CN107657812B - 一种根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,根据预测的交通流量与停车位需求量,在相应的区域动态规划停车位的位置、数量及大小,以使规划的停车位实现动态设置,在需要更多通行资源的情况下,临时取消停车位,以提高通行效率;而在需要更多停车位的情况下,临时增加停车位,以提高停车容纳量。并且根据需求,选择停车位的设置位置,能够较好地平衡通行效率与停车容纳量之间的关系,达到最优的交通解决方案。在停车位定制时,可根据车辆类型与驾驶特征,匹配形成特定的停车位大小与位置,即保证针对每辆车的安全停车,同时最大限度提高停车位的合理性。本发明可实现区域内的停车位设置的合理性,又保证通行效率不受不影响。
Description
技术领域
本发明涉及资源动态分配技术,更具体地说,涉及一种根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法。
背景技术
传统的停车位划定方式,是通过在地面划线进行标示。这种传统的方式存在如下几个缺点:
1、画好线的停车位无法因通行需求而取消;
2、画线的方式为了多数车能够停下,间隔位置较宽,浪费很多空间。
现有技术中,为了克服停车位固定而存在的不足,提供解决的技术方案,但基本上都是从人工管理的角度出发,利用智能终端设备对停车位是否开放使用进行管理,还远远达不到完全智能与自动的程度。更重要的是,人工管理的方法,从管理思路上,与固定设置的管理思路并无太大区别,仍然是一种“人治”的方法,区别只是在于,固定设置的情况下,不容易切换停车位的“是否准用”,而通过智能终端设备进行管理,相比比较容易实现而已。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足,提供一种能够准确优化交通流量、提高通行效率的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法。
本发明的技术方案如下:
一种根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,根据预测的交通流量与停车位需求量,在相应的区域动态规划停车位的位置、数量及大小,供不同的车辆使用。
作为优选,根据目标车辆的类型及驾驶行为特征,定制停车位的位置与大小。
作为优选,导航系统根据目的地与目标车辆相近或相同的车辆的类型、驾驶行为特征、停放时间需求、预测的路线,定制停车位的位置与大小。
作为优选,连续检测车辆的物理位置,根据车辆的物理位置变化,得到车辆的驾驶行为特征,依据驾驶行为特征,定义该车辆的驾驶习惯、驾驶水平;根据该车辆的行驶路线及导航输入信息,为该车辆提供可选择的停车位位置、需要的停车位大小。
作为优选,连续检测车辆的物理位置,作为历史数据的车辆的物理位置变化,通过机器学习得到车辆的驾驶行为特征鉴别模型,基于驾驶行为特征鉴别模型,输入采集的车辆特征,预判车辆的驾驶行为特征、驾驶习惯、驾驶水平;并根据该车辆的停车位需求,为该车辆提供可选择的停车位位置;并根据可选择的停车位位置、相近时段需在同一区域停车的其他车辆的停车位需求,规划该车辆的停车位大小。
作为优选,通过对作为历史数据的车辆的物理位置变化数据进行机器学习得到通行效率模型,基于通行效率模型,根据检测获得的车辆类别、驾驶行为特征,预测道路通行效率。
作为优选,道路通行效率包括但不限于事故率、通行速度、车道占用情况。
作为优选,检测并获取行人的行为数据,通过机器学习建立行人与车辆之间的相互影响模型,将相互影响模型与通行效率模型结合,预测道路通行效率。
作为优选,根据车辆的目的地,以及导航系统规划的路线或预测的路线,按照通行效率的要求,设置停车位。
作为优选,随着车辆实时位置与路线的变化,动态设置沿途经过区域的停车位。
作为优选,对动态设置的停车位进行审核,如果审核通过后,将停车位设置结果推送至路面管理人员或设备、车辆的接收装置,或者作为导航的目的地。
作为优选,通过连续性检测装置进行连续检测车辆的物理位置,连续性检测装置包括监视区域边缘相互有所重叠的检测装置。
作为优选,停车位的位置与大小通过人工放置的标示牌或自动切换显示的指示灯进行划定。
本发明的有益效果如下:
本发明所述的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,根据预测的交通流量与停车位需求量,在相应的区域动态规划停车位的位置、数量及大小,以使规划的停车位实现动态设置,在需要更多通行资源的情况下,临时取消停车位,以提高通行效率;而在需要更多停车位的情况下,临时增加停车位,以提高停车容纳量。并且根据需求,选择停车位的设置位置,能够较好地平衡通行效率与停车容纳量之间的关系,达到最优的交通解决方案。在停车位定制时,可根据车辆类型与驾驶特征,匹配形成特定的停车位大小与位置,即保证针对每辆车的安全停车,同时最大限度提高停车位的合理性。
本发明还通过对所有车辆进行位置检测与学习分析,综合区域内所有车辆的个体情况,对区域内的停车位进行最优的动态设置,可实现区域内的停车位设置的合理性,又保证通行效率不受不影响。
附图说明
图1是实现本发明的方法的原理框图。
具体实施方式
以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。
本发明为了解决现有技术存在的停车位设置的管理思路不合理,不利于实现停车容纳量与道路通行效率的平衡等不足,提供一种根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,根据预测的交通流量与停车位需求量,在相应的区域动态规划停车位的位置、数量及大小(即停车位的位置、大小不进行固定设置,而是可变状态),供不同的车辆使用。以使规划的停车位实现动态设置,在需要更多通行资源的情况下,临时取消停车位,以提高通行效率;而在需要更多停车位的情况下,临时增加停车位,以提高停车容纳量。并且根据需求,选择停车位的设置位置,能够较好地平衡通行效率与停车容纳量之间的关系,达到最优的交通解决方案。在停车位定制时,可根据车辆类型与驾驶行为特征,匹配形成特定的停车位大小与位置,即保证针对每辆车的安全停车,同时最大限度提高停车位的合理性。
本发明对停车位的划定包括位置与大小,则可根据目标车辆的类型及驾驶行为特征,定制停车位的位置与大小。即判断前往的车辆的类型,如轿车、SUV、MPV、中巴、大巴等,不同类型的车辆的尺寸不同,需要的停车位大小的要求也不同;而且车辆的驾驶行为特征反映了车辆的日常行驶行为,如驾驶技术、倾向的停车位选择等,然后根据每一车辆的各自情况,为其定制停车位的位置与大小。
本发明提供基于导航系统的停车位定制功能,即根据目的地与目标车辆相近或相同的车辆的类型、驾驶行为特征、停放时间需求、预测的路线,定制停车位的位置与大小。基于对车辆物理位置的连续检测,可通过导航将车辆引导到为其分配的停车位上。本发明中,能够以目标车辆要前往的目的地已有的相近或相同车辆为参考,为目标车辆提供类似的或相同的停车位,包括位置与大小。
对车辆的驾驶行为特征是通过检测车辆的物理位置轨迹,包括停车的轨迹与时长、行驶过程中的路线切换习惯等。本发明中,如图1所示,由道路上、停车位上或者其他区域上部署的连续性检测装置,包括监视区域边缘相互有所重叠的检测装置,如摄像头,或者红外检测装置等,进行连续检测车辆的物理位置,并由位置获取模块获得所有车辆的实时物理位置;根据车辆的物理位置变化,得到车辆的驾驶行为特征,依据驾驶行为特征,定义该车辆的驾驶习惯、驾驶水平。基于所述的驾驶行为特征,根据该车辆的行驶路线及导航输入信息,为该车辆提供可选择的停车位位置、需要的停车位大小。例如驾驶水平高的司机,可以为其划定和前车距离较近、更靠近路边的停车位,而将更多空间留给驾驶水平较低的司机。
同时,考虑到车辆间隔可以容纳尽量多的车辆,例如该车驶离之后,在有效期内还可能有哪些车辆停入,如果都是小型车,就留出小型间隔,如果有大中型车,就留出对应的最佳间隔。
由于不同的车辆具有各自的行为特征,而这些行为特征又决定了其对停车位的实际需求各不相同。本发明可基于大数据学习,基于车辆特征,车辆的停车需求进行预判,也能够以历史数据或其他相似或相同车辆及行为特征为参数,动态规划相近或相同的停车位。通过上述的连续性检测装置与位置获取模块,连续检测车辆的物理位置,根据作为历史数据的海量车辆的物理位置变化,通过机器学习得到车辆的驾驶行为特征鉴别模型,基于驾驶行为特征鉴别模型,输入采集的车辆特征(包括外观、由物理位置变化得到的行为数据),预判车辆的驾驶行为特征、驾驶习惯、驾驶水平;并根据该车辆的停车位需求(如位置、大小、停放时间),为该车辆提供可选择的停车位位置。基于驾驶行为特征鉴别模型,能够精准预测车辆对停车位的需求。
由于停车位的多少可以直接影响到道路的通行,为了平衡停车容纳量与道路通行效率,则需要结合驶入的车辆以及道路的日常流量数据进而停车位的规划。本发明中,设置车辆行为模式学习模块,对车辆的日常行为,如对作为历史数据的海量车辆的物理位置变化数据通过机器学习得到通行效率模型,基于通行效率模型,根据检测获得的车辆类别、驾驶行为特征,预测道路通行效率,包括事故率、通行速度、车道占用情况。
同时,区域内行人的多少,以及行人的行走习惯也会影响道路的通行效率与停车位的设置,因此,还需要检测并获取划定区域内行人的行为数据,通过机器学习建立行人与车辆之间的相互影响模型,将相互影响模型与通行效率模型结合,预测道路通行效率。
本发明为多个区域联动执行,如果车辆的目的地位于划定的区域内,根据车辆的目的地,以及导航规划的路线或预测的路线,设置停车位。
本发明中,设置群体车辆驾驶行为预测模块,对一个区域内的车辆行为进行预测,依据驶入车辆以及车辆的目的地,推演车辆最可能路线选择以及动态停车位的可能设置位置。其中,车辆的目的地、最可能路线选择从导航和车辆行为模式学习模块获取;动态停车位的可能设置位置根据预设的动态停车位设置规则,按最优方式选择动态停车位,并将建议的动态停车位位置反馈给群体车辆驾驶行为预测模块,根据预测结果,调整动态停车位的位置和数量,直至最优。
由于车辆的行进路线可能随时发生改变,如错过路口、迷路等,使得实际行驶线路与推演的结果不同,则随着车辆实时位置与路线的变化,动态设置沿途经过区域的停车位。
动态停车位设立建议及审核模块根据群体车辆驾驶行为预测模块的推演结果,生成动态停车位的设立建议,并对动态设置的停车位进行审核,包括人工、半自动或者自动审核。如果审核通过后,将停车位设置结果推送至路面管理人员或设备、车辆的接收装置,或者作为导航的目的地。导航根据动态停车位的信息将车辆引导至停车位。
本发明中,停车位的位置与大小通过人工放置的标示牌或自动切换显示的指示灯进行划定。如果采用可移动的标示牌,则由路面管理人员手动放置,如果是设备,如自动切换显示的指示灯,则进行自动部署。
用于与动态停车位配合使用,并加快车辆的驶离,停车费由自动计费模块记录车辆的物理位置并进行计费,可统一进行网络支付或者自动扣费,方便驾驶人员的同时加快车辆流转速度。
上述实施例仅是用来说明本发明,而并非用作对本发明的限定。只要是依据本发明的技术实质,对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。
Claims (10)
1.一种根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,其特征在于,根据预测的交通流量与停车位需求量,在相应的区域动态规划停车位的位置、数量及大小,供不同的车辆使用;停车位的位置、大小不进行固定设置;导航系统根据目的地与目标车辆相近或相同的车辆的类型、驾驶行为特征、停放时间需求、预测的路线,定制停车位的位置与大小;其中,连续检测车辆的物理位置,作为历史数据的车辆的物理位置变化;通过对作为历史数据的车辆的物理位置变化数据进行机器学习得到通行效率模型,基于通行效率模型,根据检测获得的车辆类别、驾驶行为特征,预测道路通行效率;结合驶入的车辆以及道路的日常流量数据进行停车位的规划。
2.根据权利要求1所述的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,其特征在于,连续检测车辆的物理位置,根据车辆的物理位置变化,得到车辆的驾驶行为特征,依据驾驶行为特征,定义该车辆的驾驶习惯、驾驶水平;根据该车辆的行驶路线及导航输入信息,为该车辆提供可选择的停车位位置、需要的停车位大小。
3.根据权利要求2所述的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,其特征在于,连续检测车辆的物理位置,作为历史数据的车辆的物理位置变化,通过机器学习得到车辆的驾驶行为特征鉴别模型,基于驾驶行为特征鉴别模型,输入采集的车辆特征,预判车辆的驾驶行为特征、驾驶习惯、驾驶水平;并根据该车辆的停车位需求,为该车辆提供可选择的停车位位置;并根据可选择的停车位位置、相近时段需在同一区域停车的其他车辆的停车位需求,规划该车辆的停车位大小。
4.根据权利要求1所述的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,其特征在于,道路通行效率包括但不限于事故率、通行速度、车道占用情况。
5.根据权利要求2或4所述的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,其特征在于,检测并获取行人的行为数据,通过机器学习建立行人与车辆之间的相互影响模型,将相互影响模型与通行效率模型结合,预测道路通行效率。
6.根据权利要求1所述的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,其特征在于,根据车辆的目的地,以及导航系统规划的路线或预测的路线,按照通行效率的要求,设置停车位。
7.根据权利要求6所述的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,其特征在于,随着车辆实时位置与路线的变化,动态设置沿途经过区域的停车位。
8.根据权利要求7所述的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,其特征在于,对动态设置的停车位进行审核,如果审核通过后,将停车位设置结果推送至路面管理人员或设备、车辆的接收装置,或者作为导航的目的地。
9.根据权利要求4所述的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,其特征在于,通过连续性检测装置进行连续检测车辆的物理位置,连续性检测装置包括监视区域边缘相互有所重叠的检测装置。
10.根据权利要求1所述的根据交通流量预测进行动态规划停车位的方法,其特征在于,停车位的位置与大小通过人工放置的标示牌或自动切换显示的指示灯进行划定。
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