EP3390966A1 - Verfahren und system zur optimierung der parkplatzsuche eines fahrzeuges und ein computerprogrammprodukt - Google Patents

Verfahren und system zur optimierung der parkplatzsuche eines fahrzeuges und ein computerprogrammprodukt

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Publication number
EP3390966A1
EP3390966A1 EP16815837.6A EP16815837A EP3390966A1 EP 3390966 A1 EP3390966 A1 EP 3390966A1 EP 16815837 A EP16815837 A EP 16815837A EP 3390966 A1 EP3390966 A1 EP 3390966A1
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EP
European Patent Office
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optimization
solution
destination
parking space
parking lot
Prior art date
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Ceased
Application number
EP16815837.6A
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English (en)
French (fr)
Inventor
Daniel Kotzor
Richard Wisbrun
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Bayerische Motoren Werke AG
Original Assignee
Bayerische Motoren Werke AG
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Filing date
Publication date
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Definitions

  • the present invention relates to a method and a system for optimizing the parking space search of a vehicle as well as a related matter
  • Object of the present invention is therefore to provide a solution by means of which the parking space search can be optimized.
  • the invention is based on the finding that this object can be achieved by determining one or more solution options, wherein the
  • Probability of availability is taken into account at least together with the relative position of the parking lot to a destination, to a starting place and optionally to at least one other parking lot. From the solution options then preferably the optimal solution option is selected. This can also be called an optimization solution.
  • the object is therefore achieved by a method for optimizing the parking space search of a vehicle.
  • the method is characterized in that the method determines at least one solution option and from this at least one solution option an optimization solution is determined, as an optimization parameter, the probability of availability of at least one parking lot, as another optimization parameter, the relative position of the at least one parking lot to a Destination, expressed as the duration for reaching the destination of the at least one parking lot, and as a further optimization parameter, the travel time from a starting place to the
  • the search for a parking space of a vehicle is preferably carried out by the driver of the vehicle, who preferably at least partially receives information to improve the search for a parking space.
  • Assisted driver assistance system or a navigation system.
  • the search for a parking space can also be done by the vehicle itself
  • At least one solution option is determined. From the at least one solution option is then a
  • a solution option is an option, in particular a parking space, which could possibly be an optimization solution.
  • the optimization solution is a solution to an optimization problem.
  • An optimization problem is a problem definition or task whose solution leads to the driver's preferred choice of one or more parking spaces.
  • the optimization problem for example, the
  • optimization criteria in one predetermined range or reach a certain numerical value.
  • optimization criteria for example, the minimum time and / or a maximum claim of the driver understood.
  • the formulation of the optimization problem is in particular the specification of values, ranges or ratios for optimization criteria for the
  • the optimization solution therefore preferably represents one or more parking spaces that meet or meet the optimization criteria defined in more detail in the optimization problem.
  • At least one of the following features are provided. According to the invention, at least one of the following features:
  • Optimization solution uses several optimization parameters. As a
  • Optimization parameter here is the probability of availability of at least one parking space used.
  • the probability of availability may be determined, for example, by using historically derived parking lot findability probabilities from other services. Additionally or alternatively, currently reported online or foreseeable future
  • Parking availability can be used to determine the likelihood.
  • a parking availability currently reported online may be the reporting of a parker or nearby car park visitor who is observing a trip. The foreseeable future
  • Parking availability can be determined, for example, by carpooling vehicles that are likely to soon be parked out or through to a vehicle
  • the relative position of the at least one parking space to a destination is used.
  • the duration for reaching the destination of the at least one parking lot may also be referred to as the target duration.
  • the destination can be entered by the driver of the vehicle, for example in a navigation system.
  • the relative position of the parking lot to the destination can be determined by using digital maps or information from a navigation system. According to the present invention is preferably for determining the
  • Solution options determines the distance of a parking lot to a destination. This can be done for example by determining a radius around a destination.
  • probabilities are preferably determined for possible parking lots. Only if a parking space, for example, within a given
  • the parking lot is considered as a solution option, which can then be used to determine the optimization solution.
  • the relative position of a parking space, that is to say a solution option, to the destination is used according to the invention as an optimization parameter.
  • the relative distance of the parking space is used to the destination, which can be specified for example by determining a radius around the destination.
  • the duration for reaching the destination from the parking space is preferably determined as an optimization parameter.
  • Optimization solution to the optimization problem can be identified, if, for example, due to an awning that can be reached on foot, the destination can be reached in a shorter time than with a parking lot located closer to the destination.
  • the travel time from a starting location to the at least one parking space is used as a further optimization parameter.
  • the travel time is understood here as the time that is necessary to get from the starting location to at least one of the solution options, that is, at least one parking space.
  • the distance, which must be covered here and also as a route may be referred to, may include the sum of the distances from the starting location to a first parking lot and from this to a second parking space.
  • Travel time is the sum of the times required for the individual sections.
  • a starting position is understood to be a position from which the vehicle is located within a defined radius around the destination. This radius can also be referred to as a target area.
  • the perimeter may be entered by the driver or preset in the system according to the invention.
  • the distance which a driver may have to cover between his current position and the starting point may also be referred to as the approach distance.
  • the travel time is the time required by the driver of the vehicle in the vehicle from the starting point to an actually available parking space. If, for example, a parking space is identified in which the probability that it is available is low, it is preferable to identify at least one additional parking space where the probability is greater, even if the travel time to this additional parking space is longer than the journey time to the first Parking is. Namely, since the likelihood at the other parking lot is higher, the driving time at this parking lot may be higher and yet the expectation of the driver can be fulfilled.
  • the optimization solution leads to a reliable statement regarding an optimal parking space and preferably to a reliable statement regarding a route along which there is a high probability of finding a parking space that meets the expectations of the driver.
  • the optimization solution is determined from the solution options by taking into account an expected value of the driver.
  • the expected value in the simplest embodiment represents the product of probability of
  • Destination duration This may be specified by the driver, whether the
  • the weighting of the optimization parameters can be specified by the driver.
  • the driver can specify this, for example, by entering into a navigation system or an input unit of the optimization system. For example, the driver may indicate that the maximum search time should be minimized. In this case, if necessary, a longer target duration can be accepted, the
  • Probability of availability of the parking space is maximized.
  • the driver may indicate that the maximum target duration should be minimized. In that case, a longer search time can be accepted and the probability of availability reduced.
  • the effort required to reach the destination from the at least one parking space is determined.
  • the effort here takes into account at least the duration for reaching the destination of the at least one parking lot, that is the
  • the effort is used as a parameter to determine the duration for reaching the destination of the at least one parking lot, that is, the target duration.
  • effort is understood to be the effort existing for the respective driver.
  • the effort therefore preferably personal preferences and / or characteristics of the driver are used.
  • the maximum tolerated walking time can be taken into account when determining the effort.
  • the effort serves as a limit.
  • the walking speed of the driver can be taken into account.
  • the effort to determine the target duration that is, this is calculated using the effort.
  • the effort can also be considered as costs and, in particular, as target costs or in-person costs.
  • the effort is expressed, for example, by a function.
  • the effort required to reach the at least one parking space from a starting location is determined.
  • the effort here takes into account at least the journey time from the starting location to the at least one parking space, that is, the at least one solution option.
  • the effort is used to determine the journey time.
  • the existing driver for the effort To determine the effort therefore preferably personal preferences of the driver and / or properties of the vehicle are used. For example, when determining the effort, the maximum fuel consumption tolerated by the driver can be taken into account. In this case, the effort serves as a limit. Alternatively or additionally, for example, the maximum speed of the
  • Determination of the journey time ie this is calculated using the effort.
  • the effort can also be referred to as costs and in particular as travel costs.
  • the effort is expressed, for example, by a function.
  • At least one of the at least one parking lot is used to determine the time to reach the destination
  • At least one alternative mode of locomotion may be used in determining the duration to achieve the
  • Solution options such as being displayed.
  • Optimization solution for the formulated optimization problem is to spend first of all this optimization solution and only in case of failure, for example, if the parking space was occupied against a probability estimate, to find further solution options and to search for another optimization solution.
  • the optimization order in which the solution options can be brought when determining multiple solution options is
  • Prioritization understood according to one of the optimization criteria or a ratio of the optimization criteria.
  • the order of the solutions can be displayed to the driver of the vehicle or otherwise output, for example transmitted to a unit of a navigation system.
  • Optimization order specifies an optimization solution in which the expected total duration, ie the sum of travel duration and destination duration, is the lowest for reaching the destination.
  • the optimization order is thus determined by the optimization criteria of the duration for reaching the destination from the parking space and the search duration for searching the parking space.
  • the Optimization criterion of probability is treated as subordinate.
  • the first optimization solution in the optimization order is an optimization solution in which the
  • Probability of availability of at least one parking space is highest. For example, in this embodiment, a parking lot where the likelihood of availability is high, but relatively far from the destination, may be preferable, since the driver then surely has a parking space and the footpath or transportation with alternative
  • each optimization order that is, each potential route, receives an expected total duration, that is, sum of travel duration and destination duration.
  • each optimization order receives a maximum total duration with at least one probability p and / or a minimum total duration with at least one probability p.
  • the driver can therefore indicate which of the optimization criteria should be decisive.
  • a route is determined that the
  • the duration of travel determined from the start location to the first solution option is the duration for achieving a second solution option from the first solution option
  • the route can, for example, via the navigation system of the vehicle
  • Optimization order defined route departs.
  • a suitable route for the individual vehicle to this optimal parking space can be determined.
  • the selection of the optimization solutions is based on a decision tree.
  • a decision tree has the advantage that not all possible combinations of routes need to be analyzed along solution options. Rather, by weighting the individual branches of the decision tree, a targeted finding of one or more solutions to the optimization problem can take place.
  • a decision tree is used in which the root node indicates the starting point of the optimization, that is, the point from which a search for a parking space takes place.
  • the starting point of the optimization is usually different from the current location of the vehicle.
  • the starting point of the optimization can be determined, for example, by simple distance analysis, that is to say definition of a search area around the destination. In this search area are then the solution options, ie parking, at least one of which is a probability of
  • This testing method also known as upper bound / lower bound, further improves the result of the optimization, in particular the solution (s) of the optimization problem.
  • branch-and-bound method is used, that is, the optimization solutions by using a
  • the expected value of the driver used preferably the probability of availability as well as the travel cost and the target cost.
  • the optimization problem can be divided into subproblems.
  • the tree structure is determined by dividing the possible parking lots in a different order.
  • the bound step it is determined which branches of the decision tree are not pursued. This limits the calculation effort.
  • an upper limit value (upper bound UB) and a lower limit value LB are preferably calculated and the values of the respective node, in particular the expected values of the respective node, are compared with limit values of another node.
  • the present invention relates to a system for optimizing the parking space search of a vehicle.
  • the system is characterized in that the system comprises at least one solution unit for determining at least one optimization solution from at least one solution option, at least one determination unit for determining the probability of availability of at least one parking space, at least one determination unit for determining the duration for reaching the destination from the parking space and
  • At least one calculation unit for calculating the travel time from a start location to at least one parking space and the solution unit is connected to the determination unit, the determination unit and the calculation unit.
  • the units of the system according to the invention can be designed as separate units. However, it is also within the scope of the invention that the units are at least partially summarized.
  • the units can be implemented at least partially as software.
  • the determination unit for determining the probability of availability is preferably connected to at least one database and / or a service server, and can receive current and / or historical data on the availability of a parking space via the connection.
  • Destination from the parking lot and / or the calculation unit for calculating the travel time from a starting location to at least one parking space is preferably connected to a further database, in which preferences of the
  • the solution unit By connecting the solution unit to the other units of the system, when determining the at least one optimization solution from at least one solution option, the probability of availability as well as the duration of the journey and the time to reach the destination from the parking space can be taken into account.
  • the solution unit can also be connected to at least one database in which, for example, preferences of the driver can be stored, and based on the information of the preferences obtained from this database, the optimization problem can be formulated accordingly in the solution unit.
  • the solution unit or a further unit of the system is preferably connected to a database in which at least information on alternative means of transportation is contained in parking spaces.
  • the geographical indications required for identifying parking spaces and calculating the different time periods (travel time and destination duration) are preferably obtained from a digital map.
  • the system comprises
  • Navigation system or has at least one interface for communication with a navigation system.
  • Navigation system or the integration of the system in a navigation system has the advantage that on the one hand required information, such as positions of parking lots, the destination, road courses, gravitwegverformat and the like of the System can be easily obtained.
  • an output unit for optically and / or acoustically outputting information is generally provided on a navigation system.
  • This output unit can be used by the system according to the invention and the optimization solutions, for example in the form of a route, can be output via this.
  • the invention relates to a computer program product which can be loaded into a digital computer or computer system, in particular into the internal memory and comprises software code sections with which the steps of the method according to the invention are carried out when the product is running on the computer or computer system ,
  • the computer or the computer system may, for example, the computer unit of the system according to the invention and preferably the computer unit of a
  • the software code sections may also be referred to as an algorithm.
  • the computer program product comprises at least two
  • the computer program product and in particular the software code sections preferably have at least one interface to a navigation system of the vehicle. This interface may act as a polling command in the
  • the present invention thus provides a possibility, in the case in which a place with too few parking spaces on the road is searched for a place for the vehicle, to provide support, such as fast and not too far from the destination a parking space can be found.
  • a route may be generated for the "last mile" to a destination in a vehicle.
  • FIG. 1 shows a schematic representation of several positions of a vehicle
  • FIG. 2 is a schematic representation of a decision tree
  • Figure 3 a schematic representation of a review of a
  • FIG. 1 shows a possible route of a vehicle by specifying positions x.
  • the vehicle (not shown) is located, for example, at the position x s .
  • the driver indicates the position xt. For example, the driver can enter this information in a
  • the driver may unnecessarily start at xi and X2 if the likelihood of their availability is too low or if they choose the parking lot at position xi, even though the parking lot at x2 has a smaller relative distance to the destination xt.
  • an optimization problem is solved in which at least the optimization parameters of the probability of availability, the travel time and the relative position of the parking space to the destination are taken into account.
  • At least one of the options must have a probability of success of one. For example, there may be a parking garage. Has none of the options one
  • the costs can also be described as expenses.
  • the cost function is especially in the
  • Expenses are taken into account, for example, the walking speed of the driver.
  • a cost function Cd (i, j, s) with 0 ⁇ j, i ⁇ n, which quantifies the cost to travel from Xj to xi when the current position of the vehicle is s is also given.
  • This position can be used, for example, to distinguish between directions in which the vehicle is directed.
  • the cost may be the difference for a vehicle pointing north on the left lane and a vehicle heading south on the right lane.
  • the costs which are also referred to as expenses, also in the
  • the possible driving speed or the driver's reasonable reasonable fuel costs can be considered.
  • ⁇ : ⁇ 1,..., N ⁇ - > ⁇ 1,..., N ⁇ is a permutation which describes the order.
  • the goal is to find the permutation that minimizes the following: arg min E ( ⁇ ,)
  • ⁇ 3 (1 - ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ 2 ) ⁇ 3
  • ⁇ ⁇ . defines the probability that the j-th attempt succeeds after previously j-1 unsuccessful attempts.
  • k n. sl + Plwl + P2 (tl2 + w2) + P3 (tl2 + t23 + w3) + ⁇
  • the optimal permutation ⁇ ie the optimization solution, can be found by evaluating all permutations. However, these can be numerous. For n options, n! different permutations are checked. In order to obtain a suitable solution in an acceptable time, a branch-and-bound scheme is preferably used according to the invention.
  • the root node at which optimization begins and is also called the start location is xo (represented as 0). From this starting point several decisions are possible. In particular, the parking lot xi comes into consideration as an option. Also the parking lots X2 and X3 could be considered.
  • E ft, p j can be evaluated without considering n j , ..., ⁇ ⁇ .
  • an upper limit (Upper Bound UB) is preferably determined.
  • One of the advantages of the present invention is that it represents a time saving for the driver.

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Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Optimieren der Parkplatzsuche eines Fahrzeuges. Das Verfahren ist dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Verfahren zumindest eine Lösungsoption ermittelt wird, aus dieser mindestens einen Lösungsoption eine Optimierungslösung ermittelt wird, wobei als ein Optimierungsparameter die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit mindestens eines Parkplatzes, als ein weiterer Optimierungsparameter die relative Position des mindestens einen Parkplatzes zu einem Zielort, ausgedrückt als Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem mindestens einen Parkplatz, und als ein weiterer Optimierungsparameter die Fahrtdauer von einem Startort zu dem mindestens einen Parkplatz verwendet wird. Zudem betrifft die Erfindung ein entsprechendes System und ein entsprechendes Computerprogrammprodukt.

Description

Beschreibung
Verfahren und System zur Optimierung der Parkplatzsuche eines Fahrzeuges und ein Computerprogrammprodukt
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und ein System zur Optimierung der Parkplatzsuche eines Fahrzeuges sowie ein diesbezügliches
Computerprogrammprodukt.
Aufgrund der stets steigenden Anzahl von Fahrzeugen und der steigenden
Populationsdichte gibt es Gebiete mit zeitweilig weniger Parkraum als
parkplatzsuchenden Fahrzeugen. Es sind heutzutage bereits Dienste bekannt, die dieses Problem adressieren, indem eine Wahrscheinlichkeit straßenrandseitig einen Parkplatz zu finden bestimmt wird und diese dem Fahrer angezeigt wird. Zudem sind digitale Straßenkarten und Navigationssysteme bekannt.
Heutzutage, leiten Navigationssysteme den Fahrer in der Art, dass sichergestellt wird, dass das Fahrzeug das Ziel erreicht. Ein solcher Ansatz verlangt, dass das endgültige Ziel des Fahrers mit dem Fahrzeug erreichbar ist. Diese Vermutung trifft nicht für viele Fälle zu. Insbesondere wenn Parkplätze rar sind, kann der Fahrer sein Fahrzeug normalerweise nicht direkt an seinem Ziel parken. Aufgabe der vorliegenden Erfindung ist es daher eine Lösung zu schaffen, mittels derer die Parkplatzsuche optimiert werden kann.
Der Erfindung liegt die Erkenntnis zugrunde, dass diese Aufgabe gelöst werden kann, indem eine oder mehrere Lösungsoptionen ermittelt werden, wobei die
Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit zumindest zusammen mit der relativen Position des Parkplatzes zu einem Zielort, zu einem Startort und gegebenenfalls zu mindestens einem weiteren Parkplatz berücksichtigt wird. Aus den Lösungsoptionen wird dann vorzugsweise die optimale Lösungsoption ausgewählt. Diese kann auch als Optimierungslösung bezeichnet werden.
Gemäß einem ersten Aspekt wird die Aufgabe daher gelöst durch ein Verfahren zum Optimieren der Parkplatzsuche eines Fahrzeuges. Das Verfahren ist dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Verfahren zumindest eine Lösungsoption ermittelt und aus dieser mindestens einen Lösungsoption eine Optimierungslösung ermittelt wird, wobei als ein Optimierungsparameter die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit mindestens eines Parkplatzes, als ein weiterer Optimierungsparameter die relative Position des mindestens einen Parkplatzes zu einem Zielort, ausgedrückt als Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem mindestens einen Parkplatz, und als ein weiterer Optimierungsparameter die Fahrtdauer von einem Startort zu dem
mindestens einen Parkplatz verwendet wird. Die Parkplatzsuche eines Fahrzeuges erfolgt vorzugsweise durch den Fahrer des Fahrzeuges, der vorzugsweise zumindest teilweise Informationen zur Verbesserung der Parkplatzsuche erhält. Beispielsweise kann die Parkplatzsuche durch ein
Fahrerassistenzsystem oder ein Navigationssystem unterstützt sein. Bei autonomen Fahrzeugen kann die Parkplatzsuche auch durch das Fahrzeug selber unter
Verwendung solcher Fahrerassistenzsysteme oder Navigationssysteme erfolgen.
Bei dem erfindungsgemäßen Verfahren wird mindestens eine Lösungsoption ermittelt. Aus der mindestens einen Lösungsoption wird dann eine
Optimierungslösung ermittelt. Als Lösungsoption wird eine Option, insbesondere ein Parkplatz bezeichnet, der eventuell geeignet sein könnte eine Optimierungslösung darzustellen. Als Optimierungslösung wird eine Lösung eines Optimierungsproblems bezeichnet.
Als Optimierungsproblem wird hierbei eine Problemstellung oder Aufgabenstellung bezeichnet, deren Lösung zu der für den Fahrer bevorzugten Auswahl eines oder mehrere Parkplätze führt. Als Optimierungsproblem kann beispielsweise das
Problem formuliert werden, dass ein oder mehrere Optimierungskriterien in einem vorgegebenen Bereich liegen oder einen bestimmten Zahlenwert erreichen. Als Optimierungskriterien werden erfindungsgemäß beispielsweise die minimale Zeit und/oder ein maximaler Anspruch des Fahrers verstanden. Als Anspruch des
Fahrers kann insbesondere dessen Erwartung einen Parkplatz zu finden verstanden werden. Als Formulierung des Optimierungsproblems wird insbesondere die Vorgabe von Werten, Bereichen oder Verhältnissen für Optimierungskriterien für die
erwünschte Optimierungslösung verstanden. Die Optimierungslösung stellt daher vorzugsweise einen oder mehrere Parkplätze dar, die den Optimierungskriterien, die in dem Optimierungsproblem genauer definiert sind, entsprechen beziehungsweise diese erfüllen.
Erfindungsgemäß werden bei der Ermittlung der mindestens einen
Optimierungslösung mehrere Optimierungsparameter verwendet. Als ein
Optimierungsparameter wird hierbei die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit mindestens eines Parkplatzes verwendet. Die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit kann beispielsweise durch Nutzung historisch abgeleiteter Parkplatz-Auffinde- Wahrscheinlichkeiten aus anderen Diensten bestimmt werden. Zusätzlich oder alternativ können aktuell online gemeldete oder absehbare zukünftige
Parkplatzverfügbarkeiten zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit verwendet werden. Bei einer aktuell online gemeldeten Parkplatzverfügbarkeit kann es sich um das Melden eines Ausparkers oder eines Parkplatzsuchenden in der Nähe, der einen Ausparkvorgang beobachtet, handeln. Die absehbare zukünftige
Parkplatzverfügbarkeit kann beispielsweise durch vermutlich bald ausparkende Carsharing-Fahrzeuge ermittelt werden oder durch zu einem Fahrzeug
zurückkehrende Fahrer.
Als ein weiterer Optimierungsparameter wird die relative Position des mindestens einen Parkplatzes zu einem Zielort, ausgedrückt als Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem mindestens einen Parkplatz, verwendet. Die Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem mindestens einen Parkplatz kann auch als Zieldauer bezeichnet werden. Der Zielort kann durch den Fahrer des Fahrzeuges beispielsweise in ein Navigationssystem eingegeben werden.
Die relative Position des Parkplatzes zu dem Zielort kann durch Verwendung von digitalen Karten oder Angaben aus einem Navigationssystem bestimmt werden. Gemäß der vorliegenden Erfindung wird vorzugsweise zur Ermittlung der
Lösungsoptionen der Abstand eines Parkplatzes zu einem Zielort bestimmt. Dies kann beispielsweise durch Bestimmung eines Umkreises um einen Zielort erfolgen. Zudem werden vorzugsweise für möglichen Parkplätze Wahrscheinlichkeiten ermittelt. Nur wenn ein Parkplatz beispielsweise innerhalb eines vorgegebenen
Umkreises um einen Zielort liegt und vorzugsweise eine gewisse Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit gegeben ist, wird der Parkplatz als Lösungsoption betrachtet, die dann zur Ermittlung der Optimierungslösung herangezogen werden kann. Für die Optimierung wird erfindungsgemäß als Optimierungsparameter die relative Position eines Parkplatzes, das heißt einer Lösungsoption, zu dem Zielort verwendet. Hierbei wird aber nicht nur der relative Abstand des Parkplatzes zu dem Zielort verwendet, der beispielsweise durch Bestimmung eines Umkreises um den Zielort vorgegeben werden kann. Erfindungsgemäß wird vorzugsweise zusätzlich zu der Bestimmung des Abstandes des Parkplatzes zu dem Zielort, insbesondere zur Ermittlung von Lösungsoptionen, die Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem Parkplatz als Optimierungsparameter ermittelt. Somit können auch gegebenenfalls örtlich weiter vom Zielort entfernte Parkplätze, das heißt Lösungsoptionen, als mögliche
Optimierungslösung zu dem Optimierungsproblem identifiziert werden, sofern, beispielsweise aufgrund einer zu Fuß erreichbaren Abkürzung das Erreichen des Zielortes in einer geringeren Zeit möglich ist, als bei einem örtlich näher an dem Zielort befindlichen Parkplatz.
Erfindungsgemäß wird als ein weiterer Optimierungsparameter die Fahrtdauer von einem Startort zu dem mindestens einen Parkplatz verwendet. Als Fahrtdauer wird hierbei die Zeit verstanden, die notwendig ist, um von dem Startort zu mindestens einer der Lösungsoptionen, das heißt mindestens einem Parkplatz zu gelangen. Die Strecke, die hierbei zurückgelegt werden muss und die auch als Fahrtstrecke bezeichnet werden kann, kann die Summe der Abstände von dem Startort zu einem ersten Parkplatz und von diesem zu einem zweiten Parkplatz umfassen. Die
Fahrtdauer ist dabei die Summe der für die einzelnen Teilstrecken benötigten Zeiten. Als Startort wird insbesondere eine Position verstanden, ab der sich das Fahrzeug in einem definierten Umkreis um den Zielort befindet. Dieser Umkreis kann auch als Zielgebiet bezeichnet werden. Der Umkreis kann durch den Fahrer eingegeben werden oder erfindungsgemäß in dem System voreingestellt sein. Die Strecke, die ein Fahrer gegebenenfalls zwischen seiner aktuellen Position und dem Startort zurücklegen muss, kann auch als Anfahrtstrecke bezeichnet werden.
Als Fahrtdauer wird hierbei die vom Fahrer des Fahrzeuges in dem Fahrzeug vom Startort bis zu einem tatsächlich verfügbaren Parkplatz benötigte Zeit bezeichnet. Wird beispielsweise ein Parkplatz identifiziert, bei dem die Wahrscheinlichkeit, dass dieser verfügbar ist, gering ist, so wird vorzugsweise mindestens ein weiterer Parkplatz identifiziert, an dem die Wahrscheinlichkeit größer ist auch wenn die Fahrtdauer zu diesem weiteren Parkplatz länger als die Fahrtdauer zu dem ersten identifizierten Parkplatz ist. Da die Wahrscheinlichkeit an dem weiteren Parkplatz höher ist, kann nämlich die Fahrtdauer bei diesem Parkplatz höher sein und dennoch die Erwartung des Fahrers erfüllt werden.
Indem bei der vorliegenden Erfindung aus Lösungsoptionen zumindest eine
Optimierungslösung ermittelt wird, wobei sowohl die Fahrtdauer als auch das letzte Stück zwischen dem Parkplatz und dem Zielort, das heißt die Zielstrecke,
berücksichtigt wird und zudem die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit
berücksichtigt wird, führt die Optimierungslösung zu einer zuverlässigen Aussage bezüglich eines optimalen Parkplatzes und vorzugsweise zu einer zuverlässigen Aussage bezüglich einer Route entlang derer eine hohe Wahrscheinlichkeit besteht, einen Parkplatz zu finden, der den Erwartungen des Fahrers entspricht.
Insbesondere ist es bei dem erfindungsgemäßen Verfahren möglich auch Parkplätze zumindest in Betracht zu ziehen, die bei einem herkömmlichen Verfahren aufgrund eines größeren Abstandes zum Zielort nicht berücksichtigt oder erkannt werden würden. Vorzugsweise wird die Optimierungslösung aus den Lösungsoptionen ermittelt, indem ein Erwartungswert des Fahrers berücksichtigt wird. Der Erwartungswert stellt in der einfachsten Ausführungsform das Produkt aus Wahrscheinlichkeit der
Verfügbarkeit und der Zeit, nämlich der Summe aus der Fahrtdauer und der
Zieldauer dar. Hierbei kann von dem Fahrer vorgegeben sein, ob die
Wahrscheinlichkeit oder die Zeit für ihn von größerer Bedeutung ist. Das heißt die Gewichtung der Optimierungsparameter kann durch den Fahrer vorgegeben werden. Dies kann der Fahrer beispielsweise durch Eingabe in ein Navigationssystem oder eine Eingabeeinheit des Optimierungssystems angeben. Beispielsweise kann der Fahrer angeben, dass die maximale Suchdauer minimiert werden soll. In diesem Fall kann gegebenenfalls eine längere Zieldauer in Kauf genommen werden, die
Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit des Parkplatzes wird aber maximiert. In einem anderen Fall kann der Fahrer beispielsweise angeben, dass die maximale Zieldauer minimiert werden soll. In dem Fall kann eine längere Suchdauer in Kauf genommen werden und die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit verringert sein.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform wird der Aufwand, der zum Erreichen des Zielortes von dem mindestens einen Parkplatz notwendig ist, ermittelt. Gemäß einer Ausführungsform berücksichtigt der Aufwand hierbei zumindest die Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem mindestens einen Parkplatz, das heißt die
Zieldauer. In einer alternativen oder zusätzlichen Ausführungsform wird der Aufwand als ein Parameter verwendet, um die Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem mindestens einen Parkplatz, das heißt die Zieldauer ermitteln zu können. Als
Aufwand wird hierbei der für den jeweiligen Fahrer bestehende Aufwand verstanden. Zur Ermittlung des Aufwandes werden daher vorzugsweise persönliche Präferenzen und/oder Eigenschaften des Fahrers verwendet. So kann beispielsweise bei der Ermittlung des Aufwandes die maximal tolerierte Gehdauer berücksichtigt werden. In diesem Fall dient der Aufwand als Grenzwert. Alternativ oder zusätzlich kann beispielsweise die Gehgeschwindigkeit des Fahrers berücksichtigt werden. In diesem Fall dient der Aufwand zur Bestimmung der Zieldauer, das heißt diese wird unter Verwendung des Aufwandes berechnet. Der Aufwand kann auch als Kosten bezeichnet werden und insbesondere als Zielkosten oder Geh-Kosten. Der Aufwand wird beispielsweise durch eine Funktion ausgedrückt.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird der Aufwand, der zum Erreichen des mindestens einen Parkplatzes von einem Startort notwendig ist, ermittelt. Gemäß einer Ausführungsform berücksichtigt der Aufwand hierbei zumindest die Fahrtdauer von dem Startort zu dem mindestens einen Parkplatz, das heißt der mindestens einen Lösungsoption. In einer alternativen oder zusätzlichen Ausführungsform wird der Aufwand zur Bestimmung der Fahrtdauer verwendet. Als Aufwand wird hierbei der für den jeweiligen Fahrer bestehende Aufwand verstanden. Zur Ermittlung des Aufwandes werden daher vorzugsweise persönliche Präferenzen des Fahrers und/oder Eigenschaften des Fahrzeuges verwendet. So kann beispielsweise bei der Ermittlung des Aufwandes der maximal vom Fahrer tolerierte Brennstoffverbrauch berücksichtigt werden. In diesem Fall dient der Aufwand als Grenzwert. Alternativ oder zusätzlich kann beispielsweise die maximale Fahrtgeschwindigkeit des
Fahrzeuges berücksichtigt werden. In diesem Fall dient der Aufwand zur
Bestimmung der Fahrtdauer, das heißt diese wird unter Verwendung des Aufwandes berechnet. Der Aufwand kann auch als Kosten bezeichnet werden und insbesondere als Fahrtkosten. Der Aufwand wird beispielsweise durch eine Funktion ausgedrückt.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform wird zur Bestimmung der Dauer zum Erreichen zum Zielort von dem mindestens einen Parkplatz zumindest eine
Bewegung zu Fuß berücksichtigt. Es werden daher zur Bestimmung der Dauer zum Erreichen des Zielortes vorzugsweise Wege verwendet, die von dem Fahrer zu Fuß zurückgelegt werden können. Zudem können Erfahrungswerte oder andere Werte aus einer Datenbank verwendet werden, um die Dauer des Fußweges zu
bestimmen.
Alternativ oder zusätzlich kann gemäß einer Ausführungsform mindestens eine alternative Fortbewegungsart bei der Bestimmung der Dauer zum Erreichen des
Zielortes von dem Parkplatz berücksichtigt werden. Als alternative Fortbewegungsart wird eine Fortbewegungsart bezeichnet, die weder die Fortbewegung zu Fuß noch mittels des eigenen Fahrzeuges darstellt. Als alternative Fortbewegungsart kommen beispielsweise öffentliche Verkehrsmittel, Taxi und/oder Leihfahrräder in Betracht. Indem alternative Fortbewegungsarten überprüft werden, kann die Anzahl der Lösungsoptionen erhöht werden, da beispielsweise ein zwar weiter entfernt liegender Parkplatz, an dem aber Leihfahrräder zur Verfügung stehen, eine kürzere Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem Parkplatz hervorruft, als ein Parkplatz, der zwar näher am Ziel ist, bei dem aber die Zielstrecke bis zum Zielort zu Fuß zurückgelegt werden muss. Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform werden, wenn mindestens zwei
Lösungsoptionen erkannt werden, diese Lösungsoptionen in eine
Optimierungsreihenfolge gebracht. Hierbei können dem Fahrer dann mehrere
Lösungsoptionen angegeben, beispielsweise angezeigt werden. Alternativ ist es aber auch möglich, beim Auffinden einer Lösungsoption, die gleichzeitig eine
Optimierungslösung für das formulierte Optimierungsproblem darstellt, zunächst diese Optimierungslösung auszugeben und nur bei einem Misserfolg, beispielsweise, wenn der Parkplatz entgegen einer Wahrscheinlichkeitsabschätzung besetzt war, weitere Lösungsoptionen zu ermitteln und eine weitere Optimierungslösung zu suchen. Als Optimierungsreihenfolge, in die die Lösungsoptionen bei der Ermittlung mehrerer Lösungsoptionen gebracht werden können, wird insbesondere ein
Priorisierung nach einem der Optimierungskriterien oder einem Verhältnis der Optimierungskriterien verstanden. Die Reihenfolge der Lösungen kann dem Fahrer des Fahrzeuges angezeigt werden oder anderweitig ausgegeben, beispielsweise an eine Einheit eines Navigationssystems übermittelt werden.
Gemäß einer Ausführungsform wird als erste Optimierungslösung in der
Optimierungsreihenfolge eine Optimierungslösung angegeben, bei der die erwartete Gesamtdauer, das heißt die Summe aus Fahrtdauer und Zieldauer, zum Erreichen des Zielortes am geringsten ist. Hierbei wird die Optimierungsreihenfolge somit durch die Optimierungskriterien der Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem Parkplatz und der Suchdauer zum Suchen des Parkplatzes bestimmt. Das Optimierungskriterium der Wahrscheinlichkeit wird hierbei als untergeordnet behandelt.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform wird als erste Optimierungslösung in der Optimierungsreihenfolge eine Optimierungslösung angegeben, bei der die
Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit des mindestens einen Parkplatzes am höchsten ist. Bei dieser Ausführungsform kann beispielsweise ein Parkplatz, bei dem die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit hoch ist, der aber einen relativ großen Abstand zu dem Zielort aufweist, bevorzugt sein, da der Fahrer dann sicher einen Parkplatz hat und den Fußweg oder die Beförderung mit alternativen
Fortbewegungsarten in Kauf nimmt.
Durch Modellierung der Wahrscheinlichkeit erhält jede Optimierungsreihenfolge, das heißt jede potentielle Route eine erwartete Gesamtdauer, das heißt Summe aus Fahrtdauer und Zieldauer. Zudem erhält jede Optimierungsreihenfolge eine maximale Gesamtdauer mit zumindest einer Wahrscheinlichkeit p und/oder eine minimale Gesamtdauer mit zumindest einer Wahrscheinlichkeit p. Der Fahrer kann daher angeben, welches der Optimierungskriterien maßgeblich sein soll. Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform wird eine Route ermittelt, die die
Lösungsoptionen in der Optimierungsreihenfolge abdeckt. Hierbei addiert sich die Fahrtdauer von mehreren Lösungsoptionen auf. Insbesondere ist die von dem Startort zu der ersten Lösungsoption ermittelte Fahrtdauer mit der Dauer zum Erreichen einer zweiten Lösungsoption von der ersten Lösungsoption
aufzusummieren. Diese aufsummierte Fahrtdauer muss daher bei einer Optimierung nach der Gesamtzeit für die zweite Optimierungslösung berücksichtigt werden. Die Route kann beispielsweise über das Navigationssystem des Fahrzeuges
ausgegeben und insbesondere angezeigt werden oder bei vollautomatischen Fahrzeugen vorgegeben werden. Hierdurch wird sichergestellt, dass der Fahrer beziehungsweise das Fahrzeug die Lösungsoptionen in der gewünschten
Reihenfolge, das heißt entlang einer durch die Lösungsoptionen in der
Optimierungsreihenfolge definierte Route, abfährt. Bei einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens, bei der nur eine Optimierungslösung betrachtet wird, das heißt ein einziger optimaler Parkplatz identifiziert wird, kann eine geeignete Route für das individuelle Fahrzeug zu diesem optimalen Parkplatz ermittelt werden.
Gemäß einer Ausführungsform erfolgt die Auswahl der Optimierungslösungen anhand eines Entscheidungsbaumes. Die Verwendung eines Entscheidungsbaumes weist den Vorteil auf, dass nicht alle möglichen Kombinationen von Routen entlang Lösungsoptionen analysiert werden müssen. Vielmehr kann durch Wichtung der einzelnen Zweige des Entscheidungsbaumes ein gezieltes Auffinden einer oder mehrerer Lösungen des Optimierungsproblems erfolgen. Insbesondere wird hierbei ein Entscheidungsbaum verwendet, bei dem der Wurzelknoten den Startpunkt der Optimierung angibt, das heißt der Punkt ab dem eine Parkplatzsuche erfolgt. Der Startpunkt der Optimierung ist in der Regel abweichend von dem aktuellen Ort des Fahrzeuges. Der Startpunkt der Optimierung kann beispielsweise durch einfache Entfernungsbetrachtung, das heißt Definition eines Suchbereiches um den Zielort bestimmt werden. In diesem Suchbereich werden dann die Lösungsoptionen, das heißt Parkplätze, von denen zumindest einer eine Wahrscheinlichkeit der
Verfügbarkeit von 1 besitzt, anhand der Baustruktur überprüft.
Gemäß einer weiteren Ausführungsform werden bei der Auswahl der
Optimierungslösungen Obergrenzen und Untergrenzen für zumindest ein
Optimierungskriterium überprüft. Diese auch als Upper Bound / Lower Bound bekannte Prüfungsmethode verbessert das Ergebnis der Optimierung insbesondere die Lösung(en) des Optimierungsproblems weiter.
Besonders bevorzugt wird ein sogenanntes Branch-and-Bound-Verfahren verwendet, das heißt die Optimierungslösungen werden durch Verwendung eines
Entscheidungsbaumes und dem Vergliche von Obergrenzen und Untergrenzen unterschiedlicher Knoten bestimmt. Als Optimierungsproblem wird hierbei
vorzugsweise der Erwartungswert des Fahrers verwendet. Dieser berücksichtigt vorzugsweise die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit sowie den Fahrtaufwand und den Zielaufwand. Durch die Verwendung eines Branch-and-Bound-Verfahrens werden suboptimale Lösungen erkannt und aussortiert beziehungsweise der entsprechende Ast wird nicht weiterverfolgt. In dem Branch-Schritt kann hierbei das Optimierungsproblem in Teilprobleme aufgeteilt werden. Alternativ ist es aber auch möglich, dass in dem Branchschritt die Baumstruktur durch Aufteilung der möglichen Parkplätze nach einer unterschiedlichen Reihenfolge bestimmt wird. In dem Bound- Schritt wird bestimmt, welche Zweige des Entscheidungsbaumes nicht weiterverfolgt werden. Hierdurch wird der Berechnungsaufwand begrenzt. Vorzugsweise werden hierbei ein oberer Grenzwert (Upper Bound UB) und ein unterer Grenzwert (Lower Bound LB) berechnet und die Werte des jeweiligen Knotens, insbesondere die Erwartungswerte des jeweiligen Knotens mit Grenzwerten eines weiteren Knotens verglichen.
Gemäß einem weiteren Aspekt betrifft die vorliegende Erfindung ein System zur Optimierung der Parkplatzsuche eines Fahrzeuges. Das System ist dadurch gekennzeichnet, dass das System zumindest eine Lösungseinheit zur Ermittlung mindestens einer Optimierungslösung aus mindestens einer Lösungsoption, mindestens eine Bestimmungseinheit zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit mindestens eines Parkplatzes, mindestens eine Ermittlungseinheit zur Ermittlung der Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem Parkplatz und
mindestens eine Berechnungseinheit zur Berechnung der Fahrtdauer von einem Startort zu mindestens einem Parkplatz umfasst und die Lösungseinheit mit der Bestimmungseinheit, der Ermittlungseinheit und der Berechnungseinheit verbunden ist.
Die Einheiten des erfindungsgemäßen Systems können als separate Einheiten ausgeführt sein. Es liegt jedoch auch im Rahmen der Erfindung, dass die Einheiten zumindest teilweise zusammengefasst sind. Die Einheiten können zumindest teilweise als Software umgesetzt sein. Die Bestimmungseinheit zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit ist vorzugsweise mit mindestens einer Datenbank und/oder einem Diensteserver verbunden, und kann über die Verbindung aktuelle und/oder historische Daten zu der Verfügbarkeit eines Parkplatzes erhalten.
Zumindest die Ermittlungseinheit zur Ermittlung der Dauer zum Erreichen des
Zielortes von dem Parkplatz und/oder die Berechnungseinheit zur Berechnung der Fahrtdauer von einem Startort zu mindestens einem Parkplatz ist vorzugsweise mit einer weiteren Datenbank verbunden, in der beispielsweise Präferenzen des
Fahrers, Eigenschaften des Fahrers und/oder des Fahrzeuges hinterlegt sind.
Indem die Lösungseinheit mit den weiteren Einheiten des Systems verbunden ist, kann bei der Ermittlung der mindestens einen Optimierungslösung aus mindestens einer Lösungsoption die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit sowie die Fahrtdauer und die Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem Parkplatz berücksichtigt werden. Die Lösungseinheit kann zudem mit mindestens einer Datenbank, in der beispielsweise Präferenzen des Fahrers hinterlegt sein können, verbunden sein und aufgrund der aus dieser Datenbank erhaltenen Informationen der Präferenzen kann das Optimierungsproblem in der Lösungseinheit entsprechend formuliert werden. Zusätzlich ist gemäß einer Ausführungsform die Lösungseinheit oder eine weitere Einheit des Systems vorzugsweise mit einer Datenbank verbunden, in der zumindest Informationen zu alternativen Fortbewegungsmitteln an Parkplätzen enthalten sind. Die zum Identifizieren von Parkplätzen und der Berechnung der unterschiedlichen Zeitdauern (Fahrtdauer und Zieldauer) erforderlichen geographischen Angaben werden vorzugsweise aus einer digitalen Karte erhalten.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform umfasst das System ein
Navigationssystem oder weist zumindest eine Schnittstelle zur Kommunikation mit einem Navigationssystem auf. Die Verbindung des Systems zu einem
Navigationssystem oder die Integration des Systems in einem Navigationssystem weist den Vorteil auf, dass zum einen erforderliche Informationen, wie Positionen von Parkplätzen, der Zielort, Straßenverläufe, Fußwegverläufe und dergleichen von dem System auf einfache Weise erhalten werden können. Zudem ist an einem Navigationssystem in der Regel eine Ausgabeeinheit zur optischen und/oder akustischen Ausgabe von Informationen vorgesehen. Diese Ausgabeeinheit kann durch das erfindungsgemäße System genutzt werden und darüber können die Optimierungslösungen, beispielsweise in Form einer Route ausgegeben werden.
Gemäß einem weiteren Aspekt betrifft die Erfindung ein Computerprogrammprodukt, das in einen digitalen Rechner oder Rechnersystem, insbesondere in den internen Speicher, geladen werden kann und Softwarecodeabschnitte umfasst, mit denen die Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgeführt werden, wenn das Produkt auf dem Rechner oder Rechnersystem läuft.
Der Rechner oder das Rechnersystem kann beispielsweise die Rechnereinheit des erfindungsgemäßen Systems und vorzugsweise die Rechnereinheit eines
Navigationssystems sein.
Die Softwarecodeabschnitte können auch als Algorithmus bezeichnet werden.
Vorzugsweise umfasst das Computerprogrammprodukt zumindest zwei
Softwarecodeabschnitte, wobei einer zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit und mindestens ein weiterer zur Bestimmung der Zeitdauern (Fahrtdauer, Zieldauer) und/oder zur Bestimmung des Aufwandes (Fahrtaufwand, Zielaufwand) dient.
Das Computerprogrammprodukt und insbesondere die Softwarecodeabschnitte weisen vorzugweise mindestens eine Schnittstelle zu einem Navigationssystem des Fahrzeuges auf. Diese Schnittstelle kann als ein Abrufbefehl in dem
Softwarecodeabschnitt hinterlegt sein. Über diese Schnittstelle, können die für das erfindungsgemäße Verfahren notwendigen Kartendaten oder andere Informationen, wie beispielsweise die Position des Zielortes, von dem Navigationssystem abgefragt werden.
Vorteile und Merkmale, die bezüglich des erfindungsgemäßen Verfahrens oder des erfindungsgemäße Systems beschrieben werden, gelten - soweit anwendbar - ebenfalls für das erfindungsgemäße Computerprogrammprodukt und jeweils umgekehrt. Die Vorteile und Merkmale werden hierbei gegebenenfalls nur einmalig beschrieben. Mit der vorliegenden Erfindung wird somit eine Möglichkeit geschaffen, in dem Fall, in dem an einem Ort mit zu wenigen Parkplätzen auf der Straße nach einem Platz für das Fahrzeug gesucht wird, eine Unterstützung zu geben, wie einerseits schnell und andererseits nicht zu weit vom Zielort ein Parkplatz gefunden werden kann.
Insbesondere kann mit der vorliegenden Erfindung für die„letzte Meile" zu einem Ziel in einem Fahrzeug eine Route generiert werden.
Die vorliegende Erfindung wird im Folgenden erneut unter Bezugnahme auf die beiliegenden Figuren genauer beschrieben. Es zeigen: Figur 1 : eine schematische Darstellung mehrerer Positionen eines Fahrzeuges;
Figur 2: eine schematische Darstellung eines Entscheidungsbaumes; und
Figur 3: eine schematische Darstellung einer Überprüfung eines
Entscheidungsbaumes.
In Figur 1 ist eine mögliche Route eines Fahrzeuges durch Angabe von Positionen x gezeigt. Das Fahrzeug (nicht dargestellt) befindet sich beispielsweise an der Position xs. Als Zielort, der auch als endgültige Position bezeichnet werden kann, gibt der Fahrer die Position xt an. Diese Angabe kann der Fahrer beispielsweise in ein
Navigationssystem des Fahrzeuges eingeben. Ist an der Position xt kein Parkplatz vorhanden oder zumindest kein Parkplatz verfügbar, muss der Fahrer nach Optionen suchen. Bei dem in Figur 1 gezeigten Szenario werden in der Nähe des Zielortes mehrere Parkplätze erkannt. Die Parkplätze befinden sich an den Positionen xi , X2, X3. Ohne Anwendung des erfindungsgemäßen Verfahrens würde der Fahrer voraussichtlich die Parkplätze, die auch als Optionen bezeichnet werden, in der Reihenfolge xi , X2, und dann X3 abfahren. Mit einer Wahrscheinlichkeit pi ist der Fahrer dabei erfolgreich an xi parken zu können und von dort zu xt gehen zu können. Ist der Fahrer nicht erfolgreich ist, fährt er bei X2 fort und verfährt so weiter.
Bei dieser Verfahrensweise kann es sein, dass der Fahrer unnötig die Positionen xi und X2 anfährt, wenn deren Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit zu gering ist oder den Parkplatz an Position xi wählt, obwohl der Parkplatz an X2 einen geringeren relativen Abstand zu dem Zielort xt aufweist.
Dieses Problem adressiert die vorliegende Erfindung.
Insbesondere wird erfindungsgemäß ein Optimierungsproblem gelöst, bei dem zumindest die Optimierungsparameter der Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit, der Fahrtdauer und die relative Position des Parkplatzes zu dem Zielort berücksichtigt werden.
Vorzugsweise werden bei dem erfindungsgemäßen Verfahren einige Bedingungen vorgegeben, die einzuhalten sind:
1 ) Vorhandensein eines Satzes von Lösungsoptionen, , xi , .. . , xn mit
Wahrscheinlichkeiten = [pi ... pn] für den Erfolg. Die Lösungsoptionen, die im Folgenden auch als Optionen bezeichnet werden, stellen insbesondere
Parkplätze dar.
2) Das Problem muss realisierbar sein. Erfindungsgemäß muss zumindest eine der Optionen eine Erfolgswahrscheinlichkeit von 1 besitzen. Beispielsweise kann eine Parkgarage vorliegen. Besitzt keine der Optionen eine
Erfolgswahrscheinlichkeit von 1 , so ist es möglich dass der Fahrer keinen Parkplatz findet.
3) Vorhandensein einer Kostenfunktion cw(j) mit 1 < j < n, die die Kosten
quantifiziert, um von Xj zu xt zu gehen. Die Kosten können auch als Aufwand bezeichnet werden. Die Kostenfunktion wird insbesondere bei der
Bestimmung des Optimierungsparameters der relativen Position des
Parkplatzes zu dem Zielort berücksichtigt. Außer dem Abstand des Zielortes zu dem Parkplatz wird vorzugsweise die Zeit, das heißt die Dauer als
Kostenfunktion angeben, die benötigt wird um von dem Parkplatz zu dem Zielort zu gelangen, insbesondere dorthin zu laufen. Hierbei kann der
Aufwand berücksichtigt werden, beispielsweise die Gehgeschwindigkeit des Fahrers.
4) Vorzugsweise ist erfindungsgemäß auch eine Kostenfunktion Cd (i, j, s) mit 0 < j, i < n, die die Kosten quantifiziert, um von Xj nach xi zu fahren, wenn die aktuelle Lage des Fahrzeuges s ist, gegeben. Diese Lage kann zum Beispiel dazu genutzt werden, um zwischen Richtungen in die das Fahrzeug gerichtet ist, zu unterscheiden. Z.B. können die Kosten die Differenz für ein Fahrzeug, das an der linken Spur in Richtung Norden gerichtet ist, und einem Fahrzeug, das auf der rechten Spur das nach Süden gerichtet ist, sein. Zudem werden die Kosten, die auch als Aufwand bezeichnet werden, auch bei der
Bestimmung des Optimierungsparameters der Suchdauer verwendet.
Beispielsweise kann die mögliche Fahrgeschwindigkeit oder die vom Fahrer vorgebaren zumutbaren Brennstoffkosten berücksichtigt werden.
Mit der vorliegenden Erfindung wird es möglich eine optimale Reihenfolge von Lösungsoptionen zu finden, die die zu erwartenden Kosten der Tour von xo das heißt dem Startort nach xt minimiert.
Erfindungsgemäß wird hierzu vorzugsweise davon ausgegangen, dass π: {1 , ... , n} — »■ {1 , ... , n} eine Permutation, die die Reihenfolge beschreibt, ist. Ziel ist es dabei die Permutation zu finden, die Folgendes minimiert: arg min E (π, )
π
Mit der Definition (1 ), die dem Erwartungswert des Fahrers entspricht Ε(π, ρ = Pni {cd (0, 77:0 + cw^)) + Ρπ^ο^π^ ^) + cw(n2)) + P„3 (cd (7r2, 7r3) + cw(n3)) + ... mit π (/) = π.
Und Definition 2:
Pn Vn
Ρπ2 = (1 - Ρπι)Ρπ2
Ρπ3 = (1 - Ρπι ~ Ρπ2 ) π3
Ρη, = (1 - Ρπι ~ Ρη2 ~ Ρπ3 )Ρ
Ρπ . definiert die Wahrscheinlichkeit, dass der j-ste Versuch nach zuvor j-1 - erfolglosen Versuchen erfolgreich ist. Natürlich ist Σ;=ι Pnj = 1. wenn zumindest ein k existiert, für das pnk = 1 ist. Ohne Verlust der Allgemeingültigkeit wird davon ausgegangen, dass k = n ist. sl + Plwl + P2(tl2 + w2) + P3(tl2 + t23 + w3) + ···
sl + Plwl + P2w2 + P3w3 + ··· P2tl2 + P3(tl2 + t23) + ...
sl + Plwl + (1 - P!)t12 + P2w2 + (1 - P1 - P2)t23 + P3w3 + (1 - P1 - P2 - P3)t3
+ ...
Die optimale Permutation π , das heißt die Optimierungslösung, kann durch Evaluierung aller Permutationen gefunden werden. Jedoch können diese zahlreich sein. Für n Optionen, müssen n! verschiedenen Permutationen überprüft werden. Um eine geeignete Lösung in einer akzeptablen Zeit zu erhalten wird erfindungsgemäß vorzugsweise ein Branch-and-Bound Schema verwendet.
Offensichtlich ist der Wurzelknoten, an dem die Optimierung beginnt und der auch als Startort bezeichnet wird, xo (dargestellt als 0). Von diesem Startort aus sind mehrere Entscheidungen möglich. Insbesondere kommt der Parkplatz xi als eine Option in Betracht. Auch die Parkplätze X2 und X3 könnten in Betracht kommen.
Erfindungsgemäß wird nun ein intelligenter Weg verwendet, um die beste
Permutation zu finden, ohne den gesamten Entscheidungsbaum zu untersuchen. Dies kann durch das Branch-and-Bound Schema erreicht werden.
Es wird ein Satz an Optionen der Größe N betrachte und angenommen, dass p = [Pi■■■ PNY die Verfügbarkeit / Wahrscheinlichkeit des Erfolges an jeder Option angibt. Hierbei wird angenommen, dass N groß genug ist, dass zumindest ein j existiert, für das pj = 1 ist.
Weiterhin soll π = [π^ ... πη]τ die optimale Permutation aller Optionen so angeben, dass E (π) < E (*) ist.
Offensichtlich ist:
• n < N und
• p^n = 1 sowie
· pj < l fürj E { fti pftn i}
Für den trivialen Nachweis werden die Definitionen (1 ) und (2) überprüft. Wenn es eine Option π;- gibt mit p^n = 1 und j < 1 , dann ist Pn = 0 und Option πη hat keinen Einfluss auf Ε(π) und kann demgemäß von der optimalen Lösung entfernt werden. Andererseits, gibt es, wenn Sn 1 weiterhin weitere Optionen, die Ε(π) beeinflussen und untersucht werden müssen. Daher kann πη nicht optimal sein. Wenn weiterhin angegeben wird, dass pft = 1 mit j < n, dann kann mit dem selben
Argument eine untere Grenze (Lower Bound LB) für die optimale Lösung geschaffen werden. Dahingehend soll = [ x ... pnj i l pn.+i ... pN]T den künstlichen Satz an
Wahrscheinlichkeiten angeben.
Dann ist
Ε(π, ρί) < E t, p) Dies ist einfach zu verstehen. Die allgemeine Situation, bei der alle Optionen berücksichtigt wurden, verbessert sich mit der Änderung von p zu pj und daher können die zu erwarteten Kosten für die optimale Lösung nicht größer sein. Oder anders ausgedrückt, wenn dies nicht der Fall ist, dann ist es besser wenn man an der Option π;- nicht erfolgreich ist, was ein Widerspruch zu dem Optimum von ft ist.
Es ist zu bemerken, dass E ft, pj) evaluiert werden kann, ohne nj, ... , πη zu berücksichtigen.
Zudem wird vorzugsweise eine obere Grenze (Upper Bound UB) bestimmt.
Konstruiert man die folgende suboptimale Lösung nj = [π^ ... π/_1πη]Γ, dann
E t, p) < E(nJ , p)
Dies ist einfach zu erkennen. Wir haben eben die optimale Permutation in eine andere Permutation geändert. Da ρπη = 1, kann man danach anhalten.
Bei der Optimierung geht es darum, wie man die optimale Permutation findet, ohne den gesamten Entscheidungsbaum, der oben vorgestellt wurde, zu untersuchen. Dies wird durch die in Figur 3 gezeigten Schritte gelöst: 1 ) Sofern nicht unbeendet, muss der meistversprechende Knoten identifiziert werden
2) Der identifizierte Knoten wird expandiert
3) Die neu expandierten Knoten werden evaluiert und die Obergrenze (Upper Bound) und Untergrenze (Lower Bound) werden berechnet.
4) Basierend auf UB/LB werden Knoten die nicht optimal sein können
geschlossen und von t entfernt.
Die vorliegende Erfindung bringt unter anderem den Vorteil mit sich, dass diese eine Zeitersparnis für den Fahrer darstellt. Zudem können Verkehrs- und
Emissionsersparnisse erzielt werden.

Claims

Patentansprüche
1 . Verfahren zum Optimieren der Parkplatzsuche eines Fahrzeuges, dadurch gekennzeichnet, dass bei dem Verfahren zumindest eine Lösungsoption ermittelt wird, aus dieser mindestens einen Lösungsoption eine
Optimierungslösung ermittelt wird, wobei als ein Optimierungsparameter die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit mindestens eines Parkplatzes, als ein weiterer Optimierungsparameter die relative Position des mindestens einen Parkplatzes zu einem Zielort, ausgedrückt als Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem mindestens einen Parkplatz, und als ein weiterer
Optimierungsparameter die Fahrtdauer von einem Startort zu dem mindestens einen Parkplatz verwendet wird.
2. Verfahren nach Anspruch 1 , dadurch gekennzeichnet, dass der Aufwand, der zum Erreichen des Zielortes von dem mindestens einen Parkplatz notwendig ist, ermittelt wird und dieser zumindest die Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem mindestens einen Parkplatz berücksichtigt.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass der
Aufwand, der zum Erreichen des mindestens einen Parkplatzes von einem Startort notwendig ist, ermittelt wird und dieser zumindest die Fahrtdauer von dem Startort zu dem mindestens einen Parkplatz berücksichtigt.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Ermittlung der Fahrtdauer zumindest die Teilstrecken zwischen mindestens zwei Parkplätzen verwendet werden.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4, dadurch gekennzeichnet, dass zur Bestimmung der Dauer zum Erreichen zum Zielort von dem mindestens einen Parkplatz eine Bewegung zu Fuß und gegebenenfalls mindestens eine alternative Fortbewegungsart berücksichtigt werden.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass mindestens zwei Lösungsoptionen erkannt werden und diese
Lösungsoptionen in eine Optimierungsreihenfolge gebracht werden.
7. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass als erste
Optimierungslösung in der Optimierungsreihenfolge eine Optimierungslösung angegeben wird, bei der die erwartete Gesamtdauer zum Erreichen des Zielortes am geringsten ist oder bei der die Fahrtdauer oder die Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem Parkplatz am geringsten ist.
8. Verfahren nach Anspruch 6, dadurch gekennzeichnet, dass als erste
Optimierungslösung in der Optimierungsreihenfolge eine Optimierungslösung angegeben wird, bei der die Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit des mindestens einen Parkplatzes am höchsten ist.
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 6 bis 8, dadurch gekennzeichnet, dass eine Route ermittelt, die die Lösungsoptionen in der Optimierungsreihenfolge abdeckt.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9, dadurch gekennzeichnet, dass die Auswahl der Optimierungslösungen anhand eines Entscheidungsbaumes erfolgt.
1 1 . Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Auswahl der Optimierungslösungen Obergrenzen und Untergrenzen für zumindest einen Optimierungsparameter überprüft werden.
12. System zur Optimierung der Parkplatzsuche eines Fahrzeuges, dadurch
gekennzeichnet, dass das System zumindest eine Lösungseinheit zur
Ermittlung mindestens einer Optimierungslösung aus mindestens einer Lösungsoption, mindestens eine Bestimmungseinheit zur Bestimmung der Wahrscheinlichkeit der Verfügbarkeit mindestens eines Parkplatzes, mindestens eine Ermittlungseinheit zur Ermittlung der Dauer zum Erreichen des Zielortes von dem Parkplatz und mindestens eine Berechnungseinheit zur Berechnung der Fahrtdauer von einem Startort zu mindestens einem
Parkplatz umfasst und die Lösungseinheit mit der Bestimmungseinheit, der Ermittlungseinheit und der Berechnungseinheit verbunden ist.
13. System nach Anspruch 12, dadurch gekennzeichnet, dass das System ein Navigationssystem umfasst oder zumindest eine Schnittstelle zur
Kommunikation mit einem Navigationssystem aufweist.
14. System nach einem der Ansprüche 12 oder 13, dadurch gekennzeichnet, dass das System zum Ausführen eines Verfahrens nach wenigstens einem der Ansprüche 1 bis 1 1 ausgelegt ist.
15. Computerprogrammprodukt, das in einem digitalen Rechner oder
Rechnersystem geladen werden kann und Softwarecodeabschnitte umfasst, mit denen die Schritte gemäß einem der Ansprüche 1 bis 1 1 ausgeführt werden, wenn das Produkt auf dem Rechner oder Rechnersystem läuft.
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