基于移動終端預約的城市智能停車引導系統研究

吳青林　周天宏

摘 要： 智能停車引導系統是城市智能交通的組成部分，能有效地緩解城市交通壓力。針對當前停車引導系統引起新的交通堵塞、開銷過大、資源利用不均衡等問題，設計了基于移動終端預約的智能停車引導系統的模型。該模型充分考慮了用戶當前位置、目標位置和城市停車場實時資源等因素，通過線性規劃方法合理解決了有限資源分配問題。理論分析和仿真實驗表明，該模型表現出很好的適應性和有效性，縮短了用戶交易時間，具有很好的實用價值。

關鍵詞： 移動終端； 智能系統； 停車引導； 停車場資源分配

中圖分類號： TN964?34； TP393 文獻標識碼： A 文章編號： 1004?373X（2016）04?0012?04

Abstract：The intelligent parking guidance system is an important component part of urban intelligent transportation， which can alleviate the urban traffic pressure effectively. Aiming at the new traffic jams， too much spending and imbalance resource application problems caused by the current parking guidance system， an intelligent parking guidance model based on mobile terminals reservation was designed， in which users current location， target location， real?time resources in urban parking lot and other factors were fully considered， and by which the limited resource allocation problem was reasonably solved with the linear programming. Theoretical analysis and simulation results demonstrate that the model has good adaptability， high effectiveness and high practical value， and shortens user transaction time.

Keywords： mobile terminal； intelligent system； parking guidance； parking lot resource allocation

隨著我國全面步入小康社會，各城市的汽車擁有量不斷攀升， 公安部統計截至2014年12月，我國民用汽車保有量超過1.5億輛。汽車擁有量的快速增加使得城市道路變得越來越擁擠，停車問題已成為城市交通普遍面臨的重要問題。特別是在上下班高峰時間，用戶發現一個停車位變得越來越困難。用戶在尋找停車位的過程中，不僅造成了時間和燃油的浪費，加大了空氣污染的程度，還會引起城市交通的進一步堵塞。通過設計一個合理的停車引導系統，對有效緩解城市交通壓力，改善城市生態環境都具有重要的意義，可產生良好的社會效益和經濟效益[1?3]。本文設計了一個智能停車系統。綜合利用通信技術、計算機技術，利用合理的資源分配規劃方法，設計和實現一個智能停車引導系統模型，為用戶停車提供合理的引導，有效地減少了由于司機尋找停車位引起的交通阻塞。

1 相關工作

當前，城市的智能停車引導系統逐漸成為智能交通系統的重要組成部分，國內外專家學者對智能停車引導系統的研究大部分采用停車信息共享方式。智能停車引導系統首先將可用的停車場信息在主要路段、十字路口及因特網平臺實時發布，用戶根據獲取的信息決定其目的停車場；然后通過信息發布來引導用戶選擇停車場，該方式存在以下問題[4?6]：

（1） 當停車信息發布后，可能有很多用戶會到達同一個停車場，當這些用戶到達時已經沒有停車位了，用戶將要重新選擇另外一個停車場，這必然會引起新的交通堵塞；

（2） 用戶成功地將車停泊在停車場，但選擇的停車場不是最佳的，包括時間和費用，這可能會錯過最佳的停車場；

（3）停車場所利用不均衡，由于沒有相關停車代價的控制，停車場停車會出現不平衡現象，高利用率停車場附近將會出現交通堵塞現象。

總的來說，單純通過信息發布方式不能很好地解決停車問題，需要進一步根據用戶需求，合理利用停車場資源，有效地解決用戶停車矛盾，達到社會效益和經濟效益的雙贏。

2 城市停車引導系統模型設計

城市停車引導系統模型設計的主要思想是在各停車場布置傳感器，利用傳感器收集停車場的停車泊位信息，打破信息孤島，實時地通過Internet傳送至引導管理服務器；引導服務器通過合理的資源規劃算法合理的分配有限的停車資源，為用戶提供車位請求、車位預定、泊車路線引導等服務，同時也可為停車場提供車位停車收費、停車場信息管理等服務。整個智能停車引導模型由停車場、用戶、引導管理系統三部分組成；引導管理系統又包括需求處理模塊、資源分配模塊和資源管理模塊。需求處理模塊收集用戶的需求信息和用戶相關實時信息，并返回相關結果級用戶；資源分配模塊主要是據用戶的需求信息和停車場資源狀態通過一定的資源分配算法給用戶分配停車資源；資源管理模塊收集并實時更新停車信息，然后將其通過各種有效途徑發布。城市智能停車引導模型如圖1所示。

城市停車引導模型各個部分的功能分別如下：

（1） 引導管理系統。引導管理系統是一個基于以太網絡連接的具有存儲功能和計算能力的集群服務器，這些服務器為用戶請求、泊車信息服務、泊車預訂等服務提供硬件支持，一旦用戶的預訂被授權后，服務器將會更新停車資源信息管理控制中心。服務器數據的采集通過通信模塊對道路交通數據進行自動采集獲得，對收集到的停車信息進行處理、統計、分析等，引進GIS技術，通過電子地圖對街道、停車場以及其他地理信息的數據編輯和查詢，實現圖形化的交通數據的分層管理。

（2） 停車場部分。停車場部分主要通過傳感器構成了一個Xmesh無線網絡，通過網關傳送數據到上一層。Xmesh網絡支持多跳路由，這樣數據包能夠從一個節點轉發到另外一個節點。通過這個技術，較遠的傳感器仍然能夠傳送數據到網關，當增加或者移除一個傳感器時也能快速識別。這些特征使得在任何一個停車場部署傳感器都很方便。停車場信息采集終端與中央管理系統之間的數據通信采用中國移動GPRS系統。

（3） 用戶。用戶通過WiFi 或者3G網絡接入因特網，取得可用的停車信息并進行預訂。已經預訂的車輛在停車場進行檢測，如果具有預訂信息允許進入停車場，否則應根據停車場的現有情況決定是否進行停車場。

3 動態資源分配算法

3.1 智能停車引導過程

在引導過程中，需要泊車的用戶向需求處理中心發出泊車請求，資源分配中心收集用戶的需求信息，根據停車場占用率和阻塞情況，按照資源分配算法，給予以用戶分配資源。如果用戶對該資源滿意，就可以預定該資源，資源管理模塊更新停車場的資源信息情況。當訂單生成后，用戶仍然在行駛過程中，如果存在比當前更好的停車資源，系統會自動給用戶分配比當前更好的停車資源。如果當前時刻用戶沒有得到滿意的停車資源，系統會等到有符合條件資源時立即給該用戶分配資源。沒有獲取資源的用戶或者已經獲取分配資源的用戶都可以根據自己的需要更改資源條件，以滿足自己的停車需求。

3.2 停車資源分配算法

停車場傳感器網絡負責監聽停車場的狀態變化情況，對資源服務器提供一個實時的停車信息。需要停車的用戶分別處于等待隊列和預訂隊列中。處于等待隊列中的用戶如果成功分配到停車位，則進入預訂隊列，否則該用戶一直處于等待隊列中。處于預訂隊列中的用戶可以被分配不同的資源，直到該用戶真正占有了某個車位，當用戶離開停車場后資源重新變成空閑。其資源分配過程如圖2所示。

為了充分利用當前的停車場資源，減少不必要的城市交通量。根據圖2的停車場資源分配流程， 本文在資源分配和預訂過程中主要利用線性規劃方法定義一個目標函數，來使得在每次資源分配時，達到總的代價最小。

以上多項式求解可能整數線性規劃實現，但求解時存在NP難問題，特別當在大城市的停車區域比較多時計算將會變得非常困難[7?8]。本模型中主要通過以下方法減少問題的復雜程度：首先當用戶的目的地相距比較遠時認為用戶的要求是獨立的，分配這些區域為幾個小的區域，對每個區域分別解決停車資源問題。如果一些用戶的目的地處于兩個區域的邊界，在兩個區域分別考慮用戶的請求，然后將其較好的資源分配給該用戶。另外對預定用戶加以限制，設定只有預定地到目的地花費時間在一定范圍的用戶才有資格進行預定，當花費超過一定時間的用戶暫時不具有預定資格，通過用戶資格限制有效地減少了用戶預定車位資源的更改的概率，提高了車位資源的利用的概率，同時也減少了整數線性規劃的復雜度，有利于資源分配。

4 仿真實驗

為了評估以上城市停車系統模型的有效性，通過仿真實驗對其進行了驗證。具體實驗環境為：仿真實驗的計算機配置是Pentium 3.5 GHz處理器，2 GB內存，操作系統為WIN7系統， Matlab 8.1軟件。

4.1 仿真實驗步驟

仿真實驗步驟如下：

Step1： 選擇某一城市中心區作為目標區域，通過百度地圖獲取城市街道及停車場分布狀態，并獲取距離和路徑信息，掌握交通痕跡，模擬用戶的停車行為，以便實施相關停車策略。通過模擬目標區域的不同時段的交通情況、停車場分布及用戶停車行為情況，以使模擬場景盡可能代表城市交通流量變化情景。

Step2： 初始化為了減少決策變量數和約束條件，能將同一沿街停車場的所有車位分為一個組，作為一個資源看待。如果一個用戶選擇在一個組中選擇車位，系統簡單地選擇任何一個可用的車位預留。同樣用戶的目的地如果在同一個道，作為同一個目的地看待。根據以上原則將以上城市的車位資源分為35組，目標地址分為13組。

Step3： 假設到達停車場的用戶服從泊松分布，其參數為[λi]；用戶到達停車場的時間服從指數分布，其參數為[γ]，資源占有時間也服從指數分布，其參數為[μ]，用戶花費代價均勻分布在[0，Mmax]，停車場資源j與用戶目的地距離也均勻分布在[0，Dmax]，則資源j的花費為[Mij（l）=Cj1（ri（l）+tij（l））+Cj2Ti]。其中：[ri（l）]表示在預訂隊列花費的時間；[tij（l）]從i到j的估計駕駛時間；[Ti]是希望的停車時間；[Cj1]和[Cj2]分別為資源j的預訂價格和停車價格；為了簡化過程，假定固定的決定間隔[τ（l）=τ，l=1，2，…]根據交通情況調整第l決定時刻的取值。

4.2 參數設置

4.3 仿真實驗結果及分析

分別仿真了具有引導系統和只有信息公告的引導系統的停車情況，并通過定義泊松分布的參數[λi]的值來模擬城市全天不同時段的實時交通。對不同時段分別進行了5次實驗，每個結果取5次實驗的平均。圖3反映了兩種情況的時間對比，圖中橫坐標代表全天不同的時刻，縱坐標代表從提出停車請求到目的地的完成時間。從圖3中可以看出，不具有停車系統的停車時間多數在9 min以上，特別是在上下班高峰期間達到了16 min。而具有智能停車引導系統的用戶一般停車時間在5 min以下，特別在上下班高峰時段表現出了較明顯的優勢，這主要是在上下班高峰時段不具有停車引導的系統停車資源更加緊張，盲目的停車造成了新的堵塞，使停車時間相距很大。以上結果表明，本文提出的智能停車引導系統能夠節省用戶的停車時間，有效地緩解了交通壓力，具有可行性。

5 結 語

城市智能停車引導系統能合理地安排停車，充分利用城市現有的停車資源，減少駕駛員尋找停車泊位的時間消耗，從而減少停車而附加的交通量[9?10]。本文設計的智能停車引導系統模型，通過無線傳感器探測停車場的信息并提供一個實時服務，通過協調不同用戶的停車需求，平衡了服務提供商和用戶需求的利益。作為城市智能交通系統的輔助系統，對改善交通環境起到積極作用，具有很好的應用前景。

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