CN110941691A - 一种顺风车搭乘撮合方法及装置 - Google Patents
一种顺风车搭乘撮合方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN110941691A CN110941691A CN202010103106.XA CN202010103106A CN110941691A CN 110941691 A CN110941691 A CN 110941691A CN 202010103106 A CN202010103106 A CN 202010103106A CN 110941691 A CN110941691 A CN 110941691A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- bus
- section
- passenger
- obtaining
- route
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 40
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 14
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 6
- 230000004048 modification Effects 0.000 claims description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 40
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 238000013461 design Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 1
- 230000002452 interceptive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
- G06Q10/047—Optimisation of routes or paths, e.g. travelling salesman problem
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/20—Monitoring the location of vehicles belonging to a group, e.g. fleet of vehicles, countable or determined number of vehicles
- G08G1/205—Indicating the location of the monitored vehicles as destination, e.g. accidents, stolen, rental
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Marketing (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种顺风车搭乘撮合方法及装置,其中所述方法包括:获取乘客的起始位置与查询站点之间的初始距离;获取多个顺风车与最近班次的公交车辆分别到达所述查询站点的时间差;获取所述查询站点到目标终点的公交路段;采集所述公交路段的公交信息;根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度;根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车。本发明提高了顺风车与乘客合乘的成功率,并有效缓解交通拥堵。
Description
技术领域
本发明涉及计算机技术领域,尤其涉及一种顺风车搭乘撮合方法及装置。
背景技术
随着生活水平的不断提高,私家车的数量不断上涨;城市交通系统的逐渐超过设计负荷,在上下班高峰时间极易形成拥堵。但是,分析发现大多数的私家车辆的载客数量仅为1-2人,极大的浪费了交通资源。目前,随着顺风车出行的不断推进和发展,可以有效的缓解社会私家车辆的交通资源浪费问题,还能够为车主和乘客节约出行成本,广受欢迎。
但是目前的顺风车出行对乘客和车主之间的撮合效率低,撮合匹配度不高,仍然会耗费车主和乘客耗费较高时间成本。
发明内容
鉴于上述问题,本发明提出了一种顺风车搭乘撮合方法及装置,有效利用公交交通线网数据,针对于公交出行乘客的出行需求及特征,推送匹配可以搭乘的顺风车,有效增加了合乘的成功率,将闲置的社会车辆资源投入到公共交通领域,有效缓解交通拥堵。
第一方面,本申请通过本申请的一实施例提供如下技术方案:
一种顺风车搭乘撮合方法,包括:
获取乘客的起始位置与查询站点之间的初始距离;
获取多个顺风车与最近班次的公交车辆分别到达所述查询站点的时间差;
获取所述查询站点到目标终点的公交路段;其中,所述公交路段为所述乘客乘坐公交所经过的路段;
采集所述公交路段的公交信息;其中,所述公交信息包括以下的一种或多种权重参数:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;
根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;
根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度;
根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车。
优选地,所述根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段,包括:
根据所述公交路段的公交信息,获得所述公交路段的第一启发函数值;
根据公交线路网、所述查询站点与所述目标终点对所述公交路段进行替换调整,获得第一备选路线;
根据所述第一备选路线的公交信息,获得所述公交路段的第二启发函数值;
若所述第二启发函数值大于所述第一启发函数值,则继续对所述第一备选路线进行修正,获得第二备选路线以及第三启发函数值;
若所述第三启发函数小于所述第二启发函数值,则停止修正并获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;其中,所述第二备选路线为所述最优路段;
否则,继续对所述第二备选路线进行修正。
优选地,所述公交信息包括:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;所述根据所述公交路段的公交信息,获得所述公交路段的第一启发函数值,包括:
根据所述公交路段所对应的公交线路数量,获得第一权重值;
根据所述公交站点数量,获得第二权重值;
根据所述乘客查询所述公交路段的查询热度,获得第三权重值;
根据所述公交路段的满载率,获得第四权重值;
根据所述公交路段的公交车辆的行驶速度,获得第五权重值;
根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值、所述第四权重值和所述第五权重值之和,获得所述公交路段的第一启发函数值。
优选地,所述根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度,包括:
根据目标顺风车的目标发布路线,从所述最优路段中获取与所述目标发布路线重复的路段;其中,目标顺风车为所述多个顺风车中的一个,所述目标发布路线为多个所述发布路线中的一个;
根据所述重复的路段之和,获得所述目标发布路线对所述最优路段的路线覆盖长度。
优选地,所述根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车,包括:
判断所述初始距离是否小于预设的距离阈值;
若是,则判断所述时间差是否小于预设的时间差阈值;
若是,则按照所述路线覆盖长度由大到小将可搭乘的顺风车依次推送给所述乘客。
优选地,若存在差值小于预设长度的所述路线覆盖长度对应的两个以上的可搭乘的顺风车;则所述按照所述路线覆盖长度由大到小将可搭乘的顺风车依次推送给所述乘客,包括:
比较所述两个以上的可搭乘的顺风车分别对应的所述时间差的大小;
将所述两个以上的可搭乘的顺风车分别按照所述时间差由小至大依次推送给所述乘客。
第二方面,基于同一发明构思,本申请通过本申请的一实施例提供如下技术方案:
一种顺风车搭乘撮合装置,包括:
初始距离获取模块,用于获取乘客的起始位置与查询站点之间的初始距离;
时间差获取模块,用于获取多个顺风车与最近班次的公交车辆分别到达所述查询站点的时间差;
公交路段获取模块,用于获取所述查询站点到目标终点的公交路段;其中,所述公交路段为所述乘客乘坐公交所经过的路段;
公交信息获取模块,用于采集所述公交路段的公交信息;其中,所述公交信息包括以下的一种或多种权重参数:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;
修正模块,用于根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;
路线覆盖计算模块,用于根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度;
顺风车推送模块,用于根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车。
优选地,所述修正模块,具体用于:
根据所述公交路段的公交信息,获得所述公交路段的第一启发函数值;
根据公交线路网、所述查询站点与所述目标终点对所述公交路段进行替换调整,获得第一备选路线;
根据所述第一备选路线的公交信息,获得所述公交路段的第二启发函数值;
若所述第二启发函数值大于所述第一启发函数值,则继续对所述第一备选路线进行修正,获得第二备选路线以及第三启发函数值;
若所述第三启发函数小于所述第二启发函数值,则停止修正并获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;其中,所述第二备选路线为所述最优路段;
否则,继续对所述第二备选路线进行修正。
优选地,所述公交信息包括:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;所述修正模块还具体用于:
根据所述公交路段所对应的公交线路数量,获得第一权重值;
根据所述公交站点数量,获得第二权重值;
根据所述乘客查询所述公交路段的查询热度,获得第三权重值;
根据所述公交路段的满载率,获得第四权重值;
根据所述公交路段的公交车辆的行驶速度,获得第五权重值;
根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值、所述第四权重值和所述第五权重值之和,获得所述公交路段的第一启发函数值。
第三方面,基于同一发明构思,本申请通过本申请的一实施例提供如下技术方案:
一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
本发明实施例中的一种顺风车搭乘撮合方法,首先会分别获取乘客的起始位置与查询站点之间的初始距离;获取多个顺风车与最近班次的公交车辆分别到达所述查询站点的时间差;获取所述查询站点到目标终点的公交路段;其中,所述公交路段为所述乘客乘坐公交所经过的路段;采集所述公交路段的公交信息;其中,所述公交信息包括以下的一种或多种权重参数:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;然后,根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;保证顺风车可以在最佳的公交路段进行行驶有效的分摊公交车辆的负载压力,提高顺风车的撮合量和满座率。再根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度,可保证在撮合顺风车与乘客匹配降低交通压力的同时,避免顺风车绕路;最后,根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车;使得推送的顺风车综合了距离、时间、绕路成本、公交线路压力、乘客流量等各方面因素而获得的最优值。本发明有效利用公交交通线网数据,针对于公交出行乘客的出行需求及特征,推送匹配可以搭乘的顺风车,有效增加了合乘的成功率。为用户提供了比乘坐公交更加舒适的顺风车出行方案。同时有效将闲置的社会车辆资源投入到公共交通领域,缓解交通拥堵。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1示出了本发明第一实施例提供的一种顺风车搭乘撮合方法的流程图;
图2示出了本发明第一实施例中顺风车、应用顺风车搭乘撮合方法的装置、以及乘客之间的应用交互示意图;
图3示出了本发明第二实施例提供的一种顺风车搭乘撮合装置的功能模块框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例,然而应当理解,可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反,提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开,并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
第一实施例
请参见图1,示出了本发明第一实施例提供的一种顺风车搭乘撮合方法的方法流程图。所述方法包括:
步骤S10:获取乘客的起始位置与查询站点之间的初始距离;
步骤S20:获取多个顺风车与最近班次的公交车辆分别到达所述查询站点的时间差;
步骤S30:获取所述查询站点到目标终点的公交路段;其中,所述公交路段为所述乘客乘坐公交所经过的路段;
步骤S40:采集所述公交路段的公交信息;其中,所述公交信息包括以下的一种或多种权重参数:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;
步骤S50:根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;
步骤S60:根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度;
步骤S70:根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车。
本发明实施例是建立在共建线网数据之上对顺风车的搭乘进行优化,充分的利用了现有的公交线路数据以及交通道路网数据,在乘客查询公交线路的同时进行顺风车的撮合,缓解了公共交通的压力。同时,在乘客等待公交的时候就可进行顺风车的选择。由于,在乘客查询公交的时候进行顺风车的推送,可有效的确定上车点,避免了车主与乘客难以统一上车点,浪费绕路时间。
步骤S10:获取乘客的起始位置与查询站点之间的初始距离。
在步骤S10中,例如在乘客需要去某目的地的时候,通常会输入一个目标终点,然后地图导航会自动计算出乘客需要搭乘的公交路线,以及搭乘该公交的最近上车站点。此时,可将该最近的上车站点作为查询站点。起始位置即为乘客的当前实时位置。另外,某些情况下用户对某些公交站点是熟知的,亦可直接输出公交站点作为查询站点。
另外,在该方法应用于智能终端的时候,还可通过如下方式获取基本数据:
当乘客及时出行时,智能终端检测到乘客查询实时公交信息时,获取该用户查询公交线路的数据,包括当前所查询的线路、所查询的查询站点、距离查询站点最近一个班次公交车辆预计的到站时间,根据上述数据构建出该乘客的出行需求u(CurrentPositionuser,OriginStopLineuser, OriginStopuser, EATuser),其中:CurrentPositionuser为用户查询时所在位置信息;OriginStopLineuser为用户所查询线路信息;OriginStopuser为用户所查询的查询站点;EATuser为距离查询站点最近一个班次公交车辆预计的到站时间。
当乘客非及时出行时,智能终端检测到乘客进行公交出行规划、添加出行日程等场景下,将该乘客的需求构造成如下形式。用户出行需求u (OriginPositionuser,Destinationuser, ETDuser),其中:OriginPositionuser为始发地站点位置(即,查询站点);Destinationuser为目的地站点位置(即,乘客终点);ETDuser为出发时间。
步骤S20:获取多个顺风车与最近班次的公交车辆分别到达所述查询站点的时间差。
在步骤S20中,为了降低撮合的运算量,所述的多个顺风车可为通过初步筛选的顺风车,例如:始发地地点的位置在查询站点的预设距离范围内,顺风车的提供的座位数大于乘客的预设人数,顺风车的触发事件与乘客的查询时间或预设出发时间小于一预设的时间阈值,例如30分钟、20分钟等。这样再进一步的计算时间差可大大的减少计算量。
一般来说,公交车辆的班次间隔较短,通常为10-30分钟一班,因此通过获取顺风车到达查询站点的时间与需要乘坐的最近班次公交车到达该查询站点的时间差值(即时间差),就可了解该顺风车是否靠近该查询站点。
在本实施例中,每个顺风车均可具有自己的出发位置和终点位置,当需要进行撮合的时候,可将查询站点和乘客的目标终点作为途经点进计算。例如,进行规划出发位置到查询站点之间的路段信息。为顺风车车主规划的路线由道路网中的各个路段(Section)组成,其中路段为地图提供商用于表示道路网中最小路段单元,例如,道路网路段集合可以用S = {s1, s2, ..., sn}。
步骤S30:获取所述查询站点到目标终点的公交路段;其中,所述公交路段为所述乘客乘坐公交所经过的路段。
公交路段为乘客乘坐公交车到达目标终点时,公交车行驶的路段。在本实施例中可通过公交线路网数据进行获取,获取的公交路段即为覆盖的道路网路段集合可以用R ={r1, r2, r3, ..., rn}表示,其中r1, r2, r3, ..., rn分别代表公交线网与道路网中与重叠的路段。进一步的,在每个路段r中还包含该路段覆盖的公交线路以及覆盖的公交站点,表示为r{L1, L2, L3 , ..., Ln},其中L1, L2, L3 , ..., Ln代表该公交线网路段所覆盖的公交线路,表示为L{stop1, stop2, ..., stopn},{stop1, stop2, ..., stopn}为L在R上所覆盖的公交站点。
步骤S40:采集所述公交路段的公交信息;其中,所述公交信息包括以下的一种或多种权重参数:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度。
在步骤S40中,公交路段所对应的公交线路数量,可表示公共交通资源的丰富程度,可作为乘客是否考虑顺风车的以及辅助指标;公交站点数量,由于公交车在每个站点均需要停靠,公交站点的数量可反映乘客使用公交车的时间性价比高低;乘客查询所述公交路段的查询热度可反映在该路段通行乘客预估流量;公交路段的满载率可反映该路段乘客的密集程度;公交路段的公交车辆的行驶速度可反映该路段的拥堵情况。因此,通过上述参数可实现对公交路段的修正,也即执行步骤S50。
步骤S50:根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段。
例如,在某段公交路段上可能会出现拥堵,可能会出现搭乘公交车的人数超过公交的承载能力,可能会出现活动、集会原因具有较多的人突然出现在该路段进行公交通行。因此,通过上述公交信息对公交路段进行修正才能更好的撮合更多的顺路乘客,提高顺风车的载客数量与通行效率。例如,在出现拥堵时可向不拥堵的公交线路进行优化;具有乘客人数过载的公交线路时可向该线路进行优化,以缓解公交车承载压力;具有某条线路出现热度上升时可向该线路进行优化提高乘客搭载概率。
具体的,在步骤S50中包括:
步骤S51:根据所述公交路段的公交信息,获得所述公交路段的第一启发函数值;
步骤S52:根据公交线路网、所述查询站点与所述目标终点对所述公交路段进行替换调整,获得第一备选路线;
步骤S53:根据所述第一备选路线的公交信息,获得所述公交路段的第二启发函数值;
步骤S54:若所述第二启发函数值大于所述第一启发函数值,则继续对所述第一备选路线进行修正,获得第二备选路线以及第三启发函数值;
步骤S55:若所述第三启发函数小于所述第二启发函数值,则停止修正并获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;其中,所述第二备选路线为所述最优路段;
步骤S56:否则,继续对所述第二备选路线进行修正。
具体的,当在本实施例中所采用的公交信息包括:公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、乘客查询所述公交路段的查询热度、公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度时;步骤S51中,第一启发函数值可通过如下方式获取:
步骤S511:根据所述公交路段所对应的公交线路数量,获得第一权重值;例如,该公交路段的公交线路数量越多表示在该路段的乘客数量较多,即公交线路数量越大时可确定较大的第一权重值,可提高顺风车对该路段乘客匹配的概率。
步骤S512:根据所述公交站点数量,获得第二权重值;例如,该公交路段的公交站点数量越多表示在该路段的乘客数量较多,即公交站点数量越大时可确定较大的第二权重值,可提高顺风车对该路段乘客匹配的概率。
步骤S513:所述乘客查询所述公交路段的查询热度,获得第三权重值;其中,查询热度越大时,第三权重值越大,可提高顺风车对该路段乘客匹配的概率。
步骤S514:根据所述公交路段的满载率,获得第四权重值;其中,满载率越高时乘客数量越多,第四权重值越大,可提高顺风车对该路段乘客匹配的概率。
步骤S515:根据所述公交路段的公交车辆的行驶速度,获得第五权重值;行驶速度可以反应道路的拥堵情况,当行驶速度越慢时,可获取较小的权重值,提高匹配乘客的送达速度,同时避免为该路段增加交通压力。
步骤S516:根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值、所述第四权重值和所述第五权重值之和,获得所述公交路段的第一启发函数值。
在步骤S516中,在未经修正的时候该顺风车通行该公交路段具有一原始的启发函数值F,当经过修正后可获得第一启发函数值F’,F’= F+ω,其中F为公交路段r的原始启发函数值,ω为基于附加权重所确定的修正值(第一至第五权重之和)。进一步的,在本实施例中可适应性的设置各个权重值,例如,确定第一权重值时采用线性关系y=kx+b确定,其中,y为第一权重值,k为比例系数,x为公交线路数量,b为常数;此外,也可采用其他非线性关系进行确定,不再赘述。
在步骤S52中,对当前的公交路线进行更新,例如,可按照绕路成本从小至大(另外也可依据时间成本从小至大,还可按照拼车拼成的概率,不作限制)对当前公交路段中的各路段进行更新,更新时依据公交线路网进行,每更新一次计算一次启发函数值,即执行步骤S53-S55。启发函数值越大表示对应的路段越优选,为了避免无限制的更新可在更新后启发函数值减小时停止更新;或者预设一更新次数限制,当达到更新次数后停止更新,确定最后的最优路段。
步骤S60:根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度。
在上述步骤S10-S50中确定了公交路段的优选性。进一步的,通过步骤S60可确定顺风车的顺路程度,避免不顺路的顺风车被推送给乘客,造成资源浪费。
具体的,步骤S60路线覆盖长度的获取,包括:
步骤S61:根据目标顺风车的目标发布路线,从所述最优路段中获取与所述目标发布路线重复的路段;其中,目标顺风车为所述多个顺风车中的一个,所述目标发布路线为多个所述发布路线中的一个;
步骤S62:根据所述重复的路段之和,获得所述目标发布路线对所述最优路段的路线覆盖长度。
步骤S70:根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车。
在步骤S70中,在向乘客推送顺风车时,可按照如下的方法推送:
步骤S71:判断所述初始距离是否小于预设的距离阈值;
步骤S72:若是,则判断所述时间差是否小于预设的时间差阈值;
步骤S73:若是,则按照所述路线覆盖长度由大到小将可搭乘的顺风车依次推送给所述乘客。
进一步的,按照如下方式匹配顺风车:
式(1)中:D为用户查询时所在位置(CurrentPositionuser)与用户所查询的查询站点(OriginStopuser)之间的距离;α为该距离满足条件的距离阈值。
式(2)中:△T为车主车辆预计到达用户所查询的查询站点(OriginStopuser)的时间与距离查询站点最近一个班次公交车辆预计的到站时间(EATuser)之间时间差的绝对值;β为该时间差满足条件的时间差阈值。
式(3)中:△L为顺风车车主行驶路线覆盖此用户查询站点为起点至查询线路终点站之间连续的里程;γ为该里程满足的路线覆盖长度阈值。
△L的计算方法如下:
①由顺风车车主的行驶路线中筛选出包含上述用户查询线路和各个站点对应的路段rj,以及由路段rj为通过上述用户查询线路连续的路段直到rj+k的路段集合。②计算rj至rj+k之间所有路段的里程即为△L。
在步骤S73中,在给乘客推送顺风车时可只推送满足路线覆盖长度阈值的顺风车给乘客。
在本实施例中,顺风车行驶路线与公交路段之间的覆盖有如下形式,此处考虑四种顺风车车主覆盖乘客出行需求的情况,一种情况为顺风车车主的OD(Origin toDestination,起点到终点)完成覆盖了乘客的出行OD,一种情况为顺风车车主的OD覆盖了乘客OD的前半段里程,一种情况为顺风车车主的OD覆盖了乘客OD的后半段里程,另外一种为顺风车车主的OD只覆盖了乘客OD中间行程的一部分。此三种情况均利用现有旅游行程规划相关算法进行选择和全部展示,以供顺风车车主选择。
进一步的,在本实施例中可能存在差值小于预设长度的所述路线覆盖长度对应的两个以上的可搭乘的顺风车;此时,在步骤S73中可按照如下方式进行:
步骤S731:比较所述两个以上的可搭乘的顺风车分别对应的所述时间差的大小;
步骤S732:将所述两个以上的可搭乘的顺风车分别按照所述时间差由小至大依次推送给所述乘客。
通过步骤S731-S732,预设长度可适应性设置,例如3km、2km等较小距离,耗费时间差距不大的距离。例如可在出现多个顺风车路的路线覆盖长度较为接近时,选择多个顺风车中的任一顺风车已经对行驶路线的影响不大,此时应当进一步的考虑乘客上车的时间,这样可以提高对乘客的运载效率,保证较小的时间差可以缩短乘客等待顺风车的时间。
请参阅图2,图2示出了顺风车、应用本实施例方法的装置(如服务器)、乘客三者之间的交互流程。首先,顺风车车主提交合成信息给装置,然后装置返回推送行车路线集合,行车路线集合为本实施例中更新的最优路段、公交路段、第一备选路线以及第二备选路线等。然后,乘客向装置提交出行需求,装置反馈顺风车合集给乘客,供乘客选择搭乘的顺风车;最后将乘客的行程信息推送给顺风车,以提示顺风车进行接单。进一步的,在顺风车接单之前装置还可根据乘客的当前位置和顺风车的当前位置,为顺风车车主及乘客推送上车站点以及预计到达上车站点的时间。这样可进一步的降低双方退单的概率,顺风车车主接单后,在行程开始的前η分钟开始,实时为顺风车车主、乘车展示顺风车实时位置及乘客实时位置,并实时预估顺风车及乘客到达上车点的时间。
综上所述,本实施例中的一种顺风车搭乘撮合方法,首先会分别获取乘客的起始位置与查询站点之间的初始距离;获取多个顺风车与最近班次的公交车辆分别到达所述查询站点的时间差;获取所述查询站点到目标终点的公交路段;其中,所述公交路段为所述乘客乘坐公交所经过的路段;采集所述公交路段的公交信息;其中,所述公交信息包括以下的一种或多种权重参数:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;然后,根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;保证顺风车可以在最佳的公交路段进行行驶有效的分摊公交车辆的负载压力,提高顺风车的撮合量和满座率。再根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度,可保证在撮合顺风车与乘客匹配降低交通压力的同时,避免顺风车绕路;最后,根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车;使得推送的顺风车综合了距离、时间、绕路成本、公交线路压力、乘客流量等各方面因素而获得的最优值。本发明有效利用公交交通线网数据,针对于公交出行乘客的出行需求及特征,推送匹配可以搭乘的顺风车,有效增加了合乘的成功率。为用户提供了比乘坐公交更加舒适的顺风车出行方案。同时有效将闲置的社会车辆资源投入到公共交通领域,缓解交通拥堵。
第二实施例
基于同一发明构思,本发明第二实施例提供了一种顺风车搭乘撮合装置300。图3示出了本发明第二实施例提供的一种顺风车搭乘撮合装置300的功能模块框图。
所述装置300,包括:
初始距离获取模块301,用于获取乘客的起始位置与查询站点之间的初始距离;
时间差获取模块302,用于获取多个顺风车与最近班次的公交车辆分别到达所述查询站点的时间差;
公交路段获取模块303,用于获取所述查询站点到目标终点的公交路段;其中,所述公交路段为所述乘客乘坐公交所经过的路段;
公交信息获取模块304,用于采集所述公交路段的公交信息;其中,所述公交信息包括以下的一种或多种权重参数:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;
修正模块305,用于根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;
路线覆盖计算模块306,用于根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度;
顺风车推送模块307,用于根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车。
作为一种可选的实施方式,所述修正模块305,具体用于:
根据所述公交路段的公交信息,获得所述公交路段的第一启发函数值;
根据公交线路网、所述查询站点与所述目标终点对所述公交路段进行替换调整,获得第一备选路线;
根据所述第一备选路线的公交信息,获得所述公交路段的第二启发函数值;
若所述第二启发函数值大于所述第一启发函数值,则继续对所述第一备选路线进行修正,获得第二备选路线以及第三启发函数值;
若所述第三启发函数小于所述第二启发函数值,则停止修正并获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;其中,所述第二备选路线为所述最优路段;
否则,继续对所述第二备选路线进行修正。
作为一种可选的实施方式,所述公交信息包括:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;所述修正模块305还具体用于:
根据所述公交路段所对应的公交线路数量,获得第一权重值;
根据所述公交站点数量,获得第二权重值;
根据所述乘客查询所述公交路段的查询热度,获得第三权重值;
根据所述公交路段的满载率,获得第四权重值;
根据所述公交路段的公交车辆的行驶速度,获得第五权重值;
根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值、所述第四权重值和所述第五权重值之和,获得所述公交路段的第一启发函数值。
需要说明的是,本发明实施例所提供的一种顺风车搭乘撮合装置300,其具体实现及产生的技术效果和前述方法实施例相同,为简要描述,装置实施例部分未提及之处,可参考前述方法实施例中相应内容。
本发明提供的装置集成的功能模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明实现上述实施例的方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成,所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中,该计算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中,所述计算机程序包括计算机程序代码,所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是,所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减,例如在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟系统或者其它设备固有相关。各种通用系统也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类系统所要求的结构是显而易见的。此外,本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解,可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(DSP)来实现根据本发明实施例的装置中的一些或者全部部件的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
Claims (10)
1.一种顺风车搭乘撮合方法,其特征在于,包括:
获取乘客的起始位置与查询站点之间的初始距离;
获取多个顺风车与最近班次的公交车辆分别到达所述查询站点的时间差;
获取所述查询站点到目标终点的公交路段;其中,所述公交路段为所述乘客乘坐公交所经过的路段;
采集所述公交路段的公交信息;其中,所述公交信息包括以下的一种或多种权重参数:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;
根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;
根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度;
根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段,包括:
根据所述公交路段的公交信息,获得所述公交路段的第一启发函数值;
根据公交线路网、所述查询站点与所述目标终点对所述公交路段进行替换调整,获得第一备选路线;
根据所述第一备选路线的公交信息,获得所述公交路段的第二启发函数值;
若所述第二启发函数值大于所述第一启发函数值,则继续对所述第一备选路线进行修正,获得第二备选路线以及第三启发函数值;
若所述第三启发函数小于所述第二启发函数值,则停止修正并获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;其中,所述第二备选路线为所述最优路段;
否则,继续对所述第二备选路线进行修正。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述公交信息包括:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;所述根据所述公交路段的公交信息,获得所述公交路段的第一启发函数值,包括:
根据所述公交路段所对应的公交线路数量,获得第一权重值;
根据所述公交站点数量,获得第二权重值;
根据所述乘客查询所述公交路段的查询热度,获得第三权重值;
根据所述公交路段的满载率,获得第四权重值;
根据所述公交路段的公交车辆的行驶速度,获得第五权重值;
根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值、所述第四权重值和所述第五权重值之和,获得所述公交路段的第一启发函数值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度,包括:
根据目标顺风车的目标发布路线,从所述最优路段中获取与所述目标发布路线重复的路段;其中,目标顺风车为所述多个顺风车中的一个,所述目标发布路线为多个所述发布路线中的一个;
根据所述重复的路段之和,获得所述目标发布路线对所述最优路段的路线覆盖长度。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车,包括:
判断所述初始距离是否小于预设的距离阈值;
若是,则判断所述时间差是否小于预设的时间差阈值;
若是,则按照所述路线覆盖长度由大到小将可搭乘的顺风车依次推送给所述乘客。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,若存在差值小于预设长度的所述路线覆盖长度对应的两个以上的可搭乘的顺风车;则所述按照所述路线覆盖长度由大到小将可搭乘的顺风车依次推送给所述乘客,包括:
比较所述两个以上的可搭乘的顺风车分别对应的所述时间差的大小;
将所述两个以上的可搭乘的顺风车分别按照所述时间差由小至大依次推送给所述乘客。
7.一种顺风车搭乘撮合装置,其特征在于,包括:
初始距离获取模块,用于获取乘客的起始位置与查询站点之间的初始距离;
时间差获取模块,用于获取多个顺风车与最近班次的公交车辆分别到达所述查询站点的时间差;
公交路段获取模块,用于获取所述查询站点到目标终点的公交路段;其中,所述公交路段为所述乘客乘坐公交所经过的路段;
公交信息获取模块,用于采集所述公交路段的公交信息;其中,所述公交信息包括以下的一种或多种权重参数:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;
修正模块,用于根据所述公交信息对所述公交路段进行修正,获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;
路线覆盖计算模块,用于根据所述最优路段与所述多个顺风车的发布路线,获得所述最优路段与多个所述发布路线之间的路线覆盖长度;
顺风车推送模块,用于根据所述初始距离的大小、多个所述时间差的大小以及多个所述路线覆盖长度的大小,向所述乘客推送可搭乘的顺风车。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述修正模块,具体用于:
根据所述公交路段的公交信息,获得所述公交路段的第一启发函数值;
根据公交线路网、所述查询站点与所述目标终点对所述公交路段进行替换调整,获得第一备选路线;
根据所述第一备选路线的公交信息,获得所述公交路段的第二启发函数值;
若所述第二启发函数值大于所述第一启发函数值,则继续对所述第一备选路线进行修正,获得第二备选路线以及第三启发函数值;
若所述第三启发函数小于所述第二启发函数值,则停止修正并获得所述乘客由所述查询站点到所述目标终点的最优路段;其中,所述第二备选路线为所述最优路段;
否则,继续对所述第二备选路线进行修正。
9.根据权利要求8所述的装置,其特征在于,所述公交信息包括:所述公交路段所对应的公交线路数量、公交站点数量、所述乘客查询所述公交路段的查询热度、所述公交路段的满载率以及所述公交路段的公交车辆的行驶速度;所述修正模块还具体用于:
根据所述公交路段所对应的公交线路数量,获得第一权重值;
根据所述公交站点数量,获得第二权重值;
根据所述乘客查询所述公交路段的查询热度,获得第三权重值;
根据所述公交路段的满载率,获得第四权重值;
根据所述公交路段的公交车辆的行驶速度,获得第五权重值;
根据所述第一权重值、所述第二权重值、所述第三权重值、所述第四权重值和所述第五权重值之和,获得所述公交路段的第一启发函数值。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现权利要求1-6中任一项所述方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010103106.XA CN110941691B (zh) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | 一种顺风车搭乘撮合方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010103106.XA CN110941691B (zh) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | 一种顺风车搭乘撮合方法及装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN110941691A true CN110941691A (zh) | 2020-03-31 |
CN110941691B CN110941691B (zh) | 2020-06-02 |
Family
ID=69913869
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010103106.XA Active CN110941691B (zh) | 2020-02-19 | 2020-02-19 | 一种顺风车搭乘撮合方法及装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN110941691B (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111476033A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-31 | 武汉元光科技有限公司 | 一种公交站点名称生成方法及装置 |
CN111476032A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-31 | 武汉元光科技有限公司 | 一种公交中途站点名称生成方法及装置 |
CN111832882A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-10-27 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种交通运输的控制方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN117808653A (zh) * | 2024-02-29 | 2024-04-02 | 名商科技有限公司 | 基于车联网的数据分析方法、终端设备以及存储介质 |
Citations (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101470941A (zh) * | 2007-12-28 | 2009-07-01 | 中国科学院软件研究所 | 城市环境中的传感器数据收集系统 |
CN101615340A (zh) * | 2009-07-24 | 2009-12-30 | 北京工业大学 | 公交动态调度中的实时信息处理方法 |
CN101799981A (zh) * | 2010-02-09 | 2010-08-11 | 华南理工大学 | 多模式公共交通区域调度控制方法 |
CN101950479A (zh) * | 2010-08-26 | 2011-01-19 | 张宇康 | 以乘客出行为导向的智能城市公共交通系统及其实施方法 |
CN101980326A (zh) * | 2010-11-11 | 2011-02-23 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 建构公交换乘网络的方法与装置 |
CN102568193A (zh) * | 2011-12-22 | 2012-07-11 | 东南大学 | 一种分区布线的公交系统设计方法 |
CN102831767A (zh) * | 2012-08-13 | 2012-12-19 | 东南大学 | 一种综合成本优化的城市公共交通多模式站点停靠方法 |
CN103377489A (zh) * | 2012-04-24 | 2013-10-30 | 陈国俊 | 出租车乘客即时自发的多路线可计费的高效合乘系统 |
CN103456166A (zh) * | 2013-09-03 | 2013-12-18 | 北京奇华通讯有限公司 | 一种互联网约车终端 |
CN103985247A (zh) * | 2014-04-24 | 2014-08-13 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 基于城市叫车需求分布密度的出租车运力调度系统 |
CN104213484A (zh) * | 2013-05-31 | 2014-12-17 | 王健 | 市民出行环环相扣的组合省时方法 |
CN105897821A (zh) * | 2015-10-29 | 2016-08-24 | 乐卡汽车智能科技(北京)有限公司 | 搭乘顺风车的装置和穿戴式设备 |
CN106157600A (zh) * | 2015-04-24 | 2016-11-23 | 北京中坤天朗信息技术有限公司 | 一种合乘出行调度的方法、相关设备及系统 |
US9869754B1 (en) * | 2017-03-22 | 2018-01-16 | Luminar Technologies, Inc. | Scan patterns for lidar systems |
US9905992B1 (en) * | 2017-03-16 | 2018-02-27 | Luminar Technologies, Inc. | Self-Raman laser for lidar system |
CN108122039A (zh) * | 2016-11-29 | 2018-06-05 | 法乐第(北京)网络科技有限公司 | 网约车订单推送方法、装置及电子设备 |
US10197411B2 (en) * | 2015-07-20 | 2019-02-05 | Via Transportation, Inc. | Continuously updatable computer-generated routes with continuously configurable virtual bus stops for passenger ride-sharing of a fleet of ride-sharing vehicles and computer transportation systems and computer-implemented methods for use thereof |
CN109887267A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-14 | 华侨大学 | 一种轨道交通共线段常规公交调整方法 |
CN109902213A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-06-18 | 武汉元光科技有限公司 | 实时公交服务线路推荐方法、装置与电子设备 |
CN110069720A (zh) * | 2017-11-03 | 2019-07-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 公交乘车路线推送方法及装置、计算机设备和存储介质 |
US10434935B1 (en) * | 2018-06-29 | 2019-10-08 | Nissan North America, Inc. | Interactive external vehicle-user communication |
-
2020
- 2020-02-19 CN CN202010103106.XA patent/CN110941691B/zh active Active
Patent Citations (21)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101470941A (zh) * | 2007-12-28 | 2009-07-01 | 中国科学院软件研究所 | 城市环境中的传感器数据收集系统 |
CN101615340A (zh) * | 2009-07-24 | 2009-12-30 | 北京工业大学 | 公交动态调度中的实时信息处理方法 |
CN101799981A (zh) * | 2010-02-09 | 2010-08-11 | 华南理工大学 | 多模式公共交通区域调度控制方法 |
CN101950479A (zh) * | 2010-08-26 | 2011-01-19 | 张宇康 | 以乘客出行为导向的智能城市公共交通系统及其实施方法 |
CN101980326A (zh) * | 2010-11-11 | 2011-02-23 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 建构公交换乘网络的方法与装置 |
CN102568193A (zh) * | 2011-12-22 | 2012-07-11 | 东南大学 | 一种分区布线的公交系统设计方法 |
CN103377489A (zh) * | 2012-04-24 | 2013-10-30 | 陈国俊 | 出租车乘客即时自发的多路线可计费的高效合乘系统 |
CN102831767A (zh) * | 2012-08-13 | 2012-12-19 | 东南大学 | 一种综合成本优化的城市公共交通多模式站点停靠方法 |
CN104213484A (zh) * | 2013-05-31 | 2014-12-17 | 王健 | 市民出行环环相扣的组合省时方法 |
CN103456166A (zh) * | 2013-09-03 | 2013-12-18 | 北京奇华通讯有限公司 | 一种互联网约车终端 |
CN103985247A (zh) * | 2014-04-24 | 2014-08-13 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 基于城市叫车需求分布密度的出租车运力调度系统 |
CN106157600A (zh) * | 2015-04-24 | 2016-11-23 | 北京中坤天朗信息技术有限公司 | 一种合乘出行调度的方法、相关设备及系统 |
US10197411B2 (en) * | 2015-07-20 | 2019-02-05 | Via Transportation, Inc. | Continuously updatable computer-generated routes with continuously configurable virtual bus stops for passenger ride-sharing of a fleet of ride-sharing vehicles and computer transportation systems and computer-implemented methods for use thereof |
CN105897821A (zh) * | 2015-10-29 | 2016-08-24 | 乐卡汽车智能科技(北京)有限公司 | 搭乘顺风车的装置和穿戴式设备 |
CN108122039A (zh) * | 2016-11-29 | 2018-06-05 | 法乐第(北京)网络科技有限公司 | 网约车订单推送方法、装置及电子设备 |
US9905992B1 (en) * | 2017-03-16 | 2018-02-27 | Luminar Technologies, Inc. | Self-Raman laser for lidar system |
US9869754B1 (en) * | 2017-03-22 | 2018-01-16 | Luminar Technologies, Inc. | Scan patterns for lidar systems |
CN110069720A (zh) * | 2017-11-03 | 2019-07-30 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 公交乘车路线推送方法及装置、计算机设备和存储介质 |
US10434935B1 (en) * | 2018-06-29 | 2019-10-08 | Nissan North America, Inc. | Interactive external vehicle-user communication |
CN109902213A (zh) * | 2019-01-29 | 2019-06-18 | 武汉元光科技有限公司 | 实时公交服务线路推荐方法、装置与电子设备 |
CN109887267A (zh) * | 2019-03-21 | 2019-06-14 | 华侨大学 | 一种轨道交通共线段常规公交调整方法 |
Cited By (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111476033A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-31 | 武汉元光科技有限公司 | 一种公交站点名称生成方法及装置 |
CN111476032A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-31 | 武汉元光科技有限公司 | 一种公交中途站点名称生成方法及装置 |
CN111476033B (zh) * | 2020-04-07 | 2023-09-19 | 武汉元光科技有限公司 | 一种公交站点名称生成方法及装置 |
CN111476032B (zh) * | 2020-04-07 | 2024-02-02 | 武汉元光科技有限公司 | 一种公交中途站点名称生成方法及装置 |
CN111832882A (zh) * | 2020-04-30 | 2020-10-27 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 一种交通运输的控制方法、装置、存储介质和电子设备 |
CN117808653A (zh) * | 2024-02-29 | 2024-04-02 | 名商科技有限公司 | 基于车联网的数据分析方法、终端设备以及存储介质 |
CN117808653B (zh) * | 2024-02-29 | 2024-05-17 | 名商科技有限公司 | 基于车联网的数据分析方法、终端设备以及存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN110941691B (zh) | 2020-06-02 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110941691B (zh) | 一种顺风车搭乘撮合方法及装置 | |
Stocker et al. | Shared automated vehicles: Review of business models | |
CN104881710B (zh) | 一种基于车辆自组网的城市快递配送方法 | |
RU2572279C1 (ru) | Система для планирования мультимодального маршрута поездки | |
CN102081859B (zh) | 一种公交车到站时间预测模型控制方法 | |
CN107101643B (zh) | 一种拼车匹配方法 | |
DE102016107723A1 (de) | Nutzerweg-Störungen beim Ridesharing und Nutzerrouten-Neuplanung | |
CN103177575A (zh) | 城区出租车动态在线调度优化系统及其方法 | |
WO2019239175A1 (ja) | 車両管理システムおよび車両管理方法 | |
CN107438226A (zh) | 订单发布处理方法及服务器 | |
CN112561379A (zh) | 一种面向区域性网约车的调度方法 | |
CN108510730A (zh) | 共享汽车网点间车辆调度方法及系统 | |
CN112949987B (zh) | 基于预测的出租车调度和匹配方法、系统、设备及介质 | |
DiJoseph et al. | Optimizing sustainable feeder bus operation considering realistic networks and heterogeneous demand | |
WO2021031636A1 (zh) | 一种基于实时单行程车辆的实时单派单方法和装置 | |
CN110245774A (zh) | 一种根据员工家庭住址进行班车线路优化的方法 | |
CN114781267A (zh) | 基于多源大数据的职住接驳动态公交管理方法及系统 | |
CN112288112A (zh) | 预约车辆的方法、装置及计算机存储介质 | |
Tikoudis et al. | Exploring the impact of shared mobility services on CO2 | |
CN114936666A (zh) | 基于车-站-平台系统的电动汽车充电导航方法及系统 | |
CN111063191A (zh) | 用于公交线网设计的发车频率与线网结构联合优化方法 | |
CN115083198B (zh) | 一种多车运力资源调度方法及装置 | |
CN109034593B (zh) | 一种拼车优先管控策略实施效益评价方法 | |
CN113269339B (zh) | 一种网约车任务自动创建和分发的方法及系统 | |
CN111652782B (zh) | 基于多元数据的乡村垃圾收运作业系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant | ||
PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right | ||
PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: A hitchhiking matching method and device Effective date of registration: 20230328 Granted publication date: 20200602 Pledgee: Guanggu Branch of Wuhan Rural Commercial Bank Co.,Ltd. Pledgor: WUHAN YUANGUANG TECHNOLOGY Co.,Ltd. Registration number: Y2023420000134 |