發(fā)布時間：2018-11-22 17:17

【摘要】：隨著城市化進(jìn)程不斷加快,汽車保有量不斷增加,城市交通變得越來越擁擠,停車場資源也變得嚴(yán)重不足,找不到停車場泊車已經(jīng)成為困擾駕車者出行、制約經(jīng)濟(jì)發(fā)展的主要問題。當(dāng)前,國內(nèi)停車場在建設(shè)時不注重智能化、信息化的建設(shè),停車場智能化程度不高,無法進(jìn)行精確的停車位誘導(dǎo),導(dǎo)致停車場內(nèi)部泊車的低效率與人們?nèi)找嬖鲩L的高要求之間產(chǎn)生巨大的矛盾。此外,當(dāng)駕車用戶返回停車場取車時,由于大規(guī)模停車場內(nèi)部樓層比較多,空間比較大,場景和標(biāo)志物非常類似,駕車用戶很容易找不到自己車輛的停放位置。而停車場管理人員同樣希望幫助駕車用戶盡快找到他們車輛停放的位置,提高停車場周轉(zhuǎn)率,同時提高停車場的使用率和營業(yè)額。本文首先綜述了智能停車領(lǐng)域的背景和研究現(xiàn)狀,結(jié)合實(shí)際應(yīng)用場景,將智能停車分為三個階段進(jìn)行研究。針對駕車用戶出行面臨的停車難問題,設(shè)計(jì)了車聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的基于預(yù)約的最優(yōu)停車場推薦模型。該模型以面向泊車用戶的停車信息推薦系統(tǒng)為基礎(chǔ),綜合考慮駕車用戶的主觀需求,并且對影響用戶停車選擇的多項(xiàng)評價指標(biāo)進(jìn)行了深入分析。該模型采用分階段的選擇方法,第一階段根據(jù)用戶主觀需求進(jìn)行停車場篩選,第二階段通過多屬性決策對候選停車場進(jìn)行分析處理,得到最佳的目標(biāo)停車場。模擬實(shí)驗(yàn)表明該模型有效解決了用戶找不到最佳停車場停車的難題,節(jié)省了用戶停車時間和停車成本,提高了停車設(shè)施的整體利用率,緩解了因車輛巡泊所造成的交通擁堵問題。其次,針對停車場內(nèi)部泊位選擇問題,設(shè)計(jì)了面向智能終端的最優(yōu)泊位推薦模型。在深入分析用戶需求的基礎(chǔ)上,該模型選取步行距離、行駛距離、停放安全性、停車位類型、有效泊位兩側(cè)車輛占用情況以及道路交通狀態(tài)作為評價指標(biāo),并將其視為每個空閑停車位的多項(xiàng)屬性,基于多屬性決策計(jì)算某一時刻停車場內(nèi)的最優(yōu)泊位�？紤]到停車場內(nèi)車位信息和道路交通狀態(tài)的實(shí)時性,本文以道路交通狀態(tài)為主要評價指標(biāo),綜合整個停車場的資源進(jìn)行實(shí)時動態(tài)的最優(yōu)泊位推薦。同時,本文設(shè)計(jì)了面向智能終端的最優(yōu)泊位推薦系統(tǒng)框架,描述了停車場內(nèi)部泊位信息推薦的實(shí)現(xiàn)方式,解決了系統(tǒng)與用戶之間的信息交互問題。實(shí)例驗(yàn)證與分析表明該模型可以動態(tài)的推薦最能滿足用戶需求的空閑停車位,節(jié)省用戶的停車時間,并且提高停車設(shè)施的利用率。最后,針對大規(guī)模樓宇內(nèi)反向?qū)ぼ噯栴},設(shè)計(jì)了基于二維碼的反向?qū)ぼ嚶肪�推薦模型。該模型利用用戶的智能終端掃描部署在大型商場或停車場內(nèi)的二維碼,讀取存儲在二維碼中的信息并提交到中心控制系統(tǒng)處理,最后在智能終端上顯示到達(dá)車輛停放位置的路徑。本文將用戶在商場返回停車場取車的過程分為選擇樓層出口和選擇最短步行路線兩部分,并基于室內(nèi)實(shí)時路徑推薦模型計(jì)算最優(yōu)步行路徑推薦給用戶。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型可以有效解決用戶在停車場內(nèi)找不到自己車輛停放位置的問題,節(jié)省用戶的尋車時間,提高停車設(shè)施的利用率。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：濟(jì)南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：U495;TP391.3

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本文編號：2350025