CN115713868A - 用于为车辆定位停车位的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本公开总体涉及用于为车辆定位停车位的系统和方法。在示例性方法中，向处理器提供行程的目的地的地址。处理器基于确定停车位集群中的至少一个停车位在所述车辆到达所述停车位集群的预期时间可用的统计概率来识别所述停车位集群。然后，由所述处理器在所述车辆到达所述停车位集群的周边的时间检查第一停车位的可用性。所述处理器可引导所述车辆从所述周边在所述第一停车位仍然可用的情况下行进到所述第一停车位，或者在所述第一停车位不可用的情况下行进到第二停车位。

Description

用于为车辆定位停车位的系统和方法

技术领域

本公开涉及用于为车辆定位停车位的系统和方法。

背景技术

用于递送各种类型的产品的递送服务已经存在多年。这些递送服务中的大多数利用驾驶员来驾驶递送车辆，并且试图通过优化各种操作参数(诸如递送路线、递送时间、驾驶距离和车辆燃料消耗)来最大化利润率。递送服务还试图使驾驶员在沿着递送路线驾驶时以及在客户位置处递送包裹时花费的时间最小化。一些递送服务也已经开始使用自主车辆来执行递送，并且也在试图优化这些类型的递送。

然而，任一类型的递送操作的某些方面都可能受益于此时可能尚未识别和解决的另外的审查和优化。例如，可能期望使驾驶员(或自主车辆)在定位靠近包裹递送目的地的停车位时花费的时间量最小化，特别是当包裹递送目的地位于拥堵区域中(诸如位于大城市的市中心区域中)并且必须为在计时停车位处停车支付停车费时。

发明内容

根据总体概述，本公开中描述的某些实施例涉及与定位车辆的停车位有关的系统和方法。在示例性方法中，将行程的目的地的地址输入到计算机中。计算机可设置在车辆中，或者可以是个人通信装置(例如，智能电话)。还输入到计算机中的是将与位于目的地的指定最大步行距离内的空的停车位相关联的指定确定性水平(50％、80％、100％等)。计算机识别位于指定最大步行距离内的停车位集群，并且执行停车位集群的占用历史的统计分析。基于所述分析，计算机提供停车位将在车辆到达目的地附近的时间以指定确定性水平可用的保证。在示例性场景中，车辆是递送车辆，可基于位于指定最大步行距离内的停车位的密度来限定指定确定性水平，并且可基于车辆的驾驶员在携载要在地址处递送的包裹时从车辆步行到所述地址所花费的时间量来限定指定最大步行距离。还可基于要在所述地址处递送的包裹的重量、大小和/或形状来限定指定最大步行距离。

在另一种示例性方法中，计算机可基于指定确定性水平来限定搜索区域，以便识别停车位集群。计算机执行停车位集群中的停车位的占用历史的统计分析，以便识别在车辆的预期到达时间可用的停车位。计算机然后向车辆的驾驶员(或向自主车辆的计算机)发出开始朝向搜索区域的中心点驾驶的指示。在检测到车辆进入搜索区域中时，计算机验证停车位的当前可用性状态。如果停车位仍然可用，则计算机引导驾驶员(或自主车辆)驾驶到停车位。如果停车位不再可用，则计算机引导驾驶员(或自主车辆)驾驶到替代停车位。替代停车位可以不同于指定确定性水平(更低或更高)的确定性水平可用。

在又一个示例性方法中，将车辆的行程的目的地的地址提供到处理器。处理器可以是位于车辆中的计算机的一部分，或者可以是个人通信装置(例如，智能电话)。处理器基于确定停车位集群中的至少一个停车位在所述车辆到达所述停车位集群的预期时间可用的统计概率来识别所述停车位集群。然后，由所述处理器在所述车辆到达所述停车位集群的周边的时间检查第一停车位的可用性。所述处理器可引导所述车辆从所述周边在所述第一停车位仍然可用的情况下行进到所述第一停车位，或者在所述第一停车位不可用的情况下行进到第二停车位。

附图说明

下面参考附图阐述具体实施方式。使用相同的附图标记可指示类似或相同的项。各种实施例可利用除了附图中示出的那些之外的元件和/或部件，并且一些元件和/或部件可能不存在于各种实施例中。附图中的元件和/或部件不一定按比例绘制。贯穿本公开，根据上下文，单数和复数术语可以可互换地使用。

图1示出根据本公开的实施例的包括被配置为自动定位空的停车位的车辆的示例性系统。

图2示出根据本公开的实施例的与用于识别空的停车位的程序相关联的示例性场景。

图3示出根据本公开的可由停车位定位器计算机用于确定第一示例性停车位的可用性的概率图。

图4示出根据本公开的可由停车位定位器计算机用于确定第二示例性停车位的可用性的概率图。

图5示出根据本公开的可由停车位定位器计算机用于确定两个停车位中的至少一个停车位的可用性的两个概率图。

图6示出根据本公开的实施例的可用于识别车辆的可用停车位的示例性凸包。

图7示出根据本公开的实施例的用于识别空的停车位的示例性方法的流程图。

图8示出根据本公开的实施例的可包括在被配置为自动定位空的停车位的车辆中的一些示例性部件。

具体实施方式

下文将参考附图更全面地描述本公开，其中示出了本公开的示例性实施例。然而，本公开可以许多不同形式来体现，并且不应被解释为受限于本文阐述的示例性实施例。相关领域技术人员将理解，在不脱离本公开的精神和范围的情况下可对各种实施例做出形式和细节上的各种变化。因此，本公开的广度和范围不应受到上述示例性实施例中的任何一个限制，而是应仅根据所附权利要求和其等效物限定。以下描述是为了说明目的而呈现，并且不意图是详尽性的或受限于所公开的精确形式。应当理解，替代实现方式可以任何期望的组合来使用，以形成本公开的另外的混合实现方式。例如，相对于特定装置或部件描述的功能中的任一者可由另一个装置或部件执行。此外，尽管已经描述了特定的装置特性，但是本公开的实施例可涉及许多其他装置特性。另外，尽管已用特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了实施例，但是应当理解，本公开不一定受限于所描述的具体特征或动作。而是，将具体特征和动作公开为实现所述实施例的说明性形式。

本文使用的某些词语和短语仅是为了方便，并且此类词语和术语应被解释为是指本领域普通技术人员通常以各种形式和等效形式理解的各种对象和动作。例如，如本文使用的词语“车辆”涵盖各种类型的汽车中的任一者。例如诸如“人员”或“个人”的词语在本文中可以可互换的方式使用，并且必须被理解为通常是指与车辆相关联的人员。例如，“个人”在一些情况下可以是车辆的“驾驶员”，并且在一些其他情况下可以是车辆的“乘客”。“空的”、“可用的”、“未被占用的”和“清空的”。如本文以可互换的方式使用的诸如“停车位”和“停车计时器”的短语适用于各种类型的付费以及免费停车位中的任一者，例如诸如计时停车位、免费路边停车位、停车位、公共车库、私人车库或人行道。必须理解，诸如“实现方式”、“场景”、“情况”和“情形”的词语将被理解为根据本公开的示例。还应当理解，如本文使用的词语“示例”意图在本质上是非排他性的和非限制性的。

图1示出根据本公开的实施例的包括被配置为自动定位空的停车位的车辆105的示例性系统100。车辆105可以是各种类型的车辆中的任一者，例如诸如轿车、厢式货车、运动型多用途车、卡车、厢式货车、公共汽车、汽油车辆、驾驶员操作的车辆、电动车辆、电池电动车辆、混合动力车辆、半自主车辆或自主车辆。在所示的示例性场景中，车辆105由驾驶员112操作。在另一个示例性场景中，车辆105是自主车辆。

车辆105可包括例如诸如车辆计算机106、信息娱乐系统113、无线通信系统109和停车位定位器计算机107的部件。所述部件(在图1中象征性地描绘为黑色框)可安装在车辆105上的各个位置处，例如诸如发动机舱、杂物箱、行李厢、车厢区域内的控制台或车辆105的外部部分。

车辆计算机106可执行各种功能，例如诸如控制发动机操作(燃料喷射、速度控制、排放控制、制动等)、管理气候控制(空调、加热等)、激活安全气囊和发出警示(检查发动机灯、灯泡故障、低轮胎压力、车辆处于盲点等)。在一些情况下，车辆计算机106可包括多于一个计算机，例如诸如控制发动机操作的第一计算机和操作信息娱乐系统113的第二计算机。

信息娱乐系统113可以是集成单元，所述集成单元包括各种部件，诸如无线电、流式音频解决方案、用于数字音频装置的USB接入端口，以及全球定位系统(GPS)。在示例性实现方式中，信息娱乐系统113具有包括图形用户界面(GUI)的显示器，以供车辆105的驾驶员112和/或乘客使用。在其中例如诸如车辆105是自主车辆的一些实现方式中，可省略GUI。

GUI可用于各种目的，诸如允许车辆105的驾驶员112在驾驶员112(或车辆105的乘客，当车辆是自主车辆时)期望行进到目的地时进行定位未被占用的停车位的请求。在示例性场景中，车辆105是递送车辆，并且驾驶员112是在目的地处投递包裹的递送人员。在另一个示例性场景中，车辆105是自主地行进到包裹投递位置的自主递送车辆，在所述包裹投递位置处，可能已经购买了包含在包裹中的物品的客户可从自主车辆取回包裹。

在示例性实施例中，在车辆105的驾驶员112(例如，递送人员)期望行进到目的地时，驾驶员112可将定位未被占用的停车位的请求输入信息娱乐系统113或个人通信装置111中。个人通信装置111可以是各种装置中的任一者，例如诸如智能电话、可穿戴计算机、平板计算机、平板电话(电话加平板计算机)、或膝上型计算机、或台式计算机。这些装置中的任一者都可由驾驶员112在就座于车辆105内部时或在位于车辆105外部时(例如诸如，在位于住宅、办公室、仓库、商店、包裹分拣设施、制造设施、装卸平台、停车场、人行道等时)操作。

通信地耦合到信息娱乐系统113和/或个人通信装置111的停车位定位器计算机107被配置为执行根据本公开的各种操作。在示例性场景中，个体(例如诸如车辆105的驾驶员112)可将与车辆105行进到目的地有关的信息输入停车位定位器计算机107中。

在示例性场景中，输入停车位定位器计算机107中的信息可包括例如目的地的地址以及在车辆105预期到达目的地附近的时间定位目的地附近的未被占用的停车位的请求。在一种情况下，车辆105的驾驶员112是计划在当日特定时间(例如，大约下午2点)将包裹投递到目的地(例如，商业设施的办公室)处的递送人员。包裹投递可以是当日安排的若干包裹投递中的一者，并且驾驶员112期望优化在递送路线上花费的时间。优化需要使在将包裹投递在目的地处时的时间量最小化。这样做的一种方式将是定位尽可能靠近目的地的停车位以及为驾驶员112提供进行递送(离开车辆105、进入商业设施、投递包裹、返回车辆105以及进入车辆105)的最佳时间量的停车位。在一些区域中(例如诸如在停车位需求高并且可能禁止路边停车的市中心区域中)，找到此类停车位可能具有挑战性。更具体地，不期望驾驶员112将时间浪费在通过在所述区域四处行驶寻找未被占用的停车位来定位停车位上。

因此，在示例性实施例中，驾驶员112不仅将目的地的地址输入到停车位定位器计算机107中，而且还输入必须定位空的停车位的指定确定性水平。在一种情况下，例如，驾驶员112可坚持以80％的确定性水平定位空的停车位。停车位定位器计算机107可能无法以此类高确定性水平定位未被占用的停车位，并且可建议驾驶员112提供较低水平或提供驾驶员112愿意步行以递送包裹的最大步行距离。降低确定性水平和/或增加步行距离可提高找到未被占用的停车位的机会。然而，在一些情况下，驾驶员112可被约束为基于例如诸如要递送的包裹的重量、大小和/或形状、驾驶员112进行递送可用的时间量和/或包裹在无人看管的情况下从车辆105失窃的风险的因素来指定最大步行距离。

在示例性程序中，停车位定位器计算机107识别位于由驾驶员112指定的最大步行距离内的停车位集群，并且执行停车位集群的占用历史的统计分析。基于所述分析，停车位定位器计算机107提供停车位将在车辆105到目的地附近的时间以指定确定性水平可用的保证。在示例性场景中，指定确定性水平可直接地或间接地取决于位于指定最大步行距离内的停车位的密度。

在另一个示例性程序中，停车位定位器计算机107可基于指定确定性水平来限定搜索区域，并且可使用搜索区域来识别停车位集群。停车位定位器计算机107然后可执行停车位集群中的停车位的占用历史的统计分析，以便识别在车辆105的预期到达时间可用的停车位。在识别可用停车位之后，停车位定位器计算机107可向车辆105的驾驶员发出开始朝向搜索区域的中心点驾驶的指示(或与自主车辆中的计算机通信以开始朝向搜索区域的中心点驾驶)。

停车位定位器计算机107可将从信息娱乐系统113中的GPS获得的GPS信息用于跟踪车辆105的移动，并且在检测到车辆105进入搜索区域中时验证停车位的当前可用性状态。如果停车位仍然可用，则停车位定位器计算机107可引导驾驶员112(或自主车辆)驾驶到空的停车位。如果停车位不再可用，则停车位定位器计算机107可引导驾驶员112(或自主车辆)驾驶到替代停车位。替代停车位可以不同于指定确定性水平(更低或更高)的确定性水平可用。

由停车位定位器计算机107执行的诸如上述示例性操作的操作可涉及停车位定位器计算机107将无线通信系统109用于经由网络130与各种系统和装置无线通信。网络130可包括各网络中的任一者或组合，诸如局域网(LAN)、广域网(WAN)、电话网络、蜂窝网络、电缆网络、无线网络和/或专用/公共网络(诸如互联网)。例如，网络130可支持诸如

蜂窝、近场通信(NFC)、Wi-Fi、Wi-Fi直连、机器对机器通信和/或人对机器通信的通信技术。网络130的至少一部分包括无线通信链路，所述无线通信链路允许停车位定位器计算机107经由无线通信系统109与位于记录机构125中的服务器计算机120和/或计算机126通信。

服务器计算机120可被配置为执行停车位定位器计算机107的一些或所有功能，诸如本文所述的功能。在示例性实现方式中，服务器计算机120可接受来自个体(例如，诸如驾驶员112)的输入，并且通过使用一个或多个程序(诸如本文所述的程序)来识别空的停车位。服务器计算机120可在执行此类程序期间与停车位定位器计算机107协作，或者可将程序的结果(例如，停车位的可用性)传送到停车位定位器计算机107。

位于记录机构中的计算机126可以是单个计算机，或者可以是被配置为向停车位定位器计算机107、个人通信装置111和/或服务器计算机120提供某些类型的信息的计算机网络。所述信息可包括例如各种类型的停车位(免费停车位、收费停车位、计时停车位等)的位置、停车计时器信息、停车费、停车相关定时信息(高峰时间、禁止停车时间、非高峰时间、周末使用等)和/或管理各种停车位的使用的法律和法令。停车位定位器计算机107、个人通信装置111和/或服务器计算机120可经由网络130访问此信息并且将所述信息用于评估在各种位置处和当日的各种时间的各种停车位的可用性。

图2示出根据本公开的实施例的与用于识别空的停车位的程序相关联的示例性场景。在此示例性场景中，车辆105是由驾驶员112在可包括若干目的地的递送路线上驾驶的递送车辆。在另一个场景中，车辆105可以是服务递送路线的自主车辆。驾驶员112可将请求输入计算机(例如诸如信息娱乐系统113或个人通信装置111)中，以便定位靠近目的地225的未被占用的停车位。请求可包括驾驶员112可指定的确定性水平。确定性水平可基于各种因素，例如诸如与递送安排相关联的时间约束、要递送的包裹的性质(包裹的大小、形状、重量、体积、数量等)、目的地225所处的邻域(在此示例中，拥堵的办公区)的性质、停车设施的可用性、停车设施的类型、停车费和当日时间。

在示例性场景中，驾驶员112可评估此类因素并且指定应以80％的确定性水平并且在目的地225的指定最大步行距离(例如诸如距目的地225一个城市街区)内定位空的停车位。在另一个示例性场景中，驾驶员112可指定不同的最大步行距离(100英尺、20英尺、半个城市街区、相邻街道等)，或者可完全排除步行距离(零步行距离)。通过排除步行距离，驾驶员112指定停车位定位器计算机107应定位与目的地225相邻的停车位，例如诸如允许驾驶员112将包裹存放在人行道、车道、院子或建筑物的场地上以供客户拾取的路边停车位。

停车位定位器计算机107可基于确定性水平和由驾驶员112指定的最大步行距离来定位一个或多个空的停车位。在示例性实施例中，停车位定位器计算机107可通过首先限定半径等于或小于指定最大步行距离的圆形搜索区域来定位一个或多个停车位。在另一个示例性实施例中，停车位定位器计算机107可通过限定具有除圆形之外的形状(正方形、矩形、八边形、椭圆形等)的搜索区域来定位一个或多个停车位。搜索区域的中心可位于指定目的地(在此示例中，目的地225)处或位于靠近指定目的地的任何其他地点处(例如诸如位于目的地225附近的两条道路的十字路口处，位于目的地225附近的公共停车场处、位于目的地225附近的封闭式车库处，或位目的地225附近的地标性建筑物的前方)。

在所示的示例性场景中，停车位定位器计算机107限定搜索区域205，所述搜索区域呈圆形形状并且具有位于目的地225附近的两条道路的十字路口处的中心215。搜索区域涵盖停车位集群，并且停车位定位器计算机107可基于指定确定性水平和停车位的占用历史的统计分析来评估每个停车位。下面提供了与统计分析有关的另外的细节。

与图2所示的示例性地图中的其他区域相比，搜索区域205内的停车位密度较高，并且对停车位的评估允许停车位定位器计算机107针对停车位中的每一个的可用性关联一定的确定性水平。例如，停车位定位器计算机107可针对停车位220的可用性关联70％的确定性水平、针对停车位230的可用性关联80％的确定性水平、针对停车位240的可用性关联90％的确定性水平，并且针对位于搜索区域205内的停车位集群中的其他停车位诸如此类进行关联。

基于由驾驶员112提供的输入，停车位定位器计算机107可向驾驶员112发出开始朝向目的地225驾驶的指示，并且还可提供停车位230将在车辆105到达停车位230处时以80％的指定确定性水平可用的保证。车辆105可对指示做出响应并且开始朝向停车位230行进，预期停车位230以80％的指定确定性水平可用。

在示例性场景中，停车位230的占用历史的统计分析可向停车位定位器计算机107指示在当日的某些时间在停车位230附近的区域中存在高水平的交通流动，并且停车位230的可用性的指定确定性水平在当日期间的各种时间可能以不可预测的方式波动。

因此，在示例性实施例中，停车位定位器计算机107可向驾驶员112发出开始朝向目的地225驾驶的指示，而不提供停车位230将在车辆105到达停车位230处时以80％的指定确定性水平可用的保证。然后，停车位定位器计算机107可开始(例如，经由信息娱乐系统113中的GPS)跟踪车辆105的移动并且检测车辆105进入搜索区域205中。在进行检测时，停车位定位器计算机107可重新评估停车位230的可用性状态。如果停车位230仍然可用，则停车位定位器计算机107可指示驾驶员112朝向停车位230驾驶。然而，如果停车位定位器计算机107确定在车辆105到达停车位230时停车位230将不可用，则停车位定位器计算机107可向驾驶员112发出驾驶到替代停车位(例如诸如，具有可用性的70％的确定性水平的停车位220，所述确定性水平低于驾驶员112指定的80％的确定性水平)的新指示。在一种情况下，驾驶员112可接受第二指示并且继续驾驶到停车位220。在另一种情况下，驾驶员112可能发现70％的确定性水平是不可接受的，并且可请求停车位定位器计算机107识别具有可用性的80％或更高的确定性水平的替代停车位。停车位定位器计算机107可通过引导驾驶员112驾驶到具有可用性的90％的确定性水平的停车位240来对请求做出响应。停车位240位于大于由驾驶员112指定的一个街区最大步行距离的距离处。驾驶员112也可被提供此信息，并且可做出前进到停车位240(基于例如诸如时间的可用性、要携载的包裹较少和/或要携载的包裹较轻的因素)或朝向停车位220驾驶并且四处行驶直到停车位220变得可用(例如，要运送的包裹较重)的决定。

图3示出根据本公开的可由停车位定位器计算机107用于确定第一停车位的可用性的概率图300。更具体地，概率图300允许停车位定位器计算机107执行第一停车位的占用历史的统计分析。例如，概率图300中的竖直线中的每一者对应于例如在当日或当周的各种时间获得的历史占用数据。在示例性实现方式中，历史占用数据与位于第一停车位处的停车计时器相关联。在另一个示例性实现方式中，历史占用数据与由计数装置或观察器获得的测量结果相关联。在一定时间段(例如，一天)内的各种竖直线的包络305对应于第一停车位的占用概率。水平310对应于第一停车位在概率图300的x轴上指示的对应采样时刻被占用的100％概率。

在车辆105到达第一停车位处的预期时间(t_ETA)，第一停车位被占用且不可用的概率(P₁(t))为100％。如果车辆105将在不同的时间(例如在t4)到达第一停车位，则第一停车位被占用且不可用的概率(P₁(t))为(由虚线315指示)约25％。相反，第一停车位在时间t4可用的概率(P₁(t))为约75％(100％-25％＝75％)(或在0至1的范围内为0.75)。通常，第一停车位在任何特定时刻“t”不可用的概率可被定义为P₁(t)，并且相反地，第一停车位在任何特定时刻“t”可用的概率可被定义为时间可以被定义为(1–P₁(t))。

图4示出根据本公开的可由停车位定位器计算机107用于确定第二停车位的可用性的概率图400。上面相对于概率图300提供的描述同样适用于概率图400。在一定时间段(例如，一天)内的各种竖直线的包络405对应于第二停车位的占用概率。水平410对应于第二停车位在概率图400的x轴上指示的对应采样时刻被占用的100％概率。

然而，应当注意，在车辆105到达第二停车位处的相同预期时间(t_ETA)，第二停车位被占用且不可用的概率(P₂(t))为(由虚线420指示)约39％。相反，第二停车位在时间t_ETA可用的概率(P₂(t))为约61％(100％-39％)。

如果车辆105将在时间t4到达第二停车位，则第二停车位被占用且不可用的概率(P₂(t))为(由虚线415指示)约30％。相反，第二停车位在时间t4可用的概率(P₂(t))为约70％(100％-30％)。通常，第二停车位在任何特定时刻“t”不可用的概率可被定义为P₂(t)，并且相反地，第二停车位在任何特定时刻“t”可用的概率可被定义为(1–P₂(t))。

基于使用图3和图4所示的占用(不可用性)概率图，第一停车位或第二停车位中的至少一者在任何给定时刻可用的概率A₁₂(t)可由以下方程式表达：

A₁₂(t)＝(1–P₁(t))+(1–P₂(t))–(1–P₁(t))*(1–P₂(t))

上面参考单个停车位或两个停车位提供的描述同样适用于停车位集群中的“n”个停车位(n≥1)。停车位定位器计算机107可将“n”选择为任何合适的值，以便满足根据本公开的在用于定位空的停车位的请求中指定的确定性水平和/或最大步行距离。停车位定位器计算机107还可使用离散选择模型来识别最合适的停车位。离散选择模型可考虑各种因素，并且可将分数(呈加权因子的形式)与停车位关联，以便计算停车可用性分数的优值(Parking_value_k)。停车位可用性分数可以以下方程式的形式表达：

其中m_i是来自一组关键排名因子(例如，使用0至1的范围)的输入，并且w_i是归因于每个主要排名因子的权重。

一些示例性输入可包括例如：

m₁：停车位(基于停车位的占用历史的统计分析)在车辆105的预期到达时间将保持可用的可能性

m₂：预留用于装载和/或卸载包裹的停车位

m₃：从车辆105的当前位置到目的地225的距离

m₄：路边停车的可用性

m₅：与停车位相关联的停车费

在示例性场景中，停车位定位器计算机107可评估三个潜在的停车位并且得出呈以下格式的结果：

max(Parking_value_1,Parking_value_2,Parking_value_3)

可调整每个因子的权重，以便强调因子对停车位集群中若干停车位中的停车位的排名的贡献程度。停车位定位器计算机107可引导车辆105行进到停车位集群中的具有最高排名的第一停车位。如果第一停车位在车辆105到达第一停车位时被占用，则停车位定位器计算机107可将车辆105重新引导到具有下一个最高排名的第二停车位。

图5示出根据本公开的可由停车位定位器计算机用于确定两个停车位中的至少一个停车位的可用性的两个概率图。在另一个示例性实现方式中，多于两个概率图(“n”>2)可根据本公开由停车位定位器计算机用于确定“n”个停车位中的至少一个停车位的可用性。

包络505对应于第一停车位在一定时间段(例如，一天)内的可用性概率。水平510对应于第一停车位可用的100％概率。第一停车位在车辆105到达第一停车位的预期时间(t_ETA)的可用性概率P₁(t)由虚线525指示。在此示例中，第一停车位在车辆105到达第一停车位的预期时间(t_ETA)可用的概率为38％。

包络515对应于第二停车位在相同时间段(例如，一天)内的可用性概率。水平520对应于第二停车位P₂(t)可用的100％概率。第二停车位在车辆105到达第二停车位的预期时间(t_ETA)的可用性由虚线530指示。在此示例中，第二停车位在车辆105到达第二停车位的预期时间(t_ETA)可用的概率为12％。

基于使用图5所示的可用性概率图，第一停车位或第二停车位中的至少一者在任何给定时刻可用的概率A₁₂(t)可由以下方程式表达：

A₁₂(t)＝P₁(t)+P₂(t)–(P₁(t)*P₂(t))

上面参考一个或两个停车位提供的描述同样适用于停车位集群中的“n”个停车位(n≥1)。因此，例如，三个停车位中的至少一者在任何给定时刻可用的概率(A₁₂₃(t))可由以下方程式表达：

A₁₂₃(t)＝P₁(t)+P₂(t)+P₃(t))–(P₁(t)*P₂(t))-(P₂(t)*P₃(t))-(P₁(t)*P₃(t))-(P₁(t)*P₂(t)*P₃(t))

图6示出根据本公开的可由停车位定位器计算机107用于确定停车位的可用性的示例性凸包620。下面(图7中的流程图700)提供了关于生成凸包620的细节。点605表示停车位处的停车计时器，点615表示车辆105的目的地，并且点610表示凸包620的形心。

图7示出根据本公开的实施例的停车位定位器计算机107可用于识别空的停车位的示例性方法的流程图700。流程图700示出可以硬件、软件或其组合实现的一系列操作。在软件的背景下，所述操作表示存储在一个或多个非暂时性计算机可读介质(诸如(下述)存储器820)上的计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由一个或多个处理器(诸如(下述)处理器815)执行时执行所列举的操作。一般而言，计算机可执行指令包括执行特定功能或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、部件、数据结构等。描述操作的顺序不意图被解释为限制，并且任何数量的所描述的操作可以不同的顺序执行、省略、以任何顺序组合和/或并行执行。流程图700中描述的一些或全部操作可由停车位定位器计算机107独立地或与服务器计算机120协作地执行。下面的描述可参考图1至图6所示的某些部件和对象，但是应当理解，这样做主要是为了解释本公开的某些方面，并且此描述同样适用于许多其他实施例。

在框705处，停车位定位器计算机107可选择要评估的最大数量(“n”)的停车位以用于确定位于车辆105的目的地附近的停车位集群。值“n”可基于各种因素。在一个示例性实施例中，值“n”由停车位定位器计算机107基于例如诸如以下因素来自主地选择：地理搜索区域、位于地理搜索区域中的停车位的数量、诸如停车位的可用性/占用概率的停车位数据、找到空的停车位的确定性水平、当日时间、车辆105的驾驶员112的优选最大步行距离和/或位于指定最大步行距离内的停车位的密度。

在另一个示例性实施例中，值“n”可基于由例如诸如车辆105的驾驶员112的个体提供的输入。输入可包括例如与由停车位定位器计算机107自主地选择的因素相同的因素，或者可包括另外的和/或不同的因素。

在示例性实现方式中，停车位定位器计算机107可基于确定性分数来选择值“n”，所述确定性分数可被定义为Q(x_d,y_d,t)，其中(x_d,y_d)是目的地的位置坐标，并且“t”是车辆105到达目的地的估计时间。确定性分数指示至少一个停车位在车辆到达停车位集群的预期时间将为空且可用的指定统计确定性水平。通常，确定性分数越高，“n”越大。

在一种情况下，可由停车位定位器计算机107选择确定性分数，而无需由个体提供输入。在另一种情况下，确定性分数可由个体以例如偏好的形式提供到停车位定位器计算机107。可为车辆105的驾驶员112的个体可例如基于他/她对目的地和目的地附近(市中心区域、商业区、住宅区等)的了解来提供期望确定性水平。在一些情况下，个体还可提供另外的信息，例如诸如从停车位到目的地的最大步行距离。

在框710处，停车位定位器计算机107可识别“n”个停车位中的每一个与车辆105的目的地之间的距离。在一种情况下，距离可对应于从停车位到目的地的步行距离。可基于驾驶员112沿着街道和人行道步行而不是基于地理距离(如直线距离)来计算距离。

在框715处，停车位定位器计算机107可将所有停车位重新组织成按与在框705中选择的停车位相关联的升序步行距离的顺序的序列。

在框720处，创建子集以包含针对停车位集群要考虑的所有停车位。最初，子集为空，因为尚未选择要包括在集群中的停车位。

在框725处，将停车位序列中的第一停车位放入子集中。

在框730处，计算子集中的至少一个停车位可用的概率“G”。概率“G”可表达如下：

其中p_i是停车位子集中的任何停车位“i”在车辆105的到达时间免费的概率，并且

是对于来自“j”停车位的集合的“i”停车位的任何组合、所有“i”停车位在车辆105到达停车位集群时免费的概率的总和。

在框735处，确定子集中的至少一个停车位可用的概率是否大于指定确定性水平。在一个示例性实现方式中，指定确定性水平可由个体(例如诸如车辆105的驾驶员112)指定。

如果至少一个停车位可用的概率大于或等于指定确定性水平，则过程前进到框745。

如果至少一个停车位可用的概率小于指定确定性水平，则在框740处，从序列选择下一个停车位，计算至少一个停车位可用的概率并且前进到框730。

过程重复其本身，直到子集中的至少一个停车位可用的概率大于或等于指定确定性水平。

接下来，在框745处，可基于子集中的所有停车位的位置来构建凸包。

最后，在框750处，还可确定凸包的形心“C”。

在示例性实现方式中，停车位定位器计算机107可指示车辆105的驾驶员112驾驶到凸包的形心，并且可在车辆105到达凸包的周边时提供停车位可用性的指令更新。停车位定位器计算机107还可将凸包的形心用于向驾驶员112提供距离信息，例如诸如从凸包的形心到目的地的步行距离。

在框755处，由停车位定位器计算机107向个体(诸如车辆105的驾驶员112)提供信息。信息可包括例如距一个或多个停车位的步行距离、距凸包的形心的步行距离和/或关于一个或多个停车位的可用性确定性信息。

图8示出根据本公开的实施例的可包括在车辆105中的一些示例性部件。示例性部件可包括车辆计算机106、停车位定位器计算机107、无线通信系统109和信息娱乐系统113，它们经由总线811彼此通信地耦合。

可使用各种有线技术和/或无线技术中的一种或多种来实现总线811。例如，总线811可以是车辆总线，所述车辆总线使用控制器局域网(CAN)总线协议、面向媒体的系统传输(MOST)总线协议和/或CAN灵活数据(CAN-FD)总线协议。总线811的一些或所有部分也可使用无线技术(诸如

或近场通信(NFC)、蜂窝、Wi-Fi，Wi-Fi直连、机器对机器通信和/或人对机器通信)来实现以适应停车位定位器计算机107与各种装置(例如诸如个人通信装置111)之间的通信。

无线通信系统109可包括实现停车位定位器计算机107与记录机构125中的计算机126和/或服务器计算机120之间的通信的元件，例如诸如无线发射器和接收器。

信息娱乐系统113可以是包括各种部件的集成单元，所述各种部件诸如无线电、流式音频解决方案和用于数字音频装置的USB接入端口与诸如向车辆105的驾驶员112提供导航指令的导航系统的元件。在示例性实现方式中，信息娱乐系统113包括显示器805和GPS单元810。显示器805可包括图形用户界面(GUI)，以供车辆105的驾驶员112和/或乘员用于向停车位定位器计算机107进行用于定位空的停车位的请求。在车辆105是自主车辆的实现方式中，可省略GUI。

显示器805还可由停车位定位器计算机107用于显示与定位空的停车位相关联的各种类型的警报和消息。停车位定位器计算机107可例如在显示器805上向驾驶员112显示驾驶到在位于车辆105的行驶目的地附近的停车位集群内的特定停车位的指示。

停车位定位器计算机107可以包括处理器815和存储器820的计算机的形式提供。作为非暂时性计算机可读介质的一个示例的存储器820可用于存储操作系统(OS)835和例如诸如停车位定位器模块825的各种代码模块。代码模块以可由处理器815执行以执行根据本公开的各种操作的计算机可执行指令的形式提供。更具体地，停车位定位器模块825可由处理器815执行以执行根据本公开的各种操作。

数据库830可用于存储各种类型的信息，例如诸如目的地地址、不同区域中的停车位可用性以及停车费。

在以上公开中，已经参考了形成以上公开的一部分的附图，附图示出了其中可实践本公开的具体实现方式。应当理解，在不脱离本公开的范围的情况下，可利用其他实现方式，并且可作出结构上的改变。说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“一个示例性实施例”、“示例性实施例”等的引用指示所描述的实施例可包括特定特征、结构或特性，但是每一个实施例可不必包括所述特定特征、结构或特性。另外，此类短语不一定是指同一实施例。此外，当结合实施例描述特定特征、结构或特性时，无论是否明确地描述，本领域技术人员都将认识到结合其他实施例的此类特征、结构或特性。

本文所公开的系统、设备、装置和方法的实现方式可包括或利用包括硬件(例如诸如本文所讨论的一个或多个处理器和系统存储器)的一个或多个装置。本文公开的装置、系统和方法的实现方式可通过计算机网络进行通信。“网络”被定义为使得能够在计算机系统和/或模块和/或其他电子装置之间传输电子数据的一个或多个数据链路。当通过网络或另一种通信连接(硬连线、无线或者硬连线或无线的任何组合)向计算机传递或提供信息时，所述计算机适当地将连接视为传输介质。传输介质可包括网络和/或数据链路，所述网络和/或数据链路可用于携载呈计算机可执行指令或数据结构的形式的期望的程序代码手段，并且可由通用或专用计算机访问。以上项的组合也应包括在非暂时性计算机可读介质的范围内。

计算机可执行指令包括例如当在处理器(诸如处理器815)处执行时致使处理器执行特定功能或功能组的指令和数据。计算机可执行指令可以是例如二进制代码、中间格式指令(诸如汇编语言)或甚至源代码。尽管已经用特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了本主题，但是应当理解，在所附权利要求中限定的主题不必限于上面描述的所述特征或动作。而是，所描述的特征和动作被公开作为实现权利要求的示例性形式。

存储器装置(诸如存储器820)可包括任一存储器元件或易失性存储器元件(例如，随机存取存储器(RAM，诸如DRAM、SRAM、SDRAM等))和非易失性存储器元件(例如ROM，硬盘驱动器、磁带、CDROM等)的组合。此外，存储器装置可包含有电子、电磁、光学和/或其他类型的存储介质。在本文件的背景下，“非暂时性计算机可读介质”可以是例如但不限于电子、电磁、光学、电磁、红外或半导体系统、设备或装置。计算机可读介质的更具体的示例(非详尽列表)将包括以下项：便携式计算机软磁盘(电磁)、随机存取存储器(RAM)(电子)、只读存储器(ROM)(电子)、可擦除可编程只读存储器(EPROM、EEPROM或快闪存储器)(电子)以及便携式压缩盘只读存储器(CD ROM)(光学)。应注意，计算机可读介质甚至可以是上面打印有程序的纸张或另一种合适的介质，因为可例如经由对纸张或其他介质的光学扫描来电子地捕获程序，随后进行编译、解译或另外在需要时以合适的方式进行处理，并且随后存储在计算机存储器中。

本领域技术人员将了解，本公开可在具有许多类型的计算机系统配置的网络计算环境中实践，所述计算机系统配置包括内置式车辆计算机、个人计算机、台式计算机、膝上型计算机、消息处理器、手持式装置、多处理器系统、基于微处理器的或可编程的消费电子产品、网络PC、小型计算机、大型计算机、移动电话、PDA、平板电脑、寻呼机、路由器、交换机、各种存储装置等。本公开还可以在分布式系统环境中实践，其中通过网络链接(通过硬连线数据链路、无线数据链路或通过硬连线数据链路与无线数据链路的任何组合)的本地和远程计算机系统两者都执行任务。在分布式系统环境中，程序模块可位于本地和远程存储器存储装置两者中。

此外，在适当的情况下，本文中描述的功能可在以下一个或多个中执行：硬件、软件、固件、数字部件或模拟部件。例如，一个或多个专用集成电路(ASIC)可被编程为执行本文所描述的系统和程序中的一者或多者。贯穿说明书以及权利要求使用的某些术语指代特定系统部件。如本领域技术人员将理解，部件可通过不同的名称来指代。本文件不意图区分名称不同但功能相同的部件。

本公开的至少一些实施例已经涉及计算机程序产品，其包括存储在任何计算机可用介质上的这种逻辑(例如，以软件的形式)。这种软件当在一个或多个数据处理装置中执行时致使装置如本文所描述那样进行操作。

尽管上文已经描述了本公开的各种实施例，但应当理解，仅通过示例而非限制的方式呈现本公开的各种实施例。相关领域的技术人员将明白，在不脱离本公开的精神和范围的情况下可进行形式和细节上的各种改变。因此，本公开的广度和范围不应受到上述示例性实施例中的任何一个限制，而是应仅根据所附权利要求和其等效物限定。已经出于说明和描述目的而呈现了前述描述。前述描述并不意图是详尽的或将本公开限制于所公开的精确形式。鉴于以上教导，许多修改和变化形式是可能的。此外，应注意，前述可选实现方式中的任一者或全部可以任何所期望的组合使用，以形成本公开的另外的混合实现方式。例如，相对于特定装置或部件描述的功能中的任一者可由另一个装置或部件执行。另外，尽管已经描述了具体装置特性，但本公开的实施例可能涉及许多其他装置特性。另外，尽管已用特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了实施例，但是应当理解，本公开不一定受限于所描述的具体特征或动作。而是，将具体特征和动作公开为实现所述实施例的说明性形式。除非另有特别说明或在使用时在上下文内以其他方式理解，否则诸如尤其是“能够”、“可能”、“可以”或“可”的条件语言通常意图表达某些实施例可能包括某些特征、元件和/或步骤，而其他实施例可不包括某些特征、元件和/或步骤。因此，此类条件语言通常并不意图暗示一个或多个实施例无论如何都需要各特征、元件和/或步骤。

根据一个实施例，所述计算机是位于所述车辆中或位于个人通信装置中的一者，并且其中所述计算机还包括输入/输出接口，所述输入/输出接口被配置为接受包括指定确定性水平的输入信息，并且其中所述处理器基于所述指定确定性水平来确定每个停车位的可用性。

根据一个实施例，所述车辆是递送车辆，并且其中所述输入信息包括指定最大步行距离，所述指定最大步行距离基于递送车辆的驾驶员在携载要在目的地处递送的包裹时经过的预期步行距离和/或基于包裹的重量、大小和/或形状来进行限定。

根据一个实施例，基于位于所述指定最大步行距离内的停车位的密度来限定所述指定确定性水平。

根据一个实施例，所述汽车是自主车辆，并且所述计算机位于所述自主车辆中。

根据一个实施例，所述车辆是自主递送车辆，并且其中所述输入信息包括指定最大步行距离，所述指定最大步行距离基于客户从目的地到所述自主递送车辆经过的预期步行距离来进行限定。

Claims (15)

1.一种方法，其包括：

由处理器接收为车辆提供目的地附近的停车位可用性信息的请求；

由所述处理器基于确定停车位集群中的至少一个停车位在所述车辆到达所述停车位集群的预期时间可用的统计概率来识别所述停车位集群；以及

由所述处理器提供引导所述车辆行进到所述停车位集群的第一路线选择指令。

2.如权利要求1所述的方法，其中确定所述停车位集群中的所述至少一个停车位在所述车辆到达所述停车位集群的所述预期时间可用的所述统计概率是基于所述停车位集群中的每个停车位的占用历史的统计分析。

3.如权利要求1所述的方法，其中识别所述停车位集群包括：

由所述处理器确定用于评估的停车位的总数量以识别所述停车位集群；

由所述处理器将所述总数量的停车位重新组织成按距所述目的地的步行距离的升序顺序布置的停车位序列；

由所述处理器基于评估所述停车位序列中的每个停车位来生成停车位子集，直到在所述停车位子集中至少一个停车位可用的概率等于或大于指定统计确定性水平；

由所述处理器基于所述停车位子集来构建凸包，所述凸包限定所述停车位集群的周边；以及

计算所述凸包的形心。

4.如权利要求3所述的方法，其中所述第一路线选择指令引导所述车辆行进到所述凸包的所述形心。

5.如权利要求4所述的方法，其中所述车辆由驾驶员操作，并且其中所述方法还包括：

由所述处理器向所述驾驶员提供所述停车位集群中的第一停车位在所述车辆到达所述停车位集群的所述周边的所述预期时间的可用性概率信息。

6.如权利要求4所述的方法，其中所述车辆由驾驶员操作，并且其中所述方法还包括：

由所述处理器向所述驾驶员提供从所述凸包的所述形心到所述目的地的步行距离信息。

7.如权利要求5所述的方法，其还包括：

由所述处理器向所述车辆的所述驾驶员提供从所述凸包的所述形心步行到所述目的地的步行指令集合。

8.一种方法，其包括：

由处理器接收为车辆提供目的地附近的停车位可用性信息的请求；

由所述处理器确定用于评估的停车位的总数量以识别停车位集群；

由所述处理器评估所述总数量的停车位中的每个停车位以确定每个停车位在所述车辆到达所述停车位集群的预期时间的可用性；

由所述处理器基于所述评估来在所述总数量的停车位中选择停车位子集；

由所述处理器基于所述停车位子集来构建凸包，所述凸包限定所述停车位集群的周边；以及

由所述处理器提供引导所述车辆行进到所述凸包的形心的第一路线选择指令。

9.如权利要求8所述的方法，其中确定每个停车位的所述可用性取决于在所述请求中指定的确定性水平。

10.如权利要求8所述的方法，其中所述车辆由驾驶员操作，并且其中所述方法还包括：

由所述处理器向所述车辆的所述驾驶员提供所述停车位集群中的第一停车位在所述车辆到达所述停车位集群的所述周边的所述预期时间的可用性概率信息。

11.如权利要求10所述的方法，其还包括：

由所述处理器根据所述第一停车位在所述车辆到达所述停车位集群的所述周边的所述预期时间的可用性提供引导所述车辆从所述停车位集群的所述周边行进到所述第一停车位的第二路线选择指令。

12.如权利要求10所述的方法，其还包括：

由所述处理器确定所述第一停车位在所述车辆到达所述停车位集群的所述周边的时间的可用性；以及

由所述处理器在所述第一停车位在所述车辆到达所述停车位集群的所述周边的所述时间可用时提供引导所述车辆从所述停车位集群的所述周边行进到所述第一停车位的第二路线选择指令。

13.如权利要求12所述的方法，其还包括：

由所述处理器在所述第一停车位在所述车辆到达所述停车位集群的所述周边的所述时间不可用时提供引导所述车辆从所述停车位集群的所述周边行进到第二停车位的第三路线选择指令。

14.如权利要求8所述的方法，其中确定每个停车位在所述车辆到达所述停车位集群的所述预期时间的所述可用性是基于所述停车位集群中的每个停车位的占用历史的统计分析。

15.一种装置，其包括：

计算机，所述计算机包括：

存储器，所述存储器包含计算机可执行指令；以及

处理器，所述处理器被配置为访问所述存储器并且执行所述计算机可执行指令以执行包括以下各项的操作：

接收提供目的地附近的停车位可用性信息以供车辆行进的请求；

确定用于评估的停车位的总数量以识别停车位集群；

评估所述总数量的停车位中的每个停车位以确定每个停车位在所述车辆到达所述停车位集群的预期时间的可用性；

基于所述评估来在所述总数量的停车位中选择停车位子集；

基于所述停车位子集来构建凸包，所述凸包限定所述停车位集群的周边；以及

提供引导所述车辆行进到所述凸包的形心的第一路线选择指令。

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