CN106504577A - 一种停车换乘出行路线规划方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种停车换乘出行路线规划方法及装置，该方法包括根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息，确定驾车到达时可用的停车场，根据出发地的位置信息、目的地的位置信息和可用的停车场的位置信息，规划出出发地与目的地之间的多条停车换乘出行路线，并确定出每条停车换乘出行路线的出行成本，从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线，并推送给用户。通过确定出出发地和目的地之间的可用的停车场，规划出先驾车到停车场，再换乘停车场附近的公共交通工具来实现停车换乘出行路线的规划，并基于每条停车换乘出行路线的出行成本推荐出最优的停车换乘出行路线。

Description

一种停车换乘出行路线规划方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及交通技术领域，尤其涉及一种停车换乘出行路线规划方法及装置。

背景技术

传统的出行方案提供出发地到目的地全程的单一交通出行规划，如全程驾车方案、全程公交方案，并无驾车+公共交通换乘的方案。当车主即将到达目的地时，由于车主无法及时获知停车场空余车位信息，常常会导致盲目寻找停车位，费时费力，且寻找过程中产生的无效车流增加城市交通压力。

现有的出行方案仅仅提供了停车场的车位预测或者是只提供了一种交通方式的出行路线，未将多交通方式进行综合考虑而仅仅提供单交通方式出行方案，或仅显示停车场实时余位信息，导致出行规划结果并非最佳方案。

发明内容

本发明实施例提供一种停车换乘出行路线规划方法及装置，用以解决的现有技术中无结合多种交通工具换乘的出行路线规划的问题。

本发明实施例提供的一种停车换乘出行路线规划方法，包括：

根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息，确定驾车到达时可用的停车场；

根据所述出发地的位置信息、目的地的位置信息和所述可用的停车场的位置信息，规划出所述出发地与所述目的地之间的多条停车换乘出行路线，并确定出每条停车换乘出行路线的出行成本，其中，所述每条停车换乘出行路线的出行成本为出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本和可用的停车场与目的地之间的乘公共交通工具的出行成本之和；

从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线，并将所述确定出的出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线推送给用户。

可选地，所述停车换乘出行路线的出行成本包括出行时间成本和出行费用成本，根据公式(1)确定停车换乘出行路线的出行成本；

所述公式(1)为：

其中，C(O,D)为停车换乘出行路线的出行成本，θ为权重，ω₁(T)为时间量纲转换函数，ω₂(F)为费用量纲转换函数，T(O,D)为出行时间成本，F(O,D)为出行费用成本，Y_wage城市年平均工资。

可选地，所述出行时间成本包括驾车的出行时间成本、步行的出行时间成本、换乘等待的出行时间成本和乘公共交通工具的出行时间成本；所述出行费用成本包括驾车的出行费用成本和乘坐公共交通工具的出行费用成本；

根据公式(2)确定所述驾车的出行时间成本；

所述公式(2)为：

T_drive＝Dis_O,P/V_O,P……………………………………(2)

其中，T_drive为驾车的出行时间成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，V_O,P为驾车的行驶速度；

根据公式(3)确定所述步行的出行时间成本；

所述公式(3)为：

其中，T_walk为步行的出行时间成本，Dis_transfer为可用的停车场到停车换乘出行路线中的换乘车站的距离，Dis_P,j为停车换乘出行路线中的目的车站到目的地的距离，V_walk为步行速度；

根据公式(4)确定所述换乘等待的出行时间成本；

所述公式(4)为：

其中，T_wait为换乘等待的出行时间成本，f为公共交通工具的发车频率，σ为偏差因子；

根据公式(5)确定所述乘公共交通工具的出行时间成本；

所述公式(5)为：

其中，T_public为乘公共交通工具的出行时间成本，Dis_i,D为停车换乘出行路线中的换乘车站到目的车站的距离，V_public为公共交通工具的行驶速度；

根据公式(6)确定所述驾车的出行费用成本；

所述公式(6)为：

F(O,P)＝Dis_O,P×L×A………………………………(6)

其中，F(O,P)为驾车的出行费用成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，L为百公里平均油耗，A为油价。

可选地，所述可用的停车场的预测剩余车位由下述步骤确定：

对每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的每天的剩余车位的历史数据按照设定时间段进行划分，获取各时间段所对应的剩余车位的历史数据；

依据当前时间以及出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本中的出行时间成本，确定出驾车到达可用的停车场时的时间，并确定出所述驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的所述可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值；

根据所述可用的停车场的当前剩余车位数和所述驾车到达所述可用的停车场时的时间所对应的时间段的所述可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，采用加权指数法对所述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的剩余车位数进行预测，确定出所述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的预测剩余车位数。

可选地，所述可用的停车场的预测剩余车位需要符合公式(7)；

所述公式(7)为：

其中，为每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的预测剩余车位，y_t为每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的当前剩余车位数，为驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，α为权重。

相应地，本发明实施例还提供了一种停车换乘出行路线规划装置，包括：

处理单元，用于根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息，确定驾车到达时可用的停车场；以及根据所述出发地的位置信息、目的地的位置信息和所述可用的停车场的位置信息，规划出所述出发地与所述目的地之间的多条停车换乘出行路线，并确定出每条停车换乘出行路线的出行成本，其中，所述每条停车换乘出行路线的出行成本为出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本和可用的停车场与目的地之间的乘公共交通工具的出行成本之和；

推送单元，用于从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线，并将所述确定出的出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线推送给用户。

可选地，所述处理单元具体用于：

所述停车换乘出行路线的出行成本包括出行时间成本和出行费用成本，根据公式(1)确定停车换乘出行路线的出行成本；

所述公式(1)为：

其中，C(O,D)为停车换乘出行路线的出行成本，θ为权重，ω₁(T)为时间量纲转换函数，ω₂(F)为费用量纲转换函数，T(O,D)为出行时间成本，F(O,D)为出行费用成本，Y_wage城市年平均工资。

可选地，所述处理单元具体用于：

所述出行时间成本包括驾车的出行时间成本、步行的出行时间成本、换乘等待的出行时间成本和乘公共交通工具的出行时间成本；所述出行费用成本包括驾车的出行费用成本和乘坐公共交通工具的出行费用成本；

根据公式(2)确定所述驾车的出行时间成本；

所述公式(2)为：

T_drive＝Dis_O,P/V_O,P……………………………………(2)

其中，T_drive为驾车的出行时间成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，V_O,P为驾车的行驶速度；

根据公式(3)确定所述步行的出行时间成本；

所述公式(3)为：

其中，T_walk为步行的出行时间成本，Dis_transfer为可用的停车场到停车换乘出行路线中的换乘车站的距离，Dis_P,j为停车换乘出行路线中的目的车站到目的地的距离，V_walk为步行速度；

根据公式(4)确定所述换乘等待的出行时间成本；

其中，T_wait为换乘等待的出行时间成本，f为公共交通工具的发车频率，σ为偏差因子；

根据公式(5)确定所述乘公共交通工具的出行时间成本；

其中，T_public为乘公共交通工具的出行时间成本，Dis_i,D为停车换乘出行路线中的换乘车站到目的车站的距离，V_public为公共交通工具的行驶速度；

根据公式(6)确定所述驾车的出行费用成本；

所述公式(6)为：

F(O,P)＝Dis_O,P×L×A………………………………(6)

其中，F(O,P)为驾车的出行费用成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，L为百公里平均油耗，A为油价。

可选地，所述推送单元具体用于：

对每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的每天的剩余车位的历史数据按照设定时间段进行划分，获取各时间段所对应的剩余车位的历史数据；

依据当前时间以及出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本中的出行时间成本，确定出驾车到达可用的停车场时的时间，并确定出所述驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的所述可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值；

根据所述可用的停车场的当前剩余车位数和所述驾车到达所述可用的停车场时的时间所对应的时间段的所述可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，采用加权指数法对所述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的剩余车位数进行预测，确定出所述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的预测剩余车位数。

可选地，所述推送单元具体用于：

根据公式(7)确定所述可用的停车场的预测剩余车位；

所述公式(7)为：

其中，为可用的停车场的预测剩余车位，y_t为可用的停车场的当前剩余车位数，为驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，α为权重。

本发明实施例表明，根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息，确定驾车到达时可用的停车场，根据所述出发地的位置信息、目的地的位置信息和所述可用的停车场的位置信息，规划出所述出发地与所述目的地之间的多条停车换乘出行路线，并确定出每条停车换乘出行路线的出行成本，从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线，并将所述确定出的出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线推送给用户。通过确定出出发地和目的地之间的可用的停车场，规划出先驾车到停车场，再换乘停车场附近的公共交通工具来实现停车换乘出行路线的规划，并基于每条停车换乘出行路线的出行成本推荐出最优的停车换乘出行路线。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简要介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种停车换乘出行路线规划方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种驾车油耗的示意图；

图3为本发明实施例提供的一种停车换乘出行路线规划方法的流程示意图；

图4为本发明实施例提供的一种停车换乘出行路线规划装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

P+R(Park and Ride，停车+换乘)，是一种低碳环保的出行方案，基于P+R的出行方式一方面可减少城市道路拥堵，缓解城市交通压力，另一方面可节省出行成本。P+R出行方式通过引导公众绿色出行，可降低道路私家车出行占比，对缓解城市交通压力具有重要意义。

近年来，随着国家政策不断推进及车场信息化、智能化建设的快速发展，打破停车场信息孤岛，实现车场实时剩余车位信息共享，在此基础上为公众提供更便捷的出行规划信息服务逐渐受到政府及停车管理者重视。通过对车场类型、车场地理位置、车场定价等多因素分析，再结合基于历史数据采集及车场实时剩余车位信息预测车场时段后车位剩余情况，综合考虑车主出行成本，即可为车主推荐出行成本最低的路线方案。但目前行业内未将多交通方式进行综合考虑而仅仅提供单一交通方式出行方案，或仅显示停车场实时剩余车位信息，导致出行规划结果并非最佳方案。

基于上述描述，图1示例性的示出了本发明实施例提供的一种停车换乘出行路线规划方法的流程，该流程可以由停车换乘出行路线规划的装置执行。

如图1所示，该流程的具体步骤包括：

步骤101，根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息，确定驾车到达时可用的停车场。

步骤102，根据所述出发地的位置信息、目的地的位置信息和所述可用的停车场的位置信息，规划出所述出发地与所述目的地之间的多条停车换乘出行路线，并确定出每条停车换乘出行路线的出行成本。

步骤103，从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线，并将所述确定出的出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线推送给用户。

在步骤101中，本发明实施例中的停车场是经过处理分类的，对城市停车场进行基础数据处理，可以将城市停车场划分为专业P+R停车场、准P+R停车场和普通停车场三类，如表1所示。

表1

基于上述停车场的分类，可以查找出驾车到达时可以用的停车场。具体的，可以根据出发地的位置信息和目的地的位置信息，将出发地的第一设定区域内的停车场或目的地的第二设定区域内的停车场确定为驾车到达时可用的停车场。该第一设定区域和第二设定区域可以依据经验进行设置，比如可以是以停车场为中心的1000m、2000m范围内，该区域也可以在实际应用时由用户设置。该驾车到达时可用的停车场也可以是根据导航推荐的出发地与目的地之间的最优路径来选择，比如通过导航设置只走高架或只走高速等条件，推荐几条出发地与目的地之间的最优路径，然后在这几条最优路径上选择在这几条最优路径上的驾车到达时可用的停车场，或者是选择这几条最优的路径附近的驾车到达时可用的停车场。在本发明实施例中，该驾车到达时可用的停车场确定方式并不限于上述几种确认方式，仅是示例作用。在推荐停车场时，优先推荐专业P+R停车场，在专业P+R停车场的当前剩余车位都为零的时候，再推荐准P+R停车场，其次是普通停车场。

在步骤101中确定了驾车到达时可用的停车场之后，就可以基于出发地的位置信息、目的地的位置信息和可用的停车场的位置信息，规划出出发地与所述目的地之间的多条停车换乘出行路线，每条停车换乘出行路线可以包括出发地到可用的停车场以及可用的停车场到目的地的停车换乘出行路线，也可以是出发地到目的地全程驾车行驶的停车换乘出行路线，还可以是出发地到目的地的全程乘坐公共交通工具的停车换乘出行路线。

在规划出多条停车换乘出行路线之后，就可以确定出每条停车换乘出行路线的出行成本，该停车换乘出行路线的出行成本可以包括出行时间成本和出行费用成本，具体可以根据公式(1)确定停车换乘出行路线的出行成本。

该公式(1)为：

其中，C(O,D)为停车换乘出行路线的出行成本，θ为权重，ω₁(T)为时间量纲转换函数，ω₂(F)为费用量纲转换函数，T(O,D)为出行时间成本，F(O,D)为出行费用成本，Y_wage城市年平均工资。

上述θ₁表示出行时间成本的权重，θ₂表示出行费用成本的权重，出行时间成本的权重与出行费用成本的权重之和为1。该权重的设置可以如表2所示。

表2

	出行时间成本的权重	出行费用成本的权重
			基准	0.62	0.38
时间偏好	0.72	0.28
			费用偏好	0.52	0.48

可以先提供一个基准的出行时间成本的权重和出行费用成本的权重，然后由用户自由选择适合自己的一个偏好设置。

上述出行时间成本包括驾车的出行时间成本、步行的出行时间成本、换乘等待的出行时间成本和乘公共交通工具的出行时间成本。上述出行费用成本包括驾车的出行费用成本和乘坐公共交通工具的出行费用成本。

其中，可以根据公式(2)确定所述驾车的出行时间成本。

该公式(2)为：

T_drive＝Dis_O,P/V_O,P……………………………………(2)

其中，T_drive为驾车的出行时间成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，V_O,P为驾车的行驶速度。

可以根据公式(3)确定所述步行的出行时间成本。

该公式(3)为：

其中，T_walk为步行的出行时间成本，Dis_transfer为可用的停车场到停车换乘出行路线中的换乘车站的距离，Dis_P,j为停车换乘出行路线中的目的车站到目的地的距离，V_walk为步行速度。

可以根据公式(4)确定所述换乘等待的出行时间成本。

该公式(4)为：

其中，T_wait为换乘等待的出行时间成本，f为公共交通工具的发车频率，σ为偏差因子，σ可以依据经验设置。与停车换乘出行路线中公共交通工具运行的可靠性有关，通常对于地铁，因其运行环境封闭，准时性较好，σ可以为0，公交车可以为0.707/f。

可以根据公式(5)确定所述乘公共交通工具的出行时间成本。

该公式(5)为：

其中，T_public为乘公共交通工具的出行时间成本，Dis_i,D为停车换乘出行路线中的换乘车站到目的车站的距离，V_public为公共交通工具的行驶速度，该公共交通工具的行驶速度中地铁的平均速度可以为39km/h，公交车的平均速度与私家车的平均速度的比值为1:1.45，具体的可以如表3所示。

表3

路况结果	1	2	3
				驾车的平均速度	40km/h	15km/h	10km/h
公交车的平均速度	30km/h	10km/h	7km/h

可以根据公式(6)确定所述驾车的出行费用成本。

该公式(6)为：

F(O,P)＝Dis_O,P×L×A………………………………(6)

其中，F(O,P)为驾车的出行费用成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，L为百公里平均油耗，A为油价。

在本发明实施例中，不计轮胎气压、驾驶习惯、载重量、路面状况等因素对油耗的影响，仅考虑油耗的主要影响因素平均速度。以2.0排量自动挡汽车为例计算，其油耗曲线可以如图2所示。

公共交通工具的出行费用成本可以包括地铁的出行费用成本和普通公交车的出行费用成本。普通公交车的价格在1元到3元之间，其变化范围在整体出行费用中占比不大(相对于油耗和停车费)，故可以取其中间值2元通票。地铁的票价可根据当地地铁收费规则，一般按照最短路径的公里数折算(例如上海地铁票价：0～6公里3元，6公里之后每10公里增加1元)。

基于上述步骤102中确定出的每条停车换乘出行路线的出行成本之后，还需要确定每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的预测剩余车位。

具体的，对每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的每天的剩余车位的历史数据按照设定时间段进行划分，获取各时间段所对应的剩余车位的历史数据。依据当前时间以及出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本中的出行时间成本，确定出驾车到达可用的停车场时的时间，并确定出驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值。根据可用的停车场的当前剩余车位数和驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，采用加权指数法对每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的剩余车位数进行预测，确定出每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的预测剩余车位数。

上述可用的停车场的预测剩余车位数需要符合公式(7)。

该公式(7)为：

其中，为可用的停车场的预测剩余车位，y_t为可用的停车场的当前剩余车位数，为驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，α为权重，该α可以依据经验进行设置。

举例来说，首先将历史数据按天及时间段进行划分，时间段取为三分钟，这样一天可以获得各个时段的历史车位数据有(60/3)*24＝480个历史数据，当前时间7:00时，可用的停车场的剩余车位数为98，需预测7:20分驾车到达可用的停车场时该可用的停车场的剩余车位数，由于7:20介于历史数据7:18-7:21时间段内，查询该时间段内的历史数据为90，设定α的值为0.5，则预测驾车达到可用的停车场时的预测剩余车位为98*0.5+90*0.5＝94个。

上述可用的停车场的剩余车位信息可以由路内停车场安装前端车位采集器及通信模块搜集或者是由路外停车场安装停车场出入口道闸及无线通信模块计算得到。

在得到上述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的预测剩余车位之后，再基于每条停车换乘出行路线的出行成本，从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线。比如：对规划的多条停车换乘出行路线进行排序，选择出排序小于设定成本阈值的出行成本且有剩余车位的可用的停车场的停车换乘出行路线，当然也可以直接确定出出行成本最低的几条有剩余车位的可用的停车场的停车换乘出行路线。比如排序前10的停车换乘出行路线或者是排序前5的停车换乘出行路线，将确定出的出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线推送给用户，以供用户进行选择。上述设定成本阈值可以依据经验进行设置。

上述实施例表明，根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息，确定驾车到达时可用的停车场，根据所述出发地的位置信息、目的地的位置信息和所述可用的停车场的位置信息，规划出所述出发地与所述目的地之间的多条停车换乘出行路线，并确定出每条停车换乘出行路线的出行成本，从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线，并将所述确定出的出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线推送给用户。通过确定出出发地和目的地之间的可用的停车场，规划出先驾车到停车场，再换乘停车场附近的公共交通工具来实现停车换乘出行路线的规划，并基于每条停车换乘出行路线的出行成本推荐出最优的停车换乘出行路线。从而可以解决无基于空闲车位预测与综合成本的P+R停车换乘出行路线规划、驾车综合出行成本无具体计算方法以及空闲车位预测准确度不高等问题。

为了更好的解释本发明实施例，下面将通过具体的实施场景来描述停车换乘出行路线规划的流程。

如图3所示，该流程具体步骤包括：

步骤301，根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息，确定驾车到达时可用的停车场。

步骤302，计算基于可用的停车场的换乘方案的出行成本。比如可以计算基于专业P+R停车场的换乘方案的出行成本，计算基于准P+R停车场的换乘方案的出行成本，计算基于普通停车场的换乘方案的出行成本。

步骤303，进行可用的停车场的剩余车位预测，筛选出有剩余车位的换乘方案并进行排序。

步骤304，基于上述排序，为用户推荐前5个出行成本最低且有剩余车位的可用的停车场的换乘方案。

步骤305，调用地图API，规划出发地至目的地的停车换乘出行路线，并返回结果。

上述步骤的具体实施方式已在上述实施例中描述，不再赘述。

相应地，图4示例性的示出了本发明实施例提供的一种停车换乘出行路线规划装置，该装置可以执行停车换乘出行路线规划的流程。

如图4所示，该流程具体包括：

处理单元401，用于根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息，确定驾车到达时可用的停车场；以及根据所述出发地的位置信息、目的地的位置信息和所述可用的停车场的位置信息，规划出所述出发地与所述目的地之间的多条停车换乘出行路线，并确定出每条停车换乘出行路线的出行成本，其中，所述每条停车换乘出行路线的出行成本为出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本和可用的停车场与目的地之间的乘公共交通工具的出行成本之和；

推送单元402，用于从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线，并将所述确定出的出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线推送给用户。

可选地，所述处理单元401具体用于：

所述停车换乘出行路线的出行成本包括出行时间成本和出行费用成本，根据公式(1)确定停车换乘出行路线的出行成本；

所述公式(1)为：

其中，C(O,D)为停车换乘出行路线的出行成本，θ为权重，ω₁(T)为时间量纲转换函数，ω₂(F)为费用量纲转换函数，T(O,D)为出行时间成本，F(O,D)为出行费用成本，Y_wage城市年平均工资。

可选地，所述处理单元401具体用于：

所述出行时间成本包括驾车的出行时间成本、步行的出行时间成本、换乘等待的出行时间成本和乘公共交通工具的出行时间成本；所述出行费用成本包括驾车的出行费用成本和乘坐公共交通工具的出行费用成本；

根据公式(2)确定所述驾车的出行时间成本；

所述公式(2)为：

T_drive＝Dis_O,P/V_O,P……………………………………(2)

其中，T_drive为驾车的出行时间成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，V_O,P为驾车的行驶速度；

根据公式(3)确定所述步行的出行时间成本；

所述公式(3)为：

其中，T_walk为步行的出行时间成本，Dis_transfer为可用的停车场到停车换乘出行路线中的换乘车站的距离，Dis_P,j为停车换乘出行路线中的目的车站到目的地的距离，V_walk为步行速度；

根据公式(4)确定所述换乘等待的出行时间成本；

所述公式(4)为：

其中，T_wait为换乘等待的出行时间成本，f为公共交通工具的发车频率，σ为偏差因子；

根据公式(5)确定所述乘公共交通工具的出行时间成本；

所述公式(5)为：

其中，T_public为乘公共交通工具的出行时间成本，Dis_i,D为停车换乘出行路线中的换乘车站到目的车站的距离，V_public为公共交通工具的行驶速度；

根据公式(6)确定所述驾车的出行费用成本；

所述公式(6)为：

F(O,P)＝Dis_O,P×L×A………………………………(6)

其中，F(O,P)为驾车的出行费用成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，L为百公里平均油耗，A为油价。

可选地，所述推送单元402具体用于：

对每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的每天的剩余车位的历史数据按照设定时间段进行划分，获取各时间段所对应的剩余车位的历史数据；

依据当前时间以及出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本中的出行时间成本，确定出驾车到达可用的停车场时的时间，并确定出所述驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的所述可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值；

根据所述可用的停车场的当前剩余车位数和所述驾车到达所述可用的停车场时的时间所对应的时间段的所述可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，采用加权指数法对所述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的剩余车位数进行预测，确定出所述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的预测剩余车位数。

可选地，所述推送单元402具体用于：

根据公式(7)确定所述可用的停车场的预测剩余车位；

所述公式(7)为：

其中，为可用的停车场的预测剩余车位，y_t为可用的停车场的当前剩余车位数，为驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，α为权重。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种停车换乘出行路线规划方法，其特征在于，包括：

根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息，确定驾车到达时可用的停车场；

根据所述出发地的位置信息、目的地的位置信息和所述可用的停车场的位置信息，规划出所述出发地与所述目的地之间的多条停车换乘出行路线，并确定出每条停车换乘出行路线的出行成本，其中，所述每条停车换乘出行路线的出行成本为出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本和可用的停车场与目的地之间的乘公共交通工具的出行成本之和；

从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线，并将所述确定出的出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线推送给用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述停车换乘出行路线的出行成本包括出行时间成本和出行费用成本，根据公式(1)确定停车换乘出行路线的出行成本；

所述公式(1)为：

$\left\{\begin{array}{c}C(O,D)={\mathrm{\θ}}_1\×{\mathrm{\ω}}_1\left(T\right)\×T(O,D)+{\mathrm{\θ}}_2\×{\mathrm{\ω}}_2\left(F\right)\×F(O,D)\\ {\mathrm{\ω}}_2\left(F\right)={\mathrm{\ω}}_1\left(T\right)\×(Y_{wage}/240000)\end{array}\right.\mathrm{...}\left(1\right)$

其中，C(O,D)为停车换乘出行路线的出行成本，θ为权重，ω₁(T)为时间量纲转换函数，ω₂(F)为费用量纲转换函数，T(O,D)为出行时间成本，F(O,D)为出行费用成本，Y_wage城市年平均工资。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述出行时间成本包括驾车的出行时间成本、步行的出行时间成本、换乘等待的出行时间成本和乘公共交通工具的出行时间成本；所述出行费用成本包括驾车的出行费用成本和乘坐公共交通工具的出行费用成本；

根据公式(2)确定所述驾车的出行时间成本；

所述公式(2)为：

T_drive＝Dis_O,P/V_O,P……………………………………(2)

其中，T_drive为驾车的出行时间成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，V_O,P为驾车的行驶速度；

根据公式(3)确定所述步行的出行时间成本；

所述公式(3)为：

$T_{walk}=\frac{{\mathrm{Dis}}_{transfer}+{\mathrm{Dis}}_{P,j}}{V_{walk}}\mathrm{...}\left(3\right)$

其中，T_walk为步行的出行时间成本，Dis_transfer为可用的停车场到停车换乘出行路线中的换乘车站的距离，Dis_P,j为停车换乘出行路线中的目的车站到目的地的距离，V_walk为步行速度；

根据公式(4)确定所述换乘等待的出行时间成本；

所述公式(4)为：

$T_{wait}=\frac{{(1/f)}^2+{\mathrm{\σ}}^2}{2/f}\mathrm{...}\left(4\right)$

其中，T_wait为换乘等待的出行时间成本，f为公共交通工具的发车频率，σ为偏差因子；

根据公式(5)确定所述乘公共交通工具的出行时间成本；

所述公式(5)为：

$T_{public}=\frac{{\mathrm{Dis}}_{i,D}}{V_{public}}\mathrm{...}\left(5\right)$

其中，T_public为乘公共交通工具的出行时间成本，Dis_i,D为停车换乘出行路线中的换乘车站到目的车站的距离，V_public为公共交通工具的行驶速度；

根据公式(6)确定所述驾车的出行费用成本；

所述公式(6)为：

F(O,P)＝Dis_O,P×L×A………………………………(6)

其中，F(O,P)为驾车的出行费用成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，L为百公里平均油耗，A为油价。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可用的停车场的预测剩余车位由下述步骤确定：

对每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的每天的剩余车位的历史数据按照设定时间段进行划分，获取各时间段所对应的剩余车位的历史数据；

依据当前时间以及出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本中的出行时间成本，确定出驾车到达可用的停车场时的时间，并确定出所述驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的所述可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值；

根据所述可用的停车场的当前剩余车位数和所述驾车到达所述可用的停车场时的时间所对应的时间段的所述可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，采用加权指数法对所述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的剩余车位数进行预测，确定出所述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的预测剩余车位数。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述可用的停车场的预测剩余车位需要符合公式(7)；

所述公式(7)为：

${\hat{y}}_{t+1}={\mathrm{\αy}}_t+(1-\mathrm{\α}){{\hat{y}}^{\′}}_{t+1}\mathrm{...}\left(7\right)$

其中，为可用的停车场的预测剩余车位，y_t为可用的停车场的当前剩余车位数，为驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，α为权重。

6.一种停车换乘出行路线规划装置，其特征在于，包括：

处理单元，用于根据用户输入的出发地的位置信息和目的地的位置信息，确定驾车到达时可用的停车场；以及根据所述出发地的位置信息、目的地的位置信息和所述可用的停车场的位置信息，规划出所述出发地与所述目的地之间的多条停车换乘出行路线，并确定出每条停车换乘出行路线的出行成本，其中，所述每条停车换乘出行路线的出行成本为出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本和可用的停车场与目的地之间的乘公共交通工具的出行成本之和；

推送单元，用于从多条可用的停车场的预测剩余车位对应的停车换乘出行路线中确定出出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线，并将所述确定出的出行成本小于设定成本阈值的停车换乘出行路线推送给用户。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：

所述停车换乘出行路线的出行成本包括出行时间成本和出行费用成本，根据公式(1)确定停车换乘出行路线的出行成本；

所述公式(1)为：

$\left\{\begin{array}{c}C(O,D)={\mathrm{\θ}}_1\×{\mathrm{\ω}}_1\left(T\right)\×T(O,D)+{\mathrm{\θ}}_2\×{\mathrm{\ω}}_2\left(F\right)\×F(O,D)\\ {\mathrm{\ω}}_2\left(F\right)={\mathrm{\ω}}_1\left(T\right)\×(Y_{wage}/240000)\end{array}\right.\mathrm{...}\left(1\right)$

其中，C(O,D)为停车换乘出行路线的出行成本，θ为权重，ω₁(T)为时间量纲转换函数，ω₂(F)为费用量纲转换函数，T(O,D)为出行时间成本，F(O,D)为出行费用成本，Y_wage城市年平均工资。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述处理单元具体用于：

所述出行时间成本包括驾车的出行时间成本、步行的出行时间成本、换乘等待的出行时间成本和乘公共交通工具的出行时间成本；所述出行费用成本包括驾车的出行费用成本和乘坐公共交通工具的出行费用成本；

根据公式(2)确定所述驾车的出行时间成本；

所述公式(2)为：

T_drive＝Dis_O,P/V_O,P……………………………………(2)

其中，T_drive为驾车的出行时间成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，V_O,P为驾车的行驶速度；

根据公式(3)确定所述步行的出行时间成本；

所述公式(3)为：

$T_{walk}=\frac{{\mathrm{Dis}}_{transfer}+{\mathrm{Dis}}_{P,j}}{V_{walk}}\mathrm{...}\left(3\right)$

其中，T_walk为步行的出行时间成本，Dis_transfer为可用的停车场到停车换乘出行路线中的换乘车站的距离，Dis_P,j为停车换乘出行路线中的目的车站到目的地的距离，V_walk为步行速度；

根据公式(4)确定所述换乘等待的出行时间成本；

所述公式(4)为：

$T_{wait}=\frac{{(1/f)}^2+{\mathrm{\σ}}^2}{2/f}\mathrm{...}\left(4\right)$

其中，T_wait为换乘等待的出行时间成本，f为公共交通工具的发车频率，σ为偏差因子；

根据公式(5)确定所述乘公共交通工具的出行时间成本；

所述公式(5)为：

$T_{public}=\frac{{\mathrm{Dis}}_{i,D}}{V_{public}}\mathrm{...}\left(5\right)$

其中，T_public为乘公共交通工具的出行时间成本，Dis_i,D为停车换乘出行路线中的换乘车站到目的车站的距离，V_public为公共交通工具的行驶速度；

根据公式(6)确定所述驾车的出行费用成本；

所述公式(6)为：

F(O,P)＝Dis_O,P×L×A………………………………(6)

其中，F(O,P)为驾车的出行费用成本，Dis_O,P为出发地到可用的停车场的距离，L为百公里平均油耗，A为油价。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述推送单元具体用于：

对每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的每天的剩余车位的历史数据按照设定时间段进行划分，获取各时间段所对应的剩余车位的历史数据；

依据当前时间以及出发地与可用的停车场之间的驾车的出行成本中的出行时间成本，确定出驾车到达可用的停车场时的时间，并确定出所述驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的所述可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值；

根据所述可用的停车场的当前剩余车位数和所述驾车到达所述可用的停车场时的时间所对应的时间段的所述可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，采用加权指数法对所述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的剩余车位数进行预测，确定出所述每条停车换乘出行路线对应的可用的停车场的预测剩余车位数。

10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述推送单元具体用于：

根据公式(7)确定所述可用的停车场的预测剩余车位；

所述公式(7)为：

${\hat{y}}_{t+1}={\mathrm{\αy}}_t+(1-\mathrm{\α}){{\hat{y}}^{\′}}_{t+1}\mathrm{...}\left(7\right)$

其中，为可用的停车场的预测剩余车位，y_t为可用的停车场的当前剩余车位数，为驾车到达可用的停车场时的时间所对应的时间段的可用的停车场的剩余车位的历史数据的平均值，α为权重。