[发明专利]一种停车位智能识别和引导方法及系统

权利要求书

1.一种停车位智能识别和引导方法，其特征在于，包括：

获取停车请求，其中，所述停车请求中携带预计达到时间、目的地位置和预计停车时长；

根据所述停车请求，获取目的地位置周边的停车场信息，并计算目的地位置至停车场驾车和步行的距离和时间；

根据发出停车请求时刻从当前位置到停车场的驾驶时间、停车费用、停车场至目的地的步行距离、停车场的空余车位数，并利用多目标决策模型，对停车场进行评价，以选择最佳停车场；

发送携带剩余车位的最佳停车场指示信息，以使用户根据选择出的最佳停车场进行停车操作。

2.根据权利要求1所述的停车位智能识别和引导方法，其特征在于，所述根据发出停车请求时刻从当前位置到停车场的驾驶时间、停车费用、停车场至目的地的步行距离、停车场的空余车位数，并利用多目标决策模型，对停车场进行评价，以选择最佳停车场的步骤包括：

根据停车场，生成停车场组成的决策方案集；

根据发出停车请求时刻从当前位置到停车场的驾驶时间、停车费用、停车场至目的地的步行距离、停车场的空余车位数生成目标集；根据目标集中各影响因素的权重wi，组成权重向量W，并对权重向量进行归一化处理；

基于模糊偏好生成偏好决策矩阵；将偏好决策矩阵中的影响因素分为成本性和效益型，进行规范化。

3.根据权利要求1所述的停车位智能识别和引导方法，其特征在于，发送最佳停车场指示信息的步骤之后，包括：

接收用户终端发送的预定请求，并更新车位数据库。

4.根据权利要求1所述的停车位智能识别和引导方法，其特征在于，通过RFID读写器读取进出车辆的RFID标签，并更新车位数据库。

5.根据权利要求1所述的停车位智能识别和引导方法，其特征在于，所述根据发出停车请求时刻从当前位置到停车场的驾驶时间、停车费用、停车场至目的地的步行距离、停车场的空余车位数，并利用多目标决策模型，对停车场进行评价，以选择最佳停车场的步骤，包括：

生成用户满意度矩阵，其中，用户满意度矩阵的元素为发出停车请求时刻从当前位置到停车场的驾驶时间、停车费用、停车场至目的地的步行距离、停车场的空余车位数的权重次幂相乘结果为寻泊车辆对停车场的满意度；

生成邻接判断二元矩阵，其中，邻接判断二元矩阵的元素表示停车场是否为该车辆提供车位；

生成OD成本矩阵，其中，OD成本矩阵的元素表示寻泊车辆到停车场的行驶距离；

生成候选停车场矩阵，其中，候选停车场矩阵的元素表示寻泊车辆的驾车时间在设定时间阈值范围内的停车场；

根据用户满意度矩阵、邻接判断二元矩阵、OD成本矩阵和候选停车场矩阵，生成系统成本函数，求生成系统成本函数的最小值，以确定最佳停车场。

6.一种停车位智能识别和引导系统，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取停车请求，其中，所述停车请求中携带预计达到时间、目的地位置和预计停车时长；

计算模块，用于根据所述停车请求，获取目的地位置周边的停车场信息，并计算目的地位置至停车场驾车和步行的距离和时间；

优化模块，用于根据发出停车请求时刻从当前位置到停车场的驾驶时间、停车费用、停车场至目的地的步行距离、停车场的空余车位数，并利用多目标决策模型，对停车场进行评价，以选择最佳停车场；

发送模块，用于发送携带剩余车位的最佳停车场指示信息，以使用户根据选择出的最佳停车场进行停车操作。

7.根据权利要求6所述的停车位智能识别和引导系统，其特征在于，所述优化模块包括：

第一参数单元，用于根据停车场，生成停车场组成的决策方案集；

第二参数单元，用于根据发出停车请求时刻从当前位置到停车场的驾驶时间、停车费用、停车场至目的地的步行距离、停车场的空余车位数生成目标集；根据目标集中各影响因素的权重wi，组成权重向量W，并对权重向量进行归一化处理；

第三参数单元，用于基于模糊偏好生成偏好决策矩阵；将偏好决策矩阵中的影响因素分为成本性和效益型，进行规范化。