CN114999214B - 一种基于大数据的车位查询预约系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大数据的车位查询预约系统，包括车位查询模块、车位调节模块和停车引导模块，所述车位查询模块用于初步选定车位，所述车位调节模块用于根据用户信息选择更合适的车位，所述停车引导模块用于使用车辆引导帮助用户寻找停车位，该系统在车辆预约中使用三次筛选，初次筛选以用户车辆为标准进行选择，得到后视镜高度差值超过阈值的车位，二次筛选为选择初次得到车位中另一侧后视镜高度差值同样超过Q或不存在车辆的车位，建立停车模型，使用蚁群算法得出二次筛选中最优的停车位，进行预约操作，在车辆进入停车场时，在地面灯光条的指引下，行至合适车位，本发明，具有车辆引导准确的特点。

Description

一种基于大数据的车位查询预约系统

技术领域

本发明涉及智能化引导技术领域，具体为一种基于大数据的车位查询预约系统。

背景技术

目前在日常出行中，随着车辆数量的增加，停车难成为了一个比较重要的问题。目前的商场停车位选择多数仍然依靠用户进入停车场临时选择，无任何引导，已有的一些算法通常只考虑停车问题并不考虑停车后目的地的问题，因此造成较多车位的选择不够精确；同时在用户期望将车辆停入某位置时，由于无引导算法及提示，导致不能达到预期停车效果，所以为了解决目前停车引导困难以及停车位置不够优化的问题，设计车辆引导准确的一种基于大数据的车位查询预约系统是很有必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于大数据的车位查询预约系统，以解决上述背景技术中提出的问题。

为了解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于大数据的车位查询预约系统，包括车位查询模块、车位调节模块和停车引导模块，所述车位查询模块用于初步选定车位，所述车位调节模块用于根据用户信息选择更合适的车位，所述停车引导模块用于使用车辆引导帮助用户寻找停车位，所述车位查询模块与车位调节模块之间数据连接，所述车位调节模块与停车引导模块之间数据连接。

根据上述技术方案，所述车位查询模块包括车位初筛选模块与数据库模块，所述车位初筛选模块用于根据用户需求初步对车位进行选择，所述数据库模块用于存储车位信息和模型，所述车位初筛选模块与数据库模块之间数据连接；

所述车位调节模块包括车辆信息录入模块和车位优选模块，所述车辆信息录入模块用于传输进入车辆的模型数据，所述车位优选模块用于自规划车位信息，所述车辆信息录入模块与车位优选模块之间数据连接；

所述停车引导模块包括灯光条模块、灯光选择模块和智能引导模块，所述灯光条模块用于在地面散发波长较低的混合光，所述灯光选择模块用于对地面灯光做编码处理，所述智能引导模块用于查看用户的行车状况并做一定的语音提示用户停车，所述灯光条模块与灯光选择模块之间数据连接，所述灯光条模块与智能引导模块之间数据连接。

根据上述技术方案，所述车位优选模块包括数据模型建立模块与优化算法分析模块，所述数据模型建立模块用于将车位与停车场内部线路进行模型建立，所述优化算法分析模块用于选择停车路线，所述数据模型建立模块与优化算法分析模块之间数据连接。

根据上述技术方案，所述车位查询预约系统的运行方法主要包括以下步骤：

步骤S1：首先用户根据自身需求选择理想停车位，在数据库中未有停放车辆的车位中进行位置信息匹配，

步骤S2：车辆初步选定位置后，将停车场模型建立，使用蚁群优选算法调节最优位置；

步骤S3：车辆通过门禁道闸后，读取选定的线路，地面灯光条发射低频混合光；

步骤S4：测量进入车库后，根据系统提示指示光进行车位导航。

根据上述技术方案，所述步骤S1进一步包括以下步骤：

步骤S11：用户录入本地车辆的型号，根据车辆信息得知其后视镜高度；

步骤S12：在数据库中查询已停车辆后视镜高度与用户车辆的后视镜高度差值超过影响阈值Q的车位；

步骤S13：在差值超过影响阈值Q左右车位中选择任意车位W₁，W₂，…W_n为初预定车位，从初预定车位中剔除不合格车位。

根据上述技术方案，所述步骤S13进一步包括以下步骤：

步骤S131：从初次筛选后车位中选择查看另一侧是否存在后视镜高度差值大于影响阈值Q的车辆；

步骤S132：若初次筛选后车辆的两侧都无车辆则将其划入二次筛选车位；

步骤S133：若预定车位的另一侧与该车位所形成后视镜高度差值低于影响阈值Q，那么舍弃该车位，等待下一轮调用。

根据上述技术方案，所述步骤S2进一步包括以下步骤：

步骤S21：将车辆的目的地与停车场内部的路径通道进行建模；

步骤S22：二次筛选车位以及商场出入口作为节点，路径作为线段，路径距离作为路径权值；

步骤S23：根据模型使用优化算法，选择出最终车位。

根据上述技术方案，所述步骤S23进一步包括以下步骤：

步骤S231：首先选定入口，其次尝试各个停车节点，最后选择出口；

步骤S232：将三者之间使用蚁群算法，选出链路，将各链路的权值相加得到D₁，D₂，…D_n；

步骤S233：选取权值最小的数为路径，此时触发停车引导模块，当车辆进入停车场后，进行光标指引操作。

根据上述技术方案，所述步骤S4进一步包括以下步骤：

步骤S41：车辆内部灯光选择模块根据地面的灯光条坐标进行提前追踪；

步骤S42：根据灯光条所包含灯光色彩段，将每条线路选择同一色彩；

步骤S43：光带根据路径信息亮起其中子段色彩，车辆路径通过系统三次筛选后的路段，则亮起该线路对应的色彩，该线路对应的色彩为车辆进入停车场中进行指引光线中唯一的；

步骤S44：系统通过语言提示，指引用户追寻该线路对应的色彩前进。

根据上述技术方案，所述步骤S42进一步包括以下步骤：

步骤S421：根据灯光条中子色彩数量确定同时能够有多少车辆在停车场中寻找车位；

步骤S422：当此时场内车辆找到车位后，系统在数据库中删去该车位并且在灯光条中删去用户车辆对应的线路色彩；

步骤S423：此时放入新的车辆，使停车场内正在寻找车位的汽车数量小于或等于色彩子模块数值，使用剩余子色彩标注新的用户车辆的停车引导路线。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：本发明，在车辆预约中使用三次筛选，初次筛选以用户车辆为标准进行选择，得到后视镜高度差值超过阈值的车位，二次筛选为选择初次得到车位中另一侧后视镜高度差值同样超过Q或不存在车辆的车位，此时用户可以完全避免倒车时由于后视镜齐平而增加刮蹭的风险，最后需要建立停车模型，使用蚁群算法得出二次筛选中最优的停车位，进行预约操作，在车辆进入停车场时，在地面灯光条的指引下，行至合适车位。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

在附图中：

图1是本发明的系统模块组成示意图。

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。

请参阅图1，本发明提供技术方案：一种基于大数据的车位查询预约系统，包括车位查询模块、车位调节模块和停车引导模块，所述车位查询模块用于初步选定车位，所述车位调节模块用于根据用户信息选择更合适的车位，所述停车引导模块用于使用车辆引导帮助用户寻找停车位，所述车位查询模块与车位调节模块之间数据连接，所述车位调节模块与停车引导模块之间数据连接，该系统在车辆预约中使用三次筛选，初次筛选以用户车辆为标准进行选择，得到后视镜高度差值超过阈值的车位，二次筛选为选择初次得到车位中另一侧后视镜高度差值同样超过Q或不存在车辆的车位，此时用户可以完全避免倒车时由于后视镜齐平而增加刮蹭的风险，最后需要建立停车模型，使用蚁群算法得出二次筛选中最优的停车位，进行预约操作，在车辆进入停车场时，在地面灯光条的指引下，行至合适车位。

车位查询模块包括车位初筛选模块与数据库模块，所述车位初筛选模块用于根据用户需求初步对车位进行选择，所述数据库模块用于存储车位信息和模型，所述车位初筛选模块与数据库模块之间数据连接；

所述车位调节模块包括车辆信息录入模块和车位优选模块，所述车辆信息录入模块用于传输进入车辆的模型数据，所述车位优选模块用于自规划车位信息，所述车辆信息录入模块与车位优选模块之间数据连接；

所述停车引导模块包括灯光条模块、灯光选择模块和智能引导模块，所述灯光条模块用于在地面散发波长较低的混合光，所述灯光选择模块用于对地面灯光做编码处理，所述智能引导模块用于查看用户的行车状况并做一定的语音提示用户停车，所述灯光条模块与灯光选择模块之间数据连接，所述灯光条模块与智能引导模块之间数据连接。

车位优选模块包括数据模型建立模块与优化算法分析模块，所述数据模型建立模块用于将车位与停车场内部线路进行模型建立，所述优化算法分析模块用于选择停车路线，所述数据模型建立模块与优化算法分析模块之间数据连接。

车位查询预约系统的运行方法主要包括以下步骤：

步骤S1：首先用户根据自身需求选择理想停车位，在数据库中未有停放车辆的车位中进行位置信息匹配，库中主要为停车场车位信息，以及存放分析模型，当车辆停入位置时，则在模型中进行标注，

步骤S2：车辆初步选定位置后，将停车场模型建立，使用蚁群优选算法调节最优位置，该步骤进行三次选取，可以得到最合适的车位，蚁群算法不光只是求解最短路径，而且包括设置限定条件，如出入节点等，因此其具备比简单挑选链路更优的作用；

步骤S3：车辆通过门禁道闸后，读取选定的线路，地面灯光条发射低频混合光，在进行道路指引时，室内导航技术相对不够完善，因此使用内部的灯光条导航可以较为优秀的解决该问题，同时散发低频光线，在日常生活中不会造成大量能源消耗和影响人员日常目光接触；

步骤S4：测量进入车库后，根据系统提示指示光进行车位导航，灯光条由多种色彩分段光组成，可以根据需求选择性显示某色彩，起到导航的作用。

步骤S1进一步包括以下步骤：

步骤S11：用户录入本地车辆的型号，根据车辆信息得知其后视镜高度，后视镜的高度在停车是一相对重要的影响因素，若两车的后视镜高度一致，那么停车是就需要特别注意，不能与周围车辆发生后视镜相互刮蹭；

步骤S12：在数据库中查询已停车辆后视镜高度与用户车辆的后视镜高度差值超过影响阈值Q的车位，若后视镜的差值超过该阈值，那么就不需要过度关心该方面的问题，若低于阈值，则是可能发生的；

步骤S13：在差值超过影响阈值Q左右车位中选择任意车位W₁，W₂，…W_n为初预定车位，从初预定车位中剔除不合格车位，这些车位是后视镜差值超过阈值的车位，那么挑选出该车位作第二次筛选。

步骤S13进一步包括以下步骤：

步骤S131：从初次筛选后车位中选择查看另一侧是否存在后视镜高度差值大于影响阈值Q的车辆，虽然一侧车位确保没有刮蹭可能，那么需要查看另一侧，两侧均避免才能保证停车的可靠性；

步骤S132：若初次筛选后车辆的两侧都无车辆则将其划入二次筛选车位，另一侧若无车辆，那么其安全系数就会更高，所以满足停车条件；

步骤S133：若预定车位的另一侧与该车位所形成后视镜高度差值低于影响阈值Q，那么舍弃该车位，等待下一轮调用，若是另一侧存在刮蹭的风险，那么其不可以作为二轮筛选的车位，将其删去，等待后续车辆的选择判定。

步骤S2进一步包括以下步骤：

步骤S21：将车辆的目的地与停车场内部的路径通道进行建模，该建模为了分析最优路径；

步骤S22：二次筛选车位以及商场出入口作为节点，路径作为线段，路径距离作为路径权值，实现蚁群算法的前提就是节点与路径的关系，节点是作为选择而存在，路径是根据算法自选择，用户根据自己的进出选择两端节点，随后蚁群算法工作，选择出合适的中间节点以及路径；

步骤S23：根据模型使用优化算法，选择出最终车位。

步骤S23进一步包括以下步骤：

步骤S231：首先选定入口，其次尝试各个停车节点，最后选择出口，算法首先获取用户选则的起点，其次匹配各二次选择车位，最后依次匹配目标终点，这就提供一个完整的出行闭环；

步骤S232：将三者之间使用蚁群算法，选出链路，将各链路的权值相加得到D₁，D₂，…D_n，该闭环链的权值由路径长度决定，包括起点到停车点，停车点到目标地点，所耗费路径长度越大，其权值越高，越不值得被选择；

步骤S233：选取权值最小的数为路径，此时触发停车引导模块，当车辆进入停车场后，进行光标指引操作，权值最小的路径记为最优路径，行车耗费也就越低。

步骤S4进一步包括以下步骤：

步骤S41：车辆内部灯光选择模块根据地面的灯光条坐标进行提前追踪，车辆在行驶时，地面灯光条需要提前亮起，否则会出现车辆失去引导的情况；

步骤S42：根据灯光条所包含灯光色彩段，将每条线路选择同一色彩，当灯光条能够及时的提前提示，那么车辆在引导过程中就不会出现行车停顿的问题，若该车产生停顿，势必会造成连锁反应，使得其余车辆亦产生延迟；

步骤S43：光带根据路径信息亮起其中子段色彩，车辆路径通过系统三次筛选后的路段，则亮起该线路对应的色彩，该线路对应的色彩为车辆进入停车场中进行指引光线中唯一的，灯光指引是唯一的，这是避免出现，与其他在停车场同时进行停车时的车辆发生冲突，唯一的颜色可以有效的缓解这个问题；

步骤S44：系统通过语言提示，指引用户追寻该线路对应的色彩前进，通过语音的办法可以有效的提醒用户，防止用户产生行驶偏差问题。

步骤S42进一步包括以下步骤：

步骤S421：根据灯光条中子色彩数量确定同时能够有多少车辆在停车场中寻找车位，由于灯光条的子色彩有限，那么为了避免多辆车使用同一色彩而产生混乱，因此需要设定进入停车场的车辆数量，确保颜色与车辆之间具备一一对应的关系；

步骤S422：当此时场内车辆找到车位后，系统在数据库中删去该车位并且在灯光条中删去用户车辆对应的线路色彩，现有的车辆完成停车后，即可放入新的待停车用户，此时色彩也产生空缺，可以供新用户使用；

步骤S423：此时放入新的车辆，使停车场内正在寻找车位的汽车数量小于或等于色彩子模块数值，使用剩余子色彩标注新的用户车辆的停车引导路线，使停车场内车辆保持额定数量，确保路线对应的同时可以最大程度使用该系统。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。

最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种基于大数据的车位查询预约系统，包括车位查询模块、车位调节模块和停车引导模块，其特征在于：所述车位查询模块用于初步选定车位，所述车位调节模块用于根据用户信息选择更合适的车位，所述停车引导模块用于使用车辆引导帮助用户寻找停车位，所述车位查询模块与车位调节模块之间数据连接，所述车位调节模块与停车引导模块之间数据连接；

所述车位查询模块包括车位初筛选模块与数据库模块，所述车位初筛选模块用于根据用户需求初步对车位进行选择，所述数据库模块用于存储车位信息和模型，所述车位初筛选模块与数据库模块之间数据连接；

所述车位调节模块包括车辆信息录入模块和车位优选模块，所述车辆信息录入模块用于传输进入车辆的模型数据，所述车位优选模块用于自规划车位信息，所述车辆信息录入模块与车位优选模块之间数据连接；

所述停车引导模块包括灯光条模块、灯光选择模块和智能引导模块，所述灯光条模块用于在地面散发波长较低的混合光，所述灯光选择模块用于对地面灯光做编码处理，所述智能引导模块用于查看用户的行车状况并做一定的语音提示用户停车，所述灯光条模块与灯光选择模块之间数据连接，所述灯光条模块与智能引导模块之间数据连接；

所述车位优选模块包括数据模型建立模块与优化算法分析模块，所述数据模型建立模块用于将车位与停车场内部线路进行模型建立，所述优化算法分析模块用于选择停车路线，所述数据模型建立模块与优化算法分析模块之间数据连接；

所述车位查询预约系统的运行方法主要包括以下步骤：

步骤S1：首先用户根据自身需求选择理想停车位，在数据库中未有停放车辆的车位中进行位置信息匹配；

步骤S2：车辆初步选定位置后，将停车场模型建立，使用蚁群优选算法调节最优位置；

步骤S3：车辆通过门禁道闸后，读取选定的线路，地面灯光条发射低频混合光；

步骤S4：测量进入车库后，根据系统提示指示光进行车位导航；

所述步骤S1进一步包括以下步骤：

步骤S11：用户录入用户车辆的型号，根据车辆信息得知其后视镜高度；

步骤S12：在数据库中查询已停车辆后视镜高度与用户车辆的后视镜高度差值超过影响阈值Q的车位；

步骤S13：在后视镜高度差值超过影响阈值Q的车位的左右车位中选择任意车位W₁，W₂，…W_n为初预定车位，从初预定车位中剔除后视镜高度差值不超过影响阈值Q的车位。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的车位查询预约系统，其特征在于：所述步骤S13进一步包括以下步骤：

步骤S131：从初预定车位中选择查看另一侧是否存在后视镜高度差值大于影响阈值Q的车辆；

步骤S132：若初预定车位另一侧存在后视镜高度差值大于影响阈值Q的车辆或另一侧无车辆则将其划入二次筛选车位；

步骤S133：若初预定车位的另一侧存在后视镜高度差值低于影响阈值Q的车辆，那么舍弃该车位，等待下一轮调用。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据的车位查询预约系统，其特征在于：所述步骤S2进一步包括以下步骤：

步骤S21：将车辆的目的地与停车场内部的路径通道进行建模；

步骤S22：二次筛选车位以及商场出入口作为节点，路径作为线段，路径距离作为路径权值；

步骤S23：根据模型使用优化算法，选择出最终车位。

4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的车位查询预约系统，其特征在于：所述步骤S23进一步包括以下步骤：

步骤S231：首先选定入口，其次尝试各个停车节点，最后选择出口；

步骤S232：将三者之间使用蚁群算法，选出链路，将各链路的权值相加得到D₁，D₂，…D_n；

步骤S233：选取权值最小的数为路径，此时触发停车引导模块，当车辆进入停车场后，进行光标指引操作。

5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的车位查询预约系统，其特征在于：所述步骤S4进一步包括以下步骤：

步骤S41：车辆内部灯光选择模块根据地面的灯光条坐标进行提前追踪；

步骤S42：根据灯光条所包含灯光色彩段，将每条线路选择同一色彩；

步骤S43：光带根据路径信息亮起其中子段色彩，车辆路径通过路段，则亮起该线路对应的色彩，该线路对应的色彩为车辆进入停车场中进行指引光线中唯一的；

步骤S44：系统通过语言提示，指引用户追寻该线路对应的色彩前进。

6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的车位查询预约系统，其特征在于：所述步骤S42进一步包括以下步骤：

步骤S421：根据灯光条中子色彩数量确定同时能够有多少车辆在停车场中寻找车位；

步骤S422：当此时场内车辆找到车位后，系统在数据库中删去该车位并且在灯光条中删去用户车辆对应的线路色彩；

步骤S423：此时放入新的车辆，使停车场内正在寻找车位的汽车数量小于或等于色彩子模块数值，使用剩余子色彩标注新的用户车辆的停车引导路线。