[发明专利]一种高效分级寻路方法、装置、介质和设备

说明书

本发明涉及一种高效分级寻路方法，包括基于路径点序列和德洛内三角化算法，生成标准寻路网格数据；在路径点序列中选取N个路径点作为宏观路径点，基于四个极值点数据与和宏观路径点生成宏观寻路网格数据；根据Astar寻路算法在宏观寻路网格数据上计算得到从起始查询点与目标查询点之间的初步宏观寻路路径数据；对初步宏观寻路路径数据进行处理得到最终宏观寻路路径数据；根据最终宏观寻路路径数据，分段进行微观标准寻路；合并分段微观标准寻路结果，得到最终标准寻路路径数据。本发明通过降低AStar算法的试错成本，使得寻路网格寻路计算时间被极大压缩，提高了程序的响应速度，使用户体验得到显著提升。本发明还涉及高效分级寻路装置、介质和设备。

技术领域

本发明涉及导航技术领域，尤其涉及一种高效分级寻路方法、装置、介质和设备。

背景技术

根据对目前游戏和GIS行业中主流软件应用的观察，我们发现大家在寻路算法的选择上基本都是使用AStar算法，或者是基于AStar算法的简单修改；但是由于AStar在计算寻路路径时，会根据可寻路点依次逐个向前探索，如果当前线路不通，则需要退回上一可寻路点重新探索，即AStar算法本身的计算过程存在试错成本，并且其试错成本会随着起止点之间的寻路网格数量的增加而增加。于是在进行跨越大量寻路网格的超长路程的寻路计算中，试错成本会随之增加，程序的响应时间会被拉长，进而导致用户体验下降。

为此本领域迫切需要开发出一种能够降低试错成本的寻路网络数据索引方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种高效分级寻路方法、装置、介质和设备。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

一种高效分级寻路方法，所述方法包括：

基于数据源提供的路径点序列和德洛内三角化算法，生成标准寻路网格数据；

遍历数据源路径点数量M，计算M个路径点在x,y方向上的四个极值点数据，并且将所述路径点数量M通过开方运算得到数量阈值N，在所述路径点序列中均匀选取N个路径点作为宏观路径点，基于四个极值点数据与宏观路径点通过德洛内三角化算法，生成宏观寻路网格数据；

根据Astar寻路算法在所述宏观寻路网格数据上计算得到初步宏观寻路路径数据，所述初步宏观寻路路径数据为从起始查询点与目标查询点之间的路径数据；

对所述初步宏观寻路路径数据进行处理得到最终宏观寻路路径数据；

根据所述最终宏观寻路路径数据，结合所述标准寻路网格数据，分段进行微观标准寻路；

合并分段微观标准寻路结果，得到最终标准寻路路径数据。

进一步地，基于数据源提供的路径点序列和德洛内三角化算法，生成标准寻路网格数据，具体包括：

将所述数据源提供的路径点序列输入至德洛内三角化算法中，得到所述寻路网格数据；

其中，所述寻路网格数据包括三角网序列Mesh，所述三角网序列Mesh中包括多个三角形Triangle，所述三角形的三个顶点分别对应三个路径点。

进一步地，所述根据Astar寻路算法在所述宏观寻路网格数据上计算得到从起始查询点与目标查询点之间的初步宏观寻路路径数据，具体包括：

根据起始查询点位置，判断所述起始查询点处于所述宏观寻路网格数据中的哪个三角形中，并计算得到所述起始查询点距离该三角形中最近的首个路径点；

根据目标查询点位置，判断所述目标查询点处于所述宏观寻路网格数据中的哪个三角形中，并计算得到所述目标查询点距离该三角形中最近的末尾路径点；

根据AStar寻路算法，在所述宏观寻路网格数据中计算得到从所述首个路径点到末尾路径点之间的初步宏观寻路路径数据。

进一步地，所述对所述初步宏观寻路路径数据进行处理得到最终宏观寻路路径数据，具体包括：