申请/专利权人：中国人民解放军空军工程大学

申请日：2022-04-08

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN114842668B

主分类号：G08G1/14

分类号：G08G1/14;G08G1/0968

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2022.11.04#实质审查的生效;2022.08.02#公开

摘要：本发明涉及车位引导技术领域，具体涉及一种基于层次分析法的多场景停车车位导引方法，包括以下步骤：数据采集单元采集停车场内空余车位数量、位置以及待停车车辆的车牌号，并通过传输模块送入到中央处理单元，准备进行车辆停车路径规划；中央处理单元接收用户发送的规划模式信号，并根据规划模式进行停车路径规划；中央处理单元将规划好的停车路径通过传输模块传输至用户终端，对用户进行实时路径导航，完成停车车位的导引。本发明提供了在客户主观条件下距离最短的停车车位导引方法，以及在非主观条件下基于层次分析法的时间最短的停车车位导引方法，解决现有车位引导技术效率低下的问题，可应用于多个停车场景中，具有广泛的适应性。

主权项：1.一种基于层次分析法的多场景停车车位导引方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：数据采集单元采集停车场内空余车位数量、位置以及待停车车辆的车牌号，并通过传输模块送入到中央处理单元，准备进行车辆停车路径规划；停车路径规划的具体方法为：规划模式包括主观模式和非主观模式；若用户选择了主观模式，则根据选择的子模式进行相应的停车路径规划；主观模式包括步行距离最短子模式和行驶距离最短子模式；在步行距离最短子模式下，中央处理单元采用步行距离最短Dijkstra算法进行停车车位的路径规划，得到停车车位到用户选择的目的地的步行距离最短路径；在行驶距离最短子模式下，中央处理单元采用行驶路径最短Dijkstra算法进行停车车位路径规划，得到停车场入口处到停车车位行驶距离最短路径；若用户选择了非主观模式，中央处理单元以停车时间最短进行路径规划；首先，利用层次分析法对影响停车时间长短的因素建立层级结构图，得到影响停车难度的各因素的权重；其次，在停车场通行规则下，建立停车场加权有向图；再次，根据层次分析法得到的各因素的权重大小，再结合停车场加权有向图，选择不同的路径规划策略，得到不同的路径规划策略下停车时间最短的路径；所述路径规划策略为：若车位数量或待停车辆数量权重大，则选择平峰时段策略或高峰时段策略；若停车难度权重大，则选择停车难度策略；所述平峰时段策略，基于平峰时段用户最优模型，采用启发式A*路径规划算法进行平峰时段下的停车路径规划；所述高峰时段策略，基于高峰时段系统最优模型，采用启发式A*路径规划算法进行高峰时段下的停车路径规划；所述停车难度策略，基于停车难度约束条件下的Dijkstra算法，建立停车难度约束下的停车路径规划；步骤S2：中央处理单元接收用户发送的规划模式信号，并根据规划模式进行停车路径规划；步骤S3：中央处理单元将规划好的停车路径通过传输模块传输至用户终端，对用户进行实时路径导航，完成停车车位的导引。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军空军工程大学 一种基于层次分析法的多场景停车车位导引方法

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