[发明专利]一种智能公共交通的调度控制方法及系统在审
申请号: | 201710236642.5 | 申请日: | 2017-04-12 |
公开(公告)号: | CN106875723A | 公开(公告)日: | 2017-06-20 |
发明(设计)人: | 陈春阳;刘暾;成庶;于天剑;向超群;李凯迪 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
主分类号: | G08G1/123 | 分类号: | G08G1/123;B60D1/14;B60L11/18 |
代理公司: | 北京风雅颂专利代理有限公司11403 | 代理人: | 李弘 |
地址: | 410012 *** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 智能 公共交通 调度 控制 方法 系统 | ||
技术领域
本发明涉及交通控制技术领域,特别是指一种智能公共交通的调度控制方法及系统。
背景技术
随着科学技术的飞速发展,人们的生活节奏日趋加快、城市人口集中问题的日益突出以及私人车辆不断普遍的现象,导致当前城市公共交通问题日益突出。尤其是在上下班时间段,交通拥堵随处可见,在公共交通中发生的一系列拥堵不仅会造成时间的浪费、空气的污染,而且会使社会城市的发展相应付出更加昂贵的代价。当前在各大城市,上班族每年要浪费大量时间在交通拥堵上,这几乎等同于一周的工作时间。同时交通拥堵所带来的代价是耗费掉近百分之一的GDP。而目前的路面公共交通基于公交车每到一个站都要停靠,但是下车的乘客只占总乘客中的较小一部分,使得公交车的运行和承载效率极低。一趟公交车按28个站,每个站从减速停靠上下乘客到回到原车速至少要1分钟,除去首末车站共耗时26分钟,公交车一天按半小时发一趟计算,一天来回总共可发60趟车,得到停车耗时60*26=1560分钟,即26个小时,而公交车市区平均时速30--35公里,按最低时速计算则可26小时可以跑26*30=780公里。按电动车算公交车平均每公里1度电,则一个月要浪费780*30=23400度电,耗费14040元;按柴油车算公交车平均每百公里耗油25升,一天要耗费25*7.8=195升,则一个月耗费195*30=5850升,以2017年3月柴油6元一升计算总计35100元。这仅仅是一路公交车所浪费的电量和油量。
因此,在实现本申请的过程中,发明人发现现有技术至少存在以下问题:当前的公共交通调度系统的运行效率较低,不仅耗费大量的油/电资源,而且拥堵问题占用了上班人员的大量时间,浪费人力物力。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提出一种智能公共交通的调度控制方法及系统,能够有效提高公共交通的调度控制效率,不仅节约能源,而且缓解交通拥堵问题,节省人力物力。
基于上述目的本发明提供的一种智能公共交通的调度控制方法,应用于智能公共交通,所述智能公共交通包括多个自动驾驶汽车,且所述自动驾驶汽车能够组合为首位连接的多节自动驾驶汽车组或者分解为单个自动驾驶汽车;
所述智能公共交通的调度控制方法包括:
接收乘客在乘车点发出的乘车指令;
根据路线规划,调度当前最近可用的自动驾驶汽车组到乘客所在的乘车点接客;其中,所述自动驾驶汽车组为至少1辆自动驾驶汽车;
检测是否具有与当前自动驾驶汽车组的路线重合的其他自动驾驶汽车组,若是,则在重合路线上与其他自动驾驶汽车组组合成为一个新的自动驾驶汽车组;
检测到即将到达预定目的地时,将有下车需求的一节或多节自动驾驶汽车脱离并在预定目的地停站,而其余自动驾驶汽车组合成为一个新的自动驾驶汽车组继续行驶。
可选的,所述智能公共交通的乘车点内设置有智能通信设备,乘客通过所述智能通信设备输入乘车指令,
和/或,乘客通过移动智能端发出乘车指令;
和/或,乘客通过移动智能端向智能通信设备发出乘车指令。
可选的,所述调度当前最近可用的自动驾驶汽车组到乘客所在的乘车点接客的步骤包括:
当所述乘车指令中包含乘车目的地信息时,所述最近可用的自动驾驶汽车组为泊车和/或具有载客余量且路过当前乘车点的自动驾驶汽车组,其中,泊车为处于待命状态的自动驾驶汽车;
当所述乘车指令中不包含乘车目的地信息时,所述最近可用的自动驾驶汽车组为泊车。
可选的,当调度具有载客余量且路过当前乘车点的自动驾驶汽车组接客时,检测所述自动驾驶汽车组是否在当前乘车点具有下客需求,若是,则将有下车需求的一节或多节自动驾驶汽车脱离并在当前乘车点停车,然后接收当前乘车点的乘客;若没有下客需求,则根据车内乘客数量将选定的一节或多节自动驾驶汽车脱离停车并接客;未脱离的自动驾驶汽车组合成为一个新的自动驾驶汽车组继续行驶。
可选的,所述方法还包括:检测当前自动驾驶汽车的电量或者油量,判断是否达到预设的警告阈值,若是,则将当前自动驾驶汽车设定为非载客状态并且前往最近的加油站或者充电站进行加油或充电。
可选的,所述检测是否具有与当前自动驾驶汽车组的路线重合的其他自动驾驶汽车组的步骤包括:
判断当前自动驾驶汽车组的路线与附近其他自动驾驶汽车组路线重合的时间段是否大于预设的合并阈值,若是,则将两组自动驾驶汽车组进行合并行驶,否则,不进行合并行驶。
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