CN111739327A - 一种基于物联网技术的路内停车规划系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于物联网技术的路内停车规划系统，所述规划系统包括中间设备、终端、服务器和处理器，所述终端被构造为对所述中间设备进行连接，并与所述服务器进行路径的分配；所述中间设备被构造为各个所述终端和所述服务器的中介，所述中间设备还被构造为从多个终端接收数据，所述数据提供关于所述终端所经过的路段的信息，所述数据包括多个困难信号。本发明通过采用通过基于地图数据和基于车辆的行驶路线数据校准位置数据进行的确定包括使用指定协调停车区域特征的位置数据，并根据确定结果提供输出，各个所述确定的结果用于供驾驶员进行选择，保证在移动的过程中能够根据实际的喜好，对所述停车位置进行高效的选择，有效保证所述停车规划路线的时限性。

Description

一种基于物联网技术的路内停车规划系统

技术领域

本发明涉及停车规划技术领域，尤其涉及一种基于物联网技术的路内停车规划系统。

背景技术

现有方案已经可以在车辆驶入停车场后，将停车场中可用车位的信息反馈给驾驶者，以缩短停车过程耗费的时间。

如CN108230705A现有技术公开了一种停车场中路径规划方法及装置，该方案仅将可用车位的信息反馈给驾驶者，并未对车辆在停车场中的行驶路径进行规划，如果有多台车辆同时出现在同一路径中，会造成路径拥堵，停车过程仍会耗费大量时间。另一种典型的如WO2018232915A1的现有技术公开的一种用于在停车时规划路径的方法，当路径参数被确定时要独立于周围情况预先确定最早可行起始位置还是尽可能舒适的停车过程被更高地权重，无法实现大量采集数据并且各个车辆驾驶员的驾驶习惯不同，无法准确的获得实时的路径规划。DE 60 2004 002 224T2披露了一种用于停车的停车辅助设备，大多依赖于程序，其控制精准程度与人相比仍然存在一定的差距，因此，对于停车位较小的空间而言，自动泊车仍然存在危险。

为了解决本领域普遍存在耗费过多时间、缺乏有效的路径规划、规划路径精度低和安全性差等等问题，作出了本发明。

发明内容

本发明的目的在于，针对目前路内停车所存在的不足，提出了一种基于物联网技术的路内停车规划系统。

为了克服现有技术的不足，本发明采用如下技术方案：

一种基于物联网技术的路内停车规划系统，所述规划系统包括中间设备、终端、服务器和处理器，所述终端被构造为对所述中间设备进行连接，并与所述服务器进行路径的分配；所述中间设备被构造为各个所述终端和所述服务器的中介，所述中间设备还被构造为从多个终端接收数据，所述数据提供关于所述终端所经过的路段的信息，所述数据包括多个困难信号。

可选的，所述服务器被构造为基于所述数据确定难度值，基于来自车辆的，指示从各个所述终端的难度信号来确定所述难度值；所述中间设备被构造对起点和目的地之间的一条或多条路线中的每条路线计算路线成本，其中，所述路线成本基于该路线沿线路段的难度值；并根据一条或多条路线中的每条路线的路线成本，确定一条或多条的路线中的哪条路线可供行驶。

可选的，所述中间设备包括数据采集装置、位置定位装置和流量监控装置，所述数据采集装置被构造为对行进的路线进行数据的采集，采集的数据包括：路线的拥堵程度、停车位置数量和安全性；所述位置定位装置被构造为对各个车辆的位置进行采集，并结合所述数据采集装置的数据对行进的路线进行规划；所述流量监控装置被构造为对停车区域中的各个所述车辆的排队与所述停车区域中的空置数量数据。

可选的，计算特定段的难度值包括：将沿着规划路线的预期行进的日期或时间、以及难度信号相关的日期或时间进行比较。

可选的，所述终端包括网络通信设备、软件模块，所述网络通信设备被构造为对驾驶人员的需求进行上载，并由所述软件模块进行执行；所述软件模块被构造为由所述处理器执行，并执行以下步骤：识别驾驶人员的事件；以及确定事件的地点；确定驾驶人员的移动设备的位置；确定驾驶人员车辆的位置；确定驾驶人员的移动设备和车辆并置；响应于确定驾驶人员的移动设备和车辆并置，确定驾驶人员已经经由车辆发起了停车需求的路线；响应于确定驾驶人员已经经由车辆发起前往所述停车需求的行进，将命令发送至车辆的智能设备，其中，所述命令被配置为使智能设备的显示器显示行进路线；确定靠近事件地点的停车地点；修改行驶路线以包括停车位置；响应于修改行驶路线，将第二命令发送到车辆的智能设备，该第二命令被配置为使智能设备的显示器显示修改后的行驶路线；识别位于事件发生地点附近的停车区域。

可选的，所述难度值被构造为对所述车辆在规划路径中行驶的过程中，拥堵程度以及对计算行驶线路的路段成本；其中，基于所述难度值，距离和穿越所述行驶线路所需的时间来计算所述路段成本；其中，路线成本是根据沿路线的路段的难度分数计算的。

本发明所取得的有益效果是：

1.通过采用所述处理器与所述中间服务器、所述终端和所述服务器进行连接，保证所述处理器对整个系统的路径规划进行集中的处理和集中的控制的效果；

2.通过基于地图数据和基于车辆的行驶路线数据校准位置数据进行的确定包括使用指定协调停车区域特征的位置数据，并根据确定结果提供输出，各个所述确定的结果用于供驾驶员进行选择，保证在移动的过程中能够根据实际的喜好，对所述停车位置进行高效的选择，有效保证所述停车规划路线的时限性；

3.通过采集停车区域特征，保证所述车辆在移动和路径规划的过程中能够根据实际的需要进行选择，同时，对各个所述障碍物的数据进行采集的操作，保证整个系统能够对路径的规划更加的精准；

4.通过采用所述终端对所述服务器进行数据的交互，使得所述终端在特定位置的所述行驶路线的规划中进行校准的操作，保证所述行驶路线的规划和执行的过程中能就具有更加准确的规划精度。

5.通过预测模型预测如果行驶将在路段上遇到的难度进行收集，当难度值过高或者执行过程中，不能达到预定的效果，就会通过所述终端对所述服务器进行数据的交互，使得所述终端在特定位置的所述行驶路线的规划中进行校准的操作，进一步的提升对行驶路线的规划更加的准确。

附图说明

从以下结合附图的描述可以进一步理解本发明。图中的部件不一定按比例绘制，而是将重点放在示出实施例的原理上。在不同的视图中，相同的附图标记指定对应的部分。

图1为本发明的应用场景示意图。

图2为所述机器逻辑控制流程示意图。

图3为本发明的控制流程示意图。

图4为所述服务器的控制流程示意图。

图5为所述中间设备的控制流程示意图。

图6为所述终端的控制流程示意图。

具体实施方式

为了使得本发明的目的.技术方案及优点更加清楚明白，以下结合其实施例，对本发明进行进一步详细说明；应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。对于本领域技术人员而言，在查阅以下详细描述之后，本实施例的其它系统.方法和/或特征将变得显而易见。旨在所有此类附加的系统.方法.特征和优点都包括在本说明书内.包括在本发明的范围内，并且受所附权利要求书的保护。在以下详细描述描述了所公开的实施例的另外的特征，并且这些特征根据以下将详细描述将是显而易见的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”.“下”.“左”.“右”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或组件必须具有特定的方位.以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

实施例一：一种基于物联网技术的路内停车规划系统，所述规划系统包括中间设备、终端、服务器和处理器，所述终端被构造为对所述中间设备进行连接，并与所述服务器进行路径的分配；所述中间设备被构造为各个所述终端和所述服务器的中介，所述中间设备还被构造为从多个终端接收数据，所述数据提供关于所述终端所经过的路段的信息，所述数据包括多个困难信号。所述服务器被构造为基于所述数据确定难度值，基于来自车辆的，指示从各个所述终端的难度信号来确定所述难度值；所述中间设备被构造对起点和目的地之间的一条或多条路线中的每条路线计算路线成本，其中，所述路线成本基于该路线沿线路段的难度值；并根据一条或多条路线中的每条路线的路线成本，确定一条或多条的路线中的哪条路线可供行驶。所述中间设备包括数据采集装置、位置定位装置和流量监控装置，所述数据采集装置被构造为对行进的路线进行数据的采集，采集的数据包括：路线的拥堵程度、停车位置数量和安全性；所述位置定位装置被构造为对各个车辆的位置进行采集，并结合所述数据采集装置的数据对行进的路线进行规划；所述流量监控装置被构造为对停车区域中的各个所述车辆的排队与所述停车区域中的空置数量数据。计算特定段的难度值包括：将沿着规划路线的预期行进的日期或时间、以及难度信号相关的日期或时间进行比较。所述终端包括网络通信设备、软件模块，所述网络通信设备被构造为对驾驶人员的需求进行上载，并由所述软件模块进行执行；所述软件模块被构造为由所述处理器执行，并执行以下步骤：识别驾驶人员的事件；以及确定事件的地点；确定驾驶人员的移动设备的位置；确定驾驶人员车辆的位置；确定驾驶人员的移动设备和车辆并置；响应于确定驾驶人员的移动设备和车辆并置，确定驾驶人员已经经由车辆发起了停车需求的路线；响应于确定驾驶人员已经经由车辆发起前往所述停车需求的行进，将命令发送至车辆的智能设备，其中，所述命令被配置为使智能设备的显示器显示行进路线；确定靠近事件地点的停车地点；修改行驶路线以包括停车位置；响应于修改行驶路线，将第二命令发送到车辆的智能设备，该第二命令被配置为使智能设备的显示器显示修改后的行驶路线；识别位于事件发生地点附近的停车区域。所述难度值被构造为对所述车辆在规划路径中行驶的过程中，拥堵程度以及对计算行驶线路的路段成本；其中，基于所述难度值，距离和穿越所述行驶线路所需的时间来计算所述路段成本；其中，路线成本是根据沿路线的路段的难度分数计算的。

实施例二：本实施例应当理解为至少包含前述任一一个实施例的全部特征，并在其基础上进一步改进，具体的，提供一种基于物联网技术的路内停车规划系统，所述规划系统包括中间设备、终端、服务器和处理器，所述终端被构造为对所述中间设备进行连接，并与所述服务器进行路径的分配；所述中间设备被构造为各个所述终端和所述服务器的中介，所述中间设备还被构造为从多个终端接收数据，所述数据提供关于所述终端所经过的路段的信息，所述数据包括多个困难信号。具体的，在实施例中，通过所述中间设备对行驶路径进行评分，保证在使用的过程中，能够对所述停车路径进行规划，在本实施例中，通过所述困难信号的分值进行评定，使所述行驶路径在使用的过程中能够根据所述困难信号进行选择。在本实施例中，所述困难信号被构造为根据所述行驶路径的拥堵程度、车辆的数量和行驶的距离等参数进行评定。所述中间设备被构造为对各个所述车辆的参数进行采集或根据所述困难程度等参数进行传输。所述服务器被构造为对外部的数据进行采集，并与所述处理器进行连接，同时，还对所述行驶离线进行提示的操作。在本实施例中，所述处理器与所述中间服务器、所述终端和所述服务器进行连接，保证所述处理器对整个系统的路径规划进行集中的处理和集中的控制的效果。在本实施例中，所述终端被构造为设置在各个所述车辆中，并与通过终端对行驶路线进行需求的提交或者规划的操作。

在本实施例中，所述中间设备包括数据采集装置、位置定位装置和流量监控装置，所述数据采集装置被构造为对行进的路线进行数据的采集，采集的数据包括：路线的拥堵程度、停车位置数量和安全性；所述位置定位装置被构造为对各个车辆的位置进行采集，并结合所述数据采集装置的数据对行进的路线进行规划；所述流量监控装置被构造为对停车区域中的各个所述车辆的排队与所述停车区域中的空置数量数据。具体的，在本实施例中，所述采集装置还被构造为对所述车辆的参数进行采集，采集的数据包括：获得指定车辆在一段时间内的位置的行驶路线数据、具有停车区域特征的地理区域、基于地图数据并基于车辆的行驶路线数据校准位置数据。在本实施例中，所述校准的操作均通过机器逻辑进行确定，其中，基于地图数据和基于车辆的行驶路线数据校准位置数据进行的确定包括使用指定协调停车区域特征的位置数据，并根据确定结果提供输出。各个所述确定的结果用于供驾驶员进行选择，保证在移动的过程中能够根据实际的喜好，对所述停车位置进行高效的选择，有效保证所述停车规划路线的时限性。

另外，所述基于机器逻辑的基于地图数据和基于所述行驶路线数据的确定包括：确定所述行驶路线数据的坐标位置与所述停车区域特征的坐标位置相交。

所述终端包括广域网收发器，其中车辆是用于规划行驶路线的，并且根据当前的行驶路线的参数进行适应性的调整，保证所述车辆在移动的过程中，能够对所述车辆的停车的操作进行指导或者规划。在本实施例中，还提供一种根据障碍物的路径规划单元，所述规划单元被构造为对所述行驶路线进行规划。另外，所述停车区域特征定义了所述车辆移动的物理障碍，并且其中停车区域特征定义了视线屏障，以禁止从停车区域特征定义的第一区域到停车区域特征定义的第二区域的角度对所述车辆的路径进行规划的操作。所述地图数据包括由围绕所述停车区域特征的坐标位置数据而建立的坐标位置所定义的建立的缓冲区，其中，由机器逻辑基于所述地图数据和基于所述行驶路线数据进行的确定包括：确定行驶路线数据的坐标位置在关于停车区域特征的已建立缓冲区内。

在本实施例中，所述中间设备还包括机器逻辑，所述机器逻辑被构造为基于地图数据和基于所述行驶路线数据来进行确定，确定包括：提供用于所述行驶路线数据的方向改变序列，参考与关联的查找表来检查所述方向改变序列。所述方向变化序列与区域分类将提供的方向变化序列与在查找表中指定的方向变化序列进行匹配，并基于使用表查找的匹配确定所述车辆的区域分类，其中，所述区域分类指定了移动设备的区域有关停车区域的位置。

所述停车区域特征是定义第一外部区域和第二内部区域的建筑物，其中，所述校准位置数据指定所述车辆相对于所述第一外部区域或所述第二内部区域建筑物提供的停车区域功能，并且其中提供输出包括向终端发送通知，所述通知指定相对于所提供的停车区域功能，移动商品位于第一外部区域或第二内部区域由建筑物。通过机器逻辑基于地图数据和基于所述行驶路线数据进行的确定包括：提供所述行驶路线数据之间的差异分数，所述差异分数指定随时间变化的车辆在具有以下特征的地理区域内的位置：基础结构特征和定义参考行驶路线的参考行驶路线数据，

基于所述机器逻辑的基于地图数据和基于所述行驶路线数据的确定包括：检查由第一候选偏移量产生的候选校准行驶路线，以确定所述候选校准行驶路线是否与所述坐标相交。地图数据中指定的停车区域特征并基于观察到的相交点，检查由第二候选偏移产生的第二候选校准行驶路线，以确定第二候选校准行驶路线是否与地图数据中指定的停车区域坐标相交，其中，通过机器逻辑基于地图数据和基于行驶路线数据确定的步骤包括：在指定具有停车区域特征的地理区域内随时间推移的车辆的位置的行驶路线数据与参考行驶路线数据之间提供差异分数。

在本实施例中，所述中间设备包括定义多个参考行驶路线，多个所述参考行驶路线通过地理区域内的车辆以外的车辆指定历史路径。收集除了所述车辆以外的，多个车辆的行驶路线数据，所述车辆通过接近所述停车区域特征的位置的移动，以提供定义了多个收集的历史行驶路线，其中基于地图数据和行驶路线数据的机器逻辑确定包括在行驶路线数据之间提供差异分数，所述差异分数指定随时间变化的车辆在具有以下特征的地理区域内的位置基础结构特征和参考行驶路线数据由多个收集的历史行驶路线定义，其中基础结构特征定义了第一区域和第二区域，其中校准后的位置数据指定车辆位于第一区域或第二区域中尊重停车区域特征，并且其中提供输出包括向终端的智能设备发送通知，该通知指定相对于停车区域特征，车辆在第一区域或第二区域中，保证所述车辆在移动和路径规划的过程中能够根据实际的需要进行选择，同时，对各个所述障碍物的数据进行采集的操作，保证整个系统能够对路径的规划更加的精准。另外，通过校准的差异分数对所述行驶路线进行参考，进一步提高了停车路径规划的精度。

所述服务器被构造为基于所述数据确定难度值，基于来自车辆的，指示从各个所述终端的难度信号来确定所述难度值；所述中间设备被构造对起点和目的地之间的一条或多条路线中的每条路线计算路线成本，其中，所述路线成本基于该路线沿线路段的难度值；并根据一条或多条路线中的每条路线的路线成本，确定一条或多条的路线中的哪条路线可供行驶。具体的，计算特定段的难度值包括：将沿着规划路线的预期行进的日期或时间、以及难度信号相关的日期或时间进行比较。具体的，在实施例中，在所述车辆在进行实际的路径规划的过程中，还需要对所述车辆在移动的过程中各个所述行驶路线的进行划分，使得所述车辆在最优的行驶路线中进行移动，并保证所述车辆的在移动的过程中，能够达到最佳的移动效果。另外，在本实施例中，所述难度值被构造为对所述车辆在规划路径中行驶的过程中，拥堵程度以及对计算行驶线路的路段成本；其中，基于所述难度值，距离和穿越所述行驶线路所需的时间来计算所述路段成本；其中，路线成本是根据沿路线的路段的难度分数计算的。具体的，基于接收到的信息为多个路段中的每个路段确定难度值。本实施例中，所述难度值可以是分数或其他值，其可以用于将与穿越第一路段相关联的难度等级与穿越第二路段相关的难度等级进行比较。例如，由车辆信号指示的每种不同类型的难度可以具有一个值。在本实施例中，一种难度类型的值可能高于另一种类型的值。所述处理器基于其他信息来改变难度值，使得具有相同类型的两个信号的值不同。这些难度值可用于计算路段的难度值。将各种信号的难度值分解成预测模型，所述预测模型预测如果行驶将在路段上遇到的难度。这样的预测可以是时间相关的，使得预测的难度水平根据一天、一周、季节或其他时间信息的时间针对特定道路段而变化。对于特定的路线段，预测在特定的时间内会发生多个困难。因此，根据多个预测难度来计算难度值。在本实施例中，对于所述停车位置和停车区域的路线的规划，也根据所述停车区域和时间因素相关，即：在早高峰和晚高峰等时间内极易的产生难度值过高，则所述规划的难度就会增加，更加的使得所述路径规划的难度增加。另外，在本实施例中国，所述终端被构造为对设置在各个所述车辆中，并对所述车辆中的各个参数进行数据的采集。当某一终端检测到所述规划路径在执行的过程中，难度值过高或者执行过程中，不能达到预定的效果，就会通过所述终端对所述服务器进行数据的交互，使得所述终端在特定位置的所述行驶路线的规划中进行校准的操作。

所述服务器被构造为更新未校准的位置数据区域，所述位置数据区域存储了车辆的未校准的位置数据。服务器被配置为在校准模式下操作，在校准模式下，服务器校准并提高指定或车辆的位置数据的准确性。在车辆报告的未校准位置数据将车辆定位在停车区域特征的第一区域中并且通过校准过程的操作将车辆分类为在第二区域中的情况下，服务器在框可以将偏移量应用于集合具有相关联的各个时间的一组坐标值中的一个定义了行驶路线，从而提供了经过校准的行驶路线数据通过偏移进行调整。在本实施例中定义行驶路线的最新时间戳位置数据定义当前的行驶路线。因此，从行驶路线数据中排除指示车辆已经留在某个位置的位置数据。所述服务器基于机器逻辑规则来确定偏移的值，该机器逻辑规则被应用来避免与停车区域特征的位置冲突的校准位置或与被确定为与停车区域特征接近的位置冲突。确定车辆的校准位置数据，服务器提供输出。且提供的输出包括输出以将校准后的位置数据存储到校准后的位置数据区域中并进入已进行数据采集的行驶路线历史区域。

另外，基于与多个路段相关联的难度值来计算起点与目的地之间的一条或多条行驶路线中的每条路线的路线成本。路线成本可以是沿着路线的每个路段的难度值的总和。在本实例中，路线成本也会考虑其他基本变量，所述基本变量包括但不局限于以下的几种变量：时间、距离、交通等。

所述终端包括网络通信设备、软件模块，所述网络通信设备被构造为对驾驶人员的需求进行上载，并由所述软件模块进行执行；所述软件模块被构造为由所述处理器执行，并执行以下步骤：识别驾驶人员的事件；以及确定事件的地点；确定驾驶人员的移动设备的位置；确定驾驶人员车辆的位置；确定驾驶人员的移动设备和车辆并置；响应于确定驾驶人员的移动设备和车辆并置，确定驾驶人员已经经由车辆发起了停车需求的路线；响应于确定驾驶人员已经经由车辆发起前往所述停车需求的行进，将命令发送至车辆的智能设备，其中，所述命令被配置为使智能设备的显示器显示行进路线；确定靠近事件地点的停车地点；修改行驶路线以包括停车位置；响应于修改行驶路线，将第二命令发送到车辆的智能设备，该第二命令被配置为使智能设备的显示器显示修改后的行驶路线；识别位于事件发生地点附近的停车区域。具体的，在本实施例中，所述服务器还基于驾驶人员的喜好进行调整，如：喜欢特定的停车位、特定的停车位置、左侧的停车位、右侧的停车位、具有相邻的空的停车位等。在本实施例中，所述驾驶人员偏好可以存储在智能计算设备的存储器或车辆的存储器中。且在所述智能设备中，还与所述服务器进行检索，并把按所述驾驶人员的驾驶人员偏好数据，所述服务器检索驾驶人员偏好数据，并标识驾驶人员喜好的停车位置。所述服务器通过与交通监控系统通信来识别与停车位置中的每一个相关联的行驶时间。所述服务器可以识别出与去往停车位置的行进路线相关联的交通小于与停车位中的与停车位置相关联的行进路线。另外，所述服务器还识别到每个识别的停车位置的行进距离。所述服务器识别与驾驶人员的智能设备中存储的喜好相关联的补充资源。所述服务器识别从与所识别的停车位置相关联的停车场接收的因素。识别出停车位置中的可用停车位之后，可以通知停车场对所述停车为预约和识别的功能。停车场可以响应于接收到具有潜在机会的通知而向所述服务器发送要约。所述服务器可以识别要约，并且识别正在提供与停车位置相关联的停车场的其他停车场相比更低的价格的停车位。其中可用停车位的价格是固定的，所述服务器通过与停车场相关联的所述服务器进行通信来识别提供最低价格的停车场。

所述服务器识别与停车位置处的可用停车位相关联的因素。所述服务器通过车辆的输出设备将第一停车位的位置发送给驾驶人员。所述服务器通过车辆的导航系统自动将第一个停车位的位置添加为目的地。在本实施例中，所述服务器可以在接收到来自驾驶人员的批准之后将位置添加到目的地。所述服务器在将位置添加到目的地后，与第一停车位相关联的远程设备通信，所述停车场就会为所述驾驶人员预留第一停车位。所述服务器通过连续监视驾驶人员的当前位置来识别驾驶人员的车辆在第一停车位的位置。所述服务器通过识别驾驶人员的当前位置来识别驾驶人员已经到达停车位。在识别出驾驶人员已经到达第一停车位的位置之后，所述路线规划就会结束，直到所述驾驶人员对路线规划进行重新的激活并使用。在本实施例中，当驾驶人员的当前位置与第一停车位的位置不完全匹配时，所述服务器可以在车辆与第一远程设备之间建立通信链路，并对该停车场内的其他的停车位置进行寻找所述需求的停车位，并通过所述智能设备与所述驾驶人员进行通知，并获得所述驾驶人员的应答后执行新的路径规划操作。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

综上所述，本发明的一种基于物联网技术的路内停车规划系统，通过采用所述处理器与所述中间服务器、所述终端和所述服务器进行连接，保证所述处理器对整个系统的路径规划进行集中的处理和集中的控制的效果；通过基于地图数据和基于车辆的行驶路线数据校准位置数据进行的确定包括使用指定协调停车区域特征的位置数据，并根据确定结果提供输出，各个所述确定的结果用于供驾驶员进行选择，保证在移动的过程中能够根据实际的喜好，对所述停车位置进行高效的选择，有效保证所述停车规划路线的时限性；通过采集停车区域特征，保证所述车辆在移动和路径规划的过程中能够根据实际的需要进行选择，同时，对各个所述障碍物的数据进行采集的操作，保证整个系统能够对路径的规划更加的精准；通过采用所述终端对所述服务器进行数据的交互，使得所述终端在特定位置的所述行驶路线的规划中进行校准的操作，保证所述行驶路线的规划和执行的过程中能就具有更加准确的规划精度。通过预测模型预测如果行驶将在路段上遇到的难度进行收集，当难度值过高或者执行过程中，不能达到预定的效果，就会通过所述终端对所述服务器进行数据的交互，使得所述终端在特定位置的所述行驶路线的规划中进行校准的操作，进一步的提升对行驶路线的规划更加的准确。

虽然上面已经参考各种实施例描述了本发明，但是应当理解，在不脱离本发明的范围的情况下，可以进行许多改变和修改。也就是说上面讨论的方法，系统和设备是示例。各种配置可以适当地省略，替换或添加各种过程或组件。例如，在替代配置中，可以以与所描述的顺序不同的顺序执行方法，和/或可以添加，省略和/或组合各种部件。而且，关于某些配置描述的特征可以以各种其他配置组合，如可以以类似的方式组合配置的不同方面和元素。此外，随着技术发展其中的元素可以更新，即许多元素是示例，并不限制本公开或权利要求的范围。

在说明书中给出了具体细节以提供对包括实现的示例性配置的透彻理解。然而，可以在没有这些具体细节的情况下实践配置例如，已经示出了众所周知的电路，过程，算法，结构和技术而没有不必要的细节，以避免模糊配置。该描述仅提供示例配置，并且不限制权利要求的范围，适用性或配置。相反，前面对配置的描述将为本领域技术人员提供用于实现所描述的技术的使能描述。在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以对元件的功能和布置进行各种改变。

综上，其旨在上述详细描述被认为是例示性的而非限制性的，并且应当理解，以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。

Claims (6)

1.一种基于物联网技术的路内停车规划系统，其特征在于，所述规划系统包括中间设备、终端、服务器和处理器，所述终端被构造为对所述中间设备进行连接，并与所述服务器进行路径的分配；所述中间设备被构造为各个所述终端和所述服务器的中介，所述中间设备还被构造为从多个终端接收数据，所述数据提供关于所述终端所经过的路段的信息。

2.如权利要求1所述的一种基于物联网技术的路内停车规划系统，其特征在于，所述服务器被构造为基于所述数据确定难度值，基于来自车辆的，指示从各个所述终端的难度信号来确定所述难度值；所述中间设备被构造对起点和目的地之间的一条或多条路线中的每条路线计算路线成本，其中，所述路线成本基于该路线沿线路段的难度值；并根据一条或多条路线中的每条路线的路线成本，确定一条或多条的路线中的哪条路线可供行驶。

3.如前述权利要求之一所述的一种基于物联网技术的路内停车规划系统，其特征在于，所述中间设备包括数据采集装置、位置定位装置和流量监控装置，所述数据采集装置被构造为对行进的路线进行数据的采集，采集的数据包括：路线的拥堵程度、停车位置数量和安全性；所述位置定位装置被构造为对各个车辆的位置进行采集，并结合所述数据采集装置的数据对行进的路线进行规划；所述流量监控装置被构造为对停车区域中的各个所述车辆的排队与所述停车区域中的空置数量数据。

4.如前述权利要求之一所述的一种基于物联网技术的路内停车规划系统，其特征在于，计算特定段的难度值包括：将沿着规划路线的预期行进的日期或时间、以及难度信号相关的日期或时间进行比较。

5.如前述权利要求之一所述的一种基于物联网技术的路内停车规划系统，其特征在于，所述终端包括网络通信设备、软件模块，所述网络通信设备被构造为对驾驶人员的需求进行上载，并由所述软件模块进行执行；所述软件模块被构造为由所述处理器执行，并执行以下步骤：识别驾驶人员的事件；以及确定事件的地点；确定驾驶人员的移动设备的位置；确定驾驶人员车辆的位置；确定驾驶人员的移动设备和车辆并置；响应于确定驾驶人员的移动设备和车辆并置，确定驾驶人员已经经由车辆发起了停车需求的路线；响应于确定驾驶人员已经经由车辆发起前往所述停车需求的行进，将命令发送至车辆的智能设备，其中，所述命令被配置为使智能设备的显示器显示行进路线；确定靠近事件地点的停车地点；修改行驶路线以包括停车位置；响应于修改行驶路线，将第二命令发送到车辆的智能设备，该第二命令被配置为使智能设备的显示器显示修改后的行驶路线；识别位于事件发生地点附近的停车区域。

6.如前述权利要求之一所述的一种基于物联网技术的路内停车规划系统，其特征在于，所述难度值被构造为对所述车辆在规划路径中行驶的过程中拥堵程度以及对计算行驶线路的路段成本；其中，基于所述难度值，距离和穿越所述行驶线路所需的时间来计算所述路段成本；其中，路线成本是根据沿路线的路段的难度分数计算的。

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