[发明专利]一种基于有向网络的地形路径规划方法

说明书

技术领域

本发明属于数字地形分析技术，具体涉及一种基于有向网络的地形路径规划方法。

背景技术

路径规划问题一直是地理信息科学、计算机科学、运筹学、交通运输领域的一个研究热点。许多实际问题都可以抽象为网络路径规划问题，对其研究具有主要的实用价值。已有的最短路径规划算法可以较好地实现路径规划问题，但将最短路径算法应用到复杂网络问题求解时，如网络流优化、资源分配等，仍存在着计算效率低的缺点。

地形路径规划是指在三维地形上寻找一条给定起点和终点的最短路线，广泛应用于交通路线规划、机器人路径选择等等领域。地形路径规划常见的算法有遗传算法、模拟退化算法、蚁群算法、A*算法等。这些算法都有各自的优缺点，适应于不同的应用环境。然而，在三维大规模复杂地形上进行路径规范是一个复杂的最优模型求解问题，上述方法都存在着收敛速度慢、易于陷入局部最优和无法快速求解等问题。

DEM(Digital Elevation Model)模型是一种场模型，包括规则格网(Regular Square Grid，简称RSG)模型和不规则三角形网(Triangulated Irregular Network，简称TIN)模型。由于可视性分析及其应用都是基于DEM进行分析，这些应用顾及可视性特征建立各种优化模型。而建立在DEM上的路径优化模型无论是在建模方面，还是在模型求解方面都是比较复杂的，且面向海量DEM数据的应用算法的求解速度无法有效提高，即使采用并行计算技术，但这些应用中所涉及的数据具有依赖特性，而无法通过并行化手段提高计算的效率。

一方面，DEM模型反映的是地形高程的场模型，而无法表达地形上格网点之间的可达关系，需要通过应用进行解析。基于邻域搜索的算法无法得到全局最优，当面对海量数据和复杂的环境信息时常常引起数据爆炸问题，导致算法几近停滞。如果将DEM数据表示的场模型转换成一种基于图论的二维有向网络，在此基础上进行路径规划，从而为采用基于图的路径搜索算法带来极大的便利，并为地形分析与应用建立新的理论基础和工具。另一方面，随着各种新型传感器以及测量技术的出现，DEM数据呈级数增长，从而导致单机环境下对大规模的数据进行处理是一件十分困难的事情。因此，基于有向网络的数据可以采用并行计算技术提高数据处理的效率。

在基于栅格DEM数据表示的数字地形表面上，每个格网单元可以看作是一个节点，格网单元之间的关系(比如距离、高程差等)可以描述为具有权值的边，从而将规则格网单元组成的具有2.5维的DEM区域抽象为一个具有2维平面特征的虚拟有向网络。不同的规则格网单元基本邻近模式有4格网单元模式和8格网单元模式。选择不同的邻近模式取决于问题的精度和求解效率要求，以及数据量和计算复杂度约束。在基于有向网络的而基础上，采用已有的最短路径算法快速规划出一条最短路径。

目前已有一些将DEM与地形路径规划融合的现有技术，例如《一种基于规则网格DEM数据的路径规划新方法与流程》等，这些方法大多数属于基于2.5维的DEM地形数据进行路径搜索的启发式算法，需要多次迭代运算，计算量大，且在时间约束条件下只能得到次优解或局部最优解。

发明内容

发明目的：本发明的目的在于解决现有技术中存在的不足，提供一种基于有向网络的地形路径规划方法，本发明将地形路径规划的优化建模问题分成两个步骤来完成，先将数字高程模型的场模型的数据转换成图中的有向网络，然后是基于有向网络的最短路径优化建模和模型快速求解，可以简化建模的复杂性和模型求解的效率。

技术方案：本发明的一种基于有向网络的地形路径规划方法，包括以下步骤：

步骤1，DEM数据初始化：按照精度要求对DEM格网高程数据进行扫描，分析是否在某些格网单元上存在空数据，若存在，执行插值计算得到该单元的高程数据；

步骤2，选择邻近计算模式：根据路径搜索精度要求，选择构建有向网络的格网单元邻近计算模式，该邻近计算模式类型包括4格网单元邻近模式(精度低)和8格网单元邻近模式(精度高)；

步骤3，计算有向网络中顶点相连接的弧的权值：根据选择的邻近模式，计算有向网络中每对顶点之间的连接弧的权值，进而得到初级的有向网络；

步骤4，有向网络裁剪：根据地形路线的约束要求，删除有向网络中的相应顶点和顶点之间的连接弧；经过剪枝处理可得到最终的有向网络；

步骤5，最优路径规划：基于步骤4得到的有向网络，采用Dijsktra算法进行路径搜索，依据路径的起始点和终点得到一条全局最优出行路线。