DE102019007343A1 - Parking probabilities and parking routing based on historical parking processes - Google Patents

Parking probabilities and parking routing based on historical parking processes Download PDF

Info

Publication number
DE102019007343A1
DE102019007343A1 DE102019007343.6A DE102019007343A DE102019007343A1 DE 102019007343 A1 DE102019007343 A1 DE 102019007343A1 DE 102019007343 A DE102019007343 A DE 102019007343A DE 102019007343 A1 DE102019007343 A1 DE 102019007343A1
Authority
DE
Germany
Prior art keywords
parking
probabilities
processes
historical
route
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
DE102019007343.6A
Other languages
German (de)
Inventor
Simon Sala
Christoph Lingenfelder
Chunlei An
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mercedes Benz Group AG
Original Assignee
Daimler AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Daimler AG filed Critical Daimler AG
Priority to DE102019007343.6A priority Critical patent/DE102019007343A1/en
Publication of DE102019007343A1 publication Critical patent/DE102019007343A1/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
    • G08G1/145—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas
    • G08G1/147—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas where the indication depends on the parking areas where the parking area is within an open public zone, e.g. city centre
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0108—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data
    • G08G1/0112—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions based on the source of data from the vehicle, e.g. floating car data [FCD]
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0125—Traffic data processing
    • G08G1/0129—Traffic data processing for creating historical data or processing based on historical data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • G08G1/0137—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications
    • G08G1/0145—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions for specific applications for active traffic flow control
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096805—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route
    • G08G1/096811—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route where the route is computed offboard
    • G08G1/096816—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where the transmitted instructions are used to compute a route where the route is computed offboard where the complete route is transmitted to the vehicle at once
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
    • G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
    • G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
    • G08G1/096833—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route
    • G08G1/096838—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle where different aspects are considered when computing the route where the user preferences are taken into account or the user selects one route out of a plurality
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
    • G08G1/141—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces
    • G08G1/143—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces inside the vehicles

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Berechnung von Parkwahrscheinlichkeiten in mindestens einem Bereich von Straßenabschnitten basierend auf historischen Ein- und Ausparkvorgängen (1) von Fahrzeugen, wobei die Berechnung der Parkwahrscheinlichkeiten auf statistischen und Machine-Learning-Methoden (2) basierend auf den historischen Ein- und Ausparkvorgängen (1) einer Teilmenge aller Fahrzeuge durchgeführt wird.The invention relates to a method for calculating parking probabilities in at least one area of road sections based on historical parking and clearing processes (1) of vehicles, the calculation of parking probabilities on statistical and machine learning methods (2) based on the historical parking and maneuvering out of parking spaces (1) of a subset of all vehicles is carried out.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Berechnung von Parkwahrscheinlichkeiten in mindestens einem Bereich von Straßenabschnitten basierend auf historischen Ein- und Ausparkvorgängen von Fahrzeugen.The invention relates to a method for calculating parking probabilities in at least one area of road sections based on historical parking and clearing processes of vehicles.

Aus der DE 10 2012 201 472 A1 ist ein Verfahren zur Bereitstellung von Parkinformationen zu freien Parkplätzen in zumindest einem Straßenzug bekannt. Dabei werden Informationen über verfügbare freie Parkplätze ermittelt und aus den Informationen eine Wissensdatenbasis mit historischen Daten erzeugt, welche für vorgegebene Straßenzüge und Zeiten statistische Daten über freie Parkplätze umfassen. Ein Nachteil dieses Verfahrens besteht darin, dass als Input für die Erzeugung der Wissensdatenbasis die Gesamtzahl an Parkplätzen und die Belegung zu historischen Zeitpunkten (in einem Straßenabschnitt) erforderlich sind.From the DE 10 2012 201 472 A1 a method for providing parking information on free parking spaces in at least one street is known. Information about available free parking spaces is determined and a knowledge database with historical data is generated from the information, which includes statistical data about free parking spaces for specified streets and times. A disadvantage of this method is that the total number of parking spaces and the occupancy at historical times (in a street section) are required as input for generating the knowledge database.

Ein existierender Ansatz zur Empfehlung eines Parkplatzes beruht auf der Verwendung von Echtzeitparkvorgängen. Dieser Ansatz hat den Nachteil, dass die Information eines Parkvorgangs bei Ankunft des Fahrers an dem Ort veraltet sein kann und eine Planung nicht möglich ist, da die Information zum Planungszeitpunkt noch nicht vorliegt.An existing approach to recommending a parking space is based on the use of real-time parking events. This approach has the disadvantage that the information on a parking process can be out of date when the driver arrives at the location and planning is not possible because the information is not yet available at the time of planning.

Ein anderer Ansatz beruht auf Auszählen von freien Parkplätzen durch Menschen und/oder durch fest installierte Parkplatzsensoren. Beides hat den Nachteil, dass eine hohe Flächen- und Zeitabdeckung der Vorhersage freier Parkplätze wirtschaftlich sinnlos ist.Another approach is based on counting free parking spaces by people and / or by permanently installed parking space sensors. Both have the disadvantage that a high area and time coverage for predicting free parking spaces is economically pointless.

Ein weiterer Ansatz zur Berechnung einer Parkwahrscheinlichkeit beruht auf dem Verfolgen von Bewegungsmustern einer Vielzahl von Anwendern und der Schlussfolgerung auf eine Parkplatzsuche bzw. auf einen Parkvorgang basierend auf diesen Bewegungsmustern. Dieser Ansatz hat den Nachteil, dass der Standort und die Bewegung einer Vielzahl von Nutzern permanent verfolgt werden muss. Für die Parkassistenz durch eine optimierte Parkroute wird ein Ansatz vorgeschlagen, der auf dem Maximieren des Durchfahrens von Bereichen mit geringer Parkbesetzung basiert. Bei diesem Ansatz werden für den Fahrer wichtige Parameter, beispielsweise seine persönlichen Präferenzen, nicht berücksichtigt.Another approach to calculating a parking probability is based on the tracking of movement patterns of a large number of users and the conclusion that they are looking for a parking space or that a parking process is based on these movement patterns. This approach has the disadvantage that the location and movement of a large number of users must be constantly tracked. For the parking assistance through an optimized parking route, an approach is proposed which is based on maximizing the passage through areas with little parking occupancy. In this approach, parameters that are important for the driver, for example his personal preferences, are not taken into account.

Die Aufgabe der hier vorliegenden Erfindung liegt darin, eine Möglichkeit bereitzustellen, die Vorhersage der Wahrscheinlichkeiten von freien Parkplätzen auf einzelnen Straßenabschnitten und das Assistieren des Fahrers bei der Parkplatzsuche in möglichst kurzer Zeit und mit möglichst kleinem Fußweg unter Berücksichtigung weiterer Parameter, insbesondere persönlicher Präferenzen, zu ermöglichen.The object of the present invention is to provide a way of predicting the probabilities of free parking spaces on individual road sections and assisting the driver in finding a parking space in the shortest possible time and with the shortest possible walk, taking into account other parameters, in particular personal preferences enable.

Erfindungsgemäß wird diese Aufgabe durch ein Verfahren zur Berechnung von Parkwahrscheinlichkeiten in mindestens einem Bereich von Straßenabschnitten basierend auf historischen Ein- und Ausparkvorgängen von Fahrzeugen gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen definiert.According to the invention, this object is achieved by a method for calculating parking probabilities in at least one area of road sections based on historical parking and exit processes of vehicles. Advantageous refinements are defined in the subclaims.

Beim erfindungsgemäßen Verfahren wird die Berechnung der Parkwahrscheinlichkeiten auf statistischen und Machine-Learning-Methoden basierend auf den historischen Ein- und Ausparkvorgängen einer Teilmenge aller Fahrzeuge durchgeführt.In the method according to the invention, the calculation of the parking probabilities is carried out on statistical and machine learning methods based on the historical parking and clearing processes of a subset of all vehicles.

Somit werden geeignete Routen für die Parkplatzsuche generiert. Vorteilhafterweise werden weniger reichhaltige Daten benötigt, nämlich weder die Gesamtzahl der Parkplätze noch die Belegung zu irgendeinem Zeitpunkt, sondern lediglich eine Teilmenge der Ein- und Ausparkvorgänge.Suitable routes for finding a parking space are thus generated. Advantageously, less extensive data are required, namely neither the total number of parking spaces nor the occupancy at any point in time, but only a subset of the maneuvers into and out of parking spaces.

Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung werden die Straßenabschnitte in Untersegmente separiert, insbesondere werden die verschiedenen Straßenseiten berücksichtigt.According to an advantageous development, the road sections are separated into sub-segments, in particular the different road sides are taken into account.

Gemäß einer weiteren vorteilhaften Weiterbildung wird eine Korrelationsanalyse zwischen dem mindestens einem Bereich und nahe gelegenen Bereichen durchgeführt.According to a further advantageous development, a correlation analysis is carried out between the at least one area and nearby areas.

Gemäß einer weiteren vorteilhaften Weiterbildung wird eine personalisierte Route zur Parkplatzsuche berechnet, unter Berücksichtigung persönlicher Präferenzen des Nutzers, die aus früherem Parkverhalten und der Reaktion auf frühere Parkroutenempfehlungen gelernt werden. Vorzugsweise basiert die personalisierte Route zur Parkplatzsuche auf der aktuellen Position, dem Ziel, den Parkwahrscheinlichkeiten und weiteren Variablen. Somit ist die Parkroute bezüglich der persönlichen Präferenz des Nutzers optimiert. Variablen sind beispielsweise der erwartete Fußweg zum Ziel, die erwartete Gesamtzeit zum Erreichen des Ziels und die Art der Parkplätze.According to a further advantageous development, a personalized route for searching for a parking space is calculated, taking into account personal preferences of the user, which are learned from previous parking behavior and the reaction to previous parking route recommendations. The personalized route for finding a parking space is preferably based on the current position, the destination, the parking probabilities and other variables. The parking route is thus optimized with regard to the personal preference of the user. Variables are, for example, the expected walk to the destination, the expected total time to reach the destination and the type of parking space.

Nachfolgend wird die Erfindung anhand eines bevorzugten Ausführungsbeispiels unter Bezugnahme auf die Zeichnung weiter im Detail erläutert.The invention is explained in more detail below using a preferred exemplary embodiment with reference to the drawing.

Dabei zeigen:

  • 1 ein Schaubild zur Veranschaulichung von Parkvorgängen und Parkwahrscheinlichkeiten in einer möglichen Ausgestaltung; und
  • 2 ein Schaubild zur Berechnung der Parkroute in der möglichen Ausgestaltung.
Show:
  • 1 a diagram to illustrate parking processes and parking probabilities in a possible embodiment; and
  • 2 a diagram for calculating the parking route in the possible configuration.

In den 1 und 2 wird eine Parkwahrscheinlichkeit berechnet, mit welcher ein Parkplatz zu gegebener Zeit in einem gegebenen Straßenabschnitt gefunden werden kann. In der 1 sind Einpark- und Ausparkvorgänge 1 gezeigt. Es genügt eine Teilmenge aller Parkvorgänge zu berücksichtigen. In einem anderen bevorzugten Ausführungsbeispiel werden etwa die Parkvorgänge der eigenen Flotte eines Automobilherstellers berücksichtigt. In diesem bevorzugten Ausführungsbeispiel erfolgt die Speicherung der Parkvorgänge in einem Vorgangsspeicher 5. Eine Modellierungseinheit 6 modelliert diese Vorgänge und es werden Wahrscheinlichkeitsmodelle 2 mittels statistischer und Machine-Learning-Methoden erzeugt. Die Berechnung von Parkwahrscheinlichkeiten aus historischen Ein- und Ausparkvorgängen erfolgt durch eine statistische Abschätzung von freien Parkplätzen, Kapazität und Anfangsbesetzung relativ zur Teilmenge und zur Länge einer zeitlichen Periode. In the 1 and 2 a parking probability is calculated with which a parking space can be found at a given time in a given street section. In the 1 are parking and exit processes 1 shown. It is sufficient to consider a subset of all parking processes. In another preferred exemplary embodiment, for example, the parking processes of an automobile manufacturer's own fleet are taken into account. In this preferred exemplary embodiment, the parking processes are stored in a process memory 5 . A modeling unit 6th models these processes and it becomes probability models 2 generated using statistical and machine learning methods. The calculation of parking probabilities from historical maneuvers into and out of parking spaces is based on a statistical estimate of free parking spaces, capacity and initial occupancy relative to the subset and the length of a time period.

Das Anwenden von maschinellen Lernmethoden zur Vorhersage der Wahrscheinlichkeiten verwendet einen Merkmalsvektor, der beispielsweise Ort, Zeit, Wetter, o.ä. aufweist. In anderen bevorzugten Ausführungsbeispielen erfolgt auch eine Korrelationsanalyse der Parkdynamik in einer lokalen Nachbarschaft bzw. in benachbarten Gebieten bzw. in nahe gelegenen Bereichen.The application of machine learning methods for predicting the probabilities uses a feature vector that, for example, contains location, time, weather, or the like. having. In other preferred exemplary embodiments, a correlation analysis of the parking dynamics is also carried out in a local neighborhood or in neighboring areas or in nearby areas.

Wie in 2 gezeigt, erfolgt in dem bevorzugten Ausführungsbeispiel eine Assistenz bei der Parkplatzsuche und die Erzeugung einer optimierten Parkroute. Die Originalroute ist in 2 durchgezogen dargestellt und führt zum Ziel 4, das als Flagge dargestellt ist. Die Parkroute 3 hingegen ist in 2 gestrichelt dargestellt. Sowohl die Assistenz als auch die Erzeugung der optimierten Parkroute 3 basieren auf statistischen Erwartungswerten für Zeit und Weg der Parkplatzsuche, für Länge des Fußwegs zum Ziel 4, und für die Gesamtwahrscheinlichkeit einer erfolgreichen Parkplatzfindung basierend auf dem aktuellem Standort, Ziel, Parkwahrscheinlichkeiten, aktuellem Verkehrsaufkommen, Echtzeitparkvorgängen am selben Tag und persönlichen Präferenzen des Fahrers. Eine Routingeinheit 7 sendet hierbei die Parkroute an das Fahrzeug, wobei die Routingeinheit 7 die Parkroute aus einer Datenbank 8, die Karteninformationen enthält, Straßenabschnitte mit Fahrtrichtungen und Abbiegemöglichkeiten, und den Wahrscheinlichkeitsmodellen 2 zusammenführt bzw. ableitet. Eine personalisierte Parkroute 3 wird bei gegebenem Ziel 4 unter Berücksichtigung der Parkwahrscheinlichkeiten aus Datenbank 2 und weiterer Variablen ermittelt und dem Fahrer zur Verfügung gestellt. Um die persönlichen Präferenz des Nutzers einzubeziehen, wird aus historischen Parkvorgängen des Nutzers mit Machine-Learning-Verfahren ein persönliches Modell gelernt, in einer Datenbank gespeichert und für die Personalisierung der Parkroute verwendet.As in 2 As shown, in the preferred exemplary embodiment, assistance is provided in the search for a parking space and an optimized parking route is generated. The original route is in 2 shown solid and leads to the goal 4th which is shown as a flag. The park route 3 however, in 2 shown in dashed lines. Both the assistance and the generation of the optimized parking route 3 are based on statistical expected values for the time and distance to find a parking space, for the length of the walk to the destination 4th , and for the overall probability of successfully finding a parking space based on the current location, destination, parking probabilities, current traffic volume, real-time parking processes on the same day and personal preferences of the driver. A routing unit 7th sends the parking route to the vehicle, the routing unit 7th the parking route from a database 8th , which contains map information, road sections with driving directions and turning options, and the probability models 2 merges or derives. A personalized park route 3 will with a given goal 4th taking into account the parking probabilities from the database 2 and other variables are determined and made available to the driver. In order to include the personal preference of the user, a personal model is learned from historical parking processes of the user using machine learning methods, stored in a database and used to personalize the parking route.

Bei der erfindungsgemäßen Idee sind Parkvorgänge durch Ab- und Anschalten anonymer Fahrzeuge markiert, und diese werden einfach flächendeckend erfasst, so dass es möglich ist, eine hohe räumliche und zeitliche Abdeckung der Vorhersage zu erreichen ohne Bewegungsmuster zu erfassen. Daten aus einer Teilmenge von Autos, beispielsweise der eigenen Flotte eines Automobilherstellers, genügen hierbei zur Berechnung, d.h. Abhängigkeiten zu anderen Datenlieferanten werden vermieden. Vorteilhafterweise erreicht der Fahrer durch die Empfehlung einer optimierten Parkroute mit höherer Wahrscheinlichkeit in kürzerer Zeit und kürzerer zurückgelegter Strecke einen zum Ziel näheren Parkplatz, der seinen persönlichen Präferenzen entspricht.In the inventive idea, parking processes are marked by switching anonymous vehicles off and on, and these are simply recorded over the entire area, so that it is possible to achieve a high spatial and temporal coverage of the forecast without recording movement patterns. Data from a subset of cars, for example an automobile manufacturer's own fleet, is sufficient for the calculation, i.e. Dependencies on other data providers are avoided. Advantageously, by recommending an optimized parking route, the driver is more likely to reach a parking space that is closer to the destination and that corresponds to his personal preferences in a shorter time and a shorter distance covered.

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG QUOTES INCLUDED IN THE DESCRIPTION

Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.This list of the documents listed by the applicant was generated automatically and is included solely for the better information of the reader. The list is not part of the German patent or utility model application. The DPMA assumes no liability for any errors or omissions.

Zitierte PatentliteraturPatent literature cited

  • DE 102012201472 A1 [0002]DE 102012201472 A1 [0002]

Claims (4)

Verfahren zur Berechnung von Parkwahrscheinlichkeiten in mindestens einem Bereich von Straßenabschnitten basierend auf historischen Ein- und Ausparkvorgängen (1) von Fahrzeugen, dadurch gekennzeichnet, dass die Berechnung der Parkwahrscheinlichkeiten auf statistischen und Machine-Learning-Methoden (2) basierend auf den historischen Ein- und Ausparkvorgängen (1) einer Teilmenge aller Fahrzeuge durchgeführt wird.Method for calculating parking probabilities in at least one area of street sections based on historical parking and exiting processes (1) of vehicles, characterized in that the calculation of the parking probabilities is based on statistical and machine learning methods (2) based on the historical parking and parking Parking processes (1) of a subset of all vehicles is carried out. Verfahren nach Anspruch 1, wobei die Straßenabschnitte in Untersegmente separiert werden, insbesondere werden die verschiedenen Straßenseiten berücksichtigt.Procedure according to Claim 1 , whereby the road sections are separated into sub-segments, in particular the different road sides are taken into account. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass eine Korrelationsanalyse zwischen dem mindestens einem Bereich und nahe gelegenen Bereichen durchgeführt wird.Procedure according to Claim 1 or 2 , characterized in that a correlation analysis is performed between the at least one area and nearby areas. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass eine personalisierte Route zur Parkplatzsuche berechnet wird, unter Berücksichtigung persönlicher Präferenzen des Nutzers, die aus früherem Parkverhalten und der Reaktion auf frühere Parkroutenempfehlungen gelernt werden.Method according to one of the Claims 1 to 3 , characterized in that a personalized route for searching for a parking space is calculated, taking into account personal preferences of the user, which are learned from previous parking behavior and the reaction to previous parking route recommendations.
DE102019007343.6A 2019-10-22 2019-10-22 Parking probabilities and parking routing based on historical parking processes Withdrawn DE102019007343A1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102019007343.6A DE102019007343A1 (en) 2019-10-22 2019-10-22 Parking probabilities and parking routing based on historical parking processes

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102019007343.6A DE102019007343A1 (en) 2019-10-22 2019-10-22 Parking probabilities and parking routing based on historical parking processes

Publications (1)

Publication Number Publication Date
DE102019007343A1 true DE102019007343A1 (en) 2020-08-20

Family

ID=71843505

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
DE102019007343.6A Withdrawn DE102019007343A1 (en) 2019-10-22 2019-10-22 Parking probabilities and parking routing based on historical parking processes

Country Status (1)

Country Link
DE (1) DE102019007343A1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113788027A (en) * 2021-08-20 2021-12-14 北京百度网讯科技有限公司 Method, device, apparatus, storage medium and program product for autonomous parking

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113788027A (en) * 2021-08-20 2021-12-14 北京百度网讯科技有限公司 Method, device, apparatus, storage medium and program product for autonomous parking
US11951976B2 (en) 2021-08-20 2024-04-09 Beijing Baidu Netcom Science Technology Co., Ltd. Method for automated parking, device, and storage medium

Similar Documents

Publication Publication Date Title
DE69935184T2 (en) Method and system for generating a navigation route
EP0697686B1 (en) Navigation method for motor vehicles
DE102015216266A1 (en) Technique for navigating a vehicle to a parking lot
DE102017205518A1 (en) Track Detection Device for an Autonomous Vehicle and Track Determination Method
EP1198697B1 (en) Method and device for managing traffic disturbances for navigation devices
DE112014005164T5 (en) Method for predicting goals while driving
DE102006017563A1 (en) System and method for providing security-optimized navigation route planning
DE102006030269A1 (en) navigation system
EP3161808B1 (en) Method for processing measurement data of a vehicle in order to determine the start of a search for a parking space and computer program product
DE102007054875A1 (en) Method for operating a navigation device
DE102015223656A1 (en) Driver assistance system and method for lane recommendation
EP2487462B1 (en) Automatic support for route planning
DE102017211556A1 (en) Method for route planning for a motor vehicle with an automated vehicle system and motor vehicle with an automated vehicle system
DE102009025039A1 (en) Method and device for calculating a navigation route to connected target points
EP1995563B1 (en) Method for operating a navigation system
DE102010001700A1 (en) Method for determination utilization of e.g. roads, for driver of vehicle, has repeating detection of utilization of route section and increase of degree of utilization of route section, where degree of utilization is increased again
DE102019007343A1 (en) Parking probabilities and parking routing based on historical parking processes
EP3371792A1 (en) Method for operating a detection device of a motor vehicle
DE102017217131B3 (en) A method for supporting a parking space search for a driver of a truck and a system which is adapted to perform such a method
DE102004032495A1 (en) Method and route planning system for dynamic route planning
DE102018214419B4 (en) Method and device for automated driving of a vehicle
DE102016216538A1 (en) Method for operating a control device of a motor vehicle, control device and motor vehicle
EP1614995B1 (en) Method of and system for generating and storing data required for dynamic route planning
EP3437958A1 (en) Estimation of expected journey times of a rail vehicle
DE102012025510A1 (en) Route prediction method for determining route of shopping center in city using probability models and map data, involves selecting region of map data of vehicle based on current determined road category probability model

Legal Events

Date Code Title Description
R230 Request for early publication
R081 Change of applicant/patentee

Owner name: DAIMLER AG, DE

Free format text: FORMER OWNER: DAIMLER AG, 70372 STUTTGART, DE

R119 Application deemed withdrawn, or ip right lapsed, due to non-payment of renewal fee