[发明专利]一种多点智能路径规划方法及系统

权利要求书

1.一种多点智能路径规划方法，应用于智能路径规划服务云平台，其特征在于，包括如下步骤：

将多种类型的智能路径规划算法集成于云平台算法库中，根据不同的应用需求进行算法组合，生成不同类型的多点智能路径算法子集；

接收应用终端发送的多点智能路径规划请求，所述多点智能路径规划请求包括请求参数和待规划的点位数据集合；

根据请求参数所对应的算法组合，将待规划的点位数据集合输入到对应的算法子集中进行多点路径规划计算，并将最优的路径规划结果返回给应用终端。

2.根据权利要求1所述的多点智能路径规划方法，其特征在于，算法库中智能路径规划算法的类型包括：启发式算法、优化算法、图搜索算法和采样规划算法。

3.根据权利要求2所述的多点智能路径规划方法，其特征在于，

启发式算法包括：最邻近算法、最邻近插入算法、最小代价插入算法、最远插入算法、凸包插入算法、克里斯托菲德斯算法、贪心算法、Floyd算法、LPA*算法、D*Lite算法、蚁群算法、神经网络算法、粒子群算法、模拟退火算法、遗传算法；

优化算法包括：K点优化算法：K-Opt算法、Or-Opt算法、合成启发法、禁忌搜索算法；

图搜索算法包括：Dijkstra算法、A*算法、Theta*算法、Phi*算法、Voronoi图、C空间法、自由空间法、栅格法、fallback算法；

采样规划算法包括：RRT算法、PRM算法、人工势场法算法、DWA算法。

4.根据权利要求1所述的多点智能路径规划方法，其特征在于，所述根据不同的应用需求进行算法组合，生成不同类型的多点智能路径算法子集的步骤，包括：

对算法库中的所有算法和算法组合进行测试，并根据预设评价指标对所有算法及算法组合的效果进行评估以及排序，并记录评估结果和排序结果，根据评估结果和排序结果生成不同类型的多点智能路径算法子集。

5.根据权利要求4所述的多点智能路径规划方法，其特征在于，所述根据预设评价指标对所有算法及算法组合的效果进行评估以及排序，并记录评估结果和排序结果，根据评估结果和排序结果生成不同类型的多点智能路径算法子集的步骤包括：

将基于距离特征的路径规划效果排名前N的算法及算法组合作为基于距离最短的算法子集；

将基于耗时特征的路径规划效果排名前N的算法及算法组合作为基于耗时最少的算法子集；

将基于费用特征的路径规划效果排名前N的算法及算法组合作为基于费用最低的算法子集；

将基于商业价值特征的路径规划效果排名前N的算法及算法组合作为基于费用最低的算法子集；

将基于综合评价特征的规划效果排名前N的算法及算法组合作为基于商业价值最高的算法子集；

将基于低计算耗时排名前N的算法及算法组合作为基于低计算耗时的算法子集；

将基于低资源消耗排名前N的算法及算法组合作为基于低资源消耗的算法子集；

将能够适用于特定应用场景的算法及算法组合作为基于特定应用场景的算法子集。

6.根据权利要求4所述的多点智能路径规划方法，其特征在于，将待规划的点位数据集合输入到所在算法子集中，分别计算算法子集中每种算法或算法组合路径规划结果，并根据评价指标进行比较，选择出对应的最优结果返回到应用终端。

7.根据权利要求6所述的多点智能路径规划方法，其特征在于，应用终端包括：电脑终端、手机终端、车载导航设备，以及可穿戴电子设备。