[发明专利]一种大型停车场内实时停车诱导方案决策方法及系统

权利要求书

1.一种大型停车场内实时停车诱导方案决策方法，基于目标停车场内车行通道上所预设分布设置的各个停车诱导点位，当有车辆从目标停车场进口进入时、或者有进场后仍在寻找空闲车位的寻泊车辆行驶至任意停车诱导点位时，触发如下步骤执行诱导方案决策，实现对目标停车场内各寻泊车辆的诱导停车；

步骤A.判断当前时刻与相邻上一次诱导方案决策执行的时刻的间隔是否超过预设间隔时长阈值，是则进入步骤B；否则等待与相邻上一次诱导方案决策执行的时刻的间隔超过预设间隔时长阈值时，进入步骤B；

步骤B.根据目标停车场内车行通道各路段的固定通行阻抗，结合目标停车场内各车位对应当前时刻的车位状态信息、以及目标停车场内车行通道上各车辆对应当前时刻的车辆行驶信息，计算获得目标停车场内车行通道各路段分别对应当前时刻的动态通行阻抗，然后进入步骤C；

步骤C.基于目标停车场内各车位对应当前时刻的车位状态信息、目标停车场内车行通道上各车辆对应当前时刻的车辆行驶信息，以及目标停车场内车行通道各路段分别对应当前时刻的动态通行阻抗，以路径上各路段的动态通行阻抗的累加构成该路径的阻抗值，以最小化当前时刻全部寻泊车辆剩余寻泊总时长为目标，建立优化模型，并求解获得当前时刻全场寻泊车辆-行驶路径-空闲车位的统筹匹配结果，然后进入步骤D；

步骤D.基于当前时刻全场寻泊车辆-行驶路径-空闲车位的统筹匹配结果，由当前时刻各寻泊车辆分别所接近的停车诱导点位、分别向对应寻泊车辆展示其对应的行驶路径，实现对目标停车场内各寻泊车辆的诱导停车。

2.根据权利要求1所述一种大型停车场内实时停车诱导方案决策方法，其特征在于：所述步骤B包括如下步骤B1至步骤B2；

步骤B1.根据目标停车场内各车位对应当前时刻的车位状态信息、以及目标停车场内车行通道上各车辆对应当前时刻的车辆行驶信息，分别针对目标停车场内车行通道各路段，应用以路段上的车流密度、该路段两侧车位的饱和度、该路段上相向行驶的车辆冲突数为输入，以该路段的非拥堵动态阻抗调节系数为输出的目标广义回归神经网络，获得路段k对应当前时刻t的非拥堵动态阻抗调节系数A_k,t，即获得各路段分别对应当前时刻t的非拥堵动态阻抗调节系数，k∈P，P表示目标停车场内车行通道所有路段的集合，然后进入步骤B2；

步骤B2.分别针对目标停车场内车行通道各路段，根据路段k的固定通行阻抗T_k，路段k对应当前时刻t的非拥堵动态阻抗调节系数A_k,t，按如下公式：

R_k,t＝A_k,t·T_k+J_k,t

计算获得路段k对应当前时刻t的动态通行阻抗R_k,t，即获得各路段分别对应当前时刻的动态通行阻抗，J_k,t表示路段k对应当前时刻t的拥堵动态阻抗调节值，若在当前时刻t，没有车辆在路段k上倒车进入停车位，则J_k,t取值为0；若在当前时刻t，有车辆在路段k上倒车进入停车位，则J_k,t取值为大于0的预设值。

3.根据权利要求2所述一种大型停车场内实时停车诱导方案决策方法，其特征在于：基于各组样本分别均包括路段上实测车流密度、该路段两侧车位实测饱和度、该路段上实测相向行驶的车辆冲突数、以及实测车辆通过该路段时长与该路段的固定通行阻抗之间的比值，结合定义车辆通过路段时长与路段的固定通行阻抗之间的比值、作为路段的非拥堵动态阻抗调节系数，以路段上的车流密度、该路段两侧车位的饱和度、该路段上相向行驶的车辆冲突数为输入，该路段的非拥堵动态阻抗调节系数为输出，针对广义回归神经网络进行训练，获得目标广义回归神经网络。

4.根据权利要求2或3所述一种大型停车场内实时停车诱导方案决策方法，其特征在于：所述路段的固定通行阻抗为在没有其他移动或静止的车辆阻挡视线和干扰行驶的情况下，预设不同停车者驾驶车辆通过该路段的平均时长。

5.根据权利要求2所述一种大型停车场内实时停车诱导方案决策方法，其特征在于：若在当前时刻t，有车辆在路段k上倒车进入停车位，则J_k,t取值为40。