CN113643567A - 一种智能停车位管理***及停车方法 - Google Patents
一种智能停车位管理***及停车方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113643567A CN113643567A CN202110969324.6A CN202110969324A CN113643567A CN 113643567 A CN113643567 A CN 113643567A CN 202110969324 A CN202110969324 A CN 202110969324A CN 113643567 A CN113643567 A CN 113643567A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- parking
- vehicle
- user
- parking space
- frequency
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 13
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000005055 memory storage Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/14—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas
- G08G1/141—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces
- G08G1/144—Traffic control systems for road vehicles indicating individual free spaces in parking areas with means giving the indication of available parking spaces on portable or mobile units, e.g. personal digital assistant [PDA]
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
- G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
- G08G1/0968—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle
- G08G1/0969—Systems involving transmission of navigation instructions to the vehicle having a display in the form of a map
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Navigation (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种智能停车位管理***及停车方法，通过将用户停车时长作为确定目标车位的依据，以根据用户停车时长合理确定停车位置，将停车时间长的车辆配置到使用频率偏低的车位，将停车时间长车辆配置到使用频率频率偏高，固化车位的使用频率，提高车位的利用率，减少车辆流动，降低车辆相向而行的概率，提高停车和出车的效率。
Description
技术领域
本发明涉及智能停车的技术领域，特别涉及一种智能停车位管理***及停车方法。
背景技术
在现实生活中，汽车的出现大大提升了人们的行程效率，但随着用车的人越来越多，停车难也逐渐称为人们日常自驾出行时的难题，导致用户停车时间比出行时间还长的现象！
停车难原因之一在于：一方面，用户不能有效确定目的地的停车场是否有空闲车位，导致用户在到达目的地后花费长时间进行排队停车；另一方面，停车场也缺乏对进出停车场的车辆进行合理引导，车辆在进入停车场后只能盲目寻找空闲车位。这就导致车辆在场外排队、场内徘徊，造成停车难。针对不能确定停车场是否有空闲车位的问题，部分大型商业综合体、旅游景点等热门停车区域会将空闲车位数同步给导航软件，以供用户以这些地点的停车场为目的地时合理规划停车点。这在一定程度上缓解了用户选择停车场的问题。
而对于停车场对车辆的引导停车和出车，目前仅仅处于起步阶段，如中国发明专利（公告号为CN108615396B）基于蓝牙定位的停车引导、单向寻车***及方法，其通过蓝牙定位算法计算出蓝牙终端设备的实施位置，结合最优路径规划算法完成导航工作来实现车辆在停车场内的停车和取车导航，以提高停车和取车效率；又如中国发明专利（公开号为CN106297395A）一种应用于停车诱导***的车辆定位与光带引导方法，其利用最短路径算法生成达到指定停车位的最优路径，根据传感器反馈的车辆实时位置信息来控制沿途光带的开关，是驾驶员在停车场内快速达到最近的停车位置；再如中国发明专利（CN112037559A）一种基于无线定位技术的室内停车动态精准导航***，其利用RFID无线定位技术实现进入停车场内部车辆的实时定位，根据当前停车场内的剩余车位情况并结合驾驶员停车的习惯和偏好，引导驾驶员顺利地到达满足其需求的最佳泊位进行停车。
上述三个专利给出了三种不同的车辆在停车场停车的引导技术，以解决车辆在停车场停车难的问题。但是，都仅仅是给出了车辆的引导，并未结合车辆的停车需求来进行车位的匹配，容易出现车辆在停车场内频繁地相向行驶，从而出现停车场内拥堵的现象，影响停车场停车和出车的效率。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明的主要目的是提供一种智能停车位管理***及停车方法，以提高停车场的停车及出车效率。
为实现上述目的，本发明提出的智能停车位管理***，包括：
一车位分类模块，根据停车场各车位的使用频率对车位进行分类；其中，使用频率大于或者等于预设频率的车位归类为高频用车车位，使用频率小于预设频率的车位归类为低频用车车位；
以及一车位配置模块，用于根据用户停车时长选择候选车位，再根据车辆当前位置以及空闲的候选车位情况确定目标车位；其中，用户停车时长大于或等于预设时长以低频用车车位为作为候选车位，用户停车时长小于预设时长以高频用车车位为作为候选车位。
可选地，还包括：
一停车路线规划模块，用于通过最短路径算法计算车辆当前位置到目标车位最优停车路径。
可选地，还包括：
一场内实景AR地图生成模块，用于根据停车场实景以及车位、行车道、交叉口的分布情况构建停车场实景AR地图；
一场内导航模块，用于结合停车场实景AR地图与最优停车路径生成停车导航信息，并将该导航信息发送至用户导航终端供用户根据导航信息进行停车；或将该导航信息发送至运车机器人通过运车机器人将用户车辆送至目标车位进行停车。
可选地，还包括：
一出车路线规划模块，用于在出车时通过最短路径算法计算用户车辆所在车位到用户车辆驶出口的最优出车路径。
本发明还提出一种停车方法，包括如下步骤：
S1，根据停车场各车位的使用频率对车位进行分类；其中，使用频率大于或者等于预设频率的车位归类为高频用车车位，使用频率小于预设频率的车位归类为低频用车车位；
S2，根据用户停车时长选择候选车位，再根据车辆当前位置以及空闲的候选车位情况确定目标车位；其中，用户停车时长大于或等于预设时长以低频用车车位为作为候选车位，用户停车时长小于预设时长以高频用车车位为作为候选车位。
可选地，还包括：
S3，通过最短路径算法计算车辆当前位置到目标车位最优停车路径。
可选地，还包括：
S4，根据停车场实景以及车位、行车道、交叉口的分布情况构建停车场实景AR地图；
S5，结合停车场实景AR地图与最优停车路径生成停车导航信息，并将该导航信息发送至用户导航终端供用户根据导航信息进行停车；
或将该导航信息发送至运车机器人通过运车机器人将用户车辆送至目标车位进行停车。
可选地，在步骤S2中，在确定目标车位后，对目标车位进行锁定。
可选地，所述步骤S3中最短路径算法采用的是Dijkstra算法。
可选地，还包括：
S6，出车时，通过最短路径算法计算用户车辆所在车位到用户车辆驶出口的最优出车路径。
根据本发明所描述的技术***和实现方法，先根据停车场各车位的使用频率对车位进行分类，将使用频率大于或者等于预设频率的车位归类为高频用车车位，使用频率小于预设频率的车位归类为低频用车车位；而后在根据用户停车时长选择候选车位，并根据车辆当前位置以及空闲的候选车位情况确定目标车位，其中，用户停车时长大于或等于预设时长以低频用车车位为作为候选车位，用户停车时长小于预设时长以高频用车车位为作为候选车位。
由于短时间停车的用户车辆停泊在使用频率偏低的车位，而长时间停车的用户车辆停泊在使用频率偏高的车位，容易导致车位实际利用率降低，车辆在停车场的流动加剧，从而出现车辆频繁地相向而行影响车辆停车和出车的效率。通过将用户停车时长作为确定目标车位的依据，以根据用户停车时长合理确定停车位置，将停车时间长的车辆配置到使用频率偏低的车位，将停车时间长车辆配置到使用频率频率偏高，固化车位的使用频率，提高车位的利用率，减少车辆流动，降低车辆相向而行的概率，提高停车和出车的效率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明智能停车位管理***一实施例的框架原理图；
图2为本发明停车方法一实施例的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、元件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本发明，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
在本发明中，“模块”、“装置”、“***”等指应用于计算机的相关实体，如硬件、硬件和软件的组合、软件或执行中的软件等。详细地说，例如，元件可以、但不限于是运行于处理器的过程、处理器、对象、可执行元件、执行线程、程序和/或计算机。还有，运行于服务器上的应用程序或脚本程序、服务器都可以是元件。一个或多个元件可在执行的过程和/或线程中，并且元件可以在一台计算机上本地化和/或分布在两台或多台计算机之间，并可以由各种计算机可读介质运行。元件还可以根据具有一个或多个数据包的信号，例如，来自一个与本地***、分布式***中另一元件交互的，和/或在因特网的网络通过信号与其它***交互的数据的信号通过本地和/或远程过程来进行通信。
实施例1
目前，现有研发或者应用的智能车位管理***都仅仅是给停车场的出入车辆进行引导，并未结合车辆的停车需求来进行车位的匹配，当短时间停车的用户车辆停泊在使用频率偏低的车位，而长时间停车的用户车辆停泊在使用频率偏高的车位，容易导致车位实际利用率降低，车辆在停车场的流动加剧，从而出现车辆频繁地相向而行影响车辆停车和出车的效率。针对这一问题，本发明提供了一种智能停车位管理***。
如图1所示，该***包括一车位分类模块100以及一车位配置模块200。
车位分类模块100用于根据停车场各车位的使用频率对车位进行分类。其中，使用频率大于或者等于预设频率的车位归类为高频用车车位，使用频率小于预设频率的车位归类为低频用车车位。
各车位的使用频率根据用户的停车习惯来确定，例如，对于与停车场进出口相连通的主行车道，由于方便进入，在短时停车的前提下用户会大概率选择停放在靠近主行车到的位置；而对于长时停车的用户，一般会选择车辆流动较小的区域进行停车，这些区域的停车为一般远离出入口、主行车道、交叉口等位置，能够减小过往车辆对自身停放车辆刮伤的概率。基于上述特性，可认为靠近停车场出入口、主行车道的车位可作为高频用车车位，以满足车辆快速进出停车场的需求；对于远离出入口、主行车道、交叉口等位置的车位可作为低频用车车位，以满足车辆长时停放的需求。
应当说明的是，停车场可根据实际情况对车位的使用频率进行分类，并不局限于上述分类方式。
车位配置模块200，用于根据用户停车时长选择候选车位，再根据车辆当前位置以及空闲的候选车位情况确定目标车位。其中，用户停车时长大于或等于预设时长以低频用车车位为作为候选车位，用户停车时长小于预设时长以高频用车车位为作为候选车位。
由此，通过将用户停车时长作为确定目标车位的依据，以根据用户停车时长合理确定停车位置，将停车时间长的车辆配置到使用频率偏低的车位，将停车时间长车辆配置到使用频率频率偏高，固化车位的使用频率，提高车位的利用率，减少车辆流动，降低车辆相向而行的概率，提高停车和出车的效率。
在本实施例中，该***还包括：一停车路线规划模块300，用于通过最短路径算法计算车辆当前位置到目标车位最优停车路径；以及一出车路线规划模块600，用于在出车时通过最短路径算法计算用户车辆所在车位到用户车辆驶出口的最优出车路径。其中，停车路线规划模块300和出车路线规划模块600采用的最短路径算法均为Dijkstra算法。
由此，使得用户能够根据最优停车路径和快速达到指定停车位进行停车，根据最优出车路径快速驶出停车场，进一步提高车辆的停车和出车效率。
在本实施例中，该***还包括：一场内实景AR地图生成模块400，用于根据停车场实景以及车位、行车道、交叉口的分布情况构建停车场实景AR地图；以及一场内导航模块500，用于结合停车场实景AR地图与最优停车路径或最优出车路径生成停车导航信息，并将该导航信息发送至用户导航终端供用户根据导航信息进行停车。
由此，以通过导航信息对用户提供更加清晰的引导，为用户停车、出车提供便利。
在其他的一些实施例中，还可以在停车场内设置运车机器人，用户车辆达到停车场后，由场内导航模块500将用户车辆信息以及导航信息发送给运车机器人，由运车机器人来完成自动停车和出车，减少用户停车的困扰。
实施例2
基于上述实施例1提供的智能停车位管理***，如图2所示，本发明还提供了一种停车方法，该停车方法包括如下步骤：
S1，根据停车场各车位的使用频率对车位进行分类；其中，使用频率大于或者等于预设频率的车位归类为高频用车车位，使用频率小于预设频率的车位归类为低频用车车位。
S2，根据用户停车时长选择候选车位，再根据车辆当前位置以及空闲的候选车位情况确定目标车位；其中，用户停车时长大于或等于预设时长以低频用车车位为作为候选车位，用户停车时长小于预设时长以高频用车车位为作为候选车位。
S3，通过最短路径算法计算车辆当前位置到目标车位最优停车路径。
S4，根据停车场实景以及车位、行车道、交叉口的分布情况构建停车场实景AR地图；
S5，结合停车场实景AR地图与最优停车路径生成停车导航信息，并将该导航信息发送至用户导航终端供用户根据导航信息进行停车；
或将该导航信息发送至运车机器人通过运车机器人将用户车辆送至目标车位进行停车。
其中，步骤S1中的车位分类以及步骤S4中的停车场实景AR地图构建可预先进行，仅在停车场布局不改变的情况下更新，在后续***接收用户的停车需求进行停车规划时都不需要重新执行。
在步骤S2中，在确定目标车位后，对目标车位进行锁定。具体可通过在车位上设置升降柱，锁定时由***控制升降柱升起，在用户车辆达到时，由用户向***反馈到达信息后控制升降柱下降，供用户进行停车。由此以避免用户不根据指定的目标车位进行停车，影响停车管理***的正常运行。
在步骤S3中最短路径算法采用的是Dijkstra算法。
在本实施例中，还包括：
S6，出车时，通过最短路径算法计算用户车辆所在车位到用户车辆驶出口的最优出车路径。由此以实现快速出车。在步骤S6中，最短路径算法采用的也是Dijkstra算法。
以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用以本发明，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何细微修改、等同替换和改进，均应包含在本发明技术方案的保护范围内。
Claims (10)
1.一种智能停车位管理***，其特征在于，包括：
一车位分类模块，根据停车场各车位的使用频率对车位进行分类；其中，使用频率大于或者等于预设频率的车位归类为高频用车车位，使用频率小于预设频率的车位归类为低频用车车位；
以及一车位配置模块，用于根据用户停车时长选择候选车位，再根据车辆当前位置以及空闲的候选车位情况确定目标车位；其中，用户停车时长大于或等于预设时长以低频用车车位为作为候选车位，用户停车时长小于预设时长以高频用车车位为作为候选车位。
2.如权利要求1所述的智能停车位管理***，其特征在于，还包括：
一停车路线规划模块，用于通过最短路径算法计算车辆当前位置到目标车位最优停车路径。
3.如权利要求2所述的智能停车位管理***，其特征在于，还包括：
一场内实景AR地图生成模块，用于根据停车场实景以及车位、行车道、交叉口的分布情况构建停车场实景AR地图；
一场内导航模块，用于结合停车场实景AR地图与最优停车路径生成停车导航信息，并将该导航信息发送至用户导航终端供用户根据导航信息进行停车；或将该导航信息发送至运车机器人通过运车机器人将用户车辆送至目标车位进行停车。
4.如权利要求3所述的智能停车位管理***，其特征在于，还包括：
一出车路线规划模块，用于在出车时通过最短路径算法计算用户车辆所在车位到用户车辆驶出口的最优出车路径。
5.一种停车方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，根据停车场各车位的使用频率对车位进行分类；其中，使用频率大于或者等于预设频率的车位归类为高频用车车位，使用频率小于预设频率的车位归类为低频用车车位；
S2，根据用户停车时长选择候选车位，再根据车辆当前位置以及空闲的候选车位情况确定目标车位；其中，用户停车时长大于或等于预设时长以低频用车车位为作为候选车位，用户停车时长小于预设时长以高频用车车位为作为候选车位。
6.如权利要求5所述的停车方法，还包括：
S3，通过最短路径算法计算车辆当前位置到目标车位最优停车路径。
7.如权利要求6所述的停车方法，还包括：
S4，根据停车场实景以及车位、行车道、交叉口的分布情况构建停车场实景AR地图；
S5，结合停车场实景AR地图与最优停车路径生成停车导航信息，并将该导航信息发送至用户导航终端供用户根据导航信息进行停车；
或将该导航信息发送至运车机器人通过运车机器人将用户车辆送至目标车位进行停车。
8.如权利要求5所述的停车方法，其特征在于，在步骤S2中，在确定目标车位后，对目标车位进行锁定。
9.如权利要求6所述的停车方法，其特征在于，所述步骤S3中最短路径算法采用的是Dijkstra算法。
10.如权利要求5-9任意一项所述的停车方法，其特征在于，还包括：
S6，出车时，通过最短路径算法计算用户车辆所在车位到用户车辆驶出口的最优出车路径。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110969324.6A CN113643567A (zh) | 2021-08-23 | 2021-08-23 | 一种智能停车位管理***及停车方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110969324.6A CN113643567A (zh) | 2021-08-23 | 2021-08-23 | 一种智能停车位管理***及停车方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113643567A true CN113643567A (zh) | 2021-11-12 |
Family
ID=78423389
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110969324.6A Pending CN113643567A (zh) | 2021-08-23 | 2021-08-23 | 一种智能停车位管理***及停车方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113643567A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115662183A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-01-31 | 深圳市博铭维***工程有限公司 | 一种停车场中车位的分配方法与*** |
Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105370075A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-02 | 智慧互通科技有限公司 | 一种基于移动互联网的自动化立体车库控制平台及其方法 |
| CN105869098A (zh) * | 2016-04-06 | 2016-08-17 | 北京小米移动软件有限公司 | 车辆控制方法和装置 |
| CN107730975A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-02-23 | 浙江大学 | 超市停车引导反向寻车和出场引导的***和方法 |
| CN108182823A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-06-19 | 特斯联（北京）科技有限公司 | 一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导*** |
| CN108389426A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-08-10 | 驭势科技（北京）有限公司 | 一种用于控制车辆停车的方法与设备 |
| CN109559556A (zh) * | 2018-12-22 | 2019-04-02 | 青岛华通石川岛停车装备有限责任公司 | 一种立体停车场整理控制方法 |
| CN109859518A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-06-07 | 江苏大学 | 一种代客泊车环境下智能防拥塞的停车位分配***及方法 |
| US20190272753A1 (en) * | 2016-11-22 | 2019-09-05 | Continental Automotive Gmbh | System and Method for Vehicle Parking Assistance |
| CN110444041A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-11-12 | 同济大学 | 一种基于分区的停车场精细化管理方法 |
| CN110706502A (zh) * | 2018-07-10 | 2020-01-17 | 上海舆策智能科技有限公司 | 车库停车导航***及方法 |
| CN113178095A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-27 | 重庆交通大学 | 一种车位分类引导方法与*** |
-
2021
- 2021-08-23 CN CN202110969324.6A patent/CN113643567A/zh active Pending
Patent Citations (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105370075A (zh) * | 2015-11-25 | 2016-03-02 | 智慧互通科技有限公司 | 一种基于移动互联网的自动化立体车库控制平台及其方法 |
| CN105869098A (zh) * | 2016-04-06 | 2016-08-17 | 北京小米移动软件有限公司 | 车辆控制方法和装置 |
| US20190272753A1 (en) * | 2016-11-22 | 2019-09-05 | Continental Automotive Gmbh | System and Method for Vehicle Parking Assistance |
| CN107730975A (zh) * | 2017-09-13 | 2018-02-23 | 浙江大学 | 超市停车引导反向寻车和出场引导的***和方法 |
| CN108182823A (zh) * | 2017-12-14 | 2018-06-19 | 特斯联（北京）科技有限公司 | 一种园区停车位区块化智慧管理与服务引导*** |
| CN108389426A (zh) * | 2018-04-20 | 2018-08-10 | 驭势科技（北京）有限公司 | 一种用于控制车辆停车的方法与设备 |
| CN110706502A (zh) * | 2018-07-10 | 2020-01-17 | 上海舆策智能科技有限公司 | 车库停车导航***及方法 |
| CN109859518A (zh) * | 2018-12-20 | 2019-06-07 | 江苏大学 | 一种代客泊车环境下智能防拥塞的停车位分配***及方法 |
| CN109559556A (zh) * | 2018-12-22 | 2019-04-02 | 青岛华通石川岛停车装备有限责任公司 | 一种立体停车场整理控制方法 |
| CN110444041A (zh) * | 2019-08-15 | 2019-11-12 | 同济大学 | 一种基于分区的停车场精细化管理方法 |
| CN113178095A (zh) * | 2021-04-25 | 2021-07-27 | 重庆交通大学 | 一种车位分类引导方法与*** |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 周奇才 等: "基于排队论的停车库服务模型与效能探讨" * |
| 周明非: "汽车仓储可视化设计与应用研究" * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115662183A (zh) * | 2022-12-22 | 2023-01-31 | 深圳市博铭维***工程有限公司 | 一种停车场中车位的分配方法与*** |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US12018951B1 (en) | Dynamic geolocation optimization of pickup locations using location scores | |
| US20230334988A1 (en) | Target addressing system | |
| CN112461256B (zh) | 路径规划方法和装置 | |
| US20190051174A1 (en) | Travel path and location predictions | |
| CN105869098A (zh) | 车辆控制方法和装置 | |
| WO2017176550A1 (en) | Method and system for autonomous vehicle sensor assisted selection of route with respect to dynamic route conditions | |
| CN110136426A (zh) | 一种还车招车***及方法 | |
| CN108932856B (zh) | 一种自动驾驶下交叉口通行权设置方法 | |
| CN105976041A (zh) | 基于车联网的城市智能预约停车***及方法 | |
| CN111968396A (zh) | 智能车联网驱动的应急救援车行驶优化方法 | |
| WO2021093419A1 (zh) | 路径导航方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN111932000A (zh) | 一种应用于大型物流***的多agv调度方法 | |
| CN109191852B (zh) | 车-路-云协同的交通流态势预测方法 | |
| CN113650604A (zh) | 一种自动泊车控制方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| US20210248904A1 (en) | Dynamic virtual vehicle detection and adaptive traffic management system | |
| CN113643567A (zh) | 一种智能停车位管理***及停车方法 | |
| CN113628472A (zh) | 一种基于物联网的社区安防控制***及方法 | |
| CN112099492A (zh) | 含避让点的管制区内agv动态交通管制方法及*** | |
| Xu et al. | V2X empowered non-signalized intersection management in the AI era: Opportunities and solutions | |
| CN112990759B (zh) | 基于数字孪生的数据处理*** | |
| KR100824555B1 (ko) | 셔틀차량의 도착시간 알림시스템 | |
| JP2023168477A (ja) | 自律走行制御装置、自律走行制御方法、プログラム及び記憶媒体 | |
| Wang et al. | TLB-VTL: 3-level buffer based virtual traffic light scheme for intelligent collaborative intersections | |
| WO2023274284A1 (zh) | 一种车辆控制方法、装置及*** | |
| CN109031262B (zh) | 一种定位寻车***及其方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20211112 |