CN113689731B - 基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法及其系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法及其系统，通过城市中大量雾节点车辆作为雾网络通信和计算的基础设施，利用边缘设备提供实时响应服务，使得停车泊位信息需求端能够从雾节点或泊位信息共享平台中获取目的地附近范围内的共享泊位信息，当停车泊位信息需求端触发泊位信息需求时，网络系统精准筛选出目标泊位信息，并从信息集合数据库中调离出来予以保护，指引用户前往目标泊位地点停车，停车完毕后删除该泊位信息。泊位信息共享平台将对网络系统中的雾节点车辆的运动轨迹进行记忆，对轨迹路线进行分析、处理和统计，存储该雾节点目录下，建立雾节点通讯内容，并记录共享泊位的使用情况，完善雾节点信息，雾节点间直接通信，避免通讯到云端甚至基站去绕一圈，支持很高的移动性。
Description
技术领域
本发明涉及公共交通管理技术领域，尤其涉及基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法及其系统。
背景技术
近年来，随着我国经济的快速发展，城镇化进程加快，城市机动车拥有量增长迅速，而城市交通已经并将继续面临停车供需矛盾的问题，随着城市经济的迅速增长而日益严重。当车辆行驶在不同的场景，由于不能及时获取停车泊位信息，导致行驶车辆在道路上花费较长时间巡游去寻找停车泊位，不仅造成无效巡泊，增加油耗、碳排放等环境污染问题，而且还会加重道路车辆负担和交通拥堵现象，影响交通出行效益，制约了城市交通行业进一步提升品质和管理服务水平的发展。
发明专利申请CN103778802A公开了一种基于车位信息共享的停车方案，目的能够有效地针对车位信息进行共享，并方便找车位进行停车，且能有效地调度泊位，最大限度地发挥停车泊位的价值，减少城市交通拥堵，提高用户停车效率。该方案发明技术是基于物联网的停车导航系统为用户提供距离其指定目的地最近且有空闲停车泊位的停车场信息，并提供一条到达此停车场的最优导航路线，具体为用户先指定目的地位置信息，然后向泊位信息共享平台发送请求，根据平台资源反馈得到距离目的地最近且有空闲车位的停车场位置信息，用户在系统上进行预订等操作，并为用户找到一条合适的路线。该发明是基于停车导航系统得到的泊位信息，泊位资源信息受第三方平台的局限约束、采集范围不全面，增加了停车泊位空闲时间窗口，进一步造成停车泊位资源的浪费。
发明专利申请CN106875728A公开了一种停车位共享方法、装置及系统，目的是提高私有停车泊位的利用率。该方法实施程序为停车用户发送停车位请求，根据请求从各车位提供者的泊位信息发布中筛选出匹配的信息搜索响应，停车需求者对筛选后的泊位信息进行选择，并向对应的车位提供用户终端发送车位使用请求信息，最后接收车位发布者用户信息对应的车位提供用户终端发送的授权信息，将该授权信息向停车用户终端发送。该发明是将私家车的停车泊位资源解放出来，将停车泊位资源进行共享，而对于私家车的停车泊位资源一般都是分布于其居住的小区等地方有其所使用车辆的私有停车位，其采集对象较单一和数据范围不全面，易受时间和地理空间条件的约束。
发明专利申请CN108346087A公开了一种基于位置信息的动态共享停车服务系统，其目的是能够利用时空差将空闲的私家车位或公共车位进行短期或长期的出租，使停车泊位资源更加合理的分配和充分的利用，减少停车寻找车位时间。该系统包括停车位共享模块、新能源汽车移动充电模块等，停车位共享模块对车位进行管理，新能源移动充电模块提供新能源汽车在共享车位停车或郊外缺电救援和充电延长服务。该发明利用APP+微信小程序双平台，推出一款基于位置信息的动态共享车位管理系统，易受第三方平台资源的约束，不能使车辆直接接受停车泊位信息，需提前进行预约，一定程度上造成停车资源的浪费，且需提前确定出行的目的地等。
综上，现有技术较多为第三方系统平台，停车泊位资源容易受到第三方平台系统管理的限制，不能较好地传递出泊位资源信息，会出现部分信息的失真现象。另外，泊位资源数据量大，要求处理速度快、传递及时，对平台网络建设要求较高、管理难度大。现有技术多应用于有相应配套设施的大型且集中管理的停车场地，对于路边停车设施或小型的无管理的停车场地不能起到较好地积极作用。同时，将泊位资源与停车需求分割开来，不能很好地使泊位资源信息对称，造成了很多独立的停车信息数据孤岛。现有通过“预订”模式来提前占用停车泊位资源，一方面会加大停车资源的空窗时长，进一步造成了停车资源的浪费；另外，泊位需求者需要提前确定出行目的地，对出行活动目的地的变更有较大的抵制作用，需要取消订单，从而降低了社会总效应。
发明内容
本发明的目的在于提供基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法及其系统，很好地解决了泊位信息不对称及非协调合作问题，打破传统停车设施的泊位信息孤岛和壁垒，实现车辆与停车泊位资源信息的匹配，使城市停车泊位资源得到实时更新服务。同时，还可以对城市所有的停车泊位资源进行整合优化，使得停车泊位资源整体利用最大化，推动城市停车信息化建设，提升城市停车管理智能化水平，打造城市智能停车体系，使出行停车体验最优化。
本发明采用的技术方案是：
基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其包括以下步骤：
步骤1，边缘设施车辆作为雾节点在运动轨迹中对周围附近的停车泊位资源信息进行收集形成泊位信息数据库；
步骤2，当前车辆对采集的泊位信息进行临时存储，并在与附近其他雾节点的车辆间交换共享泊位信息同时上传至泊位信息共享平台；
步骤3，当前车辆到达目的地区域时判断当前车辆是否有停车需求意愿；是则，发送停车泊位信息需求，从雾节点或泊位信息共享平台的泊位信息集合中筛选目的地合适的停车泊位信息反馈至当前车辆并执行步骤4；否则，当前车辆对停车泊位资源信息进行信息的过滤和整合后执行步骤2；
步骤4，当前车辆获取停车泊位信息迅速前往目的停车泊位地点进行停车，触发泊位指导信息的同时向泊位信息共享平台反馈。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤1的停车泊位资源信息中将城市地理区域划分为J个独立的交通区域，每个交通区域内有Nj(j＝1，2，…，J)个停车泊位，共有车位
将停车泊位位置的划分状态用变量C＝(cnj)N×J表示：
其中，cnj表示第n个停车泊位在第j个交通区域的划分状态。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤2中当前车辆对τ周期采集的泊位信息进行临时存储，τ周期新增的泊位信息内容包括泊位的有效时间段、泊位的位置信息。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤2中将停车泊位信息分配到交通区域雾网络及泊位信息共享平台中形成的停车泊位信息集合如下：
式中，泊位信息集合矩阵中数字
时，表示τ周期第m个雾节点泊位信息需求被分配到第j个交通区域雾网络节点；当
表示τ周期第m个雾节点泊位信息需求未被分配到第j个交通区域雾网络节点上；Xτ表示τ周期的雾节点泊位信息决策变量。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤2中利用交通小区雾网络系统提供的泊位信息将τ周期内新增的泊位信息有效时间段用变量Aτ表示，表达式如下：
式中，
表示节点间泊位信息的时间变量，记为
若
则表示在交通小区雾网络系统τ周期时雾节点及平台提供的第n个泊位信息在第t个周期内有效；反之，若
则表示在交通区域雾网络系统τ周期时第n个泊位信息在第t个周期内已失效。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤3当前车辆对交换泊位信息进行相应的过滤和聚合处理，具体步骤如下：
步骤3-1、利用变参数回归技术将交通区域内各雾节点收集到的泊位信息单元数据β0(ui，vi，ti)在时间点和空间位置的非均衡性特征进行局部回归运算，使技术参数βn(ui，vi，ti)随时间和地理位置的改变而变换，并计算得到雾节点运动轨迹收集到的泊位信息时空异质性的统计分析公式如下：
ln(yi)＝β0(ui，vi，ti)+∑nβn(ui，vi，ti)xin+θi (2)
式中，yi表示城市交通区域雾网络泊位信息共享平台i在时间节点的时空异质性的泊位信息集合，(ui，vi，ti)表示在时间节点ti的城市交通区域泊位信息坐标，xin表示交通区域雾网络泊位信息共享平台i内的第n个泊位信息解释变量，θi表示N(0，σ2)的随机误差项。
步骤3-2、获取每个有效周期内雾节点向平台和周边的来往车辆提供的泊位信息，形成τ周期的雾节点泊位信息决策变量，其表达公式如下：
式中，
表示τ周期内新增的第n个泊位信息是被第m个雾节点所提供，
表示τ周期新增的第n个泊位信息未被第m个雾节点所提供。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤3中筛选目的地合适的停车泊位信息方法为：将雾网络系统中该交通区域平台信息与交通区域内的各雾节点(ui，vi，ti)处收集到的泊位信息(yi，xi1，xi2，…，xij)，i＝1，2，…，J进行链接，通过引入权重值ωi(u0，v0，t0)并计算得到使得交通区域雾网络系统时空上的任一点(ui，vi，ti)在τ周期内的时空运动对区域泊位信息共享影响程度达到最小的一个最优的β(u0，v0，t0)；计算最优计算步骤如下：
步骤3-1，构建最优函数，
式中，yi表示泊位信息共享平台i在时间节点的泊位信息集合，β0(u0，v0，t0)表示泊位信息共享平台收集的泊位信息单元数据，βn(u0，v0，t0)表示第n个泊位信息的单元数据，ωi(u0，v0，t0)表示泊位信息共享平台i的价值权重。
步骤3-2，对βk(u0，v0，t0)求偏导并使其为0得到如下：
其中，
表示城市间泊位信息共享平台泊位信息价值最大化矩阵。
步骤3-3，令W(u0，v0，t0)＝diag[ω1(u0，v0，t0)，ω2(u0，v0，t0)，…，ωJ(u0，v0，t0)] (9)
其中，W(u0，v0，t0)表示泊位信息共享平台中停车泊位信息的价值权重的对角矩阵。
则得到对应的矩阵表示如下：
式中，Xτ表示τ周期的雾节点泊位信息决策变量，Aτ表示τ周期内新增的泊位信息有效时间矩阵，
表示城市雾网络系统中停车泊位信息矩阵。
步骤3-4、运用时空权重函数对雾网络节点泊位信息数据的时空影响因数进行分析，并对参数的变系数进行拟合，可得：
其中，β(ui，vi，ti)表示雾网络系统中雾节点对泊位信息共享平台贡献的泊位信息价值单元数据。
步骤3-5、在交通区域雾网络系统中雾节点在(ui，vi，ti)处对停车泊位信息共享的拟合值的计算公式如下：
式中，y(ui，vi，ti)表示雾节点在时间节点处的泊位信息共享价值，x0 τ＝(x01 …x0T)T为交通小区雾网络系统τ周期时雾节点及平台在(u0，v0，t0)处提供的泊位信息在第t个周期内的有效值。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤3中针对连接至泊位信息共享平台的目的地区域非雾节点的车辆的停车需求意愿的处理方法为：判断目的地区域非雾节点的车辆是否有停车需求意愿；是则，泊位信息共享平台发送停车泊位信息需求，泊位信息共享平台从泊位信息集合中筛选目的地合适的停车泊位信息反馈至当前非雾节点车辆并执行步骤4；否则，泊位信息共享平台过滤非雾节点的车辆并更新泊位信息并执行步骤2。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤4在当前车辆前往停车泊位地点的同时，雾节点及泊位信息共享平台启动对该停车泊位信息临时保护，待收到停车完毕的反馈后取消停车泊位信息临时保护并删除对应的停车泊位信息。
基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享系统，采用了所述的基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，系统包括泊位信息采集模块，泊位信息处理、泊位信息交流模块、泊位信息临时存储模块、泊位信息计算及控制模块；其中：
泊位信息采集模块，利用网络系统中雾节点的车载传感器网络和雷达成像设施对车辆行驶周围的停车泊位资源进行信息采集，形成该节点的轨迹泊位信息集合，所有的动态雾节点信息汇集成覆盖城市范围的泊位信息共享数据库；
泊位信息交流模块，用于移动的雾节点车辆与附近其他雾节点间进行停车泊位信息共享，并收集车辆行驶轨迹周围的泊位信息，上传到区域泊位信息共享平台；
泊位信息临时存储模块，用于临时存储车辆采集的泊位信息；
泊位信息计算及控制模块，雾节点车辆需要泊位信息时触发停车泊位信息需求端从附近的雾节点和交通区域共享平台泊位信息数据库中计算出需要的停车泊位信息，对筛选出的泊位信息进行保护避免重复计算，指引车辆前往目标泊位进行停车。
本发明采用以上技术方案，针对现实中停车泊位信息不对称，行驶车辆需求者不能及时掌握周围泊位信息问题，利用交通小区雾网络系统中雾节点对泊位信息共享能够实现停车泊位资源的实时更新服务，解决泊位信息不对称问题，打破传统停车设施的信息孤岛。相比现有方法，则很好地解决了车辆与泊位以及泊位间信息非协调合作问题，打破泊位信息资源的壁垒和垄断，使城市泊位资源得以整合优化，提高泊位利用率，推动城市停车信息化建设和停车行业的发展。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式对本发明做进一步详细说明；
图1为本发明基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享系统的功能模块示意图；
图2为本发明基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法的原理结构示意图；
图3为本发明基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法的流程示意图
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
车辆雾计算作为雾计算的一种扩展模式，将雾计算与传统的车载网络相结合，设置车辆作为通信和计算的基础设施，利用靠近用户的边缘设备提供实时响应服务。
如图1至图3之一所示，本发明公开了基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其采用的系统由泊位信息采集模块，泊位信息交流模块，泊位信息临时存储模块，泊位信息计算及控制模块等组成，如图1所示。
泊位信息采集模块，本发明利用网络系统中雾节点的车载传感器网络和雷达成像设施等对车辆行驶周围的停车泊位资源进行信息采集，形成该节点的轨迹泊位信息集合，所有的动态雾节点信息汇集成覆盖城市范围的泊位信息共享数据库。
泊位信息交流模块，雾计算支持较高的移动性，移动的雾节点车辆可对附近其他雾节点间进行停车泊位信息共享，并收集车辆行驶轨迹周围的泊位信息，上传到区域泊位信息共享平台。
泊位信息计算及控制模块，雾节点车辆需要泊位信息时触发停车泊位信息需求端可从附近的雾节点和交通区域共享平台泊位信息数据库中计算出需要的停车泊位信息，对筛选出的泊位信息进行保护，避免重复计算，指引车辆前往目标泊位进行停车。
为减少车辆巡泊时间，提高城市泊位资源的利用效率，解决车辆与停车泊位间信息非协调合作问题，打破城市停车泊位信息资源的壁垒，本发明提供了一种车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，该发明利用车辆雾计算对城市停车泊位资源进行整合，能对城市停车泊位资源进行全面实时监控，了解整体的泊位资源利用情况。另外，通过城市中大量分布的车辆雾节点对泊位信息进行实时更新，响应停车泊位信息需求端服务，实现对空闲泊位的绿色分配。
如图2所示，车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法的基本原理是将城市移动车辆作为通信和计算的基础设施，利用边缘网络中的设备，具有低延时传递数据和位置感知性能，地理分布广泛，且带有大量网络节点的大规模传感器网络，支持很高的移动性，具备分布式计算，符合互联网的“去中心化”特征，满足更加广泛的节点接入，而充当雾节点的车辆对运动轨迹周围的停车泊位资源信息进行收集，与周围的雾节点车辆和共享平台进行泊位信息共享与交换，当雾节点车辆需要泊位信息时，触发车辆停车泊位信息需求端，从泊位信息集合中检索出目的地及附近适合的泊位信息，并进行实时反馈和指引。
本实施例中的车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，采用一种对云计算概念的延伸雾计算与传统车载网络相结合，以车辆本身设施作为通信和计算的载体，在运动轨迹中自主对周围的停车泊位资源信息进行收集、统计分析，不断地与附近的雾节点车辆和交通区域的泊位信息共享网络平台进行信息的交换和共享，并为交通区域内和附近需要泊位信息资源的车辆提供信息资源。
雾节点车辆是移动性较好的网络节点，具备传感器的功能，在行驶途径中可以实时与附近的雾节点和泊位信息共享平台进行泊位信息间的交换。雾节点车辆具有对周围泊位信息资源的采集、处理和分析判断功能，并负责对收集到的泊位信息在T有效周期内短时间的临时存储和上传至泊位信息共享平台以及与附近的其他雾节点车辆间进行信息交换共享，形成泊位信息集合。当雾节点车辆到达目的地附近需要泊位资源信息时，触发本雾节点的停车泊位信息需求端，然后向附近的雾节点和该区域内的泊位信息共享平台发送请求，从雾节点和平台泊位信息集合数据库中将停车泊位信息及时反馈给该雾节点的移动终端，用户对其确认或雾节点系统默认确认，使该停车信息调离出来，避免信息的重复计算、分配。信息确认后，雾网络系统启动对该停车信息的保护，并指引车辆前往泊位地点进行停车，停车完毕后雾节点向泊位信息共享平台进行反馈，系统将取消对该条泊位信息的保护，并删除。
传统的车辆不具备泊位信息共享功能，不能对泊位信息资源进行采集，和周围的雾节点车辆没有网络上联系，但可以连接到泊位信息共享网络平台上，接收停车信息。一旦需要停车资源信息可向泊位信息共享平台发送停车泊位信息需求，从共享平台泊位信息集合数据库中筛选出泊位信息展示给用户网络终端，用户对其确认，然后按照指引进行停车，完毕后将该条泊位信息从集合数据库中删除。
如图3所示，本发明公开了基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其包括以下步骤：
步骤1，边缘设施车辆作为雾节点在运动轨迹中对周围附近的停车泊位资源信息进行收集形成泊位信息；
步骤2，当前车辆对采集的泊位信息进行临时存储，并在与附近其他雾节点的车辆间交换共享泊位信息同时上传至泊位信息共享平台；
步骤3，当前车辆到达目的地区域时判断当前车辆是否有停车需求意愿；是则，发送停车泊位信息需求，从雾节点或泊位信息共享平台的泊位信息集合中筛选目的地合适的停车泊位信息反馈至当前车辆并执行步骤4；否则，当前车辆对停车泊位资源信息进行信息的过滤和整合后执行步骤2；
步骤4，当前车辆获取停车泊位信息迅速前往目的停车泊位地点进行停车，触发泊位指导信息的同时向泊位信息共享平台反馈。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤1的停车泊位资源信息中将城市地理区域划分为J个独立的交通区域，每个交通区域内有Nj(j＝1，2，…，J)个停车泊位，共有车位
将停车泊位位置的划分状态用变量C＝(cnj)N×J表示：
其中，cnj表示第n个停车泊位在第j个交通区域的划分状态。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤2中当前车辆对τ周期采集的泊位信息进行临时存储，τ周期新增的泊位信息内容包括泊位的有效时间段、泊位的位置信息。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤2中将停车泊位信息分配到交通区域雾网络及泊位信息共享平台中形成的停车泊位信息集合如下：
式中，泊位信息集合矩阵中数字
时，表示τ周期第m个雾节点泊位信息需求被分配到第j个交通区域雾网络节点；当
表示τ周期第m个雾节点泊位信息需求未被分配到第j个交通区域雾网络节点上；Xτ表示τ周期的雾节点泊位信息决策变量。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤2中利用交通小区雾网络系统提供的泊位信息将τ周期内新增的泊位信息有效时间段用变量Aτ表示，表达式如下：
式中，
表示节点间泊位信息的时间变量，记为
若
则表示在交通小区雾网络系统τ周期时雾节点及平台提供的第n个泊位信息在第t个周期内有效；反之，若
则表示在交通区域雾网络系统τ周期时第n个泊位信息在第t个周期内已失效。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤3当前车辆对交换泊位信息进行相应的过滤和聚合处理，具体步骤如下：
步骤3-1、利用变参数回归技术将交通区域内各雾节点收集到的泊位信息单元数据β0(ui，vi，ti)在时间点和空间位置的非均衡性特征进行局部回归运算，使技术参数βn(ui，vi，ti)随时间和地理位置的改变而变换，并计算得到雾节点运动轨迹收集到的泊位信息时空异质性的统计分析公式如下：
ln(yi)＝β0(ui，vi，ti)+∑nβn(ui，vi，ti)xin+θi (2)
式中，yi表示城市交通区域雾网络泊位信息共享平台i在时间节点的时空异质性的泊位信息集合，(ui，vi，ti)表示在时间节点ti的城市交通区域坐标，xin表示交通区域雾网络泊位信息共享平台i内的第n个泊位信息解释变量，θi表示N(0，σ2)的随机误差项；
步骤3-2、获取每个有效周期内雾节点向平台和周边的来往车辆提供的泊位信息，形成τ周期的雾节点泊位信息决策变量，其表达公式如下：
式中，
表示τ周期内新增的第n个泊位信息是被第m个雾节点所提供，
表示τ周期新增的第n个泊位信息未被第m个雾节点所提供。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤3中筛选目的地合适的停车泊位信息方法为：将雾网络系统中该交通区域平台信息与交通区域内的各雾节点(ui，vi，ti)处收集到的泊位信息(yi，xi1，xi2，…，xij)，i＝1，2，…，J进行链接，通过引入权重值ωi(u0，v0，t0)并计算得到使得交通区域雾网络系统时空上的任一点(ui，vi，ti)在τ周期内的时空运动对区域泊位信息共享影响程度达到最小的一个最优的β(u0，v0，t0)；计算最优计算步骤如下：
步骤3-1，构建最优函数，
式中，yi表示泊位信息共享平台i在时间节点的泊位信息集合，β0(u0，v0，t0)表示泊位信息共享平台收集的泊位信息单元数据，βn(u0，v0，t0)表示第n个泊位信息的单元数据，ωi(u0，v0，t0)表示泊位信息共享平台i的价值权重。
步骤3-2，对βk(u0，v0，t0)求偏导并使其为0得到如下：
其中，
表示城市间泊位信息共享平台泊位信息价值最大化矩阵。
步骤3-3，令W(u0，v0，t0)＝diag[ω1(u0，v0，t0)，ω2(u0，v0，t0)，…，ωJ(u0，v0，t0)] (9)
其中，W(u0，v0，t0)表示泊位信息共享平台中停车泊位信息的价值权重的对角矩阵。
则得到对应的矩阵表示如下：
式中，Xτ表示τ周期的雾节点泊位信息决策变量，Aτ表示τ周期内新增的泊位信息有效时间矩阵，
表示城市雾网络系统中停车泊位信息矩阵。
步骤3-4、运用时空权重函数对雾网络节点泊位信息数据的时空影响因数进行分析，并对参数的变系数进行拟合，可得：
其中，β(ui，vi，ti)表示雾网络系统中雾节点对泊位信息共享平台贡献的泊位信息价值单元数据。
步骤3-5、在交通区域雾网络系统中雾节点在(ui，vi，ti)处对停车泊位信息共享的拟合值的计算公式如下：
式中，y(ui，vi，ti)表示雾节点在时间节点处的泊位信息共享价值，x0 τ＝(x01 …x0T)T为交通小区雾网络系统τ周期时雾节点及平台在(u0，v0，t0)处提供的泊位信息在第t个周期内的有效值。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤3中针对连接至泊位信息共享平台的目的地区域非雾节点的车辆的停车需求意愿的处理方法为：判断目的地区域非雾节点的车辆是否有停车需求意愿；是则，泊位信息共享平台发送停车泊位信息需求，泊位信息共享平台从泊位信息集合中筛选目的地合适的停车泊位信息反馈至当前非雾节点车辆并执行步骤4；否则，泊位信息共享平台过滤非雾节点的车辆并更新泊位信息并执行步骤2。
进一步地，作为一种优选实施方式，步骤4在当前车辆前往停车泊位地点的同时，雾节点及泊位信息共享平台启动对该停车泊位信息临时保护，待收到停车完毕的反馈后取消停车泊位信息临时保护并删除对应的停车泊位信息。
综上所述，本发明提供一种车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，通过城市中大量雾节点车辆作为雾网络通信和计算的基础设施，利用靠近用户的边缘设备提供实时响应服务，使得停车泊位信息需求端能够从雾节点或泊位信息共享平台中获取目的地附近范围内的共享泊位信息，即停车泊位信息需求端附近的闲置泊位信息，提高了空闲泊位的使用率，减少了用户寻找泊位时间，解决了车辆与泊位间的信息不对称问题，实现绿色分配，使城市停车泊位资源得到有效的整合优化。另外，当停车泊位信息需求端触发泊位信息需求时，网络系统精准筛选出目标泊位信息，并从信息集合数据库中调离出来予以保护，避免信息重复发送，指引用户前往目标泊位地点停车，停车完毕后，该泊位信息已失效，从信息集合中删除。进一步地，泊位信息共享平台将对网络系统中的雾节点车辆的运动轨迹进行记忆，对轨迹路线进行分析、处理和统计，存储该雾节点目录下，建立雾节点通讯内容，并记录共享泊位的使用情况，完善雾节点信息，雾节点间直接通信，避免通讯到云端甚至基站去绕一圈，支持很高的移动性。
显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
Claims (8)
1.基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其特征在于：其包括以下步骤：
步骤1，边缘设施车辆作为雾节点在运动轨迹中对周围附近的停车泊位资源信息进行收集形成泊位信息数据库；
步骤2，当前车辆对采集的泊位信息进行临时存储，并在与附近其他雾节点的车辆间交换共享泊位信息同时上传至泊位信息共享平台；利用交通小区雾网络系统提供的泊位信息将τ周期内新增的泊位信息有效时间段用变量Aτ表示，表达式如下：
式中，
表示节点间泊位信息的时间变量，记为
若
则表示在交通小区雾网络系统τ周期时雾节点及平台提供的第n个泊位信息在第t个周期内有效；反之，若
则表示在交通区域雾网络系统τ周期时第n个泊位信息在第t个周期内已失效；
表示τ周期内新增的第n个泊位信息是被第m个雾节点所提供，
表示τ周期新增的第n个泊位信息未被第m个雾节点所提供；
步骤3，当前车辆到达目的地区域时判断当前车辆是否有停车需求意愿；是则，发送停车泊位信息需求，从雾节点或泊位信息共享平台的泊位信息集合中筛选目的地合适的停车泊位信息反馈至当前车辆并执行步骤4；否则，当前车辆对停车泊位资源信息进行信息的过滤和整合后执行步骤2；步骤3中筛选目的地合适的停车泊位信息方法为：将雾网络系统中该交通区域平台信息与交通区域内的各雾节点(ui，vi，ti)处收集到的泊位信息(yi，xi1，xi2，…，xij)，i＝1，2，…，J进行链接，通过引入权重值ωi(u0，v0，t0)并计算得到使得交通区域雾网络系统时空上的任一点(ui，vi，ti)在τ周期内的时空运动对区域泊位信息共享影响程度达到最小的一个最优的β(u0，v0，t0)；计算最优计算步骤如下：
步骤3-1，构建最优函数，
式中，yi表示泊位信息共享平台i在时间节点的泊位信息集合，β0(u0，v0，t0)表示泊位信息共享平台收集的泊位信息单元数据，βn(u0，v0，t0)表示第n个泊位信息的单元数据，xin表示交通区域雾网络泊位信息共享平台i内的第n个泊位信息解释变量，ωi(u0，v0，t0)表示泊位信息共享平台i的价值权重；
步骤3-2，对βk(u0，v0，t0)求偏导并使其为0得到如下泊位信息共享价值矩阵：
其中，
表示城市间泊位信息共享平台泊位信息价值最大化矩阵；
步骤3-3，令W(u0，v0，t0)＝diag[ω1(u0，v0，t0)，ω2(u0，v0，t0)，…，ωJ(u0，v0，t0)] (9)
其中，W(u0，v0，t0)表示泊位信息共享平台中停车泊位信息的价值权重的对角矩阵；
则得到对应的矩阵表示如下：
式中，Xτ表示τ周期的雾节点泊位信息决策变量，Aτ表示τ周期内新增的泊位信息有效时间矩阵，
表示城市雾网络系统中停车泊位信息矩阵；
步骤3-4、运用时空权重函数对雾网络节点泊位信息数据的时空影响因数进行分析，并对参数的变系数进行拟合，可得：
其中，β(ui，vi，ti)表示雾网络系统中雾节点对泊位信息共享平台贡献的泊位信息价值单元数据；
步骤3-5、在交通区域雾网络系统中雾节点在(ui，vi，ti)处对停车泊位信息共享的拟合值的计算公式如下：
式中，y(ui，vi，ti)表示雾节点在时间节点处的泊位信息共享价值，x0 τ＝(x01 … x0T)T为交通小区雾网络系统τ周期时雾节点及平台在(u0，v0，t0)处提供的泊位信息在第t个周期内的有效值；
步骤4，当前车辆获取停车泊位信息迅速前往目的停车泊位地点进行停车，触发泊位指导信息的同时向泊位信息共享平台反馈。
2.根据权利要求1所述的基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其特征在于：步骤1的停车泊位资源信息中将城市地理区域划分为J个独立的交通区域，每个交通区域内有Nj(j＝1，2，…，J)个停车泊位，共有车位
将停车泊位位置的划分状态用变量C＝(cnj)N×J表示：
其中，cnj表示第n个停车泊位在第j个交通区域的划分状态。
3.根据权利要求1所述的基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其特征在于：步骤2中当前车辆对τ周期采集的泊位信息进行临时存储，τ周期新增的泊位信息内容包括泊位的有效时间段、泊位的位置信息。
4.根据权利要求1所述的基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其特征在于：步骤2中将停车泊位信息分配到交通区域雾网络及泊位信息共享平台中形成的停车泊位信息集合如下：
式中，泊位信息集合矩阵中数字
时，表示τ周期第m个雾节点泊位信息需求被分配到第j个交通区域雾网络节点；当
表示τ周期第m个雾节点泊位信息需求未被分配到第j个交通区域雾网络节点上；Xτ表示τ周期的雾节点泊位信息决策变量。
5.根据权利要求1所述的基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其特征在于：步骤3当前车辆对交换泊位信息进行相应的过滤和聚合处理，具体步骤如下：
步骤3-1、利用变参数回归技术将交通区域内各雾节点收集到的泊位信息单元数据β0(ui，vi，ti)在时间点和空间位置的非均衡性特征进行局部回归运算，使技术参数βn(ui，vi，ti)随时间和地理位置的改变而变换，并计算得到雾节点运动轨迹收集到的泊位信息时空异质性的统计分析公式如下：
ln(yi)＝β0(ui，vi，ti)+∑nβn(ui，vi，ti)xin+θi (2)
式中，yi表示城市交通区域雾网络泊位信息共享平台i在时间节点的时空异质性的泊位信息集合，(ui，vi，ti)表示在时间节点ti的城市交通区域泊位信息坐标，xin表示交通区域雾网络泊位信息共享平台i内的第n个泊位信息解释变量，θi表示N(0，σ2)的随机误差项；
步骤3-2、获取每个有效周期内雾节点向平台和周边的来往车辆提供的泊位信息，形成τ周期的雾节点泊位信息决策变量，其表达公式如下：
式中，
表示τ周期内新增的第n个泊位信息是被第m个雾节点所提供，
表示τ周期新增的第n个泊位信息未被第m个雾节点所提供。
6.根据权利要求1所述的基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其特征在于：步骤3中针对连接至泊位信息共享平台的目的地区域非雾节点的车辆的停车需求意愿的处理方法为：判断目的地区域非雾节点的车辆是否有停车需求意愿；是则，泊位信息共享平台发送停车泊位信息需求，泊位信息共享平台从泊位信息集合中筛选目的地合适的停车泊位信息反馈至当前非雾节点车辆并执行步骤4；否则，泊位信息共享平台过滤非雾节点的车辆并更新泊位信息并执行步骤2。
7.根据权利要求1所述的基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其特征在于：步骤4在当前车辆前往停车泊位地点的同时，雾节点及泊位信息共享平台启动对该停车泊位信息临时保护，待收到停车完毕的反馈后取消停车泊位信息临时保护并删除对应的停车泊位信息。
8.基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享系统，采用了权利要求1至7任一所述的基于车辆雾计算的城市开放泊位信息共享方法，其特征在于：系统包括泊位信息采集模块，泊位信息处理、泊位信息交流模块、泊位信息临时存储模块、泊位信息计算及控制模块；其中：
泊位信息采集模块，利用网络系统中雾节点的车载传感器网络和雷达成像设施对车辆行驶周围的停车泊位资源进行信息采集，形成该节点的轨迹泊位信息集合，所有的动态雾节点信息汇集成覆盖城市范围的泊位信息共享数据库；
泊位信息交流模块，用于移动的雾节点车辆与附近其他雾节点间进行停车泊位信息共享，并收集车辆行驶轨迹周围的泊位信息，上传到区域泊位信息共享平台；
泊位信息临时存储模块，用于临时存储车辆对采集的泊位信息；
泊位信息计算及控制模块，雾节点车辆需要泊位信息时触发停车泊位信息需求端从附近的雾节点和交通区域共享平台泊位信息数据库中计算出需要的停车泊位信息，对筛选出的泊位信息进行保护避免重复计算，指引车辆前往目标泊位进行停车。
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