CN116543591A - 一种智慧停车的智能管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种智慧停车的智能管理方法及系统，该方法包括：通过压力传感装置，获得目标停车区域的车位余量数据；基于车位余量数据、目标停车区域车位基础信息，获取余量车位的车位位置信息；根据车辆定位器与目标停车区域地图，对目标车辆的位置进行定位，确定目标车辆的位置信息；将余量车位位置信息与目标车辆的位置信息进行路程参数配置，确定N个泊车位置，其中N为大于等于0的整数；对N个泊车位置进行泊车寻优，确定最优泊车信息；根据最优泊车信息对目标车辆进行智能停车管理。由于本申请可以解决停车效率低、无法快速找到停车位的问题，实现精准停车、提高停车效率效果。

Description

一种智慧停车的智能管理方法及系统

技术领域

本公开涉及智慧停车技术领域，具体涉及一种智慧停车的智能管理方法及系统。

背景技术

在目前的停车场管理工作中，传统的停车场管理系统只解决了出入口控制的问题，对于停车场内部的停车引导、找车位、快速进出等功能则鞭长莫及，而且人工管理效率低下，停车场整体的系统整合及资源优化配置更难，因此存在着在停车场停车效率低、无法快速找到停车位的技术问题。

发明内容

本公开提供了一种智慧停车的智能管理方法及系统，用以解决停车场停车效率低、无法快速找到停车位的技术问题。

根据本公开的第一方面，提供了一种智慧停车的智能管理方法，包括：通过压力传感装置，获得目标停车区域的车位余量数据；基于所述车位余量数据、目标停车区域车位基础信息，获取余量车位的车位位置信息；根据车辆定位器与目标停车区域地图，对目标车辆的位置进行定位，确定目标车辆的位置信息；将所述余量车位位置信息与所述目标车辆的位置信息进行路程参数配置，确定N个泊车位置，其中N为大于等于0的整数；对所述N个泊车位置进行泊车寻优，确定最优泊车信息；根据所述最优泊车信息对所述目标车辆进行智能停车管理。

根据本公开的第二方面，提供了一种智慧停车的智能管理系统，包括：第一获得模块，通过压力传感装置，获得目标停车区域的车位余量数据；第二获得模块，基于所述车位余量数据、目标停车区域车位基础信息，获取余量车位的车位位置信息；第一处理模块，根据车辆定位器与目标停车区域地图，对目标车辆的位置进行定位，确定目标车辆的位置信息；第二处理模块，将所述余量车位位置信息与所述目标车辆的位置信息进行路程参数配置，确定N个泊车位置，其中N为大于等于0的整数；第三处理模块，对所述N个泊车位置进行泊车寻优，确定最优泊车信息；第四处理模块，根据所述最优泊车信息对所述目标车辆进行智能停车管理。

本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

在本实施例中，通过压力传感装置，获得目标停车区域的车位余量数据，并根据车位余量数据与目标停车区域车位基础信息，获取余量车位的车位位置信息，根据车辆定位器与目标停车区域地图，对目标车辆的位置进行定位确定其位置信息，将余量车位位置信息与目标车辆的位置信息进行路程参数配置，确定N个泊车位置，对N个泊车位置进行泊车寻优，确定最优泊车信息，根据其对目标车辆进行智能停车管理。实现了智慧停车方法能够集中解决人们在停车过程中遇到的停车难、找车位难、通行速度缓滞等等问题，充分满足人们切实需求的现代停车场的效果。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

为了更清楚地说明本公开或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本公开实施例提供的一种智慧停车的智能管理方法的流程示意图；

图2为本公开实施例中一种智慧停车的智能管理方法中获得所述余量车位的车位位置信息的流程示意图；

图3为本公开实施例提供的一种智慧停车的智能管理系统的结构示意图。

附图标记说明：第一获得模块11，第二获得模块12，第一处理模块13，第二处理模块14，第三处理模块15，第四处理模块16。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

实施例一

图1为本申请实施例提供的一种智慧停车的智能管理方法的流程示意图，如图1所示，所述方法包括：

步骤S100：通过所述压力传感装置，获得目标停车区域的车位余量数据；

具体地，压力传感装置为感受压力信号，并能按照一定的规律将压力信号转换成可用的输出的电信号的装置。示例性的，目标停车区域可以包括地下停车场、车库等停车区域。其中，压力装置可能在车辆上，或者在目标停车区域内所有车位上，进行对压力的感应。车位余量数据为在目标停车区域内的全部车位中，没有车辆泊车的车位信息。可选的，压力传感装置感受车辆自重的压力后，发出电信号。其中，若压力传感装置发出信号，则表示当前车位已有车辆泊车。若压力传感装置未发出信号，则当前车位没有车辆泊车。提取目标停车区域内压力传感装置未发出信号的车位信息，生成车位余量数据，车位余量数据包括车位余量的数量信息。

步骤S200：基于所述车位余量数据、目标停车区域车位基础信息，获取余量车位的车位位置信息；

具体地，目标停车区域车位基础信息包括目标停车区域中进车量、出车量、车位余量信息，进车量、出车量、车位余量信息相互反映，获得当前时间的车位余量数据。可选的，目标停车区域车位基础信息还可以包括目标停车区域中进车量占车位余量的占比信息和出车量占总停车车位的占比信息。其中，提取目标停车区域车位基础信息，对余量车位进行定位，获取余量车位的车位位置信息。示例性的，进车量、出车量和车位余量相互反映指当出现一个出车量时，若无车辆进入，则出现一个车位余量，若有车辆进入，则出现一个进车量。

步骤S300：根据车辆定位器与目标停车区域地图，对目标车辆的位置进行定位，确定目标车辆的位置信息；

具体地，车辆定位器为将当前车辆进行定位的设备，用以确定车辆在目标停车区域内的位置。目标停车区域地图为目标停车区域内所有车位位置和路线的地图。目标车辆可以是待停车车辆，示例性的，车辆定位器可以包括手机导航、车辆GPS等。目标停车区域地图可以包括手机导航地图、目标停车区域的展板地图等。其中，基于车辆定位器，在目标停车区域地图内进行定位，可以得到目标车辆在目标停车区域内的位置信息，以及目标车辆与目标停车区域内所有车位的位置关系，举例而言，目标车辆的最近直线距离内，可能无余量车位可以进行停车，或者可能在目标车辆最近直线距离内，全部车位都为余量车位，可以进行停车。

步骤S400：将所述余量车位位置信息与所述目标车辆的位置信息进行路程参数配置，确定N个泊车位置，其中N为大于等于0的整数；

具体地，路程参数包括目标车辆的当前位置到随机车位的路程距离以及路径信息。N个泊车位置为目标车辆在目标停车区域内所有余量车位中能够到达的车位。泊车位置的数量小于等于余量车位的数量，举例而言，由于路径原因导致目标车辆无法到达一些空余车位，则造成泊车位置的数量小于余量车位的数量的情况；如果根据路径信息得知目标车辆能够到达全部余量车位的位置的情况，则泊车位置的数量等于余量车位的数量。其中，每个泊车位置对应停放一辆车。在目标停车区域内，可能没有余量车位的可以停车，若有余量车位，则余量车位的数量至少为1，因此，N个泊车位置中N为大于等于0的整数。

步骤S500：对所述N个泊车位置进行泊车寻优，确定最优泊车信息；

具体地，最优泊车信息包括最优路径与最优位置，其中，最优位置即从目标车辆的当前位置到最近的泊车位置，最优路径为从目标车辆的当前位置到泊车位置的最短的泊车路径。其中，每个泊车位置可以有多个泊车路径。基于最优位置选取最优路径，即根据从目标车辆到最近的泊车位置有多个路径，提取最短的泊车路径，生成最优泊车路径，将最优位置与最优路径作为最优泊车信息。若当前的最优位置的最优路径无法作为最优路径，则提取除当前最优路径外的最短路径，作为新的最优路径，将最优位置与新的最优路径作为最优泊车信息。示例性的，若最短泊车路径上有车辆障碍物，则不将当前泊车路径作为最优泊车路径。若除去有车辆障碍物的最短泊车路径的另外的最短泊车路径作为新的最短泊车路径，且新的最短泊车路径上没有车辆障碍物，则新的最短泊车路径作为最优泊车路径。

步骤S600：根据所述最优泊车信息对所述目标车辆进行智能停车管理。

具体地，根据最优泊车信息中的最近泊车位置与最短泊车路径进行停车。示例性的，目标停车区域内不断有车辆进行进车，以及有车辆进行出车。因此，目标车辆根据当前位置选取的最近泊车信息与最短泊车路径，可以基于目标车辆的位置移动而变化。则选取更新后的目标车辆的当前位置重新选取最优泊车信息。进一步的，进行智能停车路径的管理，实现精准停车，并提高停车效率。

本申请实施例提供的方法中的步骤S100包括：

S110：对所述压力传感装置进行压力数值的预设；

S120：判断第一车位的压力数值是否小于预设压力数值；

S130：若所述第一车位的压力数值小于所述预设压力数值，则将所述第一车位划分至所述车位余量数据中。

具体地，压力数值的预设基于压力数值的范围在车辆自重范围内，同时在除车辆外的其他物体的重量的范围内，使压力传感装置仅对车辆进行识别。示例性的，若预设压力数值最低为1.5吨，压力传感装置则可以感受1.5吨重量的车辆压力，再转换成电信号输出。压力传感装置则不会将感受到的50kg重量的人的压力转换成电信号。

进一步的，第一车位为在目标停车区域中任意一个车位。其中，随机提取任意一个车位作为第一车位，将第一车位的压力数值与预设压力数值进行比较。若第一车位的压力数值小于压力传感装置的预设压力数值，则判断第一车位没有车辆泊车，并将第一车位划分至车位余量数据中。若第一车位的压力数值大于或等于压力传感装置的预设压力数值，则判断第一车位已有车辆泊车。压力传感装置的预设压力数值使未泊车车位更快被筛出。

本申请实施例提供的方法中的步骤S200包括：

S210：基于所述目标停车区域地图、目标停车区域体量指数、目标停车区域进车饱和度、目标停车区域出车对比度，完成所述目标停车区域车位基础信息的构建；

S220：基于所述车位余量数据、所述目标停车区域体量指数、所述目标停车区域进车饱和度、所述目标停车区域出车对比度对目标停车区域地图中的空车位进行标识，获得标识结果；

S230：根据所述标识结果对所述空车位的位置进行定位，获得所述余量车位的车位位置信息。

具体地，目标停车区域体量指数为目标停车区域中全部可以泊车的车位。目标停车区域进车饱和度为在目标停车区域内，进车量等于车位余量。目标停车区域出车对比度为出车量需要同时与车位余量以及进车量进行对比。目标停车区域车位基础信息为所有车位的实时进车与出车信息。其中，根据目标停车区域地图，提取当前进车与出车数据，获得目标停车区域内当前车位余量以及余量车位的位置信息，基于上述特征信息从而构建车位基础信息。

进一步的，标识结果为目标停车区域内对空车位的标记，即对余量车位的标记。余量车位的车位位置信息为目标停车区域内空车位的位置信息。其中，提取目标停车区域车位基础信息，同时对目标停车区域地图进行标识，获得标识结果。基于标识结果，在目标停车区域地图中对空车位进行定位，生成余量车位的车位位置信息。标识空车位使目标车辆获得从目标车辆当前位置到余量车位位置的泊车路径，进而进行智能、精准规划泊车路径。

本申请实施例提供的方法中的步骤S400包括：

S410：将所述目标车辆位置作为起始点位置，将所述余量车位位置作为多个终止点位置；

S420：基于所述目标停车区域地图，将所述起始点位置与所述多个终止点进行路径规划，获得规划路径结果；

S430：根据所述地感线圈对所述规划路径结果进行避障，获得无障碍路径；

S440：将所述无障碍路径添加至所述N个泊车位置的规划路径结果中。

具体地，起始点位置为目标车辆当前所在位置。终止点位置为余量车位位置。规划路径结果为起始点与终止点在目标停车区域内的路径。其中，每个余量车位可以有多个从起始点到终止点的路径。进一步的，提取余量车位位置，获得多个终止点的多个路径结果。

进一步的，地感线圈为基于现有技术中电磁感应原理的车辆检测器。示例性的，地感线圈为在同一车道的道路路基下埋设环形线圈，通以一定工作电流，作为传感器的工具。当车辆通过地感线圈或者停在地感线圈上时，车辆本身上的铁质将会改变地感线圈内的磁通，引起线圈回路电感量的变化，检测器通过检测该电感量的变化来判断通行车辆状态。无障碍路径为从目标车辆当前位置至余量车位位置的所有无障碍路径。示例性的，地感线圈感应规划路径结果中的其他车辆，并进行停车或发出信号显示有障碍物。其中，发出障碍物信号后重新规划路径结果，直至获得无障碍路径。

进一步的，无障碍路径包含于N个泊车位置的路径规划路径结果，提取无障碍路径进行标识。无障碍路径使停车路线更精准。

本申请实施例提供的方法中的步骤S430包括：

S431：根据所述地感线圈对所述规划路径结果进行覆盖遍历，获得障碍物遍历数据；

S432：在所述规划路径结果中对所述障碍物遍历数据进行标识，获得障碍标识；

S433：根据所述障碍标识对所述规划路径结果进行更新，基于更新结果确定所述无障碍路径。

具体地，障碍物遍历数据为对所有泊车路径进行依次访问，从中提取到的有障碍物的路径。其中，对所有规划路径结果进行依次访问，获得有障碍物路径和无障碍物路径。提取有障碍物路径，获得障碍物遍历数据。

进一步的，障碍标识为对有障碍路径进行的标识，避免再次访问有障碍物路径或避免将有障碍物路径划入规划路径结果中。其中，访问有障碍物路径时，对有障碍物进行标识，进而获得障碍标识。

进一步的，去除有障碍标识的路径，提取剩余的所有无障碍路径，作为更新结果，即可确定无障碍路径。

其中，更新后的无障碍路径使目标停车车辆在目标停车区域更顺利找到泊车车位。

本申请实施例提供的方法中的步骤S500包括：

S510：对泊车距离值域进行预设；

S520：以所述目标车辆位置信息作为圆心，以所述预设泊车距离值域作为半径，遍历所述余量车位位置信息，确定M个泊车位置，其中，M为小于等于N的正整数；

S530：对所述目标车辆位置与所述M个泊车位置进行路径规划，获取第一泊车路线、第二泊车路线，其中，第一泊车路线与第二泊车路线为不相同的泊车路线；

S540：预设路径弯道数量；

S550：根据驾驶操作系数，对泊车路程与路径弯道进行权重训练；

S560：基于所述权重训练结果对所述第一泊车路线与所述第二泊车路线进行比较，对所述最优泊车信息进行确定。

具体地，泊车距离值域为在目标停车区域内按一定单位距离预设进行停车的区域。示例性的，泊车距离值域可以设置为以目标车辆位置为圆心，半径为5米的区域。其中，依次访问余量车位位置信息，提取M个泊车位置。其中，由于M为车位余量，因此M为小于等于N的正整数。

进一步的，第一泊车路线为随机从M个泊车位置提取的路线。第二泊车路线为除去第一泊车路线，随机从剩余的M个泊车位置提取的路线。可选的，第一泊车路线与第二泊车路线互相对应的余量车位可以为同一车位，但第一泊车路线与第二泊车路线为不相同的路径。

进一步的，路径弯道数量为路径中由于障碍物而需要转弯的弯道数量。泊车路程为目标车辆到余量车位位置的路程。示例性的，若判断弯道转弯的驾驶操作难度更大，预设提取的第一泊车路线，泊车路程为5米，弯道转弯数量为4个，则可以设置泊车路程与路径弯道的比例为2：8。预设提取的第二泊车路线，泊车路程为5米，弯道转弯数量为5个。则加权计算第一泊车路线与第二泊车路线的权重占比为21：25，权重占比更高的泊车路线停车更难，提取更低权重的泊车路线作为最优泊车路线。提取最优泊车路线的泊车车位位置信息，作为最优泊车信息。

实施例二

基于与前述实施例中一种智慧停车的智能管理方法同样的发明构思，如图3所示，本申请还提供了一种智慧停车的智能管理系统，所述系统包括：

第一获得模块11，通过所述压力传感装置，获得目标停车区域的车位余量数据；

第二获得模块12，基于所述车位余量数据、目标停车区域车位基础信息，获取余量车位的车位位置信息；

第一处理模块13，根据车辆定位器与目标停车区域地图，对目标车辆的位置进行定位，确定目标车辆的位置信息；

第二处理模块14，将所述余量车位位置信息与所述目标车辆的位置信息进行路程参数配置，确定N个泊车位置，其中N为大于等于0的整数；

第三处理模块15，对所述N个泊车位置进行泊车寻优，确定最优泊车信息；

第四处理模块16，根据所述最优泊车信息对所述目标车辆进行智能停车管理。

进一步的，所述系统还包括：

第五处理模块，对所述压力传感装置进行压力数值的预设；

第一判断模块，判断第一车位的压力数值是否小于预设压力数值；

第六处理模块，若所述第一车位的压力数值小于所述预设压力数值，则将所述第一车位划分至所述车位余量数据中。

进一步的，所述系统还包括：

第一构建模块，基于所述目标停车区域地图、目标停车区域体量指数、目标停车区域进车饱和度、目标停车区域出车对比度，完成所述目标停车区域车位基础信息的构建；

第三获得模块，基于所述车位余量数据、所述目标停车区域体量指数、所述目标停车区域进车饱和度、所述目标停车区域出车对比度对目标停车区域地图中的空车位进行标识，获得标识结果；

第四获得模块，根据所述标识结果对所述空车位的位置进行定位，获得所述余量车位的车位位置信息。

进一步的，所述系统还包括：

第七处理模块，将所述目标车辆位置作为起始点位置，将所述余量车位位置作为多个终止点位置；

第五获得模块，基于所述目标停车区域地图，将所述起始点位置与所述多个终止点进行路径规划，获得规划路径结果；

第六获得模块，根据所述地感线圈对所述规划路径结果进行避障，获得无障碍路径；

第八处理模块，将所述无障碍路径添加至所述N个泊车位置的规划路径结果中。

进一步的，所述系统还包括：

第七获得模块，根据所述地感线圈对所述规划路径结果进行覆盖遍历，获得障碍物遍历数据；

第八获得模块，在所述规划路径结果中对所述障碍物遍历数据进行标识，获得障碍标识；

第九处理模块，根据所述障碍标识对所述规划路径结果进行更新，基于更新结果确定所述无障碍路径。

进一步的，所述系统还包括：

第十处理模块，对泊车距离值域进行预设；

第十一处理模块，以所述目标车辆位置信息作为圆心，以所述预设泊车距离值域作为半径，遍历所述余量车位位置信息，确定M个泊车位置，其中，M为小于等于N的正整数；

第十二处理模块，对所述目标车辆位置与所述M个泊车位置进行路径规划，获取第一泊车路线、第二泊车路线，其中，第一泊车路线与第二泊车路线为不相同的泊车路线；

第十三处理模块，预设路径弯道数量；

第十四处理模块，根据驾驶操作系数，对泊车路程与路径弯道进行权重训练；

第十五处理模块，基于所述权重训练结果对所述第一泊车路线与所述第二泊车路线进行比较，对所述最优泊车信息进行确定。

前述实施例一中的一种智慧停车的智能管理方法具体实例同样适用于本实施例的一种智慧停车的智能管理系统，通过前述对一种智慧停车的智能管理方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚地知道本实施例中一种智慧停车的智能管理系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述得比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，

只要能够实现本公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (7)

1.一种智慧停车的智能管理方法，其特征在于，所述方法应用于停车管理系统，所述停车管理系统与压力传感装置、地感线圈通信连接，所述方法包括：

通过所述压力传感装置，获得目标停车区域的车位余量数据；

基于所述车位余量数据、目标停车区域车位基础信息，获取余量车位的车位位置信息；

根据车辆定位器与目标停车区域地图，对目标车辆的位置进行定位，确定目标车辆的位置信息；

将所述余量车位位置信息与所述目标车辆的位置信息进行路程参数配置，确定N个泊车位置，其中N为大于等于0的整数；

对所述N个泊车位置进行泊车寻优，确定最优泊车信息；

根据所述最优泊车信息对所述目标车辆进行智能停车管理。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述车位余量数据，所述方法还包括：

对所述压力传感装置进行压力数值的预设；

判断第一车位的压力数值是否小于预设压力数值；

若所述第一车位的压力数值小于所述预设压力数值，则将所述第一车位划分至所述车位余量数据中。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获得所述余量车位的车位位置信息，所述方法还包括：

基于所述目标停车区域地图、目标停车区域体量指数、目标停车区域进车饱和度、目标停车区域出车对比度，完成所述目标停车区域车位基础信息的构建；

基于所述车位余量数据、所述目标停车区域体量指数、所述目标停车区域进车饱和度、所述目标停车区域出车对比度对目标停车区域地图中的空车位进行标识，获得标识结果；

根据所述标识结果对所述空车位的位置进行定位，获得所述余量车位的车位位置信息。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，确定所述N个泊车位置，所述方法还包括：

将所述目标车辆位置作为起始点位置，将所述余量车位位置作为多个终止点位置；

基于所述目标停车区域地图，将所述起始点位置与所述多个终止点进行路径规划，获得规划路径结果；

根据所述地感线圈对所述规划路径结果进行避障，获得无障碍路径；

将所述无障碍路径添加至所述N个泊车位置的规划路径结果中。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，确定获得所述无障碍路径，所述方法还包括：

根据所述地感线圈对所述规划路径结果进行覆盖遍历，获得障碍物遍历数据；

在所述规划路径结果中对所述障碍物遍历数据进行标识，获得障碍标识；

根据所述障碍标识对所述规划路径结果进行更新，基于更新结果确定所述无障碍路径。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述最优泊车信息，所述方法还包括：

对泊车距离值域进行预设；

以所述目标车辆位置信息作为圆心，以所述预设泊车距离值域作为半径，遍历所述余量车位位置信息，确定M个泊车位置，其中，M为小于等于N的正整数；

对所述目标车辆位置与所述M个泊车位置进行路径规划，获取第一泊车路线、第二泊车路线，其中，第一泊车路线与第二泊车路线为不相同的泊车路线；

预设路径弯道数量；

根据驾驶操作系数，对泊车路程与路径弯道进行权重训练；

基于所述权重训练结果对所述第一泊车路线与所述第二泊车路线进行比较，对所述最优泊车信息进行确定。

7.一种智慧停车的智能管理系统，其特征在于，所述系统包括：

第一获得模块，通过压力传感装置，获得目标停车区域的车位余量数据；

第二获得模块，基于所述车位余量数据、目标停车区域车位基础信息，获取余量车位的车位位置信息；

第一处理模块，根据车辆定位器与目标停车区域地图，对目标车辆的位置进行定位，确定目标车辆的位置信息；

第二处理模块，将所述余量车位位置信息与所述目标车辆的位置信息进行路程参数配置，确定N个泊车位置，其中N为大于等于0的整数；

第三处理模块，对所述N个泊车位置进行泊车寻优，确定最优泊车信息；

第四处理模块，根据所述最优泊车信息对所述目标车辆进行智能停车管理。