[发明专利]基于深度卷积神经网络的路径规划系统和方法

权利要求书

1. 一种路径规划系统，包括：

至少一个存储介质，包括用于路径规划的一组指令；以及

与所述至少一个存储介质通信的至少一个处理器，其中，当执行所述指令时，所述至少一个处理器用于：

接收起始位置和目的地；

执行模型以顺序地确定所述起始位置和所述目的地之间的按照顺序排列的道路路口序列，执行所述模型以顺序地确定所述道路路口序列中每个道路路口的目标入口和目标出口，所述模型为基于历史数据训练后的模型；以及

根据所述道路路口序列的目标入口和目标出口，确定从所述起始位置到所述目的地的推荐路径；其中，为了确定从所述起始位置到所述目的地的推荐路径，所述处理器进一步用于：

接收包括所述起始位置和所述目的地的路网地图、与所述路网地图中的道路相关联的道路特征信息；

根据所述模型和所述道路特征信息生成从所述起始位置到所述目的地的推荐路径；

所述模型包括卷积神经网络CNN中的至少一种，所述路网地图包括作为卷积神经网络CNN输入的三通道RGB图层；所述道路特征信息包括作为卷积神经网络CNN输入的附加的图层通道。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述推荐路径通过依次通过所述道路路口序列中每个道路路口的目标入口和目标出口来连接所述起始位置和所述目的地来确定。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述模型包括卷积层、修正线性单元ReLU层、全连接层或池化层中的至少一个。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，所述至少一个处理器还用于：

接收至少两条历史路径；

基于所述至少两条历史路径训练所述模型。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，所述道路特征信息包括道路等级、道路长度、道路宽度、弯道半径、速度限制、交通限制、交通灯、交通事故或交通拥堵中的至少一个的信息。

6. 根据权利要求4所述的系统，其中，所述至少一个处理器还用于：

从所述至少两条历史路径中选择至少两条目标路径；以及

基于所述道路特征信息和所述至少两条目标路径生成从所述起始位置到所述目的地的路径。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述至少两条目标路径中的每条目标路径的起始位置或目的地与由所述至少一个处理器接收的所述起始位置或所述目的地相同或相似。

8. 根据权利要求6所述的系统，其中，为选择所述至少两条目标路径，所述至少一个处理器还用于：

确定所述至少两条历史路径中的每条历史路径的质量；以及

基于所述至少两条历史路径的质量，选择所述至少两条历史路径中的至少两条历史路径作为所述目标路径。

9.根据权利要求8所述的系统，其中，所述至少两条历史路径中的每条历史路径的质量是基于距离、预计到达时间ETA、安全程度、交通状况、道路类型或沿路风景中的至少一个来确定的。