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基于资源分配与预留的新型“智能停车”系统
摘要
我们针对城市环境提出了一个新的“智能停车”系统。该系统基于结合了驾驶员与目的地的距离和停车费用所得出的的成本函数分配和保留最优停车位。我们的方法解决了在时间驱动序列中定义的每个判定点的混合整数线性规划(MILP)问题。每个MILP的解决方案是基于当前状态信息的一个最优分配方案，并且在下一个判定点更新，保证没有资源预留冲突并且不会有驾驶员被分配具有比该驾驶员的当前成本函数更高的成本函数的资源。基于仿真结果，与不受控制的停车过程或最先进的基于导向的系统相比，我们的系统减少了平均停车时间和停车费用，从而使整体停车位容量被更有效地利用。我们还在车库中全面启动这个系统来进行测试，并提出了一种新的灯光系统方案，以保证给用户的预留车位。
关键词：动态资源分配；混合整数线性规划(MILP)；停车引导信息系统(PGI)；预留；智能停车场
- 引言
本文的写作目的是出于对减少由搜索停车位的车辆所导致的城市交通运输量的需求。据估计，市区内30%的交通拥堵情况是由车辆搜索停车位引起的，驾驶员平均需要7.8分钟才能找到停车位。驾驶员寻找停车位的过程不仅造成了时间和燃油的浪费，同时也导致了在交通堵塞情况下其他驾驶员额外的时间和燃油的浪费。举个例子，据报道，在洛杉矶的一个小商业区，一年多的时间里，搜索停车位的汽车等同于进行了38次环游世界的旅行，燃烧了47000加仑汽油和排放了730吨二氧化碳。
在研究停车行为和提高停车效率方面已经有相当多的研究工作。在这类研究的早期阶段，研究者建立了许多停车模型来理解和再现选择停车位行为，例如CLAMP、PARKSIM、PARKAGENT、多层模型及其他的一些模型。在大多数这些模型中，竞争性替代方案在决策者(驾驶员)中是预先已知的。
在过去的二十年中，许多城市的交通主管部门已经开发出停车引导信息(PGI)系统来进行更好的停车管理。PGI系统向驾驶员提供在控制区域内停车位的动态信息，并将其引导到空置停车位。停车信息可以显示在主要道路、街道和交叉路口的可变信息标志(VMS)上，或者可以通过因特网进行传播。PGI系统是基于自主车辆检测和停车位监测的发展之上，通常通过使用放置在停车场附近的传感器进行对车辆检测和监视。这些传感器可以分为“路面传感器”与“路上传感器”。在道路表面，传感器要么嵌入在人行道上，要么贴在道路的表面上；实例包括回路检测器、气动道路管、压电电缆等。路上传感器安装在巷道的表面上方；实例包括视频、图像和声学信号处理；微波雷达；超声波、磁感应和被动红外传感器；及射频识别(RFID)读取器。然而，已经发现，在使用PGI系统时，系统范围内的行驶时间的降低和车辆效益可能相对较小。基于PGI系统的目标，电子泊车是一种创新的平台，允许驾驶员在出行前或旅行期间获取停车信息并预订停车点。驾驶员可以通过蜂窝移动网络或互联网访问中央系统。蓝牙技术可以在入口处识别每辆车并触发自动预留检查和停车支付。在参考文献[27]和[28]中介绍了更多的基于预订的停车系统。
研究人员还发现，通过控制停车价格可以缓解交通拥堵。例如，在三藩(SFPark)，已经有根据时间或需求制定的停车费用，使得在不同的地区都能够拥有适当的可用停车位数量。动态停车协商是在[7]中讨论的，驾驶员可以通过协商找到更好和更便宜的停车位。
虽然目前的停车引导系统增加了寻找空置停车位的几率，但它们有几个缺点。首先，驾驶员仅仅遵循引导系统的指示可能无法确实地找到空置停车位。本质上，这样的系统只是将驾驶员的行为从搜索停车位改变为竞争停车位：多个驾驶员去往相同的可用停车位，而这些停车位在一些驾驶员到达时可能都不可用，从而迫使他们重新规划和竞争其它停车位。虽然也有一些智能手机应用程序使得驾驶员可以使用他们的手机了解实时停车位信息，但也存在驾驶员在驾驶车辆时分心观看停车位信息更新的相关安全问题。第二，即使驾驶员被成功地引导到停车位，这样的系统也增加了驾驶员因为寻找这个停车位而错过了更好的停车位的可能性。例如，驾驶员可能因为支付远离道路的停车位，错过了附近的更适合他地免费沿街停车位。第三，从交通主管部门的角度来看，停车位利用率变得不平衡：提供信息的停车位被更频繁地使用，并导致附近的交通拥堵程度更严重，而其他停车位可能会经常空置。总的来说，引导系统并不能解决基本的停车问题。更糟糕的是，它们可能会在停车位被监测的地区造成新的交通拥堵问题。
在本文中，我们提出了一个新的“智能停车”系统的概念。该系统明确分配和预定最佳停车位给司机，而不仅仅是简单地引导他们到一个停车位，然而可能在他们到达的时候无法使用。该分配是基于每个用户的目标函数，其将抵达目的地距离和停车费用结合起来，同时还确保有效地利用整体停车容量。在我们的“智能停车”系统的预定不同于在电子停车系统和其他先前提到的任何停车系统。后者只涉及车库停车位预定，并没有尝试达到任何形式的最优性，而在我们的“智能泊车”系统中，驾驶员可以同时预定远离街道和街边的，基于已确定的目标函数结构被选择出来的为最合适的停车位。
在我们的研究中，一个关键特征是每个驾驶员都有特定的需求，并且只有一个子集的资源(停车位)可以满足它们。这类似于电话呼叫中心遇到的基于技能的路由(SBR)问题，其中呼叫会根据基于服务器响应呼叫所需的技能被转接。然而，在SBR中，一个服务器会一直被分配给一个呼叫直到呼叫完成，在“智能停车”中，我们允许停车位重新分配，以便驾驶员能够连续地升级分配给他的资源直到它被物理形式地占用。然而，即使没有这种复杂的特征，多类多池呼叫中心中的动态路由问题也超出精确分析方法的范围。相关的研究集中在各种形式的近似绕过高维涉及确定最优路由策略。例如，Koole和Pot使用近似动态规划来解决特定结构下多技能呼叫中心路由问题。一些研究工作在系统利用率接近一的重度负载交通管理中研究这些问题。在该系统中的多类单池系统在[3]中进行了分析。Gurvich和Whitt还提出了一种基于固定队列比策略的多类多池系统的路由方法。在本文中，我们认为“智能泊车”分配过程是随着时间的推移在特定的决策点解决的一系列的混合整数线性规划(MILP)问题。
本文的其余部分组织如下：在第2章，我们会介绍我们“智能停车场”系统的架构。在第3章中，我们描述了我们使用的动态资源分配模型，并用公式阐述了在每个决策点随时间求解的MILP问题。在第四章中给出了一个基于美国马萨诸塞州波士顿的波士顿大学停车场资源的案例研究，最后，我们在第七章中进行了总结以及对未来的工作的讨论。
- “智能停车”系统
在这一部分，我们描述了“智能停车”系统框架和其运行过程。
2.1 系统框架
我们提出的“智能停车”系统将PGI系统的基本结构作为一个组成部分。此外，它还包括一个驾驶员请求处理中心(DRPC)和一个智能停车分配中心(SPAC)。图2.1示出了该框架。停车资源管理中心(PRMC)收集和更新所有实时停车信息，并通过VMS或互联网(PGI系统的基本功能)传播它。DRPC收集驾驶员停车请求和实时信息(即，车辆位置)，跟踪驾驶员分配状态，并将分配结果发送回驾驶员。SPAC基于驾驶员请求和停车资源状态，做出分配决策并分配和保留驾驶员停车位。
我们可以看到，与PGI系统相比，这两个新组件的额外成本是最小的。只需要有一个或两个服务器进行计算和用户数据存储。
基本分配过程描述如下。寻找停车点的驾驶员向DRPC发送请求，请求有两个部分：停车费用的约束(最大值)和停车点与驾驶员的实际目的地之间的步行距离的约束(最大值)。它还包含驾驶员的基本信息，例如驾照号码、当前位置、汽车大小等。SPAC在一定时间窗口内收集DRPC中的所有驾驶员请求，并及时在决策点上进行总体分配，寻求一个最优的，满足驾驶员个人特性和全系统目标的组合。指定的停车位通过DRPC发送给每个司机。如果驾驶员对分配结果满意，他/她可以选择预定那个位置。预定完成后，司机在到达当前分配停车位之前，仍然有机会获得更好的停车位(并且保证它永远不会比目前的停车位更糟)。然后，PRMC将相应的停车位从空位更新为被预定，并保证不会有其他驾驶员占用那个停车位。如果司机不满意分配结果(因为资源有限或由于他自己的过度苛刻的停车要求)或者如果他/她未能接受分配结果的任何其他原因，他/她必须等到下一个决策点。在由中心作出的分配决策之间的间隔中，没有停车指派的驾驶员有机会改变其成本或步行距离要求，在停车系统被高度利用，这么做可能增加分配停车位的机会(当然，也有可能没有停车位会被分配给任何这么做的驾驶员)。
图2.1 “智能停车”系统框架
2.2 系统实现
这种“智能停车”系统的实现依赖于四个主要要求。
- 停车位检测：首先，系统依赖于实时停车信息的可用性，在此基础上，它为驾驶员制定和升级分配结果。正如已经提到的，电流传感技术提供了监测停车位的几种选择。此外，每当系统必须进行分配时，它需要具有未决请求的所有车辆的位置信息。基于该信息，它估计到所分配的地点的行驶时间并向其提供行驶方向。当前的车辆跟踪设备/系统为这个问题提供了解决方案。车辆跟踪系统将GPS跟踪技术与灵活的高级映射和报告软件相结合。车辆跟踪装置安装在车辆上，车辆通过蜂窝或卫星网络收集和发送跟踪数据。该系统接收实时车辆跟踪更新，包括位置、方向、速度、空闲时间、启动/停止等。该技术已广泛应用于客车系统中。
- V2I和I2V通信：第二个要求涉及车辆与分配中心(基础设施)之间的有效双向通信：车辆基础设施(V2I)和基础设施到车辆(I2V)。在我们的“智能泊车”系统中，V2I通信涉及驾驶员发送他们的停车请求，提供驾驶员信息，并向系统确认预定。I2V通信包括DRPC发送分配结果、驾驶方向和支付细节回到车辆。蜂窝网络(CNS)通常应用于V2I和I2V解决方案中，即，驾驶员通过他们的移动电话与系统交互。
在我们的实践中，我们开发了一个智能手机应用程序，通过该应用程序，驾驶员与“智能停车”系统交互。使用该应用程序，驱动程序可以以唯一的ID登录系统，该ID与驾驶员的一般信息相关，例如驾照号码、信用卡号、汽车大小等。ID由驾驶员注册，DRPC维护数据库来存储驾驶员的基本信息。在应用中，驾驶员也可以选择他们的目的地、步行距离偏好和停车成本公差。在驾驶员完成所有设置并发出请求后，系统将根据其停车偏好和系统状态来发送停车分配结果。
有三种分配结果如下：1)如果系统找不到驾驶员的停车位，则通知要求驾驶员等待下一次分配时间。还对故障分配作了详细的说明，例如没有空位，驾驶员要求太严，或者驾驶员离目的地太远。然后驾驶员可以通过改变他的偏好来放宽他的停车要求，以增加分配的机会，或者只做等待。2)如果给驾驶员分配停车位，但他/她不满意，则他/她可以拒绝分配并调整他的要求。然而，通过这样做，他/她承担了他/她可能不会在下一个决定时间分配一个空间的风险。为了防止驾驶员不断拒绝成功的分配和调整更好的停车位的要求，或防止驾驶u按在开始时总是提供极其严格的条件，并逐渐放松他们，如果请求数量超过某一阈值，系统可能收取增加的费用。3)如果驾驶员对结果满意，则系统为他预留停车位，应用程序显示到预定停车位的行驶方向。当他/她驾驶时，系统可以根据他的实时位置通知他一个更好的停车点。驾驶员需要做出反应并告诉系统他或她是否接受。当司机到达停车场时，他/她需要在分配的地点确认停车。所有这些驾驶员的回应都是通过在应用程序中按下一个按钮来完成的。当汽车离开停车场时，应用程序会向他发送一笔费用汇总表。
值得注意的是V2I和I2V通信都是通过智能手机应用实现的，并且数据通过CN传输。驾驶员可以在旅行前预留停车位，并通过简单地按下智能手机上的按钮与系统交互，从而不会引起驾驶的分心。
- 预约保障：停车预定是“智能停车”系统的一个重要特征。为了实现这一功能，当停车位由驾驶员预留时，系统必须保证这不会由其他车辆采取。对于路边停车资源，相对容易地防止司机没有预留的地点，已预留的其他人。该系统可以在车库或停车场的门上进行身份验证(RFID技术)。如果司机已经预订，然后大门打开，并提供空间号码给他。如果司机没有预订，他/她可能被允许停车——如果有空的未预订空间的话——或被阻止进入。
对于街道上的停车资源，由于没有中央ID检查位置，所以预定计划更复杂，因此驾驶员可以在空置时停放在任何空间。一种方法是通过无线技术将车辆与硬件连接，从而使空间仅对已预留的驾驶员进行访问。例子包括大门、“折叠障碍物”和在停车场下从地面上退回的障碍物，这些是由车载车辆上的装置无线激活的，类似于电子收费系统的机制。然而，这种方法相对昂贵，并且硬件不容易安装和维护。一个“软性”的方案是使用在每个停车空间放置的光系统，其中不同的颜色指示不同的停车空间状态。在我们的系统中，我们使用绿灯来指示一个空置的停车位可供任何驾驶员使用，红灯指示该地点是由其他驾驶员保留的，黄色(或闪烁的黄色以增加可视性)来吸引附近的预定了该空间驾驶员，并且用闪烁的红灯通知停放在他人预定的停车位的司机。具有这三种颜色的LED灯被连接在每个停车位上的虹膜传感器节点(也称为“MOTE”)并由其控制。当司机接近为他保留的停车位时，这是通过他的智能手机通过我们的“智能泊车”应用程序自动检测到的GPS数据。(可选地，驱动程序可以明确地通知系统。)然后，系统向虹膜MOTE发送命令，该命令将在其保留点处的光从红色切换到黄色(或闪烁黄色)。司机应该能够辨认出他预定的地点并停在那里。停车后，灯熄灭，直到车离开，它就会恢复到绿色或如果停车位被保留，它会变成红色。如果司机违反规则，并在别人预留的空间停车，则闪烁的红色将警告司机应该离开。如果他/她不离开，系统知道哪一个空间被占用，将拖走车辆或发出罚单；同时，该系统为实际上保留了该点的驾驶员分配了一个新的分配结果。如果第二次分配比先前分配的地点
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