停车引导方法
技术领域
本发明涉及导航辅助技术,特别涉及基于数据分析的停车引导方法。
背景技术
目前,有关停车引导,主要通过下述两种方式:1)导航设备/软件会在车辆到达目的地附近时搜索周边的停车场位置,并根据用户选择进行路线引导;2)目的地位置附近会有停车指示牌(例如办公楼或商场处),提供停车场的位置和可用停车位信息。
然而,现有导航设备/软件在停车引导时,可能会出现停车场位置变化而无法找到停车场的问题,还可能出现进入停车场却找不到空的停车位的问题。对于在目的地位置附近设置停车指示牌的方式,虽然其能够提供准确的停车场位置信息和可用停车位信息,但前提是要到达目的地附近。这对于不太熟悉道路的用户来说,也会带来不便。
发明内容
本发明解决的问题是提供一种基于数据分析的停车引导方法,以提供准确且具有前瞻性的停车引导信息。
为了解决上述问题,本发明提供的一种基于数据分析的停车引导方法,包括:
获取车辆运行状态,在确定其处于停车状态后,获得其停车位置和停车时间;
根据一段时间内所收集的停车位置的信息,获得某一范围内总停车位的信息和相应时段可用停车位的信息;
预估车辆到达目的地的时间,提供在预估时间、目的地范围内可用停车位的信息,并提供到达可用停车位所在处的路线指引。
本发明还提供一种基于数据分析的停车引导方法,包括:
获取车辆运行状态,在确定其处于停车状态后,获得其停车位置和停车时间;
根据一段时间内所收集的停车位置的信息,获得某一范围内总停车位的信息,并且所述总停车位的信息根据所收集的停车位置的信息动态更新;
在车辆临近目的地时,获得目的地范围内可用停车位的信息,并提供到达可用停车位所在处的路线指引。
与现有技术相比,上述方案具有以下优点:不借助其他外部辅助,通过借助车辆运行状态的数据来获得有关停车位的信息。如此,停车位的信息既能保证实时的准确性,又能便利地发送给用户。从而,使用户能够远程获得实时的可用停车位信息。此外,提供到达可用停车位所在处的路线指引,使得不太熟悉道路的用户也能很容易得到达可用停车位所在处。
附图说明
图1是本发明基于数据分析的停车引导方法的一种实施方式示意图;
图2是实现本发明停车引导方法的一种实施例实现架构示意图图;
图3是本发明基于数据分析的停车引导方法的另一种实施方式示意图;
图4是对应图1所示方法的一种实施例中的用户界面示意图;
图5是对应图3所示方法的一种实施例中的用户界面示意图。
具体实施方式
在下面的描述中,阐述了许多具体细节以便使所属技术领域的技术人员更全面地了解本发明。但是,对于所属技术领域内的技术人员明显的是,本发明的实现可不具有这些具体细节中的一些。此外,应当理解的是,本发明并不限于所介绍的特定实施例。相反,可以考虑用下面的特征和要素的任意组合来实施本发明,而无论它们是否涉及不同的实施例。因此,下面的方面、特征、实施例和优点仅作说明之用而不应被看作是权利要求的要素或限定,除非在权利要求中明确提出。
由于现有技术中对于指向目的地的导航技术已非常成熟,因而本发明的发明人认为,为解决背景技术所提的问题,需要从如何远程获得准确的实时停车位信息入手。通过进一步研究发现,由于目前车辆已配备了越来越多的传感部件,相应的电子控制、数据处理及联网通讯能力也日趋成熟,因而完全可以通过对车辆运行状态的监控并联网进行数据传送及分析,来产生有关停车位的信息。
具体地,参照图1所示,根据本发明停车引导方法的一种实施方式,其包括:
步骤10,获取车辆运行状态,在确定其处于停车状态后,获得其停车位置和停车时间;
步骤20,根据一段时间内所收集的停车位置的信息,获得某一范围内总停车位的信息和相应时段可用停车位的信息;
步骤30,预估车辆到达目的地的时间,提供在预估时间、目的地范围内可用停车位的信息,并提供到达可用停车位所在处的路线指引。
上述实施方式的重点在于,借助车辆本身已具备的数据采集能力,通过采集相关的车辆运行数据,来确认车辆的运行状态,并进而确认车辆是否处于停车状态。这里的停车所指的是车辆泊车于停车位的状态。由此,通过远程获取车辆的停车位置和停车时间就能准确知晓,何时某地有一辆车处于停车状态。则,再考虑时间跨度和某一范围(比如半径50米的范围),就可统计出某一范围内总停车位的信息。相应地,在获得总停车位信息后,根据停车时间所在时段内已累计停车的信息,就可计算获得相应时段内可用停车位的信息。
由于借助目前的导航技术已能预估出到达目的地的大致时间,从前述获得的相应时段内可用停车位的信息中,就能获得在预估时间时、目的地周边的可用停车位,使得用户在出发时就能知晓到达目的地时可以到哪里停车。从而,既提高了成功停车的几率,也使得用户寻找停车场所变得更加方便。
图2示意出了一种实现本发明方法的架构。参照图2所示,可以由车载端和云端共同构成数据处理***。车载端负责对车辆运行状态的数据采集及停车引导的呈现,而云端负责对各车载端所采集的数据进行分析以获得有关各区域停车位的信息。
具体地,上述的数据处理***可以包括N个车载端,各自装配在车辆上,此处假设各个车载端的结构相同。并且,此处的车载端既可以被理解为一个单独的设备,也可以被理解由多个设备组合而成的小***。
以车载端1为例,数据采集模块旨在获取车辆的运行状态,如上述提及的,车辆的运行状态有助于确定车辆是否处于本发明所指的停车状态。具体地,此处由数据采集模块采集的、用于判断停车的车辆运行状态,至少包括:车辆的当前位置,其可以作为判断车辆是处于移动中或固定不动的依据;以及,对于将车门从解锁状态转变为落锁状态的相关信号,其可以作为判断用户离开车辆且期望将车辆置于停车状态的依据。此处的相关信号根据车辆实际的配置可以为下述任意一种:中控落锁信号、汽车钥匙遥控落锁信号等。由于车辆遭遇道路拥堵时,其当前位置也可能在一段时间内固定不动,因而上述结合车辆位置和车门转变为落锁状态的判断方式可以避免车辆在拥堵时被误判为本发明所指的停车状态。当然,除了这两个信号之外,也可以根据实际需要或判断更精确的考虑,将发动机熄火的控制信号也考虑在内,该控制信号用于发送给发动机的电子控制单元(ECU)以控制发动机熄火,其可以做为判断熄火的依据。将发动机熄火的控制信号考虑在内时,可以结合一定的预设时间判断。而对于预设的时间,则可以根据实际情况而对应设置。例如,可以设置停车熄火5分钟后,判断车辆已处于停车状态。
当判断车辆已处于停车状态时,车载端1可以通过数据采集模块获得车辆的当前位置和时间,并将当前位置和时间的信息上传至云端。从而,对于云端而言,其将收到来自于各个车辆上所装配的车载端上传的位置和时间信息。结合上述说明,经过一段时间的统计之后,云端就可以获得某一范围内的总停车位的信息。具体地,可以采用如下方法来获得总停车位的信息:在一段时间内,根据停车位置处于某一范围内的车辆的状态,对处于停车状态的车辆作停车数量累计增加,对处于驶离状态的车辆作停车数量累计减除;将一段时间内获得的停车数量的峰值作为所述范围内总停车位的数量。但需要说明的是,本发明也完全适用其他方法来获得总停车位的信息,并不对此进行限制。
类似于判断车辆停车状态,对于车辆驶离状态,同样可以通过例如车辆当前位置和车辆点火控制信号来进行确认。而判断车辆处于驶离状态后,同样可以通过车载端将车辆的当前位置和时间上传至云端。为区分车辆的不同状态,可以在上传的数据中添加标识来实现。
对于图2所示的***,当车载端1上传了表示停车状态的当前位置和时间后,对该位置或该位置所处范围内的停车数量加1。当车载端2上传了表示停车状态的当前位置和时间后,若车载端2上传的位置和车载端1上传的位置相同或处于同一范围内,则对该位置或该位置所处范围内的停车数量再加1。而若车载端1后续又上传了表示驶离状态的该位置和时间后,则对该位置或该位置所处范围内的停车数量减1。以此类推,经过一段时间(可以是一周,或更长/更短的时间,取决于对统计精确度的要求)的数据统计后,云端就能够依据停车数量的峰值来确定该位置或该位置所处范围内的总停车位数量。并且,可以得知,总停车位的数量随着统计的过程会动态更新。对于确定总停车位数量,采用停车数量的峰值可以被认为是可信度较高的方式,因为对于很多城市来说,停车位资源紧张已经是一个普遍的问题。并且,通过计算停车数量来确定某一范围内总停车位的方式,其实现过程也较独立,并不需要额外的数据来源支持。当然,其他可用于确定总停车位的方式也当然适用于本发明。在获得了总停车位的数量后,依据停车时间来分时段,随即也能获得各个时段内已累计停车的数量,从而就可计算出各个时段内可用停车位的数量。
接下来,云端就可对具体车辆提供停车指引的服务。仍以图2的车载端1为例,当对于拟出发的车辆提供导航服务时,可通过车载端1(此处默认包括了提供导航服务所需的硬件及软件)将车辆的当前位置和本次导航的目的地信息上传至云端(当然也可包括到达目的地的预估时间)。云端(也可在云端来计算所述预估时间)根据目的地信息就可获得目的地周边某一范围内的总停车位数量和在预估时间时可用停车位的数量。在预估时间时可用停车位的数量也会被下发至车载端1,以呈现给用户。
可以得知的是,若目的地周边范围内不只一个停车场所,且均具有可用停车位时,可以选择离目的地距离最近的停车场所,或者也可提供用户进行选择。其中,提供用户进行选择的用户界面可以为图4所示的列表方式或图5所示的地图方式,还可以为其他相适应的方式。以图4所示的列表方式继续展开说明,图4所示的用户界面中,针对目的地为XXX路XXX号,预估到达时间为10:00,则提供了基于历史数据获得的各停车场在10:00时的停车位信息,包括:各停车场所的地址、总停车位数量及可用停车位数量。从而,在用户出发前即向用户提供了准确的停车引导。
除了在出发前提供准确的停车引导,本发明还可提供车辆临近目的地时准确的停车引导。参照图3所示,根据本发明另一种实施方式,其包括:
步骤100,获取车辆运行状态,在确定其处于停车状态后,获得其停车位置和停车时间;
步骤200,根据一段时间内所收集的停车位置的信息,获得某一范围内总停车位的信息,并且所述总停车位的信息根据所收集的停车位置的信息动态更新;
步骤300,在车辆临近目的地时,获得目的地范围内可用停车位的信息,并提供到达可用停车位所在处的路线指引。
与前述实施方式部分类似,其区别在于本实施方式还结合了实时数据的更新。基于前述说明可以理解,当车辆临近目的地时,由于可以远程获得届时车辆停车的信息,那么根据已有的总停车位信息,就可计算获得实时的可用停车位信息。从而,为用户提供准确的信息指示。
类似地,本实施方式也可应用图2的***来实现。对应云端而言,在车辆临近目的地时,向车辆中的车载端下发相应的停车引导信息,以供车载端呈现给用户。
仍以图2的车载端1为例,当对于行驶在路上的车辆提供导航服务时,可通过车载端1(此处默认包括了提供导航服务所需的硬件及软件)将车辆的当前位置和本次导航的目的地信息上传至云端。云端根据目的地信息就可获得目的地周边某一范围内的总停车位数量。当云端根据车载端1上传的车辆当前位置得知车辆临近目的地时(这里所谓的临近可以根据具体应用设置,例如距目的地200米时),云端根据此时其他车辆的车载端上传的表示停车状态的位置信息,获得目的地周边某一范围内当前已累计的停车数量。随后,结合总停车位数量计算获得可用停车位数量。当可用停车位数量大于1时,就可将自车辆当前位置到达可用停车位所在处的路线下发至车载端1,以通过车载端1的停车引导模块向用户提供到达可用停车位的导航指引。当然,云端也可仅仅将可用停车位所在处的位置信息下发至车载端1,由车载端1的停车引导模块进行路线计算并提供后续的导航服务。无论哪种方式都已可借由现有的设备或模块来实现,此处就不再赘述了。
同样地,若目的地周边范围内不只一个停车场所,且均具有时,可以选择离目的地或当前位置距离最近的停车场所,或者也可提供用户进行选择。其中,提供用户进行选择的用户界面既可以为图4所示的列表方式,也可以为图5所示的地图方式,还可以为其他相适应的方式。以图5所示的地图方式继续展开说明,图5所示的用户界面中,假设当前时间为10:00,则示出了当前时间下目的地周边的停车场信息,包括:各停车场所在地图上的位置、总停车位数量及可用停车位数量。以车辆当前位置为位置100为例,既可以向用户提供到达距当前位置最近的停车场2的路线120的导航指引,也可以根据用户对停车场1的选择,向用户提供到达停车场1的路线110的导航指引。
为使得本发明的停车引导方法提供更佳的用户体验,还可以进一步考虑停车场所的开放时间。即,在考虑向用户提供停车引导时,排除那些在预估时间时/车辆临近目的地时处于关闭状态的停车场所。至于如何获得停车场所的开放时间,仍可借助前述的数据采集。例如,根据所获得的停车位置和停车时间,统计某一范围在连续多天、全天相应时段中(例如凌晨0点至凌晨5点,或者更多预设的时段)是否有停车数量变化,若无,则停车场所处于关闭状态;若有变化,则停车场所处于开放状态。参考上述举例的统计总停车位的方式,可较容易得知停车数量是否有变化。当然,若停车场所的准确运营状态可以通过网络获得,也可通过网络来获取。因而,本发明也不限制如何去获得停车场所的开放时间。
在有了停车场所的开放时间后,在向用户呈现的用户界面中就可体现有关停车场所运营状态的信息了。继续参照图3所示的列表,其中就示意出了停车场4在预计到达时间时处于关闭状态的信息。继续参照图4所示的地图,其中就示意出了停车场4在当前时间处于关闭状态的信息。从而,无论在拟出发时,或是临近目的地时,用户都能够获得更准确的停车场所信息。
虽然本发明已以较佳实施例披露如上,但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员,在不脱离本发明的精神和范围内所作的各种更动与修改,均应纳入本发明的保护范围内,因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。