[发明专利]一种基于精准位置的共享单车管理方法在审
申请号: | 201710673641.7 | 申请日: | 2017-08-08 |
公开(公告)号: | CN107547636A | 公开(公告)日: | 2018-01-05 |
发明(设计)人: | 曹蔚 | 申请(专利权)人: | 千寻位置网络有限公司 |
主分类号: | H04L29/08 | 分类号: | H04L29/08;G06Q50/30;G01S19/42 |
代理公司: | 上海市海华永泰律师事务所31302 | 代理人: | 包文超 |
地址: | 200433 上海市杨浦*** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 精准 位置 共享 单车 管理 方法 | ||
技术领域
本发明涉及共享单车管理技术领域,具体涉及一种基于精准位置的共享单车管理方法。
背景技术
现有的共享单车管理方式有以下三个缺点:
1、无法精确投放共享单车,导致单车和用户的分离,用户找不到车,车没有人骑。
2、共享单车发生故障时,用户如果不报修,会导致单车报修不及时,影响单车的使用。
3、共享单车使用一段时间之后,会出现多种故障,这些故障不影响骑行,但是会影响用户体验,较差的用户体验会影响用户的选择和对品牌的认知。
发明内容
本发明提供了一种基于精准位置的共享单车管理方法,解决了上述现有技术存在的问题:
1、可以根据用户需求精确投放单车,在用户量比较大的地方投入更多的单车,方便用户迅速找到单车,可以带给用户更好的使用体验,让用户随需而用。
2、用户并没有报修单车的义务,往往报修的流程比较繁杂,其实用户根本不关心是哪里出现故障了,只要有问题,单车服务商安排维修就行了。所以应该通过分析车辆的数据来完成维修工作,这样可以及时的完成车辆检修,提高单车的利用率。
3、根据用户的骑行速度可以判定单车是否出现了体验性的故障,在激烈的市场竞争中,体验性故障给用户带来的影响很大,多次使用单车体验都不好,很可能导致用户流失。本发明通过分析车辆上报的速度数据,可以分析出车辆的健康状况,及时对单车进行检修,提高单车用户体验及使用率。
本发明采用的技术方案是:
一种基于精准位置的共享单车管理方法,其特征在于,包括以下步骤:
在共享单车上安装有定位模块和网络模块;
用户启用共享单车时,共享单车上的定位模块主动获取位置,并通过网络模块将用户的账号、共享单车的位置和启用状态上传到服务器;
用户关闭共享单车时,共享单车上的定位模块同样获取位置,并通过网络模块将用户的账号、共享单车的位置和关闭状态上传到服务器;
服务器分析共享单车上传的位置数据,得出共享单车在不同位置停放时的使用频率;服务器分析共享单车长时间没有上传位置数据,或者每次上传的位置相距很近,则判定共享单车出现功能性故障;
服务器通过用户一次骑行开始位置和骑行结束位置,以及骑行时间,计算出用户本次骑行的平均速度;服务器分析用户的多次骑行的平均速度,获知用户的骑行习惯;服务器分析多个用户使用共享单车时的平均速度,如果多个用户使用共享单车的平均速度小于所述多个用户的骑行的平均速度,判定共享单车出现体验性故障,安排检修。
进一步地,所述定位模块的精度达到亚米级别。
进一步地,判定共享单车出现功能性故障的具体步骤如下:
步骤S21,服务器从共享共享单车管理后台获取共享车辆的所有数据,计算所有共享单车使用频率;
步骤S22,根据所有共享单车使用频率,计算出共享单车的平均使用频率;
步骤S23,排序找出使用频率较远低于平均使用频率的共享单车;
步骤S24,判断所述共享单车是否长期没有被使用,或者是否骑行的距离较短,如果是,说明用户无法使用所述共享单车,或者所述共享单车使用体验较差,用户放弃使用;
步骤25,派出所在区域运维人员前往共享单车所在位置查看共享单车状况,判定共享单车是否出现故障;
步骤26,对共享单车故障进行分级;
步骤27,若运输车空间有限,按照故障等级,带走故障等级较高的共享单车,否则全部带回维修保养;
步骤28,若共享单车并未发生故障,但是使用频率较低,共享单车也需要带回,投放到其他无车率较高的区域。
进一步地,所述步骤S24中骑行的距离较短是指骑行的距离小于100米。
进一步地,判定共享单车出现体验性故障的具体步骤如下:
步骤S31,服务器从共享共享单车管理后台获取共享单车的所有数据,先统计每辆共享单车的平均速度,具体步骤是,根据共享单车上传的数据起始点、途经点和终点计算出每次骑行的距离,再除以每次骑行的时间,就可以得到所述共享单车骑行的平均速度;再利用每辆共享单车的平均速度计算出所有共享单车的平均速度;
步骤S32,监测每一辆共享单车的骑行速度;
步骤S33,根据统计数据发现,共享单车最近几次的骑行速度明显小于所有共享单车的平均速度,说明共享单车存在出现问题的可能性;
步骤S34,查找共享单车最近几次骑行的多个用户;
步骤S35,统计多个用户骑行的平均速度,了解多个用户的骑行习惯;
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