融合室内外导航的停车诱导方法研究

发布时间：2020-04-16 20:22

【摘要】：停车是交通系统中极为重要但通常被忽视的一个环节。由于现有城市环境中停车过程的信息化与智能化程度不够,导致城市停车资源的浪费,同样也带来了驾驶员停车过程具有盲目性和停车体验感差的问题,具体表现如何找到最优停车场以及进入最优停车场后如何解决车位诱导。因此,为提高停车资源使用率以及停车效率,有必要研究高效率的停车诱导方法。本文将“停车”问题与“导航”问题关联起来,提出一种融合室内外导航的停车引导系统架构及停车场推荐方法,并开发服务系统及终端导航软件,形成一套完整的解决方案。首先,本文提出将单次服务车位利用率作为衡量不同服务模式停车资源使用率的评估指标,经对比分析,将“车位抢占式”服务模式与最优车场推荐结合作为本文的融合室内外导航停车引导系统诱导方案。根据诱导方案设计基于停车服务代价最优的车场推荐模型,选取停车可行性、步行距离、停放价格、安全性与便利性等多个属性作为车场推荐模型的评价指标体系,再利用两种多属性决策算法从备选车场中获取最优评价结果,使停车服务代价最优。本文并对停车可行性指标进行灵敏度验证,通过实验仿真分析,验证停车可行性在多属性决策指标中的合理性。其次,结合基于停车服务代价最优的车场推荐模型,本文设计并开发一个融合室内外导航的停车引导系统,提供包括最优停车场推荐、室外到最优停车场导航、室内到有效车位导航等功能服务。融合室内外导航停车引导系统开发主要包括通信协议设计、中心服务器软件设计、停车场服务器软件设计以及移动终端软件设计。通信协议设计定义该系统通信交互的标准及方式;中心服务器软件主要实现基于停车服务代价最优的车场推荐功能;停车场服务器软件主要为驾驶员提供室内场所中导航定位数据;移动终端软件设计主要为驾驶员提供室内外导航服务。最后,对本文所开发的融合室内外导航停车引导系统进行测试,验证本文停车诱导方法以及融合室内到导航停车引导系统的有效性。
【图文】：

地图,开发者,百度,地图

所以开发者可以很方便的在各个平台中使用百度 SDK 展示的多途径及多样化。多种途径即 LBS 云检索数据的样也适用于 Android、IOS 等移动平台，开发者使用 LBS 云数据，，然后通过在百度地图的交互界面中自定义图形标识显示上的 LBS 服务。BS 云检索技术的开发工作相对比较简单，开发者不用涉及数据库管理，同时百度 SDK 中也提供了检索接口，因此开发平台中创建 LBS 云数据管理平台，在数据管理平台中建者的需要对表属性管理、表数据管理以及数据地图进行设。开发者在地图端需要标记 POI 或者检索 POI 数据时，BS 云检索接口即可完成 LBS 云的部署。

业务用例,车场,中心服务器

庆邮电大学硕士学位论文第 4 章融合室内外导航停车引导系统设计与开.3 中心服务器软件设计中心服务器软件主要包括如下功能：建立车场多属性决策模型、车场信息管据载入与读取、与移动终端和停车场服务器进行实时通信等。其中车场多属性模型主要采用模糊多属性决策算法。下面将展开中心服务器的具体设计。.3.1 中心服务器软件需求分析中心服务器的软件主要完成停车推荐业务，其需求包含如下功能：存储车场、查询车场信息、车场多属性决策以及处理来自停车场服务器和用户的通信请车推荐业务用例图如图 4.4 所示。
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：U491.7;TP311.52

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