一种基于DEM在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法与流程

一种基于dem在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法
技术领域
1.本发明涉及运动控制领域，具体是一种基于dem(数字高程模型)在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法。


背景技术：

2.山区战场环境复杂、作战人员高度集中，伤员大量发生、伤情伤类复杂、医疗救治难度大，第一时间高效、准确的医疗救治对于挽救伤员宝贵的生命、降低部队伤残率和阵亡率，保证部队战斗意志持续高涨，具有重要意义。
3.因此在对战场伤员的抢救预案中，进行科学管理，按照应急流程调配与人员分工进行紧急救护，组织安排抢救伤员，除了急救人员具备熟练的护理技术，熟练掌握抢救技术操作之外，医疗人员和车辆迅速到达伤员位置也是应急预案的关键环节。
4.对于战场应急搜救特别是徒步搜救工作，如何找到最短路径在救援任务中起到非常重要的指导意义。
5.最短搜索路径是从出发点到终点的最佳路径，实际应用中最为常用的最短路径算法如dijkstra算法，其核心思想从起点开始搜索所有路径节点的最短路径，直到找到终点。然而，该算法在数据量比较大的情况下运算效率偏低。
6.路径规划方法在城市应急救援领域研究比较多，针对多点救援规划，采用遗传算法与线性规划法相结合，运用现有矢量图中多个线段的组合，从具体的线路和节点找出最佳的一条路线。基于栅格数据，也有对应的算法可以寻找目标点之间最佳路径，如arcgis、supermap也有对应的算法集成。
7.然而，传统路径规划应用的场景是在城市道路较为完整的条件下进行的，对于没有道路网的高海拔山区，救援人员可达性极差，传统的基于矢量路网的最短路径规划方法缺乏必要的数据基础，无法满足在无道路条件下的实施。虽然基于栅格数据，arcgis costconnectivity工具包可以计算不同点之间的连通性；但是，无法计算起始点到多个目标点的综合最短路径，不能解决从起始点到多个目标点的救援问题。


技术实现要素：

8.针对上述问题，本发明提出了一种基于dem在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法，解决了复杂地形无道路条件下，战场环境应急救援的指挥调度问题。
9.所述的基于dem在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法，具体步骤如下：
10.步骤一、从地理空间数据云中选取dem数据，计算生成坡度栅格数据；
11.步骤二、对生成的坡度栅格数据进行重采样，得到成本栅格数据。
12.步骤三、在用户端将起始点和若干救援点合并，作为连通性分析的参数输入。
13.合并后，有唯一id号字段记录起始点和终止点。
14.步骤四、利用输入参数和成本栅格数据，计算起始点和救援点的连通性，得到数据之间的连通路径和成本距离，组成各合并点之间的连通网络拓扑图。
15.连通网络拓扑图为二维表格，包括每一条记录为一个边，每条边的两个节点region1和region2，以及边的权重pathcost；
16.其中节点region1和region2分别是起始点和救援点的唯一id号字段。
17.步骤五、参照连通网络拓扑图，利用tsp问题解决算法，生成从起始点到多个救援点之间最短路径；并展示给用户。
18.本发明的优点在于：
19.本发明一种基于dem在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法，解决了山区无道路条件下，从一个点到多个目标点的路径规划，并工程化实现。
附图说明
20.图1为本发明一种基于dem在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法原理图；
21.图2为本发明一种基于dem在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法流程图；
22.图3为本发明成本栅格示例图；
23.图4为本发明形成的多目标应急救援相邻连通网络拓扑图；
24.图5为本发明对多目标应急救援的最佳路径规划结果图。
具体实施方式
25.下面结合实施例和附图对本发明做进一步详细说明。
26.本发明一种基于dem在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法，如图1所示，首先，从全球范围内公开的标准数据库中选择aster gdem 30m的dem数据，生成坡度数据，再通过重采样，得到成本栅格；然后，通过用户端输入起始点和若干救援点合并得到合并点；通过连通性计算将合并点和成本栅格组成连通网络拓扑图；最后经tsp计算，输出最佳路径规划结果。
27.如图2所示，具体步骤如下：
28.步骤一、从地理空间数据云中选取dem数据，计算生成坡度数据；
29.dem数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)提供的aster gdem 30m分辨率。
30.步骤二、对生成的坡度数据进行重采样，重采样映射表如表1所示，得到成本栅格数据。
31.使用坡度数据作为成本栅格的原因是考虑到，救援力量在通过路径的时候，最大的阻抗来源于坡度。在实际操作过程中，如果可以预判起始点和多个救援点范围，那么可以计算这个范围内的成本栅格。
32.表1
33.34.成本栅格示例图如图3所示，颜色越深，成本越低，颜色越高，成本越低成本栅格是一种栅格数据，用于计算空间距离的空间阻抗权重。可以由不同的方法生成，本方法主要采用坡度数据，同理，也可以将其他数据例如：土地利用类型等作为数据源，通过一定的权重比叠加生成新的成本栅格。
35.步骤三、在用户端输入起始点和若干救援点并合并，作为连通性分析的参数输入。
36.合并后，有唯一id号字段记录起始点和终止点。
37.步骤四、利用输入参数和成本栅格数据，计算起始点和救援点的连通性，得到合并点数据之间的连通路径和成本距离，组成各合并点之间的连通网络拓扑图。
38.使用商业软件的分析方法(arcgis costconnectivity)计算连通性；
39.连通网络拓扑图为二维表格，属性表如表1所示；包括每一条记录为一个边，每条边的两个节点region1和region2，以及边的权重pathcost；
40.其中节点region1和region2分别是起始点和救援点的唯一id号字段。
41.表1
[0042][0043]
该表格对应的地图展示如图4所示。
[0044]
步骤五、参照连通网络拓扑图，利用tsp(traveling salesman problem)问题解决算法，生成从起始点到多个救援点之间最短路径；并展示给用户。
[0045]
如图5所示，即为起始点到救援点之间最终生成的最短路径。


技术特征：
1.一种基于dem在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法，其特征在于，具体步骤如下：首先、从地理空间数据云中选取dem数据，计算生成坡度栅格数据；并对生成的坡度栅格数据进行重采样，得到成本栅格数据；然后、在用户端将起始点和若干救援点合并，将起始点和终止点分别用唯一id号字段记录，作为连通性分析的参数输入；接着，利用输入参数和成本栅格数据，计算起始点和救援点的连通性，得到数据之间的连通路径和成本距离，组成各合并点之间的连通网络拓扑图；最后、参照连通网络拓扑图，利用tsp问题解决算法，生成从起始点到多个救援点之间最短路径；并展示给用户。2.如权利要求1所述的一种基于dem在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法，其特征在于，所述的连通网络拓扑图为二维表格，包括每一条记录为一个边，每条边的两个节点region1和region2，以及边的权重pathcost；其中节点region1和region2分别是起始点和救援点的唯一id号字段。

技术总结
本发明提出一种基于DEM在山区无道路条件下多目标点的路径规划方法，属于运动控制领域；具体为：首先，从地理空间数据云中选取DEM数据，计算生成坡度栅格数据；并对坡度栅格数据进行重采样，得到成本栅格数据。然后，在用户端将起始点和若干救援点合并，作为连通性分析的参数输入。接着、利用输入参数和成本栅格数据，计算起始点和救援点的连通性，得到数据之间的连通路径和成本距离，组成各合并点之间的连通网络拓扑图。最后、参照连通网络拓扑图，利用TSP问题解决算法，生成从起始点到多个救援点之间最短路径；并展示给用户。本发明解决了山区无道路条件下，从一个点到多个目标点的路径规划，并工程化实现。并工程化实现。并工程化实现。


技术研发人员：戴龙 卢欲鸿 孙帅旗 郁文赫 陈淑迎 杨阳 姚勇航
受保护的技术使用者：北京四象爱数科技有限公司
技术研发日：2022.01.27
技术公布日：2022/6/1