CN106997682A - 一种基于动态交通的智能停车系统 - Google Patents

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高俊亚
邱晓晖
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    • G08G1/0969Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle having a display in the form of a map

Abstract

本发明公开了一种基于动态交通的智能停车系统,属于智能交通领域。该系统由地图显示模块、定位模块、搜索模块和导航模块组成。地图显示模块和定位模块引用百度地图API提供的基础地图作为地图数据的来源和自身位置的获取;搜索模块使用聚合数据中实时停车场数据的数据接口实现对周边停车场信息的获取;导航模块通过实时路况查询的数据接口获得实时路况状态,并通过对双向并行蚁群算法中的启发函数加入实时路况拥堵因素和提出的蚂蚁相遇判别的新策略,实现基于动态交通的最优路径规划;最终四个模块基于android平台实现。本发明结合动态交通的实时性,采用蚁群算法的双向并行搜索特性针对大规模的复杂环境实现最优可行路径的规划。

Description

一种基于动态交通的智能停车系统
技术领域
本发明属于智能交通领域,更具体地说是一种基于动态交通的智能停车系统。
背景技术
随着我国城市的机动车数量不断增加,很多大城市“停车难”问题日益严峻,车辆占道停车现象突出,严重影响了道路的通行能力,导致了交通混乱,加剧了交通拥堵,引发交通事故;车辆绕行寻找泊位增加了社会经济成本,加重了城市的环境污染等等,停车难已经成为各大城市经济发展的瓶颈问题,由此智能停车系统应运而生。
智能停车系统是ITS系统的重要组成部分,国外许多大城市都不同程度的发展了智能停车系统,应用情况与研究结果表明:通过智能停车系统可以有效提高停车设施利用率,方便驾驶员停车,可使道路交通拥堵和停车问题得到相当大的改善。国内已在北京、宁波、杭州、上海等地建立了多个智能停车诱导系统,如上海市为推动停车系统的建设,对上海市公共停车信息平台终端采集系统由政府买单为市中心城区停车场进行免费安装,把市中心城区的停车场信息纳入到市公用信息互联网平台,同时上海市也建立了上海市公共停车场服务网和上海市公共停车服务热线。而最优路径问题是智能停车系统中的核心问题,该问题是实现路径规划功能的前提条件。传统的路径规划算法主要有:Dijkstra算法、Bellman-Ford算法、Floyd算法、A*算法等,虽然能够满足其实用性的要求,但是由于它严格按照最短路径标准进行搜索,因此其搜索效率和计算速度存在一定的局限性,而且只能在静态地图上进行路径规划,并没有考虑实时变化的交通状况,此时即使路径最短最短但并不意味着时间最短,在这种情况下所规划出来的路径并不是最优的。
发明内容
针对现有技术中存在的智能停车系统中无法实现最优路径问题,本发明提供了一种基于动态交通的智能停车系统,它以移动智能终端为平台,结合无线通信的优势,获取实时的交通路况及停车场信息,采用智能优化算法的蚁群算法实现最优路径规划,达到动、静态交通的结合。
本发明的目的通过以下技术方案实现。
基于动态交通的智能停车系统,其特征在于:该系统由地图显示模块、定位模块、搜索模块和导航模块组成,地图显示模块用于显示地图,定位模块与地图显示模块相连,基于显示的地图进行定位,搜索模块与定位模块相连,根据定位模块获取的当前位置搜索周边停车场信息,导航模块与定位模块和搜索模块相连,采用智能优化算法的蚁群算法实现最优路径规划,实现从定位的当前位置到搜索到的合适的停车场的最优路径,四个模块基于android平台实现更进一步的,所述地图显示模块显示的地图中添加了各停车场标注,点击可显示该停车场信息。
更进一步的,所述定位模块运用百度地图API提供的基础地图作为地图数据的来源实现定位并返回当前位置作为起点。
更进一步的,所述搜索模块使用聚合数据中实时停车场数据的数据接口实现对周边停车场信息的获取。
更进一步的,所述聚合数据提供的实时停车场数据的数据接口以定位返回的当前位置的经纬度作为请求参数返回周边实时停车场信息。
更进一步的,所述停车场信息可限定只检索某种具体类型的停车场。
更进一步的,所述导航模块通过实时路况查询的数据接口获得实时路况状态,并通过对双向并行蚁群算法中的启发函数加入实时路况拥堵因素和提出的蚂蚁相遇判别的新策略,实现基于动态交通的最优路径规划。
更进一步的,所述双向并行蚁群算法实现复杂环境最优路径规划,并将可行路径结果在地图中显示出来。
相比于现有技术,本发明的优点在于:
(1)本发明使用聚合数据提供的接口,可获取停车场和动态交通路况的实时信息,提前获知停车场是否有空位,同时避免拥堵道路,基于android平台的实现,使其成本较低,应用更加广泛;
(2)本发明以移动智能终端为平台,结合无线通信的优势,获取实时的交通路况及停车场信息,采用智能优化算法的蚁群算法实现最优路径规划,达到动、静态交通的结合;
(3)本发明节省了停车时间和查找车位的精力,提高了停车的工作效率,提升了停车的用户体验,提高了车位的利用率,同时,相应的减少了路上交通拥堵。
附图说明
图1是智能停车系统首界面示意图。
图2是智能停车系统列表界面示意图。
图3是智能停车系统详情界面示意图。
图4是智能停车系统导航界面示意图。
图5是智能停车系统系统流程示意图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体的实施例,对本发明作详细描述。
实施例1
对照图1、2、3,图1首界面加载完成后实现了定位和周边停车场的检索,引用百度地图SDK提供的基础地图作为地图的数据来源,调用百度地图SDK中的接口实时获取定位信息,用当前位置的经纬度作为请求参数传入聚合数据提供的实时停车场数据数据接口获取附近停车场ID(停车场类型也可作为请求参数传入限制获取特定类型的停车场,但该参数不作为必填参数),再利用ID获取对应停车场的详细信息,其中包括停车场的经纬度、总车位、空车位、停车场类型、营业时间以及停车收费价格等。首界面中包含停车场类型选择按钮、重新加载按钮和停车场列表按钮。点击列表按钮即图2所示,显示检索到的停车场列表,并包含停车场的一些基本信息,点击列表中的某停车场可查看其具体停车场信息,如图3所示。
对照图4,图4是点击图3中右上方的导航按钮显示的导航界面,界面中显示出可行的最优停车路径。本发明中的路径规划算法是导航模块的核心,通过建立数据库存储地图相关路径信息,如道路名、经纬度等,由道路名作为请求参数调用实时路况查询数据接口获取实时路况信息,如道路拥堵状态等,而本发明中的改进的双向并行蚁群算法,相比于传统的蚁群算法充分发挥了蚁群的相互协作性,而且根据寻优方向不同的两只蚂蚁相遇可生成一条新的可行路径的特性,加快了新路径的生成速度,提高了收敛速度,从而提高了算法效率。再结合获取的动态交通的实时信息规划最优路径,将算法得出的路径规划结果添加到地图中。
图5是智能停车系统的系统流程,与图1、2、3、4所实现的功能相对应。系统首先实现对当前位置的定位,对应图1所示界面;之后根据获取的当前位置检索周边停车场并获取详细信息列表,由停车场的详细信息选择合适的停车点,对应图2、3所示界面;最后结合动态交通的实时性由路径规划算法获取从当前位置到停车点的最优路径,对应图4所示界面。
综上所述,一种智能停车系统的设计方法,包括地图显示模块、定位模块、搜索模块和导航模块,调用聚合数据API提供的数据接口获取实时的停车场信息和路况信息,提供给用户有效的可使用的停车场信息并规划出可行的最优路径,可有效解决用户停车难及其引发的一系列交通和环境问题,实现动、静交通的有效结合。
以上示意性地对本发明创造及其实施方式进行了描述,该描述没有限制性,附图中所示的也只是本发明创造的实施方式之一,实际的结构并不局限于此。所以,如果本领域的普通技术人员受其启示,在不脱离本创造宗旨的情况下,不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例,均应属于本专利的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于动态交通的智能停车系统,其特征在于:该系统由地图显示模块、定位模块、搜索模块和导航模块组成,地图显示模块用于显示地图,定位模块与地图显示模块相连,基于显示的地图进行定位,搜索模块与定位模块相连,根据定位模块获取的当前位置搜索周边停车场信息,导航模块与定位模块和搜索模块相连,采用智能优化算法的蚁群算法实现最优路径规划,实现从定位的当前位置到搜索到的合适的停车场的最优路径,四个模块基于android平台实现。
2.根据权利要求1所述的一种基于动态交通的智能停车系统,其特征在于:所述地图显示模块显示的地图中添加了各停车场标注,点击可显示该停车场信息。
3.根据权利要求1所述的一种基于动态交通的智能停车系统,其特征在于:所述定位模块运用百度地图API提供的基础地图作为地图数据的来源实现定位并返回当前位置作为起点。
4.根据权利要求1所述的一种基于动态交通的智能停车系统,其特征在于:所述搜索模块使用聚合数据中实时停车场数据的数据接口实现对周边停车场信息的获取。
5.根据权利要求4所述的一种基于动态交通的智能停车系统,其特征在于:所述聚合数据中实时停车场数据的数据接口以定位返回的当前位置的经纬度作为请求参数返回周边实时停车场信息。
6.根据权利要求4所述的一种基于动态交通的智能停车系统,其特征在于:所述停车场信息可限定只检索某种具体类型的停车场。
7.根据权利要求1所述的一种基于动态交通的智能停车系统,其特征在于:所述导航模块通过实时路况查询的数据接口获得实时路况状态,并通过对双向并行蚁群算法中的启发函数加入实时路况拥堵因素和提出的蚂蚁相遇判别的新策略,实现基于动态交通的最优路径规划。
8.根据权利要求7所述的一种基于动态交通的智能停车系统,其特征在于:所述双向并行蚁群算法实现复杂环境最优路径规划,并将可行路径结果在地图中显示出来。
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