[发明专利]车联网环境下基于电动公交车乘坐适宜度的行车主动服务系统及方法

权利要求书

1.一种基于电动公交车乘坐适宜度的行车主动服务系统，其特征在于，包括公交 agent、乘客agent、云计算agent、信息交互agent，

所述公交agent用于获取拥挤度参数和电机参数，并在公交车到达下一站更换乘客后 更新数据，包括数个安装在车内不同位置的微波感应开关和距离传感器、电流传感器、电压 传感器；所述拥挤度参数是指乘客与传感器的距离参数以及乘客与感应开关之间的阈值参 数；所述电机参数是指电机电流、电机电压；

所述乘客agent用于采集等候该车次的人数、显示建议上车人数，包括显示器、人机交 互装置以及与之相连的计数器；

所述的云计算平台agent用于根据公交agent采集的数据计算乘坐适宜程度以及建议 上车人数，包括多组云计算服务器；

所述的信息交互agent用于公交agent、乘客agent、云计算平台agent之间以及与车联 网之间信息传输。

2.根据权利要求1所述的基于电动公交车乘坐适宜度的行车主动服务系统，其特征在 于，所述的信息交互agent的通讯方式为基于扩充KQML的MAS通讯。

3.根据权利要求1所述的基于电动公交车乘坐适宜度的行车主动服务系统，其特征在 于，所述云计算平台agent计算出乘坐适宜程度以及建议上车人数的方法如下：

1)计算拥挤度A1：对微波感应开关采集到的所有0、1信号取算数平均，得出拥挤度A1； 其中0、1信号是指：乘客与微波感应开关距离小于阈值D时，输出电信号1，乘客与微波感应 开关距离大于阈值D时，输出电信号0；

2)计算拥挤度A2：对距离传感器采集回来的距离参数取几何平均值；

3)对其进行拥挤度A1、A2进行融合计算

总共获取传感器数据m组，依次得出A1_i、A2_j。其中i∈[1,m]、j∈[1,m]；

首先对A1_i、A2_j按列进行归一化，

C_i＝(A1_i-MinA1)/(MaxA1-MinA1)

其中C_i归一后的值，MaxA1、MinA2分别为A1_i中的最大值和最小值；

C_j＝(A2_j-MinA2)/(MaxA2-MinA2)

其中C_j归一后的值，MaxA2、MinA2分别为A2_j中的最大值和最小值；

再令u_ij＝C_i/C_j

定义第k个的判断矩阵为

其中

其中j＝i＝k/2；

k取偶数，k≤2*m。

计算权重矩阵β^(k)为：

βi(k)=U(k)/Σi=1muij]]>

βj(k)=U(k)/Σj=1muij]]>

求其行列式的值：

βi=|βi(k)|]]>

βj=|βj(k)|]]>

真实拥挤度

4)计算电机的功率利用率：

测量实际功率P；

计算功率利用率：S_c＝P/P_e；其中P_e为电机额定功率；

5)预测站台候车人数：

预测站台候车人数具体是指：对车联网存储的前一周该站台相同时间相同车次候车人 数的历史数据求算数平均，将该历史数据作为预测数据；

6)计算乘坐适宜度：

分别赋予电机功率利用率权重值λ₁∈[0,1]和站台预测人数权重值λ₂，计算乘坐适宜 度：

适宜度＝λ₁*S_c+λ₂*该站台乘客数量预测+(1-λ₁-λ₂)*真实拥挤度

乘坐适宜度与建议上车人数的对应关系为：