地铁站内线路的导航方法及装置、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及室内导航领域，具体而言，涉及一种地铁站内线路的导航方法及装置、电子设备及存储介质。

背景技术

相关技术中，在室内导航路径规划领域因技术限制尚未得到较好的利用，相关应用主要是进出站、换乘的大致时间估算以及应急场景下的疏散路径规划等，在跨站交通时，乘客由于不熟悉站内结构、电梯楼梯位置以及无法掌握车站内的实时人流情况，无法做出最优的路径规划，同时，在不同车站进出站时可能需要从车头附近电梯的进站口走到车尾附近电梯的出站口，这也需要配合实际情况进行实时优化，减少地铁线网内交通耗费的时间。

相关技术中，缺点主要有以下几点：传统导航软件缺少室内导航的部分；在跨站路径规划中缺少相关应用技术或实施案例；在地铁车站中的室内路径规划主要应用于应急场景下，正常运营场景下的路径规划技术较少，且考虑约束因素较少。

针对相关技术中存在的上述问题，暂未发现有效的解决方案。

发明内容

本发明提供了一种地铁站内线路的导航方法及装置、电子设备及存储介质。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种地铁站内线路的导航方法，所述方法包括：确定目标地铁线路的进站车站和出站车站；获取所述进站车站的第一站内人流密度信息，获取所述出站车站的第二站内人流密度信息；根据所述第一站内人流密度信息生成所述进站车站的第一局部导航路径，根据所述第二站内人流密度信息生成所述出站车站的第二局部导航路径；将所述第一局部导航路径和所述第二局部导航路径拼接为所述目标地铁线路的全局导航路径。

进一步，获取所述进站车站的第一站内人流密度信息包括：获取所述进站车站的建筑信息模型BIM图，采集所述进站车站的人员密度热图；基于所述BIM图抽象出框架图，并在所述框架图上叠加所述人员密度热图，得到所述进站车站的第一密度框架图，其中，所述框架图包括所述BIM图中的路径信息和节点信息，所述第一密度框架图用于表征所述进站车站内各个路径位置的人流密度。

进一步，根据所述第一站内人流密度信息生成所述进站车站的第一局部导航路径，根据所述第二站内人流密度信息生成所述出站车站的第二局部导航路径包括：获取若干趟待进站地铁的车内人流密度；基于所述车内人流密度和所述第一站内人流密度信息计算各节车厢的等待趟数

进一步，根据所述所有车厢的等待趟数确定上车车厢包括：判断所有车厢的等待趟数是否一致；若所有车厢的等待趟数不一致，选择

进一步，所述第一站内人流密度信息包括第一密度框架图，以所述上车车厢为终止节点，根据所述第一站内人流密度信息生成所述进站车站的第一局部导航路径包括：基于第一密度框架图生成第一初始树，其中，所述第一初始树包括所述进站车站从进站口到上车车厢的多级拓扑节点，每级拓扑节点包括若干个节点，所述多级拓扑节点依次包括：进站口、进站闸机、站厅层梯口、站台层梯口、上车车厢；统计所述第一初始树的所有可行路径，并为每条可行路径按人流密度约束配置排队时间惩罚项；从所述初始树的初始节点开始，依次进行以下迭代计算，直到终止节点：基于排队时间惩罚项计算当前节点与相邻节点之间的节点距离；判断所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线是否穿过障碍物；若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线穿过障碍物，将所述当前节点确定为下一节点，若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线不穿过障碍物，将所述相邻节点确定为下一节点；在迭代完成之后，在每两级相邻的拓扑节点之间选择节点距离最短的第一目标子路径；拼接所有的第一目标子路径，得到第一局部导航路径。

进一步，所述第二站内人流密度信息包括第二密度框架图，以所述上车车厢为起始节点，根据第二站内人流密度信息生成所述出站车站的第二局部导航路径包括：基于第二密度框架图生成第二初始树，其中，所述第二初始树包括所述出站车站从地铁车厢到出站口的多级拓扑节点，每级拓扑节点包括若干个节点，所述多级拓扑节点依次包括：上车车厢、站台层梯口、站厅层梯口、出站闸机、出站口；统计所述第二初始树的所有可行路径，并为每条可行路径按人流密度约束配置排队时间惩罚项；从所述初始树的初始节点开始，依次进行以下迭代计算，直到终止节点：基于排队时间惩罚项计算当前节点与相邻节点之间的节点距离；判断所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线是否穿过障碍物；若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线穿过障碍物，将所述当前节点确定为下一节点，若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线不穿过障碍物，将所述相邻节点确定为下一节点；在迭代完成之后，在每两级相邻的拓扑节点之间选择节点距离最短的第二目标子路径；拼接所有的第二目标子路径，得到第二局部导航路径。

进一步，基于排队时间惩罚项计算当前节点与相邻节点之间的节点距离包括：采用以下公式计算当前节点

根据本申请实施例的另一个方面，还提供了一种地铁站内线路的导航装置，包括：确定模块，用于确定目标地铁线路的进站车站和出站车站；获取模块，用于获取所述进站车站的第一站内人流密度信息，计算所述出站车站的第二站内人流密度信息；生成模块，用于根据所述第一站内人流密度信息生成所述进站车站的第一局部导航路径，根据所述第二站内人流密度信息生成所述出站车站的第二局部导航路径；拼接模块，用于将所述第一局部导航路径和所述第二局部导航路径拼接为所述目标地铁线路的全局导航路径。

进一步，所述获取模块包括：获取单元，用于获取所述进站车站的建筑信息模型BIM图，采集所述进站车站的人员密度热图；叠加单元，用于基于所述BIM图抽象出框架图，并在所述框架图上叠加所述人员密度热图，得到所述进站车站的第一密度框架图，其中，所述框架图包括所述BIM图中的路径信息和节点信息，所述第一密度框架图用于表征所述进站车站内各个路径位置的人流密度。

进一步，所述生成模块包括：获取单元，用于获取若干趟待进站地铁的车内人流密度；计算单元，用于基于所述车内人流密度和所述第一站内人流密度信息计算各节车厢的等待趟数

进一步，所述确定单元包括：判断子单元，用于判断所有车厢的等待趟数是否一致；选择子单元，用于若所有车厢的等待趟数不一致，选择

进一步，所述第一站内人流密度信息包括第一密度框架图，所述生成单元包括：第一生成子单元，用于基于第一密度框架图生成第一初始树，其中，所述第一初始树包括所述进站车站从进站口到上车车厢的多级拓扑节点，每级拓扑节点包括若干个节点，所述多级拓扑节点依次包括：进站口、进站闸机、站厅层梯口、站台层梯口、上车车厢；第一配置子单元，用于统计所述第一初始树的所有可行路径，并为每条可行路径按人流密度约束配置排队时间惩罚项；第一迭代子单元，用于从所述初始树的初始节点开始，依次进行以下迭代计算，直到终止节点：基于排队时间惩罚项计算当前节点与相邻节点之间的节点距离；判断所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线是否穿过障碍物；若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线穿过障碍物，将所述当前节点确定为下一节点，若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线不穿过障碍物，将所述相邻节点确定为下一节点；第一选择子单元，用于在迭代完成之后，在每两级相邻的拓扑节点之间选择节点距离最短的第一目标子路径；第一拼接子单元，用于拼接所有的第一目标子路径，得到第一局部导航路径。

进一步，所述第二站内人流密度信息包括第二密度框架图，所述生成单元包括：第二生成子单元，用于基于第二密度框架图生成第二初始树，其中，所述第二初始树包括所述出站车站从地铁车厢到出站口的多级拓扑节点，每级拓扑节点包括若干个节点，所述多级拓扑节点依次包括：上车车厢、站台层梯口、站厅层梯口、出站闸机、出站口；第二配置子单元，用于统计所述第二初始树的所有可行路径，并为每条可行路径按人流密度约束配置排队时间惩罚项；第二迭代子单元，用于从所述初始树的初始节点开始，依次进行以下迭代计算，直到终止节点：基于排队时间惩罚项计算当前节点与相邻节点之间的节点距离；判断所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线是否穿过障碍物；若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线穿过障碍物，将所述当前节点确定为下一节点，若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线不穿过障碍物，将所述相邻节点确定为下一节点；第二选择子单元，用于在迭代完成之后，在每两级相邻的拓扑节点之间选择节点距离最短的第二目标子路径；第二拼接子单元，用于拼接所有的第二目标子路径，得到第二局部导航路径。

进一步，所述第一迭代子单元或所述第二迭代子单元还用于：采用以下公式计算当前节点

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括存储的程序，程序运行时执行上述的步骤。

根据本申请实施例的另一方面，还提供了一种电子设备，包括处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；其中：存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于通过运行存储器上所存放的程序来执行上述方法中的步骤。

本申请实施例还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法中的步骤。

通过本发明，确定目标地铁线路的进站车站和出站车站，获取进站车站的第一站内人流密度信息，获取出站车站的第二站内人流密度信息，根据第一站内人流密度信息和第二站内人流密度信息生成目标地铁线路的全局导航路径，基于进出站起止约束，客流密度约束等，可以实时更新室内导航的规划路径，填补导航软件在室内导航方面的空白，解决了相关技术不能在地铁站内进行路径导航的技术问题，为乘客提供便捷的站内导航服务，降低交通所用时间。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是本发明实施例的一种计算机的硬件结构框图；

图2是根据本发明实施例的一种地铁站内线路的导航方法的流程图；

图3是本发明实施例生成站厅层的密度框架图的示意图；

图4是本发明实施例生成站台层的密度框架图的示意图；

图5是本发明实施例的流程示意图；

图6是本发明实施例的实现原理图；

图7是根据本发明实施例的一种地铁站内线路的导航装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”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，以便这里描述的本申请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、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。

实施例1

本申请实施例一所提供的方法实施例可以在控制器、手机、服务器、计算机、平板或者类似的运算装置中执行。以运行在计算机上为例，图1是本发明实施例的一种计算机的硬件结构框图。如图1所示，计算机可以包括一个或多个（图1中仅示出一个）处理器102（处理器102可以包括但不限于微处理器MCU或可编程逻辑器件FPGA等的处理装置）和用于存储数据的存储器104，可选地，上述计算机还可以包括用于通信功能的传输设备106以及输入输出设备108。本领域普通技术人员可以理解，图1所示的结构仅为示意，其并不对上述计算机的结构造成限定。例如，计算机还可包括比图1中所示更多或者更少的组件，或者具有与图1所示不同的配置。

存储器104可用于存储计算机程序，例如，应用软件的软件程序以及模块，如本发明实施例中的一种地铁站内线路的导航方法对应的计算机程序，处理器102通过运行存储在存储器104内的计算机程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述的方法。存储器104可包括高速随机存储器，还可包括非易失性存储器，如一个或者多个磁性存储装置、闪存、或者其他非易失性固态存储器。在一些实例中，存储器104可进一步包括相对于处理器102远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

传输设备106用于经由一个网络接收或者发送数据。上述的网络具体实例可包括计算机的通信供应商提供的无线网络。在一个实例中，传输设备106包括一个网络适配器（Network Interface Controller，简称为NIC），其可通过基站与其他网络设备相连从而可与互联网进行通讯。在一个实例中，传输设备106可以为射频（Radio Frequency，简称为RF）模块，其用于通过无线方式与互联网进行通讯。

在本实施例中提供了一种地铁站内线路的导航方法，图2是根据本发明实施例的一种地铁站内线路的导航方法的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：

步骤S202，确定目标地铁线路的进站车站和出站车站；

本实施例的方案可以应用在地铁站，火车站，汽车站，机场等场所中。

步骤S204，获取进站车站的第一站内人流密度信息，获取出站车站的第二站内人流密度信息；

步骤S206，根据第一站内人流密度信息生成进站车站的第一局部导航路径，根据第二站内人流密度信息生成出站车站的第二局部导航路径；

步骤S208，将第一局部导航路径和第二局部导航路径拼接为目标地铁线路的全局导航路径。

通过上述步骤，确定目标地铁线路的进站车站和出站车站，获取进站车站的第一站内人流密度信息，获取出站车站的第二站内人流密度信息，根据第一站内人流密度信息和第二站内人流密度信息生成目标地铁线路的全局导航路径，基于进出站起止约束，客流密度约束等，可以实时更新室内导航的规划路径，填补导航软件在室内导航方面的空白，解决了相关技术不能在地铁站内进行路径导航的技术问题，为乘客提供便捷的站内导航服务，降低交通所用时间。

在本实施例的一个实施方式中，获取进站车站的第一站内人流密度信息包括：获取进站车站的建筑信息模型BIM图，采集进站车站的人员密度热图；基于BIM图抽象出框架图，并在框架图上叠加人员密度热图，得到进站车站的第一密度框架图，其中，框架图包括BIM图中的路径信息和节点信息，第一密度框架图用于表征进站车站内各个路径位置的人流密度。

首先从BIM模型抽象出传统算法所需的边界和节点，即框架图，然后在该框架图的基础上叠加密度热图，并进行边界和节点的二次分割，形成所提出的地铁车站局部路径规划算法所需的边界和节点，即密度框架图。后续可以在密度框架图上进行路径规划的优化，算法的输入是密度框架图，输出的是点到点的最优路径，如进站口到3个闸机的路径、各闸机到梯口的路径。

图3是本发明实施例生成站厅层的密度框架图的示意图，图4是本发明实施例生成站台层的密度框架图的示意图，密度框架图的粗细代表该处人员密度，越粗人员密度越小，可通过能力越强。

在本实施例中，根据第一站内人流密度信息生成进站车站的第一局部导航路径，根据第二站内人流密度信息生成出站车站的第二局部导航路径包括：

S11，获取若干趟待进站地铁的车内人流密度；

S12，基于车内人流密度和第一站内人流密度信息计算各节车厢的等待趟数

S13，根据所有车厢的等待趟数确定上车车厢；

在一个示例中，根据所有车厢的等待趟数确定上车车厢包括：判断所有车厢的等待趟数是否一致；若所有车厢的等待趟数不一致，选择

S14，以上车车厢为终止节点，根据第一站内人流密度信息生成进站车站的第一局部导航路径，以及以上车车厢为起始节点，根据第二站内人流密度信息生成出站车站的第二局部导航路径；

在本实施例的一方面，第一站内人流密度信息包括第一密度框架图，以上车车厢为终止节点，根据第一站内人流密度信息生成进站车站的第一局部导航路径包括：基于第一密度框架图生成第一初始树，其中，第一初始树包括进站车站从进站口到上车车厢的多级拓扑节点，每级拓扑节点包括若干个节点，多级拓扑节点依次包括：进站口、进站闸机、站厅层梯口、站台层梯口、上车车厢；统计第一初始树的所有可行路径，并为每条可行路径按人流密度约束配置排队时间惩罚项；从初始树的初始节点开始，依次进行以下迭代计算，直到终止节点：基于排队时间惩罚项计算当前节点与相邻节点之间的节点距离；判断当前节点与相邻节点的子节点的连线是否穿过障碍物；若当前节点与相邻节点的子节点的连线穿过障碍物，将当前节点确定为下一节点，若当前节点与相邻节点的子节点的连线不穿过障碍物，将相邻节点确定为下一节点；在迭代完成之后，在每两级相邻的拓扑节点之间选择节点距离最短的第一目标子路径；拼接所有的第一目标子路径，得到第一局部导航路径。

在本实施例的全局路径计算过程中，分别获得进站站点的站厅层和站台层基于密度框架图优化后的路线以及出站站点的站厅层和站台层基于密度框架图优化后的路线，结合列车车厢情况（列车到达时间、车内人员密度、站台排队情况、车厢到下车站点梯口的距离）进行计算，获得全局最优路径。算法流程包括：

根据进站站台层人员密度热图计算排队情况，结合车内人员密度给出各节车厢预估过多少趟车可上车，记为

当各节车厢的

当各节车厢的

计算到达出站口最近的车厢位置，记为节点

若中间涉及换乘，则类似的计算换乘站上下车车厢位置记为节点

在各节车厢的

计算进站口到节点

当列车到站时间晚于步骤a中进站口到到达所有相应车厢的时间，则选择

当列车到站时间在步骤a中到达节点

分别将

下面对本实施例的局部路径规划算法进行说明，流程包括：

通过ATIRRT算法对密度框架图进行计算，形成初始路径及拓扑节点，即：初始树；

统计由拓扑节点所组成的所有可行路径；

对所有可行路径按密度约束添加排队时间惩罚项；

密度约束如下：

从初始树的起点开始进行迭代，以计算最短时间的路径；

在迭代过程中当当前节点（

在迭代过程中当当前节点（

最终形成的路径即为最短时间的路径。

在本实施方式的另一方面，第二站内人流密度信息包括第二密度框架图，以上车车厢为起始节点，根据第二站内人流密度信息生成出站车站的第二局部导航路径包括：基于第二密度框架图生成第二初始树，其中，第二初始树包括出站车站从地铁车厢到出站口的多级拓扑节点，每级拓扑节点包括若干个节点，多级拓扑节点依次包括：上车车厢、站台层梯口、站厅层梯口、出站闸机、出站口；统计第二初始树的所有可行路径，并为每条可行路径按人流密度约束配置排队时间惩罚项；从初始树的初始节点开始，依次进行以下迭代计算，直到终止节点：基于排队时间惩罚项计算当前节点与相邻节点之间的节点距离；判断当前节点与相邻节点的子节点的连线是否穿过障碍物；若当前节点与相邻节点的子节点的连线穿过障碍物，将当前节点确定为下一节点，若当前节点与相邻节点的子节点的连线不穿过障碍物，将相邻节点确定为下一节点；在迭代完成之后，在每两级相邻的拓扑节点之间选择节点距离最短的第二目标子路径；拼接所有的第二目标子路径，得到第二局部导航路径。

可选的，基于排队时间惩罚项计算当前节点与相邻节点之间的节点距离包括：采用以下公式计算当前节点

在一个完整的实施场景中，包括：

步骤1：用户定义进站口和出站口，进站口为进站站厅层局部路径规划的起点，出站口为出站站厅层局部路径规划的终点。

步骤2：获取进站站点、出站站点以及中途换乘站点（如有换乘）的BIM模型图和实时人员密度热图。并在BIM模型上抽象出框架图，在框架图上叠加密度热图形成密度框架图。

步骤3：计算进站口到不同闸机的时间，此处采用前述地铁车站局部路径规划算法，将闸机作为此部分的终点，找到进站口到各个闸机所需最短时间的路径。

步骤4：计算各闸机到电扶梯、楼梯和直梯的站厅层梯口时间，此处采用前述地铁车站局部路径规划算法，将各闸机作为起点，将站厅层梯口作为终点，找到各闸机到各梯口所需最短时间的路径。

步骤5：计算电扶梯、楼梯和直梯的乘坐时间，并在全局路径规划时加入相应耗费时间。

步骤6：计算站台层各梯口到各节车厢的时间，并考虑列车的各项约束，确定上车车厢位置节点

步骤7：计算下车时所处车厢与到达站台层梯口的时间，此处采用前述地铁车站局部路径规划，将不同情况下的

步骤8：若换乘，返回步骤5计算所需换乘时间，否则进行步骤9。

步骤9：计算下车站点站厅层梯口到达闸机时间，此处采用前述地铁车站局部路径规划，将站厅层各梯口作为起点，将各闸机作为终点，找到各梯口到各闸机所需最短时间的路径。

步骤10：计算下车站点闸机到达出站口的时间，此处采用前述地铁车站局部路径规划，将站厅层各闸机作为起点，将出站口作为终点，找到各闸机到出站口所需最短时间的路径。

步骤11：计算全局所需最短时间的路径并给出估计时间，此处将上述步骤3-步骤10的所有路径进行连接，通过前述地铁车站全局路径规划算法获得从进站到出站的完整全局最优路径。

本实施例提出了一种基于人员密度热图和地铁车站BIM模型的跨站最优路径规划方法及装置，可以实时更新室内导航的规划路径。图5是本发明实施例的流程示意图，图6是本发明实施例的实现原理图，实现流程包括：

步骤1：用户定义进站口和出站口。

步骤2：获取进站站点、出站站点以及中途换乘站点（如有换乘）的BIM模型图和实时人员密度热图。

步骤3：计算进站口到不同闸机（如闸机A1、B1、C1）的时间。

步骤4：计算各闸机到电扶梯、楼梯和直梯（如电扶梯a1、电扶梯b1、楼梯c1、直梯d1）的站厅层梯口时间。

步骤5：计算电扶梯、楼梯和直梯的乘坐时间。

步骤6：计算站台层各梯口到各节车厢的时间，并考虑列车的各项约束。

步骤7：计算下车时所处车厢与到达站台层梯口（如电扶梯a2、电扶梯b2、楼梯c2、直梯d2）的时间。

步骤8：若换乘，返回步骤5计算所需换乘时间，否则进行步骤9。

步骤9：计算下车站点站厅层梯口到达闸机（如闸机A2、B2、C2）时间。

步骤10：计算下车站点闸机到达出站口的时间。

步骤11：计算全局所需最短时间的路径并给出估计时间。

采用本实施例的方案，在有客流密度约束、换乘约束、上下楼时间约束、进出站起止约束、车站BIM模型约束的条件下给出最优路线的方法，填补传统导航软件在室内导航方面的空白，为乘客提供便捷的站内导航服务，降低交通所用时间。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质（如ROM/RAM、磁碟、光盘）中，包括若干指令用以使得一台终端设备（可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述的方法。

实施例2

在本实施例中还提供了一种地铁站内线路的导航装置，用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。

图7是根据本发明实施例的一种地铁站内线路的导航装置的结构框图，如图7所示，该装置包括：

确定模块70，用于确定目标地铁线路的进站车站和出站车站；

获取模块72，用于获取所述进站车站的第一站内人流密度信息，计算所述出站车站的第二站内人流密度信息；

生成模块74，用于根据所述第一站内人流密度信息生成所述进站车站的第一局部导航路径，根据所述第二站内人流密度信息生成所述出站车站的第二局部导航路径；

拼接模块76，用于将所述第一局部导航路径和所述第二局部导航路径拼接为所述目标地铁线路的全局导航路径。

可选的，所述获取模块包括：获取单元，用于获取所述进站车站的建筑信息模型BIM图，采集所述进站车站的人员密度热图；叠加单元，用于基于所述BIM图抽象出框架图，并在所述框架图上叠加所述人员密度热图，得到所述进站车站的第一密度框架图，其中，所述框架图包括所述BIM图中的路径信息和节点信息，所述第一密度框架图用于表征所述进站车站内各个路径位置的人流密度。

可选的，所述生成模块包括：获取单元，用于获取若干趟待进站地铁的车内人流密度；计算单元，用于基于所述车内人流密度和所述第一站内人流密度信息计算各节车厢的等待趟数

可选的，所述确定单元包括：判断子单元，用于判断所有车厢的等待趟数是否一致；选择子单元，用于若所有车厢的等待趟数不一致，选择

可选的，所述第一站内人流密度信息包括第一密度框架图，所述生成单元包括：第一生成子单元，用于基于第一密度框架图生成第一初始树，其中，所述第一初始树包括所述进站车站从进站口到上车车厢的多级拓扑节点，每级拓扑节点包括若干个节点，所述多级拓扑节点依次包括：进站口、进站闸机、站厅层梯口、站台层梯口、上车车厢；第一配置子单元，用于统计所述第一初始树的所有可行路径，并为每条可行路径按人流密度约束配置排队时间惩罚项；第一迭代子单元，用于从所述初始树的初始节点开始，依次进行以下迭代计算，直到终止节点：基于排队时间惩罚项计算当前节点与相邻节点之间的节点距离；判断所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线是否穿过障碍物；若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线穿过障碍物，将所述当前节点确定为下一节点，若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线不穿过障碍物，将所述相邻节点确定为下一节点；第一选择子单元，用于在迭代完成之后，在每两级相邻的拓扑节点之间选择节点距离最短的第一目标子路径；第一拼接子单元，用于拼接所有的第一目标子路径，得到第一局部导航路径。

可选的，所述第二站内人流密度信息包括第二密度框架图，所述生成单元包括：第二生成子单元，用于基于第二密度框架图生成第二初始树，其中，所述第二初始树包括所述出站车站从地铁车厢到出站口的多级拓扑节点，每级拓扑节点包括若干个节点，所述多级拓扑节点依次包括：上车车厢、站台层梯口、站厅层梯口、出站闸机、出站口；第二配置子单元，用于统计所述第二初始树的所有可行路径，并为每条可行路径按人流密度约束配置排队时间惩罚项；第二迭代子单元，用于从所述初始树的初始节点开始，依次进行以下迭代计算，直到终止节点：基于排队时间惩罚项计算当前节点与相邻节点之间的节点距离；判断所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线是否穿过障碍物；若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线穿过障碍物，将所述当前节点确定为下一节点，若所述当前节点与所述相邻节点的子节点的连线不穿过障碍物，将所述相邻节点确定为下一节点；第二选择子单元，用于在迭代完成之后，在每两级相邻的拓扑节点之间选择节点距离最短的第二目标子路径；第二拼接子单元，用于拼接所有的第二目标子路径，得到第二局部导航路径。

可选的，所述第一迭代子单元或所述第二迭代子单元还用于：采用以下公式计算当前节点

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。

实施例3

本发明的实施例还提供了一种存储介质，该存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以被设置为存储用于执行以下步骤的计算机程序：

S1，确定目标地铁线路的进站车站和出站车站；

S2，获取所述进站车站的第一站内人流密度信息，获取所述出站车站的第二站内人流密度信息；

S3，根据所述第一站内人流密度信息生成所述进站车站的第一局部导航路径，根据所述第二站内人流密度信息生成所述出站车站的第二局部导航路径；

S4，将所述第一局部导航路径和所述第二局部导航路径拼接为所述目标地铁线路的全局导航路径。

可选地，在本实施例中，上述存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器（Read-Only Memory，简称为ROM）、随机存取存储器（Random Access Memory，简称为RAM）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。

本发明的实施例还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。

可选地，上述电子设备还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。

可选地，在本实施例中，上述处理器可以被设置为通过计算机程序执行以下步骤：

S1，确定目标地铁线路的进站车站和出站车站；

S2，获取所述进站车站的第一站内人流密度信息，获取所述出站车站的第二站内人流密度信息；

S3，根据所述第一站内人流密度信息生成所述进站车站的第一局部导航路径，根据所述第二站内人流密度信息生成所述出站车站的第二局部导航路径；

S4，将所述第一局部导航路径和所述第二局部导航路径拼接为所述目标地铁线路的全局导航路径。

可选地，本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及可选实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。

上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本申请的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可为个人计算机、服务器或者网络设备等）执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。