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基于停车场自动分配机制的停车路线优化设计与评价
摘要
采用因果链方法分析停车场拥堵原因，并对停车场用户的个性化需求进行问卷调查。结果显示，超过90％的用户希望在难以找到停车位时能够自动分配停车位。提供了停车场WiFi的布局原则。考虑到停车用户的个性化需求和避免交通冲突，给出了停车场的自动分配机制。选取车道占用条件，行车距离，步行距离，两侧停车位占用情况等属性决策因子，建立最优停车位分配模型。通过Dijkstra算法计算最佳路径，并将关于分配位置和路径的信息发送给司机的手机。通过比较驾驶员的停车轨迹和系统推荐路径来评估驾驶员的符合性。最后以北京的一个大型停车场为例。研究结果可以为停车设计和停车分配机制提供建设性的建议，可以更有效地利用有限的停车资源
关键词:WiFi定位技术，停车线路优化设计，停车场自动分配机制，最佳停车位分配模型，停车评估指标体系
背景介绍
随着经济的发展和汽车保有量的增加，停车位的供需差异问题变得越来越突出。近来，智能停车引导系统在超大型地下停车库中得到了广泛的应用，并且起到了提高停车效率的作用。由于交通组织设计的不合理以及停车场的分配和引导等问题，现有的停车场系统逐渐无法满足停车需求，导致停车位查询时间延长等一系列问题。问题采用因果链方法进行分析，并列举如下：（1）由于驾驶员不知道空车位的实际位置，他们必须在停车场盲目无序驾驶导致交通拥堵。（2）停车管理管理员无法及时获得不同停车区的空间利用率，无法做出正确的调整决策资源分配。停车场管理人员不得不安排大量人力来维持停车场的秩序，增加了管理成本; （3）由于GPS在地下停车库中效果不佳，现有的停车系统一般缺乏与司机的信息交流，不能满足他们的需求。他们无法监控车辆的停车轨迹，有效地指导停车场的司机，导致用户满意度不高.因此，如何有效利用有限的停车资源已成为停车场管理者亟待解决的亟待解决的问题。针对上述问题，提出并讨论了考虑用户信息需求的停车场自动分配机制。
文献综述
停车问题需要系统地研究，因为它们涉及到生态能力，社会能力，财务能力，心理能力，服务效率等各种指标等各种指标。解决大型停车场停车问题的核心理念是 通过智能泊车系统的优化设计，实现对驾驶员停车行为的科学指导。 可采取的策略包括停车路线的优化设计，停车引导和信息分配，车辆引导和反向搜索。 国内外学者在这些领域进行了大量的研究，取得了许多重要的研究成果
在停车线路设计研究中，根据行人与车辆分离的原则，设计了停车场车辆行驶路线，并进行了合理的交通组织和优化设计。 停车智能管理系统分为车辆引导子系统和车辆管理子系统。空车位识别，停车位分配和停车位引导是汽车停车引导系统的关键要素。 自动泊车引导系统广泛用于立体停车系统。 在立体停车系统堆垛机中采用了存储/检索排队系统，并根据排队理论进行了效率分析。众所周知，立体停车系统和自动停车引导系统都非常昂贵，不能在地下停车场广泛使用。 新加坡的停车场采用了自动泊车引导系统，驾驶员只需将车辆驶入停车场入口即可。 通过车辆流量检测系统将车辆引导至交通量较小的车道。 德国慕尼黑机场采用了Sipark停车引导系统。 停车系统将通过空车位检测系统自动搜索空车位，并通过显示屏向驾驶员显示信息。 这个系统只能告诉驾驶员哪里有空的停车位，但没有告诉驾驶员他们可以停放在哪些空的停车位以及如何到达空的停车位。Sipark停车引导系统可以在一定程度上减少停车场的拥堵，但并未解决停车位分配和引导等关键问题。 近年来，停车场引导的重点已经从停车场外改变为内部。 Liu讨论了车辆导航的设计和逆向搜索系统。 她指出，停车位检测是停车场智能化管理的基础，实时监控停车位是向经营者和司机提供准确停车位信息的前提。C Ye提出停车场停车引导系统的原理和解决方案。 一些研究人员讨论了可用于停车位检测的技术。 可以得出结论：WiFi系统的有效覆盖范围更广，环境要求更低。 通过部署WiFi热点以及一系列软件和算法，可以检测智能终端的位置。 有多种实现无线定位的算法，如到达时间（TOA），到达时间差（TDOA），到达角（AOA），接收信号强度（RSS）（基于信号强度值的算法）， 以及上述几种算法的组合。
综上所述，停车行为研究并未考虑驾驶员信息需求。 现有的停车引导系统缺乏有效的跟踪停车轨迹和引导停车的方法。 停车场用户仍然进行自行组织搜索大型停车场的停车位。 自动停车库可实现停车位的自动分配，但投资巨大，应用受限。因此，针对以上问题，结合停车场用户的个性化需求，建立了停车场自动分配机制下的停车行为模型。 进行了关于停车用户个人需求的调查问卷。 然后，基于WiFi定位技术，提供了停车场WiFi的布局原则。收集位置指纹信息并进行匹配以确定车辆的实时位置，这可用于收集驾驶员的实际停车轨迹。 给出了停车场的自动分配机制。 选取车道占用条件，行车距离，步行距离，两侧停车位占用情况等属性决策因素，建立最优停车场分配模型。 通过Dijkstra算法计算最佳路径，并将关于分配停车位置和路径的信息发送给司机的手机。 该研究可以提供数据支持来提高停车场的效率。
方法
停车管理系统介绍
基于WiFi定位技术的智能停车管理系统的优化设计过程如图1所示。停车管理系统分为三个模块：停车场管理，用户管理，空间分配和路线分配。 通过WiFi定位技术，停车管理模块获取并及时更新停车场的入住情况信息。在用户管理模块中，系统获取用户的登记信息和停车位的个性化需求，为停车位自动分配提供依据。 基于停车场自动分配机制，在停车位分配和路径分配模块中考虑停车用户的个性化需求。
在讨论司机的微观选择行为和避免交通冲突的基础上，建立停车位自动分配模型，分配停车位并测量停车路线。 最后，实时感应消息通过WiFi发送。 同时，应考虑停车用户对推荐路线的合规等级。通过跟踪用户的驾驶轨迹，系统会及时发现未遵循推荐路线的车辆，然后发送消息提醒用户。当用户进入停车位时，系统会自动更新空车位信息。 下面介绍三个模块的核心内容。
图1： 停车管理系统
图2：WiFi室内定位示意图
图3：AP设备布局图
相关技术
基于WiFi的定位技术。 与传统的GPS定位和移动蜂窝网络定位相比，WiFi定位在室内环境中具有优势。 图2大体上示出了WiFi室内定位阶段的示意图。停车用户的移动台从三个停车无线接入点（AP）接收信息。然后，建立数据库，并使用加权最近邻（WNN）方法进行定位计算。 可以找到参考点来确定用户的位置，其具有到收集点的最小欧几里德距离。定位结果和路径轨迹可以通过WiFi在移动设备上显示。为了确保所有区域至少有三个AP热点覆盖的定位要求，根据一般的室内安装经验，停车场的AP热点间隔为15米。 在在实际的安装环境中，如果15米内的一个方向的墙壁太多，AP信号将会磨损。 为了避免上述情况，放置AP设备的时间间隔应该小于15米。当司机通过手机连接停车场的WiFi时，可以同时采集WiFi位置的指纹信息与离线数据库中的数据进行匹配。 已经找到与收集点具有最小欧几里得距离的参考点，从而可以匹配车辆的位置。 AP设备在停车场的安装和布局如图3所示.WiFi显示AP设备安装在相应位置顶部的位置。调查和分析停车用户的个人需求。 为了解决长时间寻找停车位和无序驾驶的问题，考虑到停车场用户的个性化需求，给出了停车场自动分配机制。为此，对停车场用户的个性化需求进行了问卷调查。调查由以下部分组成：社会经济和人口特征，当停车位数量多且紧张时，停车位的分配需求，路线导航要求以及服从和执行指定停车位的意愿。由于用户的驾驶技能存在差异，停车位的相应位置属性偏好也不同。 如图4所示，70％的不熟悉驾驶的用户希望选择停放在两侧没有停车的停车位。 另外，具有一般驾驶技能的用户想要选择没有停放在两侧的没有停车和只有一侧停车的停车位。由于熟练的司机对他们的停车技巧有信心，他们可以接受任何停车位情况。
图4：驾驶技术与停车位偏好的关系
图5:属性偏好的停车位
图5显示了停车位的属性偏好结果。可以得出结论，50％的车位受访者希望停车位靠近电梯，停车后通过垂直运输和较短的步行距离便于到达目的地。其次，23％的受访者选择靠近停车场出口的停车位。大约有14％ 和11％的受访者分别希望最短的停车时间和最短的停车距离。
调查结果显示，超过90％的用户希望停车位能够自动分配给他们，并在停车位紧张时提供路线引导。 他们愿意服从分配结果。
考虑用户需求的最优停车场分配模型。 为避免因驾驶者盲目搜索造成的冲突和停车场效率低下，提出并建立了停车场自动分配机制。停车场自动分配机制由三部分组成：根据用户需求优化停车场分配和停车位属性，计算和分配最短停车路径，评估停车场分配合格率。首先，考虑交通冲突规避和停车用户需求的最大满足度，计算最优泊车分配空间。其次，用Dijkstra最短路径算法计算车辆当前位置与空车位之间的最短路径。最后，通过WiFi为用户提供实时路线引导信息，跟踪停车轨迹并检查停车用户的合规状态。
第三部分提出并补充了“服从分配结果的意愿因素”。 该值介于0和1之间。值越大，停车用户越愿意遵守分配结果。 为了分析和讨论停车场自动分配机制，我们假设人们愿意遵守分配结果，以避免司机盲目搜索引起的冲突。在本文中，“服从分配结果的意愿因子”假设为1.0。 可采取以下措施确保用户遵守分配结果。 （1）语音留言提醒停车用户跟踪停车管理系统发送的分配。 如果用户仍然没有按照分配的结果选择他们附近的停车位，系统会立即更新停车场信息，停车位可以参与下一次分配。（2）建立信用评分体系。 当他不符合分配结果时，司机将被扣除一定的分数。 达到一定分数后，停车费将会增加。
不仅在分配过程中应避免前后车之间的冲突，而且还应考虑驾驶员的选择行为和主观偏好因素。 因此，停车位分配问题转化为多属性决策问题。 每个空的停车位具有四个属性，诸如车辆行驶距离，到电梯的步行距离，两侧的停车占用以及车道占用状况。为提高停车效率，应首先排除与前车同车道的停车位，以避免前后车发生冲突。 当前方车辆和后方车辆在同一车道上时，车道占用条件被定义为“是”。其次，确定驾驶距离，到达电梯的步行距离以及两侧的停车位占用率的属性权重。 以上四个影响用户停车位选择的指标可以分为两类：一类是成本指标，如行车距离和步行距离。 指数值越低，效果越好。另一种类型是效益指数，例如空车位两侧的车辆占用情况。 指数值越高，效果越好。 为了消除不同物理尺寸的影响，将指数归一化如下
效益指数：Zij = yij /yjmax （1）
成本指数：Zij = yjmin / yij （2）
Zij是归一化过程中的属性值。 yij是原始财产价值。 yjmax是决策表的属性列中的最大值。 而yjmin是决策表的属性列中的最小值。 计算每个空停车位的属性值，然后给出加权和。 具有最大加权总和的停车位将被智能停车管理系统推荐为最佳停车位
案例分析
以北京一个大型停车场为例进行优化。 停车场的布局如图6所示。
图6：停车场的布局
当后方车辆（2号）到达停车场入口时，假设已将前方车辆（1号）分配给停车位（E12），则停车引导系统将计算空闲停车位的数量。 结果显示，剩下7个空的停车位，位于B5，B17，C8，C9，D9，E10和E16。 表1列出了空车位的多属性决策表。
表1：停车位的多属性决策表
|
位置 |
巷占用条件 |
驾驶距离 (m) |
步行距离 (m) |
两侧车位占用 |
|
B5 |
No |
118 |
75 |
一侧停车 |
|
B17 |
No |
96 |
24 |
两侧停车 |
|
C8 |
Yes |
239 |
81 |
一 全文共9144字，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 资料编号：[16518]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word |
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