基于移动终端预约的城市智能停车引导系统研究

吴青林　周天宏

摘 要： 智能停车引导系统是城市智能交通的组成部分，能有效地缓解城市交通压力。针对当前停车引导系统引起新的交通堵塞、开销过大、资源利用不均衡等问题，设计了基于移动终端预约的智能停车引导系统的模型。该模型充分考虑了用户当前位置、目标位置和城市停车场实时资源等因素，通过线性规划方法合理解决了有限资源分配问题。理论分析和仿真实验表明，该模型表现出很好的适应性和有效性，缩短了用户交易时间，具有很好的实用价值。

关键词： 移动终端； 智能系统； 停车引导； 停车场资源分配

中图分类号： TN964?34； TP393 文献标识码： A 文章编号： 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

随着我国全面步入小康社会，各城市的汽车拥有量不断攀升， 公安部统计截至2014年12月，我国民用汽车保有量超过1.5亿辆。汽车拥有量的快速增加使得城市道路变得越来越拥挤，停车问题已成为城市交通普遍面临的重要问题。特别是在上下班高峰时间，用户发现一个停车位变得越来越困难。用户在寻找停车位的过程中，不仅造成了时间和燃油的浪费，加大了空气污染的程度，还会引起城市交通的进一步堵塞。通过设计一个合理的停车引导系统，对有效缓解城市交通压力，改善城市生态环境都具有重要的意义，可产生良好的社会效益和经济效益[1?3]。本文设计了一个智能停车系统。综合利用通信技术、计算机技术，利用合理的资源分配规划方法，设计和实现一个智能停车引导系统模型，为用户停车提供合理的引导，有效地减少了由于司机寻找停车位引起的交通阻塞。

1 相关工作

当前，城市的智能停车引导系统逐渐成为智能交通系统的重要组成部分，国内外专家学者对智能停车引导系统的研究大部分采用停车信息共享方式。智能停车引导系统首先将可用的停车场信息在主要路段、十字路口及因特网平台实时发布，用户根据获取的信息决定其目的停车场；然后通过信息发布来引导用户选择停车场，该方式存在以下问题[4?6]：

（1） 当停车信息发布后，可能有很多用户会到达同一个停车场，当这些用户到达时已经没有停车位了，用户将要重新选择另外一个停车场，这必然会引起新的交通堵塞；

（2） 用户成功地将车停泊在停车场，但选择的停车场不是最佳的，包括时间和费用，这可能会错过最佳的停车场；

（3）停车场所利用不均衡，由于没有相关停车代价的控制，停车场停车会出现不平衡现象，高利用率停车场附近将会出现交通堵塞现象。

总的来说，单纯通过信息发布方式不能很好地解决停车问题，需要进一步根据用户需求，合理利用停车场资源，有效地解决用户停车矛盾，达到社会效益和经济效益的双赢。

2 城市停车引导系统模型设计

城市停车引导系统模型设计的主要思想是在各停车场布置传感器，利用传感器收集停车场的停车泊位信息，打破信息孤岛，实时地通过Internet传送至引导管理服务器；引导服务器通过合理的资源规划算法合理的分配有限的停车资源，为用户提供车位请求、车位预定、泊车路线引导等服务，同时也可为停车场提供车位停车收费、停车场信息管理等服务。整个智能停车引导模型由停车场、用户、引导管理系统三部分组成；引导管理系统又包括需求处理模块、资源分配模块和资源管理模块。需求处理模块收集用户的需求信息和用户相关实时信息，并返回相关结果级用户；资源分配模块主要是据用户的需求信息和停车场资源状态通过一定的资源分配算法给用户分配停车资源；资源管理模块收集并实时更新停车信息，然后将其通过各种有效途径发布。城市智能停车引导模型如图1所示。

城市停车引导模型各个部分的功能分别如下：

（1） 引导管理系统。引导管理系统是一个基于以太网络连接的具有存储功能和计算能力的集群服务器，这些服务器为用户请求、泊车信息服务、泊车预订等服务提供硬件支持，一旦用户的预订被授权后，服务器将会更新停车资源信息管理控制中心。服务器数据的采集通过通信模块对道路交通数据进行自动采集获得，对收集到的停车信息进行处理、统计、分析等，引进GIS技术，通过电子地图对街道、停车场以及其他地理信息的数据编辑和查询，实现图形化的交通数据的分层管理。

（2） 停车场部分。停车场部分主要通过传感器构成了一个Xmesh无线网络，通过网关传送数据到上一层。Xmesh网络支持多跳路由，这样数据包能够从一个节点转发到另外一个节点。通过这个技术，较远的传感器仍然能够传送数据到网关，当增加或者移除一个传感器时也能快速识别。这些特征使得在任何一个停车场部署传感器都很方便。停车场信息采集终端与中央管理系统之间的数据通信采用中国移动GPRS系统。

（3） 用户。用户通过WiFi 或者3G网络接入因特网，取得可用的停车信息并进行预订。已经预订的车辆在停车场进行检测，如果具有预订信息允许进入停车场，否则应根据停车场的现有情况决定是否进行停车场。

3 动态资源分配算法

3.1 智能停车引导过程

在引导过程中，需要泊车的用户向需求处理中心发出泊车请求，资源分配中心收集用户的需求信息，根据停车场占用率和阻塞情况，按照资源分配算法，给予以用户分配资源。如果用户对该资源满意，就可以预定该资源，资源管理模块更新停车场的资源信息情况。当订单生成后，用户仍然在行驶过程中，如果存在比当前更好的停车资源，系统会自动给用户分配比当前更好的停车资源。如果当前时刻用户没有得到满意的停车资源，系统会等到有符合条件资源时立即给该用户分配资源。没有获取资源的用户或者已经获取分配资源的用户都可以根据自己的需要更改资源条件，以满足自己的停车需求。

3.2 停车资源分配算法

停车场传感器网络负责监听停车场的状态变化情况，对资源服务器提供一个实时的停车信息。需要停车的用户分别处于等待队列和预订队列中。处于等待队列中的用户如果成功分配到停车位，则进入预订队列，否则该用户一直处于等待队列中。处于预订队列中的用户可以被分配不同的资源，直到该用户真正占有了某个车位，当用户离开停车场后资源重新变成空闲。其资源分配过程如图2所示。

为了充分利用当前的停车场资源，减少不必要的城市交通量。根据图2的停车场资源分配流程， 本文在资源分配和预订过程中主要利用线性规划方法定义一个目标函数，来使得在每次资源分配时，达到总的代价最小。

以上多项式求解可能整数线性规划实现，但求解时存在NP难问题，特别当在大城市的停车区域比较多时计算将会变得非常困难[7?8]。本模型中主要通过以下方法减少问题的复杂程度：首先当用户的目的地相距比较远时认为用户的要求是独立的，分配这些区域为几个小的区域，对每个区域分别解决停车资源问题。如果一些用户的目的地处于两个区域的边界，在两个区域分别考虑用户的请求，然后将其较好的资源分配给该用户。另外对预定用户加以限制，设定只有预定地到目的地花费时间在一定范围的用户才有资格进行预定，当花费超过一定时间的用户暂时不具有预定资格，通过用户资格限制有效地减少了用户预定车位资源的更改的概率，提高了车位资源的利用的概率，同时也减少了整数线性规划的复杂度，有利于资源分配。

4 仿真实验

为了评估以上城市停车系统模型的有效性，通过仿真实验对其进行了验证。具体实验环境为：仿真实验的计算机配置是Pentium 3.5 GHz处理器，2 GB内存，操作系统为WIN7系统， Matlab 8.1软件。

4.1 仿真实验步骤

仿真实验步骤如下：

Step1： 选择某一城市中心区作为目标区域，通过百度地图获取城市街道及停车场分布状态，并获取距离和路径信息，掌握交通痕迹，模拟用户的停车行为，以便实施相关停车策略。通过模拟目标区域的不同时段的交通情况、停车场分布及用户停车行为情况，以使模拟场景尽可能代表城市交通流量变化情景。

Step2： 初始化为了减少决策变量数和约束条件，能将同一沿街停车场的所有车位分为一个组，作为一个资源看待。如果一个用户选择在一个组中选择车位，系统简单地选择任何一个可用的车位预留。同样用户的目的地如果在同一个道，作为同一个目的地看待。根据以上原则将以上城市的车位资源分为35组，目标地址分为13组。

Step3： 假设到达停车场的用户服从泊松分布，其参数为[λi]；用户到达停车场的时间服从指数分布，其参数为[γ]，资源占有时间也服从指数分布，其参数为[μ]，用户花费代价均匀分布在[0，Mmax]，停车场资源j与用户目的地距离也均匀分布在[0，Dmax]，则资源j的花费为[Mij（l）=Cj1（ri（l）+tij（l））+Cj2Ti]。其中：[ri（l）]表示在预订队列花费的时间；[tij（l）]从i到j的估计驾驶时间；[Ti]是希望的停车时间；[Cj1]和[Cj2]分别为资源j的预订价格和停车价格；为了简化过程，假定固定的决定间隔[τ（l）=τ，l=1，2，…]根据交通情况调整第l决定时刻的取值。

4.2 参数设置

4.3 仿真实验结果及分析

分别仿真了具有引导系统和只有信息公告的引导系统的停车情况，并通过定义泊松分布的参数[λi]的值来模拟城市全天不同时段的实时交通。对不同时段分别进行了5次实验，每个结果取5次实验的平均。图3反映了两种情况的时间对比，图中横坐标代表全天不同的时刻，纵坐标代表从提出停车请求到目的地的完成时间。从图3中可以看出，不具有停车系统的停车时间多数在9 min以上，特别是在上下班高峰期间达到了16 min。而具有智能停车引导系统的用户一般停车时间在5 min以下，特别在上下班高峰时段表现出了较明显的优势，这主要是在上下班高峰时段不具有停车引导的系统停车资源更加紧张，盲目的停车造成了新的堵塞，使停车时间相距很大。以上结果表明，本文提出的智能停车引导系统能够节省用户的停车时间，有效地缓解了交通压力，具有可行性。

5 结 语

城市智能停车引导系统能合理地安排停车，充分利用城市现有的停车资源，减少驾驶员寻找停车泊位的时间消耗，从而减少停车而附加的交通量[9?10]。本文设计的智能停车引导系统模型，通过无线传感器探测停车场的信息并提供一个实时服务，通过协调不同用户的停车需求，平衡了服务提供商和用户需求的利益。作为城市智能交通系统的辅助系统，对改善交通环境起到积极作用，具有很好的应用前景。

参考文献

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