CN111160593A - 预约借车方法、模型、服务器、设备端、客户端和系统 - Google Patents

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CN111160593A CN202010262445.2A CN202010262445A CN111160593A CN 111160593 A CN111160593 A CN 111160593A CN 202010262445 A CN202010262445 A CN 202010262445A CN 111160593 A CN111160593 A CN 111160593A
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马丽丽
马威
陈鑫铎
吴嘉宇
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Abstract

本发明属于预约借车技术领域，具体涉及一种预约借车方法、模型、服务器、设备端、客户端和系统，其中预约借车方法包括：步骤S1，构建预约借车算法模型；以及获取用户定位和选择条件筛选相应车辆的当前状态信息；步骤S2，将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级，实现了预约用户借车期间可归还的车辆，使资源利用最大化。

Description

预约借车方法、模型、服务器、设备端、客户端和系统
技术领域
本发明属于预约借车技术领域，具体涉及一种预约借车方法、模型、服务器、设备端、客户端和系统。
背景技术
当前的借车系统，只能查询当前空闲可用的车辆，未统计在用户借车期间可归还的车辆，造成一定的资源浪费，资源使用未达到最大化。再者，当前的借车系统没有给用户提供车程行驶时间预估。当前借车系统中，未采用车辆评分模型，不能用户选择车辆时提供直观、有效建议。
因此，基于上述技术问题需要设计一种新的预约借车方法、模型、服务器、设备端、客户端和系统。
发明内容
本发明的目的是提供一种预约借车方法、模型、服务器、设备端、客户端和系统。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种预约借车方法，包括：
步骤S1，构建预约借车算法模型；以及获取用户定位和选择条件筛选相应车辆的当前状态信息；
步骤S2，将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级；
所述预约借车算法模型为：
F（x）=R 0+R 1 D(x)+R 2 U(x)+R 3 Vc(x)+R 4 S(x)+R 5 Vp(x)+R 6 I(x)+ε；
其中，F(x)为车辆得到的评分；D(x)为用户与车辆之间的距离，单位为米；U(x)为可用状态信息；Vc(x)为续航信息；S（x）为车辆维修或维护信息；Vp(x)为历史使用者给予车辆的评分信息；I(x)为车辆是否故障；R 0为常量；R 1为用户与车辆之间的距离的加权系数；R 2为可用状态信息的加权系数；R 3为续航信息的加权系数；R 4为车辆维修或维护信息的加权系数；R 5为历史使用者给予车辆的评分信息的加权系数；R 6为车辆是否故障的加权系数；ε为误差项；
所述续航信息为车辆续航里程减去即将开展旅程实际公里数。
进一步，所述当前状态信息包括：位置信息、可用状态信息、车况信息、历史使用者给予车辆的评分信息和车辆维修或维护信息；
所述位置信息包括：用户与车辆之间的距离；
所述可用状态信息包括：空闲状态、即将可用和当前不可用；
所述车况信息包括：车辆续航里程和车辆是否故障；
所述车辆维修或维护信息包括：最近一次维护记录距离当前的时间；
所述车辆是否故障包括：车况好、一般、轻微故障和重大故障。
第二方面，本发明还提供一种预约借车算法模型，包括：
其中，F(x)为车辆得到的评分；D(x)为用户与车辆之间的距离，单位为米；U(x)为可用状态信息；Vc(x)为续航信息；S（x）为车辆维修或维护信息；Vp(x)为历史使用者给予车辆的评分信息；I(x)为车辆是否故障；R 0为常量；R 1为用户与车辆之间的距离的加权系数；R 2为可用状态信息的加权系数；R 3为续航信息的加权系数；R 4为车辆维修或维护信息的加权系数；R 5为历史使用者给予车辆的评分信息的加权系数；R 6为车辆是否故障的加权系数；ε为误差项；
所述续航信息为车辆续航里程减去即将开展旅程实际公里数。
第三方面，本发明还提供一种预约借车用服务器，包括：
参数选择模块，获取用户定位和选择条件筛选相应车辆的当前状态信息；
车辆推送算法模块，与参数选择模块相连，以将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级；
所述预约借车算法模型适于采用上述的预约借车算法模型，以将当前状态信息代入预约借车算法模型获取相应车辆的评分，并根据评分由高到低排序，以确定相应车辆的优先级。
进一步，所述服务器还包括：预约管理模块、预计时计费模块、车型推荐模块、维修或检测信息模块和信息获取推送模块；
所述预约管理模块适于锁定预约车辆，并设置预约时间的阈值，以在预约时间超过阈值后自动解除预约，以及根据接收的解除预约信息解除预约；
所述预约管理模块还适于在预设时间内解除预约次数超过预设次数时停止预约功能；
所述预计时计费模块适于根据接收的始发地和目的地信息生成行车路线，并且发送行车路线，以及在行车路线确定后预计算费用和时间信息，并发送费用和时间信息；
所述车型推荐模块适于根据预计算的费用和时间，以及始发地和目的地距离判断车辆种类，并发送车辆种类；
所述维修或检测信息模块适于记录车辆的维修记录和检修记录，以获取车辆维修或维护信息；
所述信息获取推送模块适于设置获取信息和推送信息的周期。
第四方面，本发明还提供一种预约借车用服务器的专用设备端，
专用设备端设置在车辆上，并且适于向服务器发送相应车辆的车辆信息；
所述专用设备端包括：自动定位模块和状态检测模块；
所述车辆信息包括：车辆位置信息、可用状态信息和车况信息；
所述自动定位模块适于获取车辆位置信息，以及所述状态检测模块适于检测当前车辆的可用状态信息和车况信息，通过设备无线通讯模块发送上述信息。
第五方面，本发明还提供一种预约借车用服务器的专用客户端，包括：
用户定位模块和设置选择模块；
所述用户定位模块适于获取用户定位，以及所述设置选择模块适于输入选择条件，通过客户通讯模块发送上述信息。
进一步，所述专用客户端还包括：用户评价模块、用户报修模块、车辆信息查询模块和车辆预约锁定模块；
所述用户评价模块适于对车况进行评价，以获取历史使用者给予车辆的评分信息，并发送历史使用者给予车辆的评分信息；
所述用户报修模块适于在车辆使用过程中发送车辆异常信息；
所述车辆信息查询模块适于根据选择条件接收相应车辆信息和评分；
所述设置选择模块还适于设置始发地和目的地，并选择相应的行车路线，以及在选择行车路线后支付该行车路线对应的费用；
所述车辆预约锁定模块适于预约车辆和解除预约。
第六方面，本发明还提供一种预约借车应用系统，包括：
专用设备端、专用客户端和服务器；
所述专用设备端适于发送装载车辆的车辆信息至所述服务器；
所述专用客户端适于发送用户定位和选择条件至所述服务器；
所述服务器根据获取的用户定位和选择条件筛选出相应车辆的当前状态信息，并将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级。
进一步，所述服务器适于采用上述的预约借车用服务器，以将相应车辆的当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级。
进一步，所述专用设备端适于采用上述的预约借车用服务器的专用设备端，以发送装载车辆的车辆信息至所述服务器。
进一步，所述专用客户端适于采用上述的预约借车用服务器的专用客户端，以发送用户定位和选择条件至所述服务器。
本发明的有益效果是，本发明通过步骤S1，构建预约借车算法模型；以及获取用户定位和选择条件筛选相应车辆的当前状态信息；步骤S2，将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级，实现了预约用户借车期间可归还的车辆，使资源利用最大化。
本发明的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，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是本发明所涉及的预约借车方法的流程图；
图2是本发明所涉及的服务器的原理框图；
图3是本发明所涉及的服务器功能的流程图；
图4是本发明所涉及的专用设备端的原理框图；
图5是本发明所涉及的专用设备端功能的流程图；
图6是本发明所涉及的专用客户端的原理框图；
图7是本发明所涉及的专用客户端功能的流程图；
图8是本发明所涉及的预约借车应用系统的原理框图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例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他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
图1是本发明所涉及的预约借车方法的流程图；
如图1所示，本实施例1提供了一种预约借车方法，包括：步骤S1，构建预约借车算法模型；以及获取用户定位和选择条件（距离最近、车况最佳、车辆空闲状态等）筛选相应车辆的当前状态信息；步骤S2，将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级；实现了预约用户借车期间可归还的车辆，使资源利用最大化；借车模型是客观的，根据数据对车辆进行打分，可靠性较高，不受人为主观因素的影响。
在本实施例中，所述预约借车算法模型为：
F（x）=R 0+R 1 D(x)+R 2 U(x)+R 3 Vc(x)+R 4 S(x)+R 5 Vp(x)+R 6 I(x)+ε；
其中，F(x)为车辆得到的评分；D(x)为用户与车辆之间的距离，单位为米；U(x)为可用状态信息（等待时间），空闲车辆需等待时间为0，不可用状态的车辆需要时间为无穷大，其他按实际需要等待时间计算，单位为分；Vc(x)为续航信息；S（x）为车辆维修或维护信息，最近一次维护记录距离当前的时间，单位为天；Vp(x)为历史使用者给予车辆的评分信息；I(x)为车辆是否故障，车况好为100分，车况一般80分，轻微故障60分，重大故障40分；R 0为常量；R 1为用户与车辆之间的距离的加权系数；R 2为可用状态信息的加权系数；R 3为续航信息的加权系数；R 4为车辆维修或维护信息的加权系数；R 5为历史使用者给予车辆的评分信息的加权系数；R 6为车辆是否故障的加权系数；ε为误差项；所述续航信息为车辆续航里程减去即将开展旅程实际公里数。
通过数据库进行大数据统计，记录并统计一段时间内发生的车辆借用信息（D(x)、U(x)、Vc(x)、S(x)、Vp(x)、I(x)等），记录每个订单的D(x)、U(x)、Vc(x)、S(x)、Vp(x)、I(x),则D(x) n 、U(x) n 、Vc(x) n 、S(x) n 、Vp(x) n 、I(x) n 为统计时间段内的第n条订单记录的相应信息，并记录在表1中：
表1
序号 <i>D</i>(<i>x</i>) <i>U</i>(<i>x</i>) <i>Vc</i>(<i>x</i>) <i>S</i>(<i>x</i>) <i>Vp</i>(<i>x</i>) <i>I</i>(<i>x</i>)
1 <i>D</i>(<i>x</i>)<sup>1</sup> <i>U</i>(<i>x</i>)<sup>1</sup> <i>Vc</i>(<i>x</i>)<sup>1</sup> <i>S</i>(<i>x</i>)<sup>1</sup> <i>Vp</i>(<i>x</i>)<sup>1</sup> <i>I</i>(<i>x</i>)<sup>1</sup>
2 <i>D</i>(<i>x</i>)<sup>2</sup> <i>U</i>(<i>x</i>)<sup>2</sup> <i>Vc</i>(<i>x</i>)<sup>2</sup> <i>S</i>(<i>x</i>)<sup>2</sup> <i>Vp</i>(<i>x</i>)<sup>2</sup> <i>I</i>(<i>x</i>)<sup>2</sup>
3 <i>D</i>(<i>x</i>)<sup>3</sup> <i>U</i>(<i>x</i>)<sup>3</sup> <i>Vc</i>(<i>x</i>)<sup>3</sup> <i>S</i>(<i>x</i>)<sup>3</sup> <i>Vp</i>(<i>x</i>)<sup>3</sup> <i>I</i>(<i>x</i>)<sup>3</sup>
......
<i>n</i> <i>D</i>(<i>x</i>)<sup><i>n</i></sup> <i>U</i>(<i>x</i>)<sup><i>n</i></sup> <i>Vc</i>(<i>x</i>)<sup><i>n</i></sup> <i>S</i>(<i>x</i>)<sup><i>n</i></sup> <i>Vp</i>(<i>x</i>)<sup><i>n</i></sup> <i>I</i>(<i>x</i>)<sup><i>n</i></sup>
对表格1中获取的大数据进行聚类处理，对聚类后的数据进行统计分类，统计每类数据一段时间(比如一年)发生的概率（如统计聚类后的第m类数据Dm(x),Um(x),Vcm(x),Sm(x),Vpm(x),Im(x)发生的订单数量，除以该段时间内总订单数据），并记录在表2中：
表2
序号 概率 <i>D</i>(<i>x</i>) <i>U</i>(<i>x</i>) <i>Vc</i>(<i>x</i>) <i>S</i>(<i>x</i>) <i>Vp</i>(<i>x</i>) <i>I</i>(<i>x</i>)
1 <i>P</i><sub>0</sub>(<i>x</i>) <i>D</i><sub>0</sub>(<i>x</i>) <i>U</i><sub>0</sub>(<i>x</i>) <i>Vc</i><sub>0</sub>(<i>x</i>) <i>S</i><sub>0</sub>(<i>x</i>) <i>Vp</i><sub>0</sub>(<i>x</i>) <i>I</i><sub>0</sub>(<i>x</i>)
2 <i>P</i><sub>1</sub>(<i>x</i>) <i>D</i><sub>1</sub>(<i>x</i>) <i>U</i><sub>1</sub>(<i>x</i>) <i>Vc</i><sub>1</sub>(<i>x</i>) <i>S</i><sub>1</sub>(<i>x</i>) <i>Vp</i><sub>1</sub>(<i>x</i>) <i>I</i><sub>1</sub>(<i>x</i>)
3 <i>P</i><sub>2</sub>(<i>x</i>) <i>D</i><sub>2</sub>(<i>x</i>) <i>U</i><sub>2</sub>(<i>x</i>) <i>Vc</i><sub>2</sub>(<i>x</i>) <i>S</i><sub>2</sub>(<i>x</i>) <i>Vp</i><sub>2</sub>(<i>x</i>) <i>I</i><sub>2</sub>(<i>x</i>)
......
<i>m</i> <i>P</i><sub><i>m</i></sub>(<i>x</i>) <i>D</i><sub><i>m</i></sub>(<i>x</i>) <i>U</i><sub><i>m</i></sub>(<i>x</i>) <i>Vc</i><sub><i>m</i></sub>(<i>x</i>) <i>S</i><sub><i>m</i></sub>(<i>x</i>) <i>Vp</i><sub><i>m</i></sub>(<i>x</i>) <i>I</i><sub><i>m</i></sub>(<i>x</i>)
其中D 0(x),U 0(x),Vc 0(x),S 0(x),Vp 0(x),I 0(x)等是归类后的数据值。
根据表2中的数据，使用数学建模方法多元回归模型进行数学建模，得到各系数
Figure DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure DEST_PATH_IMAGE004
、
Figure DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure DEST_PATH_IMAGE008
、
Figure DEST_PATH_IMAGE010
、
Figure DEST_PATH_IMAGE012
、常量
Figure DEST_PATH_IMAGE014
和误差项ε的值，然后利用获取的各系数、常量和误差项建立借车模型：
F（x）=R 0+R 1 D(x)+R 2 U(x)+R 3 Vc(x)+R 4 S(x)+R 5 Vp(x)+R 6 I(x)+ε；
通过借车模型对车辆进行打分，以分数从高到低排序，为用户推送车辆。
在本实施例中，所述当前状态信息包括：位置信息、可用状态信息、车况信息、历史使用者给予车辆的评分信息和车辆维修或维护信息；所述位置信息包括：用户与车辆之间的距离(用户与车辆的直线距离、实际距离等)；所述可用状态信息包括：空闲状态、即将可用（该车辆当前在借，并在用户预计借车时该车辆以归还）和当前不可用（该车辆当前在借，在用户预计需要借车时该车还未归还，或已被他人预约，或已损坏等）等；所述车况信息包括：车辆续航里程和车辆是否故障等（故障等级可分为好、一般、轻微故障和重大故障等）；所述车辆维修或维护信息包括：最近一次维护记录距离当前的时间；所述车辆是否故障包括：车况好、一般、轻微故障和重大故障等；通过将车辆状态信息的细分，实现了在预约借车的过程中将用户预计借车时可归还的在借车辆考虑进内，使资源利用最大化。
在本实施例中，所述步骤S2，将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级的方法包括：将用户定位和选择条件筛选后获得的相应车辆的当前状态信息代入预约借车算法模型获取相应车辆的评分，并根据评分由高到低排序（评分越高优先级越高），以确定相应车辆的优先级；通过评分的由高到低排序更有助于用户选择合适的车辆。
实施例2
在实施例1的基础上，本实施例2还提供一种预约借车算法模型，包括：
F（x）=R 0+R 1 D(x)+R 2 U(x)+R 3 Vc(x)+R 4 S(x)+R 5 Vp(x)+R 6 I(x)+ε；其中，F(x)为车辆得到的评分；D(x)为用户与车辆之间的距离，单位为米；U(x)为可用状态信息；Vc(x)为续航信息；S（x）为车辆维修或维护信息；Vp(x)为历史使用者给予车辆的评分信息；I(x)为车辆是否故障；R 0为常量；R 1为用户与车辆之间的距离的加权系数；R 2为可用状态信息的加权系数；R 3为续航信息的加权系数；R 4为车辆维修或维护信息的加权系数；R 5为历史使用者给予车辆的评分信息的加权系数；R 6为车辆是否故障的加权系数；ε为误差项；所述续航信息为车辆续航里程减去即将开展旅程实际公里数。
实施例3
图2是本发明所涉及的服务器的原理框图。
如图2所示，在实施例1和实施例2的基础上，本实施例3还提供一种预约借车用服务器，包括：参数选择模块，获取用户定位和选择条件（距离最近、车况最佳、车辆空闲状态等）筛选（筛选的条件可以是直线距离，或实际路线距离等，搜索离用户最近的所有的车辆）相应车辆的当前状态信息；车辆推送算法模块，与参数选择模块相连，以将上述当前状态信息代入预约借车算法模型（该预约借车算法模型设置于车辆推送算法模块内），以获得相应车辆的优先级，根据优先级（车辆评分高低）将车辆推送给用户，得分高的排在最前，也可根据用户选择，按用户选择条件进行车辆查询并推送当前状态信息，用户选择条件如距离最近、车况最佳、车辆空闲状态等；车辆推送时，显示车辆所有信息，包括但不限于车辆位置信息、可用状态信息、车况信息等。
在本实施例中，所述预约借车用服务器还包括服务器通讯模块和服务器处理器模块；所述服务器通讯模块（可以采用无线通讯模块或有线通讯模块等）适于数据信息传输；所述服务器处理器模块适于数据处理。
在本实施例中，所述预约借车算法模型适于采用实施例2所述的预约借车算法模型，以将当前状态信息代入预约借车算法模型获取相应车辆的评分，并根据评分由高到低排序，以确定相应车辆的优先级。
图3是本发明所涉及的服务器功能的流程图。
如图2和图3所示，在本实施例中，所述服务器还包括：预约管理模块、预计时计费模块、车型推荐模块、维修或检测信息模块和信息获取推送模块；所述服务器内设置有存储模块（例如数据库等），以存储车辆信息，并且在车辆状态改变时更新数据库中的对应的车辆的状态（可用状态信息）；所述预约管理模块适于锁定预约车辆（接收预约成功，以及相应车辆的编号，通过编号锁定车辆，锁定车辆的方法比如可以无效车辆上的借车二维码信息等，更改预约车辆的状态信息，防止其他用户取用，实现所见即可用功能，通过评分的由高到低排序更有助于用户选择合适的车辆），并设置预约时间的阈值，以在预约时间超过阈值后自动解除预约，以及根据接收的解除预约信息解除预约（用户自主解除预约），在预约解除时服务器发送信息，以使车辆切换为空闲状态；所述预约管理模块还适于在预设时间内（例如24小时）解除预约次数超过预设次数（例如3次）时发送停止预约信息（即在24小时内无法预约车辆）；所述预约管理模块在车辆预约后会生成该车辆的预约倒计时并发送；所述预计时计费模块适于根据接收的始发地和目的地信息生成行车路线，并且发送行车路线（可以选择3条行车路线推送给用户，供用户选择），以及在行车路线确定后预计算费用和时间信息，并发送费用和时间信息，并且提供两种收费方式：先付费后使用、先使用后付费，通过预计时计费模块，提供时间、费用预计算，可以帮助用户快速做出最正确的选择；在路线选择中，也提供接口，按用户喜好进行路线选择；所述车型推荐模块适于根据预计算的费用和时间，以及始发地和目的地距离判断车辆种类，并发送车辆种类；如短距离可推荐无助力的车辆，长距离的可推荐带助力的车辆或者自动车辆等；所述维修或检测信息模块适于记录车辆的维修记录和检修记录，以获取车辆维修或维护信息；并存储在服务器中的存储模块中；经常维修的车辆表示车辆状况不佳，经常出问题，刚检修过的车辆车况理论上较好；所述信息获取推送模块适于设置获取信息和推送信息的周期；平衡数据量以及通讯的及时性，可以设定一定的数据获取、推送周期；为了在最大限度满足用户需求、减少数据量，可以将用户请求相应周期设置较小（如3秒，如果用户点击一个按钮3秒没反应，会给用户该按钮不可用的错觉），车辆状态获取周期设置可相对设置较长（如10秒），并及时在用户使用的界面进行信息刷新。
在服务器接收到租车请求时，锁定车辆并更新相应车辆的状态，周期性的获取车辆的位置信息；在向服务器接收到还车请求时，释放车辆并更新车辆的状态，获取车辆的位置信息，判断车辆租借的时间，以计算租车产生的费用，在预付费的情况下判断用户的付费情况，多退少补。
实施例4
图4是本发明所涉及的专用设备端的原理框图；
图5是本发明所涉及的专用设备端功能的流程图。
如图4和图5所示，在上述实施例的基础上，本实施例4提供一种预约借车用服务器的专用设备端，专用设备端设置在车辆上，并且适于向服务器发送相应车辆的车辆信息；所述专用设备端包括：自动定位模块和状态检测模块；所述自动定位模块可以但不限于采用GPS；GPS定位基于卫星的定位，精度高但信号容易被遮挡，因此可以通过使用GPS和GPRS两种定位方式进行定位，默认使用GPS进行定位，当GPS定位信号丢失（连续5个时间周期车辆未发送定位信息）时，自动切换为GPRS定位，待GPS信号恢复后，自动切换为GPS定位；所述车辆信息包括：车辆位置信息、可用状态信息和车况信息；所述自动定位模块适于获取车辆位置信息，以及所述状态检测模块适于检测当前车辆的可用状态信息和车况信息，通过设备无线通讯模块发送上述信息（例如发送至实施例3涉及的预约借车用服务器）；空闲可用（空闲状态），可包括车辆状态等级，可以但不限于车况好、车况一般等（根据故障等级划分）；即将到站（即将可用）；预约中（当前不可用），若该车辆已被他人预约则该车辆显示预约有效时间倒计时（例如接收实施例3涉及的预约借车用服务器发送的预约管理模块生成的该车辆的预约倒计时，并显示该车辆已被预约，预约倒计时包括预约有效时长和剩余预约时长）；故障损坏状态（车辆是否故障），故障等级可分为好、一般、轻微故障和重大故障等；专用设备端按照一定的周期时序（根据数据量及时间精度要求，设定发送的周期：时间周期短数据量大；时间周期大，定位效果不精确，影响用户判断），周期性的发送上述车辆信息（例如发送至实施例3中的预约借车用服务器）。
在本实施中，所述专用设备端还包括：设备处理器模块和设备无线通讯模块。
实施例5
图6是本发明所涉及的专用客户端的原理框图。
如图6所示，在上述实施例的基础上，本实施例5还提供一种预约借车用服务器的专用客户端，其特征在于，包括：用户定位模块和设置选择模块；所述用户定位模块可以但不限于采用GPS模块；所述用户定位模块适于获取用户定位，以及所述设置选择模块适于输入选择条件，通过客户通讯模块发送上述信息（例如发送至实施例3涉及的预约借车用服务器）。
图7是本发明所涉及的专用客户端功能的流程图。
如图6和图7所示，在本实施例中，所述专用客户端还包括：用户评价模块、用户报修模块、车辆信息查询模块和车辆预约锁定模块；用户可以输入个人信息登录专用客户端；用户可以通过专用客户端选择服务器（例如实施例3涉及的预约借车用服务器）推送的推荐种类的车辆，节约出行的时间；所述用户评价模块适于对车况进行评价，以获取历史使用者给予车辆的评分信息，并发送历史使用者给予车辆的评分信息（可以发送至实施例3涉及的预约借车用服务器中存储，可供以后用户选择车辆进行参考）；所述用户报修模块适于在车辆使用过程中发送车辆异常信息（可以发送至实施例3涉及的预约借车用服务器中，例如：如与服务器中存储、推送的信息显示不符，比如借用时显示续航为20KM，结果使用2KM后就因续航问题不能使用；车辆存在的问题：刹车不灵等；对报修并核实的用户，采用积分奖励，积分可以兑换行驶里程）；所述车辆信息查询模块适于根据选择条件接收相应车辆信息、当前状态信息和评分，以选择车辆；如通过用户定位模块，自动推送可用车辆；也可根据设定自身的喜好，筛选车辆，如离用户最近、车况最佳等（通过实施例3中预约借车用服务器中的车辆推送算法模块按用户选择条件进行车辆的当前状态信息和车辆信息推送，车辆信息可由实施例4中的专用设备端发送也可由实施例3中的服务器发送，如距离最近、车况信息最佳、车辆状态信息为空闲等，按用户的预计预约时间推送即将可用的车辆）；不仅统计当前空闲车辆，还统计即将到站（即将可用）的车辆供用户选择，使车辆的使用达到最大化，减少资源浪费，可以提高经济效益；通过用户定位和车辆位置信息可以获取用户与车辆之间的距离(用户与车辆的直线距离、实际距离等)；
所述设置选择模块还适于设置始发地和目的地，并选择相应的行车路线（例如接收实施例3中服务器根据始发地和目的地生成的推荐行车路线，以提供用户选择最佳路线），以及在选择行车路线后支付该行车路线对应的费用；在所需资金（预计算的费用）处提供结算选项，可在出发前进行缴费（可以节省出现时间，当费用即将用完时，对用户进行提示），预付费用执行多退少补模式，也可以出行后进行缴费；提供用车出行时间预估功能（根据选择路线预计时间），用户可以根据实际情况，判断时间是否允许，是否需要采用其他出现方式；通过路线选择和预计时可以预计用户还车的时间，以向用户推荐即将归还的车辆，使车辆应用达到最大化，防止资源浪费；所述车辆预约锁定模块适于预约车辆和解除预约，用户根据评分或自身喜好确定了预约车辆后，通过车辆预约锁定模块进行预约，此时发送预约信息至服务器（例如实施例3中的服务器），以锁定预约车辆，并接收服务器发送的预约倒计时，提示预约有效时长倒计时，在倒计时结束时预约失效，此时预约车辆改为空闲状态；当用户达到预约车辆后处，可以通过车辆预约锁定模块解锁（具体算法不限）；根据用户目的地设置，进行路线推荐，并进行预计费，供用户参考选择，减少后期用于因费用投诉行为，提供预付费功能，可以节省用户实际出行时间，实现快速借车、还车功能；在车辆使用的过程中通过专用客户端可以实时记录车辆的轨迹。在归还时可以通过专用客户端进行选择归还，此时专用设备端（例如实施例4中的专用设备端）切换该车辆的状态为空闲状态；专用客户端适于接收并显示预约成功的车辆剩余预约时间。
在本实施例中，所述专用客户端还包括：客户端处理器模块和客户通讯模块；通过客户通讯模块可以接收实施例3中服务器发送的停止预约信息，以通过客户端处理器模块停止设置选择模块设置始发地和目的地的功能，以使该专用客户端停止预约功能。在用户通过专用客户端向服务器（例如实施例3中的服务器）发送租车请求时，锁定车辆并更新相应车辆的状态，周期性的获取车辆的位置信息；在用户通过专用客户端向服务器发送还车请求时，释放车辆并更新车辆的状态，获取车辆的位置信息，判断车辆租借的时间，以计算租车产生的费用，在预付费的情况下判断用户的付费情况，多退少补。
实施例6
图8是本发明所涉及的预约借车应用系统的原理框图。
如图8所示，在上述实施例的基础上，本实施例6还提供一种预约借车应用系统，包括：专用设备端、专用客户端和服务器；所述专用设备端适于发送装载车辆的车辆信息至所述服务器；所述专用客户端适于发送用户定位和选择条件至所述服务器；所述服务器根据获取的用户定位和选择条件筛选出相应车辆的当前状态信息，并将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级。
在本实施例中，所述服务器适于采用实施例3所涉及的预约借车用服务器，以将相应车辆的当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级。
在本实施例中，所述专用设备端适于采用实施例4所涉及的预约借车用服务器的专用设备端，以发送装载车辆的车辆信息至所述服务器。
在本实施例中，所述专用客户端适于采用实施例5所涉及的预约借车用服务器的专用客户端，以发送用户定位和选择条件至所述服务器。
综上所述，通过步骤S1，构建预约借车算法模型；以及获取用户定位和选择条件筛选相应车辆的当前状态信息；步骤S2，将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级，实现了预约用户借车期间可归还的车辆，使资源利用最大化。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能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，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）、随机存取存储器（RAM，RandomAccessMemory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (12)

1.一种预约借车方法，其特征在于，包括：
步骤S1，构建预约借车算法模型；以及获取用户定位和选择条件筛选相应车辆的当前状态信息；
步骤S2，将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级；
所述预约借车算法模型为：
F（x）=R 0+R 1 D(x)+R 2 U(x)+R 3 Vc(x)+R 4 S(x)+R 5 Vp(x)+R 6 I(x)+ε；
其中，F(x)为车辆得到的评分；D(x)为用户与车辆之间的距离，单位为米；U(x)为可用状态信息；Vc(x)为续航信息；S（x）为车辆维修或维护信息；Vp(x)为历史使用者给予车辆的评分信息；I(x)为车辆是否故障；R 0为常量；R 1为用户与车辆之间的距离的加权系数；R 2为可用状态信息的加权系数；R 3为续航信息的加权系数；R 4为车辆维修或维护信息的加权系数；R 5为历史使用者给予车辆的评分信息的加权系数；R 6为车辆是否故障的加权系数；ε为误差项；
所述续航信息为车辆续航里程减去即将开展旅程实际公里数。
2.如权利要求1所述的预约借车方法，其特征在于，
所述当前状态信息包括：位置信息、可用状态信息、车况信息、历史使用者给予车辆的评分信息和车辆维修或维护信息；
所述位置信息包括：用户与车辆之间的距离；
所述可用状态信息包括：空闲状态、即将可用和当前不可用；
所述车况信息包括：车辆续航里程和车辆是否故障；
所述车辆维修或维护信息包括：最近一次维护记录距离当前的时间；
所述车辆是否故障包括：车况好、一般、轻微故障和重大故障。
3.一种预约借车算法模型，其特征在于，包括：
F（x）=R 0+R 1 D(x)+R 2 U(x)+R 3 Vc(x)+R 4 S(x)+R 5 Vp(x)+R 6 I(x)+ε；
其中，F(x)为车辆得到的评分；D(x)为用户与车辆之间的距离，单位为米；U(x)为可用状态信息；Vc(x)为续航信息；S（x）为车辆维修或维护信息；Vp(x)为历史使用者给予车辆的评分信息；I(x)为车辆是否故障；R 0为常量；R 1为用户与车辆之间的距离的加权系数；R 2为可用状态信息的加权系数；R 3为续航信息的加权系数；R 4为车辆维修或维护信息的加权系数；R 5为历史使用者给予车辆的评分信息的加权系数；R 6为车辆是否故障的加权系数；ε为误差项；
所述续航信息为车辆续航里程减去即将开展旅程实际公里数。
4.一种预约借车用服务器，其特征在于，包括：
参数选择模块，获取用户定位和选择条件筛选相应车辆的当前状态信息；
车辆推送算法模块，与参数选择模块相连，适于将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级；
采用如权利要求3所述的预约借车算法模型，将当前状态信息代入预约借车算法模型获取相应车辆的评分，并根据评分由高到低排序，以确定相应车辆的优先级。
5.如权利要求4所述的预约借车用服务器，其特征在于，
所述服务器还包括：预约管理模块、预计时计费模块、车型推荐模块、维修或检测信息模块和信息获取推送模块；
所述预约管理模块适于锁定预约车辆，并设置预约时间的阈值，以在预约时间超过阈值后自动解除预约，以及根据接收的解除预约信息解除预约；
所述预约管理模块还适于在预设时间内解除预约次数超过预设次数时停止预约功能；
所述预计时计费模块适于根据接收的始发地和目的地信息生成行车路线，并且发送行车路线，以及在行车路线确定后预计算费用和时间信息，并发送费用和时间信息；
所述车型推荐模块适于根据预计算的费用和时间，以及始发地和目的地距离判断车辆种类，并发送车辆种类；
所述维修或检测信息模块适于记录车辆的维修记录和检修记录，以获取车辆维修或维护信息；
所述信息获取推送模块适于设置获取信息和推送信息的周期。
6.一种如权利要求4所述的预约借车用服务器的专用设备端，其特征在于，
专用设备端设置在车辆上，并且适于发送相应车辆的车辆信息；
所述专用设备端包括：自动定位模块和状态检测模块；
所述车辆信息包括：车辆位置信息、可用状态信息和车况信息；
所述自动定位模块适于获取车辆位置信息，以及所述状态检测模块适于检测当前车辆的可用状态信息和车况信息，通过设备无线通讯模块发送上述信息。
7.一种如权利要求4所述的预约借车用服务器的专用客户端，其特征在于，包括：
用户定位模块和设置选择模块；
所述用户定位模块适于获取用户定位，以及所述设置选择模块适于输入选择条件，通过客户通讯模块发送上述信息。
8.如权利要求7所述的专用客户端，其特征在于，
所述专用客户端还包括：用户评价模块、用户报修模块、车辆信息查询模块和车辆预约锁定模块；
所述用户评价模块适于对车况进行评价，以获取历史使用者给予车辆的评分信息，并发送历史使用者给予车辆的评分信息；
所述用户报修模块适于在车辆使用过程中发送车辆异常信息；
所述车辆信息查询模块适于根据选择条件接收相应车辆信息和评分；
所述设置选择模块还适于设置始发地和目的地，并选择相应的行车路线，以及在选择行车路线后支付该行车路线对应的费用；
所述车辆预约锁定模块适于预约车辆和解除预约。
9.一种预约借车应用系统，其特征在于，包括：
专用设备端、专用客户端和服务器；
所述专用设备端适于发送装载车辆的车辆信息至所述服务器；
所述专用客户端适于发送用户定位和选择条件至所述服务器；
所述服务器根据获取的用户定位和选择条件筛选出相应车辆的当前状态信息，并将上述当前状态信息代入预约借车算法模型，以获得相应车辆的优先级。
10.如权利要求9所述的预约借车应用系统，其特征在于，
所述服务器适于采用如权利要求4或权利要求5所述的预约借车用服务器，以将相应车辆的当前状态信息代入预约借车算法模型，获得相应车辆的优先级。
11.如权利要求9所述的预约借车应用系统，其特征在于，
所述专用设备端适于采用如权利要求6所述的预约借车用服务器的专用设备端，以发送装载车辆的车辆信息至所述服务器。
12.如权利要求9所述的预约借车应用系统，其特征在于，
所述专用客户端适于采用如权利要求7或权利要求8所述的预约借车用服务器的专用客户端，以发送用户定位和选择条件至所述服务器。
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