路线规划：Google街景采集车行驶路线规划及全域道路覆盖优化方案咨询

民用导航工具没法适配你的需求，本质是求解的问题模型完全错位——民用导航解决的是“固定起点到固定终点的最短时间路径”，而你的需求是“遍历全域所有可通行道路、总行驶时间最短、不设强制固定终点的最优路径”，这在图论里对应的是经典的中国邮路问题求解，也是Google街景采集车在区域全域扫描阶段实际在用的核心规划逻辑。

第一步：提前整理全路网基础底图 #

• 先把全镇范围内所有可通行机动车的道路全部梳理出来，剔除步行道、无法通车的窄巷、施工堵点，给每段路标注通行方向（单行道/双向）、大致限速、限宽限高提示
• 把路口、断头路端点、道路分叉点全部标成独立的连通节点，梳理清楚每段路和相邻节点的连通关系，公开可导出的城镇通用路网数据完全可以满足基础计算精度，不需要采购专用测绘数据

第二步：用邮路模型计算无强制终点的最优遍历路径 #

• 计算逻辑完全不需要绑定固定终点：先统计所有路网节点的连通度，把奇数度的连通节点做最短路径配对，让配对产生的重复行驶总里程降到最低，最后生成一条可以覆盖所有道路段、重复行驶占比最小的连续路径
• 你可以任意选一个方便停车、靠近镇域边缘的点位作为临时起点，把起点直接嵌入到生成的主路径里就行；计算出来的路径会自动减少不必要的掉头、绕路，只要沿着路径走，不会漏掉任何一段需要扫描的道路
• 和Google采集车的实际作业规则对齐：这类全域采集作业的平均重复行驶里程通常控制在总里程的5%以内，比起无规划的随机通行，能把总作业时间压缩30%以上

第三步：适配实际驾驶场景的优化调整 #

• 提前把计算生成的全路径拆成单日可完成的作业段，比如按平均20km/h的镇域通行速度、单日8小时作业时长算，单段拆分的里程不要超过100km，避免长时间驾驶疲劳
• 提前标注路径上的拥堵敏感点，比如镇区主干道的早高峰时段、学校周边的通行管控时间，把需要重复通行的路段调整到非高峰时段走，减少等待时间
• 不需要严格遵守路径的闭环要求：每次作业完成当天分配的路段后，可以直接就近找停车点结束，不用硬开到预设的循环终点，后续作业从上次的断点接着走就行，完全没有强制终点的束缚

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PepperTuna