行驶路径的规划方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

技术特征：
1.一种行驶路径的规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标交通工具的起始点和终点之间的多条候选行驶路径；根据各所述候选行驶路径上布局的基站所采集的数据，确定各所述候选行驶路径的车流量；根据各所述候选行驶路径的当前权重值和各所述候选行驶路径的车流量，确定所述目标交通工具的目标行驶路径；各所述候选路径的权重值为根据各所述候选行驶路径所对应的距离值确定的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述候选行驶路径的当前权重值和各所述候选行驶路径的车流量，确定所述目标交通工具的目标行驶路径，包括：计算各所述候选行驶路径中当前权重值和车流量之间的融合权重；将所述融合权重最小的候选行驶路径，确定为所述目标交通工具的目标行驶路径。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述目标行驶路径的当前权重值加上预设的权重增量，得到增量后的权重值；采用所述增量后的权重值更新所述目标行驶路径的当前权重值。4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取所有候选行驶路径中的节点，所述节点对应所述基站；从所述节点中选择交通工具通过量符合第一预设条件的节点作为目标节点；将所述交通工具中到达所述目标节点的最短路径中符合第二预设条件的交通工具作为所述目标交通工具；将所述目标交通工具作为所述目标行驶路径上的交通工具，对应更新所述目标行驶路径的车流量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基站所采集的数据包括激光雷达数据和相机数据；所述根据各所述候选行驶路径上布局的基站所采集的数据，确定各所述候选行驶路径的车流量，包括：将所述激光雷达数据和所述相机数据进行数据融合，得到融合数据；根据所述融合数据中的深度信息，确定各所述候选行驶路径所对应的车道；对所述相机数据中的各交通工具进行检测，得到各所述交通工具的检测框；根据各所述交通工具的检测框，得到各所述交通工具的行驶轨迹；根据各所述交通工具的行驶轨迹和各所述候选行驶路径所对应的车道，确定各所述候选行驶路径的车流量。6.根据权利要求5项所述的方法，其特征在于，所述深度信息包括激光雷达与各所述交通工具之间的距离；所述根据所述融合数据的深度信息，确定各所述候选行驶路径所对应的车道，包括：根据所述激光雷达与各所述交通工具之间的距离，确定各所述交通工具的位置信息；根据各所述交通工具的位置信息，确定各所述交通工具在所述候选行驶路径所对应的车道。7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据各所述交通工具的行驶轨迹和各所述候选行驶路径所对应的车道，确定各所述候选行驶路径的车流量，包括：统计各所述候选行驶路径所对应的车道内交通工具的行驶轨迹数量；
根据所述行驶轨迹的数量确定各所述候选行驶路径的车流量。8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述根据各所述交通工具的检测框，得到各所述交通工具的行驶轨迹，包括：将各所述交通工具的检测框输入预设的检测模型，得到各所述交通工具的检测框的特征信息；根据各所述交通工具的检测框的特征信息进行目标跟踪匹配，得到各所述交通工具的行驶轨迹。9.一种行驶路径的规划装置，其特征在于，所述装置包括：第一获取模块，用于获取目标交通工具的起始点和终点之间的多条候选行驶路径；第一确定模块，用于根据各所述候选行驶路径上布局的基站所采集的数据，确定各所述候选行驶路径的车流量；规划模块，用于根据各所述候选行驶路径的权重值和各所述候选行驶路径的车流量，确定所述目标交通工具的目标行驶路径。10.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。11.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8中任一项所述的方法的步骤。

技术总结
本申请涉及一种行驶路径的规划方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取目标交通工具的起始点和终点之间的多条候选行驶路径；根据各候选行驶路径上布局的基站所采集的数据，确定各候选行驶路径的车流量；根据各候选行驶路径的当前权重值和各候选行驶路径的车流量，确定目标交通工具的目标行驶路径；各候选路径的权重值为根据各候选行驶路径所对应的距离值确定的。采用本方法能够提高确定的目标交通工具的目标行驶路径的准确度。定的目标交通工具的目标行驶路径的准确度。定的目标交通工具的目标行驶路径的准确度。


技术研发人员：蓝煜东 关喜嘉 王邓江 邓永强
受保护的技术使用者：北京万集科技股份有限公司
技术研发日：2020.08.05
技术公布日：2022/2/18