以通过使用地图路线规划应用程序的接口获得距离和时间矩阵数据。

值得说明的是，如果无法利用地图路线规划服务获得任意两个配送单元中心GIS点或者POI点之间的距离和时间矩阵，则可以利用曼哈顿矩阵计算任意两个配送单元中心GIS点或者POI点之间的距离和时间矩阵，具体地：

曼哈顿距离：

其中，x和y为配送单元中心GIS点或者POI点的经度和纬度坐标。

时间矩阵则使用曼哈顿距离/预设车速进行表示，一般，市内限行20km/h，高速限行60km/h。

另外，需要说明的是，如果无法利用地图路线规划服务获得任意两个配送单元中心GIS点或者POI点之间的距离和时间矩阵，则还可以直接获得实际运营中任意两个配送单元中心GIS点或者POI点之间的距离和时间矩阵数据。

步骤S204，接收多个新订单，根据每个新的订单地址获取对应的GIS点。

较佳地，可以对新订单进行降维分类，再获取对应的GIS点。

步骤S205，查找每个新订单GIS点对应的配送单元。

步骤S206，根据新订单地址，将多个新订单进行合单处理，形成集合单。

在实施例中，根据新订单地址的街区或者小区维度，可以将多个新订单进行合单处理，形成集合单。例如：可以将具有相同街区或者小区维度的新订单进行合单处理，形成一个集合单。

步骤S207，根据集合单对应的配送单元中心GIS点或者POI点以及任意两个配送单元的距离和时间矩阵，对VRP问题进行求解，获取集合单的线路组合和建议配送顺序。

其中，VRP全称为Vehicle Routing Problem，为多回路运输问题。

在实施例中，步骤S107具体的实施过程包括：

建立数学模型，分别优化目标为总成本，约束条件包括：时间窗约束，车辆载重约束，即总货物的总重量小于车辆总载重，载容约束等，其基本模型总结如下：

使得

其中，d

w

r

将问题经过上述转化后，再对分区后的子问题运用路径优化得到最终解：

V

最终将d个区的结果拼接在一起即可。

其中，设定目标函数

步骤S208，获取同一线路上的新订单数据，通过TSP算法进行该线路优化。

其中，TSP全称为Travelling Salesman Problem，译为旅行商问题，TSP问题是一个组合优化问题，路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

因此，根据上面所述的各种实施例，本发明车辆路径规划方案：先VRP获得集合单的线路组合和建议配送顺序，有助于减少目的点组合方式，优化算法计算性能，提高用户体验。再单线路进行TSP优化，从而实现单线路快速优化，能够在保证计算速度情况下，进一步对算法准确性进行提升。另外，通过对订单数据的降维处理，降低大规模车辆路径问题对地图返回数据的依赖，降低搜索压力，在满足算法时间性能前提下，同步保证算法结果的准确性。还有，本发明通过历史订单数据预先进行任意两个配送单元的距离和时间矩阵的标准化维护，便于根据业务需求变动优先对矩阵数据进行处理(如：节假日路况数据、极端天气路况数据等)。

图5是根据本发明实施例的车辆行驶路径规划的装置，如图5所示，所述车辆行驶路径规划的装置500包括接收模块501、处理模块502和规划模块503。其中，接收模块501接收多个订单，根据每个订单的地址获取对应地理信息系统中的坐标，以查找每个订单对应的配送单元。处理模块502根据订单地址，将多个订单进行合单处理，以形成集合单。规划模块503基于集合单中订单对应的配送单元，获得集合单的线路组合和配送顺序。然后根据同一线路上的订单，获得具有最短路径的线路。

作为一个较佳地实施例，规划模块503根据对集合单中订单对应的配送单元进行多回路运输问题的求解，获得集合单的线路组合和配送顺序。其中，VRP全称为VehicleRouting Problem，为多回路运输问题。

进一步地接收模块501可以获取历史订单，对历史订单地址进行地理信息系统坐标的转化，以进行配送单元的划分。进而根据划分的配送单元，生成任意两个配送单元的距离和时间矩阵。从而，规划模块503在根据集合单中订单对应的配送单元，对多回路运输问题进行求解的过程中，可以根据集合单中订单对应的配送单元的中心地理信息系统坐标或者兴趣点以及任意两个配送单元的距离和时间矩阵，对多回路运输问题进行求解。

更进一步地，接收模块501可以采用聚类算法将地理信息系统上相距小于或等于预设阈值的地理信息系统坐标归为一个配送单元。

另外，接收模块501生成任意两个配送单元的距离和时间矩阵时，可以计算配送单元的中心地理信息系统坐标或者获得配送单元的兴趣点，然后通过地图路线规划服务获取任意两个配送单元中心地理信息系统坐标或者兴趣点之间的距离和时间矩阵数据。

值得说明的是，如果无法利用地图路线规划服务获得任意两个配送单元中心地理信息系统坐标或者兴趣点之间的距离和时间矩阵，则可以利用曼哈顿矩阵计算任意两个配送单元中心地理信息系统坐标或者兴趣点之间的距离和时间矩阵。

还有，可以根据同一线路上的订单，通过旅行商问题计算获得具有最短路径的线路。其中，TSP全称为Travelling Salesman Problem，译为旅行商问题，TSP问题是一个组合优化问题，路径的选择目标是要求得的路径路程为所有路径之中的最小值。

需要说明的是，在本发明所述车辆行驶路径规划的方法和所述车辆行驶路径规划的装置在具体实施内容上具有相应关系，故重复内容不再说明。

图6示出了可以应用本发明实施例的车辆行驶路径规划的方法或车辆行驶路径规划的装置的示例性系统架构600。

如图6所示，系统架构600可以包括终端设备601、602、603，网络604和服务器605。网络604用以在终端设备601、602、603和服务器605之间提供通信链路的介质。网络604可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备601、602、603通过网络604与服务器605交互，以接收或发送消息等。终端设备601、602、603上可以安装有各种通讯客户端应用，例如购物类应用、网页浏览器应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等(仅为示例)。

终端设备601、602、603可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器605可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用终端设备601、602、603所浏览的购物类网站提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的产品信息查询请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如目标推送信息、产品信息--仅为示例)反馈给终端设备。

需要说明的是，本发明实施例所提供的车辆行驶路径规划的方法一般由服务器605执行，相应地，车辆行驶路径规划的装置一般设置于服务器605中。

应该理解，图6中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

下面参考图7，其示出了适于用来实现本发明实施例的终端设备的计算机系统700的结构示意图。图7示出的终端设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，计算机系统700包括中央处理单元(CPU)701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分608加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM703中，还存储有系统700操作所需的各种程序和数据。CPU701、ROM702以及RAM703通过总线704彼此相连。输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。

以下部件连接至I/O接口705：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。

特别地，根据本发明公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)701执行时，执行本发明的系统中限定的上述功能。

需要说明的是，本发明所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本发明实施例中所涉及到的模块可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的模块也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括接收模块、处理模块和规划模块。其中，这些模块的名称在某种情况下并不构成对该模块本身的限定。

作为另一方面，本发明还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备包括：接收多个订单，根据每个订单的地址获取对应地理信息系统中的坐标，以查找每个订单对应的配送单元；根据订单地址，将多个订单进行合单处理，以形成集合单；基于集合单中订单对应的配送单元，获得集合单的线路组合和配送顺序；根据同一线路上的订单，获得具有最短路径的线路。

根据本发明实施例的技术方案，能够解决大规模行驶数量的配送车辆路径规划效率不高的问题。

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，取决于设计要求和其他因素，可以发生各种各样的修改、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。