CN111066072A - 用于运行用于检验停车概率的系统的方法、系统、计算机程序和计算机程序产品 - Google Patents

Abstract

本发明给出一种用于运行用于检验停车概率的系统(1)的方法。所述系统(1)包括多个车辆(10)以及一个后端(20)。在所述方法中，‑给所述后端(20)提供对于在预定的测试时刻在预定的范围之内的至少一个停车区段的要检验的停车概率q，‑给所述后端(20)对于每个停车区段提供停车信息，所述停车信息代表在所述停车区段之内的停车位的数量N，‑确定在所述预定的范围之内的车辆的总数中的与所述系统(1)相关联的车辆(10)的份额p，‑确定在测试时刻停放在相应的停车区段中的与系统(1)相关联的车辆(10)的数量K，以及‑根据所述停车信息、在测试时刻停放在相应的停车区段中的与系统(1)相关联的车辆(10)的数量K和所确定的份额p来确定，要检验的停车概率q是否是可信的。此外，给出一种对应的系统以及计算机程序和计算机程序产品。

Description

用于运行用于检验停车概率的系统的方法、系统、计算机程序 和计算机程序产品

技术领域

本发明涉及一种用于运行用于检验停车概率的系统的方法以及一种对应的系统、计算机程序和计算机程序产品。

背景技术

随着人口和车辆密度的增加，寻找停车位的问题特别是在市区内增加。关于车辆驾驶员以何种概率在目的地找到停车位的结论目前基于经验值。

发明内容

本发明所基于的目的是，给出一种用于运行用于检验停车概率的系统的方法以及一种对应的系统、计算机程序和计算机程序产品，所述方法和/或所述系统和/或所述计算机程序和/或所述计算机程序产品为精确地预测这样的结论做贡献，并且因此能实现使车辆驾驶员更有效地寻找靠近行驶目的地的合适的停车位。

所述目的通过独立权利要求来实现。在从属权利要求中表明有利的实施方案。

按照第一方面，本发明涉及一种用于运行用于检验停车概率的系统的方法。所述系统包括多个车辆以及一个后端。在所述方法中，给所述后端提供对于在预定的测试时刻在预定的范围之内的至少一个停车区段的要检验的停车概率q。此外，给所述后端对于每个停车区段提供停车信息，所述停车信息代表在所述停车区段之内的停车位的数量N。此外，在所述方法中，确定在预定的范围之内的车辆总数中的与系统相关联的车辆的份额p以及在测试时刻停放在相应的停车区段中的与系统相关联的车辆的数量K。最后，根据所述停车信息、在测试时刻停放在相应的停车区段中的与系统相关联的车辆的数量K和所确定的份额p来确定，要检验的停车概率q是否是可信的。

以有利的方式，利用所提出的方法能够不依赖于用于数据收集的服务或提供商来检验停车概率q。特别是在使用这种停车概率q时，其他数据源仅是可选的，以便按照一种另外的并且由数据收集服务或提供商无法再现的方式来测试所提供的信息。

按照本发明的方法特别有利地为提供统计学上明确的结果做贡献。特别是为改善所估计的停车概率以及由此得出的服务的质量做贡献。

与系统相关联的车辆特别是信号技术上与所述后端相耦联。就这点而言，所述车辆例如具有通信接口、例如移动无线电模块。

与系统相关联的车辆例如可以是在预定的范围之内的车辆总数上测量的那些由同一制造商生产并且装备有这样的通信接口的车辆。

在预定的范围之内的车辆总数和/或在预定的范围之内与系统相关联的车辆的份额p例如可以由登记统计数据(Zulassungsstatistik)、例如联邦汽车运输管理局的登记统计数据来确定。

例如可以将联邦汽车运输管理局的区域性划分视为预定的范围。在此和在以下，所述预定的范围示例性地表示在其中登记或注册有车辆的地区。

在此和在以下分别将具有用于一个或多个车辆的停放区的范围称为停车区段，而与所述停放区是否被占用无关。在此，一个停车区段可以包括一个或多个路段。(各)停放区例如与相应的路段邻接或者由相应的路段构成。所述停放区也可以称为停车位。

与系统相关联的车辆例如可以具有定位模块，以便确定所述车辆已停放在哪个停车区段中。例如在测试时刻，在后端和与系统相关联的车辆之间进行数据交换，以便确定停放在相应停车区段中的与系统相关联的车辆的数量K。替代地或附加地，一旦与系统相关联的车辆被置于停车状态中，所述车辆就向后端发送其停车位置。

在按照第一方面的一种有利的实施方案中，经检验的停车概率q在用于车辆的导航系统中使用。例如，经检验的停车概率q用于指示停车可能性和/或用于到停车可能性的目的地引导。

在按照第一方面的另一种有利的实施方案中，所述停车信息包括历史停车数据。

在按照第一方面的另一种有利的实施方案中，根据停车信息和所确定的份额p来确定上限C，其中，在测试时刻停放在相应的停车区段中的与系统相关联的车辆的数量K'高于上限C的概率P小于或等于预定的阈值α。根据所述上限C和所述数量K随后确定，要检验的停车概率q是否是可信的。

与系统相关联的车辆的数量K是实际检测到的、在测试时刻停放在相应的停车区段中的车辆的数量。而数量K'描述了用于被考虑用于确定概率P而假设的车辆。

在按照第一方面的另一种有利的实施方案中，在测试时刻停放在相应的停车区段中的与系统相关联的车辆的数量K'高于上限C的概率P借助于以下公式来计算：

在按照第一方面的另一种有利的实施方案中，所述上限C借助于下述公式来计算：

C＝min{c∈{1，2，…，N}:P(K′＞c|N，p，q)≤α}

在按照第一方面的另一种有利的实施方案中，根据所述停车信息和所确定的份额p来确定概率分布

所述概率分布代表实际停车概率

的所估计的分布。接着，根据所估计的概率分布

和所确定的数量K按照贝叶斯定理来确定匹配的概率分布

最后，根据所匹配的概率分布

确定至少一个置信区间，在所述置信区间中将要检验的停车概率q评估为可信的。

按照第二方面，本发明涉及一种用于检验停车概率的系统，所述系统包括多个车辆以及一个后端。在此，所述系统构造为用于实施按照第一方面的方法。

按照第三方面，本发明涉及一种用于检验停车概率的计算机程序。在此，所述计算机程序构造为用于在所述计算机程序在数据处理装置上执行时实施按照第一方面的方法。

按照第四方面，本发明涉及一种包括可执行程序代码的计算机程序产品。在此，所述程序代码在通过数据处理装置执行时实施按照第一方面的方法。

附图说明

以下借助于示意性的附图更详细地阐述本发明的实施例。图中：

图1示出按照本发明的用于检验停车概率的系统；以及

图2示出按照本发明的用于检验停车概率的方法的流程图。

具体实施方式

相同结构或功能的元件在所有附图中配设有相同的附图标记。

本发明基于以下构思，即利用一种包括多个被观察车辆的相对大的车队的系统来测试，在确定的时刻以及对于确定的路段提供给所述系统的停车概率是否正确。

借助于图1示出了这样的系统1，所述系统包括多个车辆10(在此示例性地仅示出一个车辆10)以及一个后端20。所述车辆10具有控制单元11以及与所述控制单元11信号技术地相连接的通信接口12和定位装置13。所述后端20同样具有控制单元21，所述控制单元和与后端20相关联的通信接口22信号技术地相耦联。如通过虚线所示的那样，通过通信接口12、22能实现在车辆10与后端20之间的数据交换。

为了测试提供给系统1的停车概率是否正确，所述构思是将在给定时刻停放在停车区段中的被观察车辆10的数量与要测试的停车概率进行比较。车辆10是否停放以及停放在哪里例如可以借助于定位装置13来确定。替代地或附加地，为此可以考虑其它依据、例如变速器的驻车位置。如果在测试停车概率时相对于在停车区段中可供使用的停车位的数量观察到大量停放的车辆10，则可以推断出，在该停车区段中的停车概率必然高。该想法可以借助于统计检验进行形式化。

此外，如果获取了提供停车概率的数据记录或所谓的“生活服务(Lifeservice)”，则这种系统或者方法可以用作法律基础。

就这点而言，分别给控制单元11、21配置有数据和程序存储器，在所述数据和程序存储器中存储有程序，所述程序按照图2的流程图在以下被更详细地阐述。在此，在车辆方面执行的程序步骤配设有奇数的附图标记并且布置在图像左侧，而在后端方面执行的程序步骤设有偶数的附图标记并且布置在图像右侧。

所述程序在后端方面以步骤S2开始，在该步骤中例如将变量初始化。

在随后的步骤S4中，给后端20提供在以下应该被检验的对于一个停车区段的停车概率q。所述程序接着在步骤S6中继续。

在步骤S6中，后端20例如从与所述后端20相关联的数据库中检索对于相应的停车区段的停车信息。所述停车信息特别是包括在该停车区段之内的停车位的数量N以及该停车区段的历史停车数据。所述程序接着在步骤S8中继续。

在步骤S8中，后端20确定与系统1相关联的车辆10关于在停车区段周围的预定范围之内的车辆总数的份额p。为此，例如进行对登记统计数据的查询。所述程序接着在步骤S10中继续。

借助于步骤S2-S8，系统1可以收集广泛的信息库。因此，在步骤S10中，特别是可以给系统1提供准确描述在哪个路段上存在多少个停车位的停车地图以及对于在固定的时间段之内在固定的区域中所有行驶的汽车的尽可能大份额的停车行为的数据。此外，在步骤S10中，所述系统因此具有关于在所选择的区域和时间段之内所有车辆的多少份额被观察的信息。假设被观察的车辆10的份额在所选择的区域和时间段之内保持恒定，则能够从中推导出观察到给定车辆的概率。

在此，首先可以推导出观察到K'个停放的汽车的概率有多高，给定：在一个停车区段上N个停车位可供使用、给定的汽车以概率p被观察到以及停车位被占据的概率为q。这种概率遵循双二项分布

并且例如可以借助于经典检验统计来评估。作为替代方案，该概率分布可以借助于贝叶斯检验来确定。在该实施方式变型方案中，以下基于经典检验统计。

经典检验统计可以按照不同的方式来确定。在此可以注意到，乘积pq在实际情况中非常小，从而通过正态分布的近似只有在N值较高的情况下才达到所期望的精度。出于这个原因，以下确定事前(Ex-Ante)概率

给定K'高于上限C。如上面所提到的，N和p的值是已知的，对于q使用要检验的值。

对于事前概率R(K′＞C|N，p，q)，可以确定阈值α，例如停车概率q的提供商与系统1的运营商可以提前对所述阈值达成一致。例如α＝5％。所述上限C这样选择，使得要观察的值K'高于C的概率刚好为α，即C＝min{c∈{1，2，...，N}:P(K′＞c|N，p，q)≤α}。

为C选择的值是使所提供的停车概率q保持可信的上限。如果在确定实际停放的车辆10的数量K时应确定出高于所述上限C的值K'，则可以推断出，给定停车位被占据的实际概率必然较高，因为我们的观察是不可信的。

换句话说，公式将检验如下假设H₀，即，实际概率

低于所给出的概率q。α是对于H₀被错误拒绝的概率的上限，给定：H₀是真。所述上限C这样选择，使得当

时，则确定K值高于上限C的概率小于α百分比。

在步骤S10中，后端20根据停车信息和所确定的份额p来确定，要检验的停车概率q是否是可信的。为此，首先根据停车信息和所确定的份额p按照C＝min{c∈{1，2，…，N}:P(K′＞c|N，p，q)≤α}来确定所述上限C，其中，被观察的停放的车辆10高于所述上限C的概率P小于或等于所述阈值α，其中，

所述程序随后在步骤S12中继续。

在步骤S12中，后端20根据所述上限C来确定，要检验的停车概率q是否是可信的。在此，后端20首先确定当前停放在停车区段中的与系统1相关联的车辆10的数量K。为此，在该实施方式变型方案中，在步骤S12中通过通信接口22、12首先向与系统1相关联的车辆10发送询问。在该实施方式变型方案中，所述程序接着在车辆方面的步骤S13中继续。

在步骤S13中，车辆10中的每个车辆例如基于运动数据来检验其是否处于停放状态中。如果是这种情况，则所述程序在该实施方式变型方案中随后在车辆方面的步骤S15中继续。否则，相应的车辆10例如可以相应地通知后端20：所述车辆没有处于停放状态中和/或结束关于相应的无停放的车辆10的程序。

在步骤S15中，停放的车辆10中的每个车辆确定其当前的停放位置并且将所述停放位置通过通信接口12、22发送到后端20。在该实施方式变型方案中，所述程序随后在后端方面的步骤S16中继续。

在另一种实施方式变型方案中也可设想的是，按照步骤S12的停放询问仅向如下车辆10发送，所述车辆已知地位于停车区段周围的预定范围中。此外，替代于此地可设想的是，车辆10在注册停车过程时在车辆方面在没有后端20的按照步骤S12的停放询问的情况下主动地将相应的停车位置通知给后端20。

在步骤S16中，后端20最终根据通过车辆10通知的停放位置来确定停放在停车区段中的车辆10的数量K。根据所述上限C和所确定的数量K，后端20接着确定，要检验的停车概率q是否是可信的。所述程序接着例如结束。

如上面已经提到的，概率分布在替代的实施方式变型方案中也可以借助于贝叶斯检验来确定。在此，按照典型的方法假设先验、亦即实际值

的通常非常宽的概率分布。这按照贝叶斯定理基于新的信息通过观察K来匹配。接着，可以基于在观察K之后

的精确的概率分布来确定置信区间、亦即在其中q可以被证明为可信的范围。由此得出，该方法导致更窄的置信区间并且作为结果将停车概率更快地证明为不可信的。

总之，在按照本发明的系统1或方法中，给定高数量的被观察的汽车来测试停车概率是否正确。为此，使用一个停车地图以及特别是多个被观察的汽车。在固定区域和时间段之内，进一步假设一个给定的汽车被观察的概率是恒定的。传统的统计检验拒绝零假设，即给出的概率仅在α百分比的情况下是不正确的，从而其在评判时以及在回归请求时或许更能被接受。相反，贝叶斯检验要求更严格的假设并且可能导致更频繁的拒绝。

附图标记列表：

10 车辆

11 控制单元

12 通信接口

13 定位装置

20 后端

21 控制单元

22 通信接口

S2-S16 程序步骤

Claims (9)

1.用于运行用于检验停车概率的系统(1)的方法，其中，所述系统(1)包括多个车辆(10)以及一个后端(20)，并且在所述方法中，

a)给所述后端(20)提供对于在预定的测试时刻在预定的范围之内的至少一个停车区段的要检验的停车概率q，

b)给所述后端(20)对于每个停车区段提供停车信息，所述停车信息代表在所述停车区段之内的停车位的数量N，

c)确定在所述预定的范围之内的车辆的总数中的与所述系统(1)相关联的车辆(10)的份额p，

d)确定在测试时刻停放在相应的停车区段中的与系统(1)相关联的车辆(10)的数量K，以及

e)根据所述停车信息、在测试时刻停放在相应的停车区段中的与系统(1)相关联的车辆(10)的数量K和所确定的份额p来确定，要检验的停车概率q是否是可信的。

2.按照权利要求1所述的方法，其中，所述停车信息包括历史停车数据。

3.按照前述权利要求之一所述的方法，其中，在步骤e)中

-根据停车信息和所确定的份额p来确定上限C，其中，在测试时刻停放在相应的停车区段中的与系统(1)相关联的车辆(10)的数量K'高于上限C的概率P小于或等于预定的阈值α，并且

-根据所述上限C和所述数量K来确定，要检验的停车概率q是否是可信的。

4.按照权利要求3所述的方法，其中，在测试时刻停放在相应的停车区段中的与系统(1)相关联的车辆(10)的数量K'高于上限C的概率P借助于以下公式来计算：

5.按照权利要求3或4所述的方法，其中，所述上限C借助于下述公式来计算：

C＝min{c∈{1，2，…，N}:P(K′＞c|N，p，q)≤α}

6.按照权利要求1或2所述的方法，其中，

-根据所述停车信息和所确定的份额p来确定概率分布

所述概率分布代表实际停车概率

的所估计的分布，

-根据所估计的概率分布

和所确定的数量K按照贝叶斯定理来确定匹配的概率分布

以及

-根据所匹配的概率分布

来确定至少一个置信区间，在所述置信区间中将要检验的停车概率q评估为可信的。

7.用于检验停车概率的系统(1)，所述系统包括多个车辆(10)以及后端(20)，其中，所述系统(1)构造为用于实施按照前述权利要求1至6之一所述的方法。

8.用于检验停车概率的计算机程序，其中，所述计算机程序构造为用于在所述计算机程序在数据处理装置上执行时实施按照前述权利要求1至6之一所述的方法。

9.包括可执行程序代码的计算机程序产品，其中，所述程序代码在通过数据处理装置执行时实施按照前述权利要求1至6之一所述的方法。

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