CN113611150B - 一种基于LoRa智能停车系统车位预订分配方法 - Google Patents

一种基于LoRa智能停车系统车位预订分配方法 Download PDF

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Abstract

本方法涉及物联网设备定位和智能停车场技术领域，具体涉及一种基于LoRa智能停车系统车位预订分配方法，包括车辆检测器实时采集车位状态信息，通过LoRa终端上传到LoRa网关，LoRa网关将车位状态信息上传到服务器；用户通过移动客户端发出车位预订申请，服务器接收到申请后根据用户历史通车信息计算用户优先级；服务器根据用户优先级和当前车位占空状态进行车位预订分配，并将车位分配情况发送给用户；本发明采用LoRa物联网通信技术实现车位状态监测信息传输和控制，具有低功耗、低成本、无线覆盖好、便于部署等优点，并采用基于优先级等级来为用户进行车位预订车位分配，充分考虑每个用户停车历史加权值，具有公平性和合理性。

Description

一种基于LoRa智能停车系统车位预订分配方法
技术领域
本方法涉及物联网设备定位和智能停车场技术领域，具体涉及一种基于LoRa智能停车系统车位预订分配方法。
背景技术
随着人们生活水平不断提高，我国汽车保有量飞速增长，由于机场、车站、商业中心等公共停车场车位数量有限，车辆驾驶员寻找一个停车位往往要花费大量的时间，而公共车位资源利用率低下的情况常常发生。造成以上问题的一个重要因素就是车辆驾驶员和停车场经营者关于停车场车位状态等相关信息不对称，主要表现在驾驶员及时准确获取停车场车位状态信息途径比较少，停车场经营者无法根据智能停车位预订需求自适应调度车位资源，提升车位使用效率。在人们巨大的停车需求下，智慧停车系统应运而生缓解了部分停车问题，但是目前的停车场管理系统任然需要大量人工干预和消耗大量资金去维护，尤其缺乏一个基于车辆历史停车记录设置优先级来实现车位自适应预订分配方法。
现有的停车系统之间存在数据不互通，资源无法共享等问题，仅注重单一停车场的资源管理，忽视了使用公共平台使数据共享的可能性以提升车位利用率和经济效益。对于停车场经营者来说，无法及时得知其他停车场的信息，使其难以统筹所在区域内的所有车位资源。对于少部分具有预约功能的智能停车系统，当车主申请预订车位时，在有车位情况时，系统能够分配车位并给予固定时间周期的预留时间；如果无车位时，系统直接拒绝车辆停车预订信息，这种分配方法没有考虑车辆历史停车信息，没有设定车辆优先级，具有很大不合理性。
发明内容
为了在不对原有建筑结构进行改动的前提下部署LoRa网络，有效提高车位分配效率，进一步减少人力投入，解决智能停车系统车位预订分配难题，本发明提出一种基于LoRa智能停车系统车位预订分配方法，包括以下步骤：
S1、车辆检测器实时采集车位状态信息，通过LoRa终端上传到LoRa网关，LoRa网关将车位状态信息上传到服务器；
S2、用户通过移动客户端发出车位预订申请，服务器接收到申请后根据用户历史通车信息计算用户优先级；
S3、服务器根据用户优先级和当前车位占空状态进行车位预订分配，并将车位分配情况发送给用户。
进一步的，根据用户历史通车信息计算用户优先级包括：
R＝RP+RN+R0；；
其中，R为用户优先级，RP表示奖励权值，RN表示惩罚权值，R0表示初始权值。
进一步的，奖励权值RP表示为：
Figure BDA0003175129180000021
其中，ε表示预订车位的使用情况，即使用过预订车位对应ε为1，未使用过预订车位对应ε为0；N表示用户累计使用预订车位次数，τn表示平均停车时长与最大停车时长tmax的比值，T为停车时长标准值，优选的，该值可设置为24小时；Ck为动态随机加权。
进一步的，动态随机加权Ck表示为：
Figure BDA0003175129180000022
其中，i为预约人数，
Figure BDA0003175129180000023
表示向下取整。
进一步的，惩罚权值RN表示为：
Figure BDA0003175129180000031
其中，
Figure BDA0003175129180000032
表示用户违约情况，违约对应
Figure BDA0003175129180000033
为1，未违约对应
Figure BDA0003175129180000034
φ为0；j表示违约次数，αj表示对应区间违约次数的权数；Tmax表示该用户延迟时长最大值，
Figure BDA0003175129180000037
表示平均延迟时长，a为平衡因子，m表示延迟次数，Bm表示对应区间延迟次数的权数。
进一步的，对应区间违约次数的权数αj表示为：
Figure BDA0003175129180000035
其中，K、A、B为常数且K、A>0，B≠1；K、A、B数值令前期αj随着违约次数j的增多缓慢增加，后期αj随着违约次数j的增多快速增加；K、A、B具体数值根据用户的历史数据通过非线性回归分析或特殊函数的最小二乘法确定。
进一步的，对应区间延迟次数的权数Bm表示为：
Bm＝M*lncd；
其中，M、lnc、d为常数且M>0、lnc>0、d>1，M、lnc、d具体数值根据用户的历史数据通过非线性回归分析或特殊函数的最小二乘法确定。
进一步的，根据用户优先等级排序，高优先级用户优先获得停车位，如果车位不足，拒绝低优先级用户预订请求，平台对用于预留车位市场为S包括：
Figure BDA0003175129180000036
其中，R表示优先级，f为优先级权重，S0表示预留时长初始值，nc表示该停车场空车位数，np表示当前预约人数，Nt表示该停车场总车位数，S1表示预留时长标准值。
本发明的一种智能停车系统车位预订分配方法有以下优点：
1.采用LoRa物联网通信技术实现车位状态监测信息传输和控制，具有低功耗、低成本、无线覆盖好、便于部署等优点。
2.依据用户在停车场的历史停车数据，包含是否是新用户、历史停车次数、历史停车频度、平均停车时长等数据计算用户预订车位优先级等级，基于优先级等级来为用户进行车位预订车位分配，该车位预订分配方法充分考虑每个用户停车历史加权值，具有公平性和合理性。
附图说明
图1是本发明应用场景系统结构图；
图2是本发明一种基于LoRa智能停车系统车位预订分配方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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。
本发明提出一种基于LoRa智能停车系统车位预订分配方法，包括以下步骤：
S1、车辆检测器实时采集车位状态信息，通过LoRa终端上传到LoRa网关，LoRa网关将车位状态信息上传到服务器；
S2、用户通过移动客户端发出车位预订申请，服务器接收到申请后根据用户历史通车信息计算用户优先级；
S3、服务器根据用户优先级和当前车位占空状态进行车位预订分配，并将车位分配情况发送给用户。
如图1以及图2的信息采集阶段，在本实施例中在停车场设置多个车位检测器以及监控器，检测车位是否处于占用状态，并通过LoRa终端上传到LoRa网关，LoRa网关再通过4G/5G/WIFI等通信方式把车位状态信息传输到智慧停车场管理平台，智慧停车场管理平台通过5G或光纤把车位信息传输到e泊云信息数据中心，用户通过移动客户端发出车位预订申请，e泊云信息数据中心收到用户预订申请后，根据用户历史停车信息来计算用户优先级等级。
如图2用户预订车位流程，在用户使用停车系统时，平台会对用户停车信息进行保存，本方法通过利用部署的LoRa设备和用户历史停车数据，计算预订用户的优先级等级，预订车位用户的优先级等级R计算分成奖惩两部分，具体计算如下：
R＝RP+RN+R0 (1)
(1)式中，RP表示奖励权值，RN表示惩罚权值，R0表示初始权值。
车位预约分配算法存在多项奖励因子，比如新老用户、平均停车时长、使用系统次数、最大停车时长等因素，通过对历史停车数据分析，平台相关数据的记录以及后续使用过程中设备返回的用户信息，可以确定奖励权值RP。
Figure BDA0003175129180000051
(2)式中，ε表示预订车位的使用情况，即使用过预订车位对应ε为1，未使用过预订车位对应ε为0；N表示用户累计使用预订车位次数，τn表示平均停车时长与最大停车时长tmax的比值，T为停车时长标准值。区分新老用户后，通过动态随机加权Ck进一步确定奖励权值。
Ck＝10-k*q (3)
(3)式中，权值Ck随并发情况动态变化，即以10k(k≥0)为标准对同时预约人数划分区间以决定k的取值。
Figure BDA0003175129180000052
(4)式中，i为同时预约人数，当i≤10，k为1；10≤i≤100，k为2，依此类推。q表示随机数，根据同时预约人数生成相同数量和大小的随机数，并随机分配到各预约用户。tmax和T分别表示停车时长最大值和停车时长标准值，对h进行统一标准转化后代入上式与Ck相乘，保证系统的合理性。
本方法中惩罚权值RN同样存在多重影响因素，比如预约车位却未使用的违约情况，未在规定预约时间内使用车位的延迟情况等。本方法利用平台记录的用户不良情况，对其预约时间做出惩罚，惩罚权值RN表示为：
Figure BDA0003175129180000061
(5)式中，根据生长曲线函数模型建立，公式表示为：
Figure BDA0003175129180000062
(6)式中，K，A>0，B≠1，具体数值由系统记录的数据通过非线性回归分析或特殊函数的最小二乘法即可确定，初期阶段，αj随着违约次数j的增多缓慢增加；中期阶段，αj随着违约次数j的增多快速增加。
对于一组实测数据(ji，αj)，i＝1,2，···，n，令加权的偏差平方和为：
Figure BDA0003175129180000063
其中，wi为权因子，在求解待定参数过程中作为已知量处理，若各权因子均为1.0，则称E为偏差平方和。
根据最小二乘法原理，由
Figure BDA0003175129180000064
得
Figure BDA0003175129180000065
由式(8)解得
Figure BDA0003175129180000066
由式(9)可见只要确定了参数B、k，参数A就可确定，即参数A可用B、k显式的表示。利用这一特点，可是同时求解三个参数的问题简化为同时求解两个参数的文体，这就是参数A以线性形式出现的优点。
同理，由
Figure BDA0003175129180000067
得
Figure BDA0003175129180000071
由
Figure BDA0003175129180000072
得
Figure BDA0003175129180000073
将(9)式代入式(10)和式(11)后，可将式(10)(11)看成含有两个未知量B、k的二元方程组，利用二重二分法即可求出两个未知量，再利用式(9)计算A。
RN后部分由延迟次数和延迟时间构成，式中Tmax表示该用户延迟时长最大值，
Figure BDA0003175129180000074
表示平均延迟时长，a为平衡因子，m表示用户延迟次数，Bm表示对应区间延迟次数的权数，由龚帕兹曲线模型确立，公式表示为：
Bm＝M*lncd (12)
(12)式中，参数M>0，lnc>0，d>1，具体数值由系统记录的数据通过非线性回归分析或特殊函数的最小二乘法即可确定。
根据用户优先等级排序，高优先级用户优先获得停车位，如果车位不足，拒绝低优先级用户预订请求。获得车位预订的用户，平台对用于预留车位市场为S,计算如下：
Figure BDA0003175129180000075
(13)式中，R表示优先级,f为优先级权重，该权重为一个由平台确定的常数，S0表示预留时长初始值，nc表示该停车场空车位数，np表示当前预约人数，Nt表示该停车场总车位数，S1表示预留时长标准值。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (2)

1.一种基于LoRa智能停车系统车位预订分配方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、车辆检测器实时采集车位状态信息，通过LoRa终端上传到LoRa网关，LoRa网关将车位状态信息上传到服务器；
S2、用户通过移动客户端发出车位预订申请，服务器接收到申请后根据用户历史通车信息计算用户优先级；根据用户历史通车信息计算用户优先级包括：
R＝RP+RN+R0；
其中，R为用户优先级，R0表示初始权值；RP为奖励权值，表示为：
Figure FDA0003844465130000011
其中，ε表示预订车位的使用情况，即使用过预订车位对应ε为1，未使用过预订车位对应ε为0；N表示用户累计使用预订车位次数，τn表示平均停车时长与最大停车时长tmax的比值，T为停车时长标准值；Ck为动态随机加权，表示为Ck＝10-k*q，q为随机数，其取值为1～预订车位相同时段的用户数量，k为根据预订人数设定的权值，且
Figure FDA0003844465130000012
i为预约人数，
Figure FDA0003844465130000013
表示向下取整；
RN为惩罚权值，表示为：
Figure FDA0003844465130000014
其中，
Figure FDA0003844465130000015
表示用户违约情况，违约对应
Figure FDA0003844465130000016
为1，未违约对应
Figure FDA0003844465130000017
为0；j表示违约次数；Tmax表示该用户延迟时长最大值，
Figure FDA0003844465130000018
表示平均延迟时长，a为平衡因子，m表示延迟次数，Bm表示第m次延迟对应区间延迟次数的权数，表示为Bm＝M*lncd，M、lnc、d为常数且M>0、lnc>0、d>1，M、lnc、d具体数值根据用户的历史数据通过非线性回归分析或特殊函数的最小二乘法确定；αj表示对应区间违约次数的权数，表示为：
Figure FDA0003844465130000019
K、A、B为常数且K、A>0，B≠1；K、A、B数值令前期αj随着违约次数j的增多缓慢增加，后期αj随着违约次数j的增多快速增加；K、A、B具体数值根据用户的历史数据通过非线性回归分析或特殊函数的最小二乘法确定；
S3、服务器根据用户优先级和当前车位占空状态进行车位预订分配，并将车位分配情况发送给用户。
2.根据权利要求1所述的一种基于LoRa智能停车系统车位预订分配方法，其特征在于，根据用户优先等级排序，高优先级用户优先获得停车位，如果车位不足，拒绝低优先级用户预订请求，平台对用于预留车位时长为S包括：
Figure FDA0003844465130000021
其中，R表示优先级，f为优先级权重，S0表示预留时长初始值，nc表示停车场空车位数，np表示当前预约人数，Nt表示停车场总车位数，S1表示预留时长标准值。
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