路径规划方法、装置、设备及存储介质

1.本发明涉及车辆路径规划技术领域，尤其涉及一种路径规划方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.伴随着新能源技术的不断发展，传统油车已经无法满足社会发展的需求，电动汽车开始慢慢进入人们的生活中。而目前电动汽车存在能耗大、续航里程短、能源供给不便等问题，限制了电动汽车的全面推广和普及。
3.电动汽车存在续航里程短主要体现在两个方面：动力电池储能容量不足，导致电动汽车一次充电驾驶里程较短；充电不便且时间较长，导致电动汽车需要充电非常不便。另外，由于纯电动汽车不存在变速器，以及在高速情况，风阻会成倍增加，使得在高速运行时，纯电动汽车的电耗会显著提升，这对于新能源电动汽车而言也是非常致命的缺点之一。因此，面对电池容量不足，续航历程短的窘境，如何提高车辆的续航里程成为亟待解决的技术问题。
4.上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。


技术实现要素：

5.本发明的主要目的在于提供了一种路径规划方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术只能通过行驶时间或行驶里程为用户推荐行驶路径导致的行驶路径不够节能的技术问题。
6.为实现上述目的，本发明提供了一种路径规划方法，所述方法包括以下步骤：
7.获取用户发送的路径规划请求，并根据所述路径规划请求确定待选路径；
8.通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值；
9.根据所述理论能源消耗值确定所述待选路径对应的实际能源消耗值；
10.根据所述实际能源消耗值和所述待选路径为用户推荐目标路径。
11.可选地，所述通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值的步骤，包括：
12.确定所述待选路径对应的路段的路段信息；
13.根据所述路段信息，通过预设路段能源消耗模型确定所述路段对应的路段理论能源消耗值；
14.根据所述路段理论能源消耗值确定所述待选路径对应的理论能源消耗值。
15.可选地，所述根据所述理论能源消耗值确定所述待选路径对应的实际能源消耗值的步骤，包括：
16.根据所述理论能源消耗值通过以下能源消耗值计算公式确定所述待选路径对应的实际能源消耗值：
[0017][0018]
其中，qs用于表征第s条待选路径的实际能源消耗值，qs用于表征第s条待选路径的理论能源消耗值。
[0019]
可选地，所述根据所述理论能源消耗值确定所述待选路径对应的实际能源消耗值的步骤之前，还包括：
[0020]
获取能源消耗样本数据，所述能源消耗样本数据包括同一路段的第一能源消耗值和第二能源消耗值；
[0021]
对所述第一能源消耗值和所述第二能源消耗值采用最小二乘法的多元线性回归拟合，获得拟合结果；
[0022]
根据所述拟合结果确定能源消耗值计算公式。
[0023]
可选地，所述通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值的步骤，包括：
[0024]
获取理论路段能耗公式；
[0025]
根据所述理论路段能耗公式，通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值。
[0026]
可选地，所述根据所述实际能源消耗值和所述待选路径为用户推荐目标路径的步骤之后，还包括：
[0027]
获取所述目标路径对应的驾驶参数，所述驾驶参数包括当前驾驶速度、驾驶方向和当前驾驶速度对应的持续驾驶时长；
[0028]
根据所述驾驶参数和所述用户当前的驾驶位置为所述用户进行智能导航播报。
[0029]
可选地，所述根据所述实际能源消耗值和所述待选路径为用户推荐目标路径的步骤，包括：
[0030]
根据所述实际能源消耗值对所述待选路径进行节能推荐排序，并展示排序结果；
[0031]
获取用户基于所述排序结果选取的目标路径。
[0032]
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种路径规划装置，所述装置包括：
[0033]
待选路径确定模块，用于获取用户发送的路径规划请求，并根据所述路径规划请求确定待选路径；
[0034]
理论能源消耗值确定模块，用于通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值；
[0035]
实际能源消耗值确定模块，用于根据所述理论能源消耗值确定所述待选路径对应的实际能源消耗值；
[0036]
推荐模块，用于根据所述实际能源消耗值和所述待选路径为用户推荐目标路径。
[0037]
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种路径规划设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的路径规划程序，所述路径规划程序配置为实现如上文所述的路径规划方法的步骤。
[0038]
此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有路径规划程序，所述路径规划程序被处理器执行时实现如上文所述的路径规划方法的步骤。
[0039]
本发明获取用户发送的路径规划请求，并根据所述路径规划请求确定待选路径；
通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值；根据所述理论能源消耗值确定所述待选路径对应的实际能源消耗值；根据所述实际能源消耗值和所述待选路径为用户推荐目标路径。由于本发明是通过预设路段能源消耗模型确定待选路径对应的理论能源消耗值；根据理论能源消耗值确定待选路径对应的实际能源消耗值；根据实际能源消耗值和待选路径为用户推荐目标路径。相对于现有的根据行驶里程或行驶时间为用户推荐行驶路径的方式，本发明上述方式能够为用户提供节能、便捷的驾驶路径。
附图说明
[0040]
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的路径规划设备的结构示意图；
[0041]
图2为本发明路径规划方法第一实施例的流程示意图；
[0042]
图3为本发明路径规划方法第一实施例的路径可视化展示示意图；
[0043]
图4为本发明路径规划方法第一实施例的路径可视化展示示意图；
[0044]
图5为本发明路径规划方法第二实施例的流程示意图；
[0045]
图6为本发明路径规划装置第一实施例的结构框图。
[0046]
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
[0047]
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0048]
参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的路径规划设备结构示意图。
[0049]
如图1所示，该路径规划设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(central processing unit，cpu)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(display)、输入单元比如键盘(keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(wireless-fidelity，wi-fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(random access memory，ram)，也可以是稳定的非易失性存储器(non-volatile memory，nvm)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
[0050]
本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对路径规划设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
[0051]
如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及路径规划程序。
[0052]
在图1所示的路径规划设备中，网络接口1004主要用于与网络服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明路径规划设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在路径规划设备中，所述路径规划设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的路径规划程序，并执行本发明实施例提供的路径规划方法。
[0053]
基于上述路径规划设备，本发明实施例提供了一种路径规划方法，参照图2，图2为本发明路径规划方法第一实施例的流程示意图。
[0054]
本实施例中，所述路径规划方法包括以下步骤：
[0055]
步骤s10：获取用户发送的路径规划请求，并根据所述路径规划请求确定待选路径。
[0056]
需要说明的是，本实施例的执行主体可以是一种具有数据处理、网络通信以及程序运行功能的计算服务设备，例如手机、平板电脑、个人电脑等，或者是一种能够实现上述功能的电子设备或车辆导航系统。以下以所述车辆导航系统为例，对本实施例及下述各实施例进行说明。
[0057]
需要说明的是，所述路径规划请求可以包括用户基于车辆导航系统输入的驾驶的起点位置和终点位置。所述根据所述路径规划请求确定待选路径可以是根据所述路径规划请求中的起点位置和终点位置确定的可供选择的驾驶路径。所述待选路径至少为一条。
[0058]
进一步的，为了提升用户体验感，所述待选路径可以是基于大数据中的历史用户行驶数据确定的用户选择数量较多的起点位置和终点位置之间的驾驶路径。例如，基于地图分析可知，在起点位置和终点位置可供选择的驾驶路径有a、b和c。但是基于大数据分析可知，70％的历史用户在该起点位置和终点位置行驶时，选取的驾驶路径为b路径，20％的历史用户在该起点位置和终点位置行驶时，选取的驾驶路径为c路径，只有10％的历史用户在该起点位置和终点位置行驶时，选取的驾驶路径为a路径，则根据历史用户的选择，将路径b和c作为所述起点位置和终点位置对应的待选路径。即，本实施例中的待选路径并不是起点位置和终点位置中的全部可行驶路径，而是基于大数据分析确定的多数用户选择的行驶路径。可以将20％以上用户选择的路径作为所述待选路径，具体实施中，从全部可行驶路径中选择待选路径的方式可自定义设置，本实施例在此不加以限制。
[0059]
在具体实施中，也可根据用户需求，为用户推荐历史用户中选择较多的路径作为参考路径。即，在用户选择根据历史用户行驶路径进行推荐时，根据历史用户的选择数量推荐行驶路径。
[0060]
步骤s20：通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值。
[0061]
需要说明的是，所述预设路段能源消耗模型可以是能够根据所述待选路径对应的路段信息通过预设路段能耗公式计算所述待选路径对应的理论能源消耗值的模型。所述预设路段能耗公式可以是根据牵引能耗公式、巡航能耗公式、惰行能耗公式等车辆行驶参数确定的用于计算车辆行驶时理论能耗值的公式。
[0062]
步骤s30：根据所述理论能源消耗值确定所述待选路径对应的实际能源消耗值。
[0063]
需要说明的是，所述根据所述理论能源消耗值确定所述待选路径对应的实际能源消耗值可以是根据所述理论能源消耗值通过以下能源消耗值计算公式确定所述待选路径对应的实际能源消耗值：
[0064][0065]
其中，qs用于表征第s条待选路径的实际能源消耗值，qs用于表征第s条待选路径的理论能源消耗值。
[0066]
需要说明的是，所述能源消耗值计算公式可以是对样本数据中同一路段对应的理论能源消耗值和实际能源消耗值进行拟合，根据拟合结果确定的。
[0067]
进一步的，为了使计算的实际能源消耗值更加准确，所述步骤s30，可包括：获取能源消耗样本数据，所述能源消耗样本数据包括同一路段的第一能源消耗值和第二能源消耗
值；对所述第一能源消耗值和所述第二能源消耗值采用最小二乘法的多元线性回归拟合，获得拟合结果；根据所述拟合结果确定能源消耗值计算公式。
[0068]
需要说明的是，所述第一能源消耗值可以是理论能源消耗值，所述第二能源消耗值可以是在所述第一能源消耗值对应的路段上进行行驶时，消耗的实际能源值。所述根据所述拟合结果确定能源消耗值计算公式可以是根据拟合结果中的判定系数、统计量观测值和/或检验数p值确定拟合结果对应的公式是否满足预设的拟合期望，若满足，则将拟合结果对应的公式作为所述能源消耗值计算公式。所述预设的拟合期望可以是预设的能够判定拟合结果对应的公式能够用于计算实际能源消耗值的拟合结果中的各参数需要满足的条件。
[0069]
在具体实施中，参照下表1，表1为能源消耗样本数据中理论能耗值和实际能耗值对比表。根据表1中的理论能耗值和实际能耗值采用最小二乘法的多元线性回归拟合出理论与实际的转换函数。运用regress命令求得判定系数＝0.9128，拟合度较高，统计量观测值为36.6247，故大于等于11.26，故有99％的把握拒绝原假设，认为模型的回归方程显著，检验数p值为0.00019602《0.01，通过上述具有统计意义上的验证，故认为可将理论能源消耗值映射到道路实际能源消耗值中，因此，判定可采用拟合后的能源消耗值计算公式通过理论能源消耗值确定对应的实际能源消耗值。
[0070]
表1-能源消耗样本数据中理论能耗值和实际能耗值对比表
[0071]
理论能源消耗(j)实际能源消耗(j)2.90
·
1052.58
·
1052.50
·
1052.19
·
1051.88
·
1051.97
·
1052.60
·
1052.42
·
1052.58
·
1052.57
·
1052.10
·
1052.25
·
1052.21
·
1052.10
·
1052.59
·
1052.46
·
1051.25
·
1051.38
·
1052.21
·
1052.35
·
105[0072]
步骤s40：根据所述实际能源消耗值和所述待选路径为用户推荐目标路径。
[0073]
需要说明的是，所述根据所述实际能源消耗值和所述待选路径为用户推荐目标路径可以是从所述待选路径中选取实际能源消耗值最小的路径作为目标路径，并推荐至用户。
[0074]
进一步的，为了提升用户体验感，所述步骤s40，可包括：根据所述实际能源消耗值对所述待选路径进行节能推荐排序，并展示排序结果；获取用户基于所述排序结果选取的目标路径。
[0075]
需要说明的是，所述根据所述实际能源消耗值对所述待选路径进行节能推荐排序可以是根据所述待选路径对应的实际能源消耗值的大小为所述待选路径进行排序，排序结果中优先展示实际能源消耗值最少的待选路径。并获取用户基于所述排序结果选取的目标路径，根据用户选取的目标路径进行智能语音播报。其中，还可获取用户的需求信息，所述
需求信息可包括：行驶路径、行驶时间、中途途经点等需求，在用户选择上述需求时，根据所述用户选择的需求和实际能源消耗值为用户推荐行驶路径。
[0076]
进一步的，为了提升用户体验感，高效的为用户进行智能播报，所述步骤s40之后，还包括获取所述目标路径对应的驾驶参数，所述驾驶参数包括当前驾驶速度、驾驶方向和当前驾驶速度对应的持续驾驶时长；根据所述驾驶参数和所述用户当前的驾驶位置为所述用户进行智能导航播报。
[0077]
需要说明的是，在根据预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值时，预设路段能源消耗模型会根据理论路段能耗公式确定所述待选路径对应的最优理论能源消耗值，所述理论路段能耗公式包括在待选路径的各个路段上的驾驶速度、驾驶方向和当前驾驶速度对应的持续驾驶时长，因此，在确定了目标路径后，可根据所述目标路径对应的理论路段能耗公式中的驾驶速度、驾驶方向和当前驾驶速度对应的持续驾驶时长等参数为用户进行语音播报。
[0078]
进一步的，本实施例还使用blender软件3d建模、eevee和cycles渲染器渲染、动画展示，对目标路径进行一个较为直观的3d可视化展示，使驾用户能够提前感知选择不同推荐路径驾驶后在行使过程的出行体验，为用户对出行路径的选择提供了一种参考。参照图3和图4。图3和图4为本发明路径规划方法第一实施例的路径可视化展示示意图。
[0079]
本实施例获取用户发送的路径规划请求，并根据所述路径规划请求确定待选路径；通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值；根据所述理论能源消耗值确定所述待选路径对应的实际能源消耗值；根据所述实际能源消耗值和所述待选路径为用户推荐目标路径。由于本实施例是通过预设路段能源消耗模型确定待选路径对应的理论能源消耗值；根据理论能源消耗值确定待选路径对应的实际能源消耗值；根据实际能源消耗值和待选路径为用户推荐目标路径。相对于现有的根据行驶里程或行驶时间为用户推荐行驶路径的方式，本实施例上述方式能够为用户提供节能、便捷的驾驶路径。
[0080]
参考图5，图5为本发明路径规划方法第二实施例的流程示意图。
[0081]
基于上述第一实施例，在本实施例中，所述步骤s20包括：
[0082]
步骤s201：确定所述待选路径对应的路段的路段信息。
[0083]
需要说明的是，所述待选路径对应的路段的路段信息可以是所述待选路径包括的路段的路段数量、各个路段的长度、坡度、路段上的交通情况、红绿灯数量和状态以及路段之间的行驶顺序和方向等信息。
[0084]
步骤s202：根据所述路段信息，通过预设路段能源消耗模型确定所述路段对应的路段理论能源消耗值。
[0085]
需要说明的是，所述根据所述路段信息，通过预设路段能源消耗模型确定所述路段对应的路段理论能源消耗值可以是通过所述预设路段能源消耗模型根据所述路段信息分别计算各个路段对应的路段理论能源消耗值。
[0086]
步骤s203：根据所述路段理论能源消耗值确定所述待选路径对应的理论能源消耗值。
[0087]
需要说明的是，所述根据所述路段理论能源消耗值确定所述待选路径对应的理论能源消耗值可以是根据以下公式确定所述待选路径对应的理论能源消耗值：
[0088]cm
＝c
m,1
c
m,2
...c
m,n
[0089]
其中，cm用于表征第m条路径的理论能耗值，n用于表征第m条路径的路段数量，c
m,1
用于表征第m条路径中第1条路段的理论能源消耗值，c
m,n
用于表征第m条路径中第n条路段的理论能源消耗值。
[0090]
进一步的，通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值的步骤，包括：获取理论路段能耗公式；根据所述理论路段能耗公式，通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值。
[0091]
需要说明的是，所述理论路段能耗公式可以是基于电动汽车运动学模型和动力学模型推导出来的，即对电动汽车在道路上的行驶过程中进行运动学和动力学分析，考虑电动汽车在路段从启动到制动停车全运行过程中的不同行驶阶段的受力和运动情况，如：在牵引和巡航阶段受牵引力、电动汽车基本阻力作用；在惰行阶段受电动汽车基本阻力作用；惰行阶段不受任何力的作用；在制动阶段受制动力、电动汽车基本阻力作用。其中，电动汽车基本阻力f包括滚动阻力ff和空气阻力fw。这些力的基本计算公式如下所示：
[0092]
f＝ff fw[0093]ff
＝ga*f
[0094][0095]
其中，ga为汽车总重力；f为滚动阻力系数，cd为空气阻力系数，轿车取，货车取0.4～0.6，大客车取0.8～1.0；a为汽车迎风面积，a＝b1*h，b1为汽车的前轮距，h为汽车的高度；v为汽车行驶速度。
[0096]
计算电动汽车从启动到制动停车全运行过程中的不同行驶阶段的能耗量(假设电动汽车在牵引阶段和制动阶段分别保持最大匀加速和最大均减速的最优节能驾驶策略运行)，将各个阶段的能耗量相加得到电动汽车在单个路段从启动到制动停车全运行过程理论总能耗量公式：
[0097]
牵引能耗公式：
[0098]
巡航：
[0099]
惰行：wd＝0
[0100]
制动：wz＝(f fz)(0.5v2t3)
[0101]
理论路段能耗公式：
[0102]
其中，e用于表征理论路段能耗公式，fz用于表征制动过程中受到的制动力,wq、w
x
、wd、wz分别用于表征牵引、巡航、惰行、制动阶段的能耗值，m为汽车的质量，t1、t2、t3分别表示牵引、巡航、惰行阶段的行驶时间，v1、v2用于表征巡航阶段开始时的速度和惰行阶段开始时的速度。
[0103]
本实施例中，构建基于改进的遗传算法(改进之处：正态分布交叉算子替代了传统的二进制交叉算子)对上述理论路段能耗公式进行求解，针对遗传算法的全局搜索性和并行性，对路段的理论能源消耗模型进行优化，避免结果陷入局部最优，在模型的基础上考虑速度、距离和时间等约束条件计算出路段的理论最优能源消耗值以及路段中每个运行阶段
(牵引、巡航、惰行和制动阶段)的时间，进而得出路段的理论能源消耗值。
[0104]
本实施例确定所述待选路径对应的路段的路段信息；根据所述路段信息，通过预设路段能源消耗模型确定所述路段对应的路段理论能源消耗值；根据所述路段理论能源消耗值确定所述待选路径对应的理论能源消耗值。本实施例通过计算待选路径对应的路段的理论能源消耗值，根据所述路段理论能源消耗值确定所述待选路径对应的理论能源消耗值，根据理论能源消耗值确定待选路径对应的实际能源消耗值；从而根据实际能源消耗值推荐用户选择最优节能路径出行，防止发生电动汽车因电量耗尽滞留在道路中阻塞交通的情况，为电动汽车驾驶者带来便利，提高了电动汽车驾驶出行的可行性。
[0105]
参照图6，图6为本发明路径规划装置第一实施例的结构框图。
[0106]
如图6所示，本发明实施例提出的路径规划装置包括：
[0107]
待选路径确定模块10，用于获取用户发送的路径规划请求，并根据所述路径规划请求确定待选路径；
[0108]
理论能源消耗值确定模块20，用于通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值；
[0109]
实际能源消耗值确定模块30，用于根据所述理论能源消耗值确定所述待选路径对应的实际能源消耗值；
[0110]
推荐模块40，用于根据所述实际能源消耗值和所述待选路径为用户推荐目标路径。
[0111]
本实施例获取用户发送的路径规划请求，并根据所述路径规划请求确定待选路径；通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值；根据所述理论能源消耗值确定所述待选路径对应的实际能源消耗值；根据所述实际能源消耗值和所述待选路径为用户推荐目标路径。由于本实施例是通过预设路段能源消耗模型确定待选路径对应的理论能源消耗值；根据理论能源消耗值确定待选路径对应的实际能源消耗值；根据实际能源消耗值和待选路径为用户推荐目标路径。相对于现有的根据行驶里程或行驶时间为用户推荐行驶路径的方式，本实施例上述方式能够为用户提供节能、便捷的驾驶路径。
[0112]
需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。
[0113]
另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的路径规划方法，此处不再赘述。
[0114]
基于本发明上述路径规划装置第一实施例，提出本发明路径规划装置的第二实施例。
[0115]
在本实施例中，所述理论能源消耗值确定模块20，还用于确定所述待选路径对应的路段的路段信息；根据所述路段信息，通过预设路段能源消耗模型确定所述路段对应的路段理论能源消耗值；根据所述路段理论能源消耗值确定所述待选路径对应的理论能源消耗值。
[0116]
进一步的，所述实际能源消耗值确定模块30，还用于根据所述理论能源消耗值通过以下能源消耗值计算公式确定所述待选路径对应的实际能源消耗值：
[0117][0118]
其中，qs用于表征第s条待选路径的实际能源消耗值，qs用于表征第s条待选路径的理论能源消耗值。
[0119]
进一步的，所述实际能源消耗值确定模块30，还用于获取能源消耗样本数据，所述能源消耗样本数据包括同一路段的第一能源消耗值和第二能源消耗值；对所述第一能源消耗值和所述第二能源消耗值采用最小二乘法的多元线性回归拟合，获得拟合结果；根据所述拟合结果确定能源消耗值计算公式。
[0120]
进一步的，所述理论能源消耗值确定模块20，还用于获取理论路段能耗公式；根据所述理论路段能耗公式，通过预设路段能源消耗模型确定所述待选路径对应的理论能源消耗值。
[0121]
进一步的，所述推荐模块40，还用于获取所述目标路径对应的驾驶参数，所述驾驶参数包括当前驾驶速度、驾驶方向和当前驾驶速度对应的持续驾驶时长；根据所述驾驶参数和所述用户当前的驾驶位置为所述用户进行智能导航播报。
[0122]
进一步的，所述推荐模块40，还用于根据所述实际能源消耗值对所述待选路径进行节能推荐排序，并展示排序结果；获取用户基于所述排序结果选取的目标路径。
[0123]
本发明路径规划装置的其他实施例或具体实现方式可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。
[0124]
此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有路径规划程序，所述路径规划程序被处理器执行时实现如上文所述的路径规划方法的步骤。
[0125]
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
[0126]
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
[0127]
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上述实施例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(如只读存储器/随机存取存储器、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，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
[0128]
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。