一种基于智慧灯杆的引导寻找方法及系统与流程

专利2022-06-29  146


本发明属于智慧灯杆技术领域,特别是涉及一种基于智慧灯杆的引导寻找方法及系统。



背景技术:

目前的地图导航技术主要用于目的地导航,不提供不同个体之间相互寻找(例如车辆找人、人找车辆、车辆找车辆、人找人等)时的路径规划。相关的车找人或人找车的专利主要集中在车主寻找自身车辆的逆向寻车技术,例如公开号为cn110415557a的中国专利提出一种基于5g、c-v2x和自动驾驶技术的停车场逆向寻车系统及方法,基于5g通信网络建立车辆与车主的通信以逆向寻车;公开号为cn110491166a的中国专利提出一种寻找车辆的方法、装置、系统、存储介质及用户终端,基于停车位周围的车位号寻找自身车辆。

上述车找人或人找车的相关技术主要针对的是车主和个人车辆之间的寻找,不能用于不同用户或个体之间的相互寻找。目前不同用户之间的车辆找人、人找车辆、车辆找车辆或人找人都是各自根据导航按照约定的位置或某一方的位置进行寻找,这种寻找方式会增加寻找时间和寻找距离,给用户带来不便。

考虑到目前5g通信的实施方案主要是在已经建成的路灯或灯杆系统中搭载基站,以智慧灯杆的形式实现信号覆盖。目前还没有基于智慧灯杆进行引导寻找的技术方案。为此提出一种基于智慧灯杆的引导寻找方法及系统。



技术实现要素:

本发明为了解决上述问题,提出一种基于智慧灯杆的引导寻找方法及系统。

本发明依托灯杆基站系统以及导航系统,不同用户之间相互寻找时,根据各自所在的灯杆基站位置规划聚集位置进行导航。

本发明的基于智慧灯杆的引导寻找方法,包括以下步骤:

接收寻找方发送的寻找请求;

获取寻找方和被找方的位置;

根据寻找方和被找方的位置确定寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站;

计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径;

根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围;

获取交叉范围内的空闲位置信息;

选择合适的空闲位置;

引导寻找方和被找方至合适的空闲位置。

优选地,所述寻找请求包括被找方的身份信息和寻找类型,所述寻找类型包括车找车、车找人、人找车、人找人。

优选地,所述计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径,包括:

根据就近接入灯杆基站的原则确定寻找方和被找方终端所在的位置的灯杆基站,作为寻找方和被找方终端所接入的灯杆基站;

获取两个灯杆基站之间的道路信息;

根据路径最少或时间最短原则选择从一方接入的灯杆基站位置到另一方接入的灯杆基站位置的最佳行驶路线。

优选地,所述根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围,包括:

获取寻找方和被找方的历史平均移动速度,分别记为v1和v2;

计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度,记为s;

根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间t;

计算与寻找方当前位置的路径长度为v1·t的位置a和与被找方当前位置的路径长度为v2·t的位置b;

将位置a和位置b之间的一定区域记为路径的交叉范围。所述一定区域是指以位置a和位置b为直径的圆形区域或以位置a和位置b为中轴线的规则或不规则图形区域的任一项。

优选地,所述根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围,包括:

获取寻找方和被找方的历史平均移动速度,分别记为v1和v2;

计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度,记为s;

根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间t;

根据寻找方的历史平均移动速度v1计算寻找方的等待容许时间t1,其中k1是根据区域道路特征或历史车流数据的任一项或组合设置的计算系数;

根据被找方的历史平均移动速度v2计算被找方的等待容许时间t2,其中k2是根据区域道路特征或历史车流数据的任一项或组合设置的计算系数;

计算与寻找方当前位置的路径长度为v1·(t-t1)的位置a和与被找方当前位置的路径长度为v2·(t-t2)的位置b;

将位置a和位置b之间的一定区域记为路径的交叉范围。所述一定区域是指以位置a和位置b为直径的圆形区域或以位置a和位置b为中轴线的规则或不规则图形区域的任一项。

优选地,所述根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围,包括:

获取寻找方和被找方的历史平均移动速度,分别记为v1和v2;

计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度,记为s;

根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间t;

获取从寻找方当前位置到与寻找方路径长度为v1·t的位置之间的道路拥堵系数m1;

获取从被找方当前位置到与被找方路径长度为v2·t的位置之间的道路拥堵系数m2;所述道路拥堵系数根据道路内当前车流数据和历史车流数据的偏离程度计算;

计算与寻找方当前位置的路径长度为的位置a和与被找方当前位置的路径长度为的位置b;

将位置a和位置b之间的一定区域记为路径的交叉范围。所述一定区域是指以位置a和位置b为直径的圆形区域或以位置a和位置b为中轴线的规则或不规则图形区域的任一项。

进一步优选地,所述根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间其中f1和f2是根据寻找方和被找方的历史平均移动速度或寻找方和被找方的特征的任一项或多项组合设置的加权系数。

优选地,所述获取交叉范围内的空闲位置信息,包括:

识别交叉范围内的灯杆基站;

当寻找类型为车找车或车找人或人找车时,获取灯杆基站覆盖范围内的停车位信息或可临时停车位置信息,记为空闲位置;

当寻找类型为人找人时,获取灯杆基站覆盖范围内的行人可停留位置的信息,记为空闲位置。

优选地,所述选择合适的空闲位置,包括:

交叉范围内的空闲位置编号为i;

计算寻找方到各空闲位置的路径的长度ai和被找方到各空闲位置的路径的长度bi;

获取各空闲位置附近的拥堵系数,记为ni;所述拥堵系数根据附近的历史平均人流量和车流量、当前人流量和车流量计算;

根据寻找方到各空闲位置的路径的长度ai、被找方到各空闲位置的路径的长度bi和各空闲位置附近的拥堵系数ni计算各空闲位置的权重值ci,其中g1和g2是根据寻找方和被找方的类型或道路特征或历史车流数据的任一项或多项组合设置的加权系数;

根据空闲位置的权重值ci选择合适的空闲位置。

一种计算机可读存储介质,其存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使计算机执行上述方法。

一种基于智慧灯杆的引导寻找系统,其特征在于包括:

灯杆;

终端;

基站控制器;

处理器;

存储器;

以及

一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在存储器中,并且被配置成由所述处理器执行,所述程序使计算机执行上述的方法。

本发明的方法及系统具有的优点是:

(1)接收寻找请求并根据寻找方和被找方的位置确定所接入的灯杆基站,将控制功能从远端服务器转移到就近的灯杆基站,降低控制时延,提高控制效率。

(2)根据寻找方和被找方的类型以及寻找方和被找方接入的灯杆基站的路径长度计算交叉范围,考虑双方的等待容许时间或行进路径的拥堵程度,选择距离双方行驶时间均衡的位置作为碰头位置,不仅可以提高双方互相寻找的效率,而且可以节省双方互相寻找的时间。

(3)通过识别交叉范围内的适宜停留的空闲位置位置,可以有效保证双方接头顺畅且不影响周围交通。

附图说明

图1是本发明实施例一的基于智慧灯杆的引导寻找方法流程图;

图2是图1中步骤s04的具体步骤流程图;

图3是图1中步骤s05的具体步骤流程图;

图4是图1中步骤s06的具体步骤流程图;

图5是图1中步骤s07的具体步骤流程图;

图6是本发明实施例二步骤s05的具体步骤流程图;

图7是本发明实施例三步骤s05的具体步骤流程图;

图8是本发明实施例四的基于智慧灯杆的引导寻找系统结构示意图。

具体实施方式

下面对本发明优选实施例作详细说明。

本发明实施例依托灯杆基站系统以及导航系统客户端,用户通过客户端进行相互寻找。

本发明实施例一的基于智慧灯杆的引导寻找方法,如图1所示,包括以下步骤:

步骤s01、接收寻找方发送的寻找请求;

步骤s02、获取寻找方和被找方的位置;

步骤s03、根据寻找方和被找方的位置确定寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站;

步骤s04、计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径;

步骤s05、根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围;

步骤s06、获取交叉范围内的空闲位置信息;

步骤s07、选择合适的空闲位置;

步骤s08、引导寻找方和被找方至合适的空闲位置。

一种优选方式中,所述寻找请求包括被找方的身份信息和寻找类型,所述寻找类型包括车找车、车找人、人找车、人找人。

本实施例中,某时刻接收到某用户通过客户端发送的寻找请求,寻找请求中包括被找方的身份信息和寻找类型,其中寻找类型为车找人。

步骤s02、获取寻找方和被找方的位置;

步骤s03、根据寻找方和被找方的位置确定寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站。

本实施例中,根据寻找方和被找方的终端位置确定寻找方和被找方的位置,根据就近接入灯杆基站的原则确定寻找方和被找方终端所在的位置的灯杆基站,作为寻找方和被找方所接入的灯杆基站。

如图2所示的一种优选方式中,步骤s04、计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径,包括:

步骤s041、获取两个灯杆基站之间的道路信息;

步骤s042、根据路径最少或时间最短原则选择从一方接入的灯杆基站位置到另一方接入的灯杆基站位置的最佳行驶路线。

本实施例中,获取两个灯杆基站之间的道路信息,根据时间最短原则选择从寻找方接入的灯杆基站位置到被找方接入的灯杆基站位置的最佳行驶路线。

如图3所示的一种优选方式中,步骤s05、根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围,包括:

步骤s051、获取寻找方和被找方的历史平均移动速度,分别记为v1和v2;

步骤s052、计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度,记为s;

步骤s053、根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间t;

步骤s054、计算与寻找方当前位置的路径长度为v1·t的位置a和与被找方当前位置的路径长度为v2·t的位置b;

步骤s055、将位置a和位置b之间的一定区域记为路径的交叉范围。所述一定区域是指以位置a和位置b为直径的圆形区域或以位置a和位置b为中轴线的规则或不规则图形区域的任一项。

一种优选方式中,所述根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间其中f1和f2是根据寻找方和被找方的历史平均移动速度或寻找方和被找方的特征的任一项或多项组合设置的加权系数。

本实施例中,获取寻找方和被找方的历史平均移动速度v1=60,v2=5,计算接入的灯杆基站之间最佳行驶路线的路径长度s=5公里,此时寻找方为车辆,被找方为人,据此设置加权系数f1=3,f2=1,计算双方会合所需的时间(小时);v1·t=60×0.04=2.4公里,位置a为与寻找方当前位置的路径长度为2.4公里的位置,v2·t=5×0.04=0.2公里,位置b为与被找方当前位置的路径长度为0.2公里的位置,将以位置a和位置b为直径的圆形区域记为路径的交叉范围。

如图4所示的一种优选方式中,步骤s06、获取交叉范围内的空闲位置信息,包括:

步骤s061、识别交叉范围内的灯杆基站;

步骤s062、当寻找类型为车找车或车找人或人找车时,获取灯杆基站覆盖范围内的停车位信息或可临时停车位置信息,记为空闲位置;

步骤s063、当寻找类型为人找人时,获取灯杆基站覆盖范围内的行人可停留位置的信息,记为空闲位置。

本实施例中,识别位置a和位置b为直径的圆形区域内的灯杆基站,此时寻找类型为车找人,获取灯杆基站覆盖范围内的停车位信息或可临时停车位置信息,记为空闲位置,此时空闲位置共2个,分别为停车位和可临时停车的位置。

如图5所示的一种优选方式中,步骤s07、选择合适的空闲位置,包括:

步骤s071、交叉范围内的空闲位置编号为i;

步骤s072、计算寻找方到各空闲位置的路径的长度ai和被找方到各空闲位置的路径的长度bi;

步骤s073、获取各空闲位置附近的拥堵系数,记为ni;所述拥堵系数根据附近的历史平均人流量和车流量、当前人流量和车流量计算;

步骤s074、根据寻找方到各空闲位置的路径的长度ai、被找方到各空闲位置的路径的长度bi和各空闲位置附近的拥堵系数ni计算各空闲位置的权重值ci,其中g1和g2是根据寻找方和被找方的类型或道路特征或历史车流数据的任一项或多项组合设置的加权系数;

步骤s075、根据空闲位置的权重值ci选择合适的空闲位置。

本实施例中,将2个空闲位置编号为1、2,计算寻找方到各空闲位置的路径的长度a1=4.5,a2=4.8,计算被找方到各空闲位置的路径的长度b1=0.5,b2=0.2,获取各空闲位置附近的历史平均人流量和车流量、当前人流量和车流量,根据历史平均人流量和车流量与当前人流量和车流量的偏离程度计算拥堵系数n1=2,n2=1,根据寻找方和被找方的类型和道路特征设置加权系数g1=0.2,g2=0.8,计算各空闲位置的权重值选择权重值最大的空闲位置作为合适的空闲位置,即编号2的可临时停车的位置。

步骤s08、引导寻找方和被找方至合适的空闲位置。本实施例中,寻找方车辆导航至编号2的可临时停车的位置,被找方行人导航至编号2的可临时停车的位置。

本发明实施例二的基于智慧灯杆的引导寻找方法,包括以下步骤:

步骤s01、接收寻找方发送的寻找请求;

步骤s02、获取寻找方和被找方的位置;

步骤s03、根据寻找方和被找方的位置确定寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站;

步骤s04、计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径;

步骤s05、根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围;

步骤s06、获取交叉范围内的空闲位置信息;

步骤s07、选择合适的空闲位置;

步骤s08、引导寻找方和被找方至合适的空闲位置。

一种优选方式中,所述寻找请求包括被找方的身份信息和寻找类型,所述寻找类型包括车找车、车找人、人找车、人找人。

本实施例中,某时刻接收到某用户通过客户端发送的寻找请求,寻找请求中包括被找方的身份信息和寻找类型,其中寻找类型为人找车。

步骤s02、获取寻找方和被找方的位置;

步骤s03、根据寻找方和被找方的位置确定寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站。

本实施例中,根据寻找方和被找方的终端位置确定寻找方和被找方的位置,根据就近接入灯杆基站的原则确定寻找方和被找方终端所在的位置的灯杆基站,作为寻找方和被找方所接入的灯杆基站。

一种优选方式中,步骤s04、计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径,包括:

步骤s041、获取两个灯杆基站之间的道路信息;

步骤s042、根据路径最少或时间最短原则选择从一方接入的灯杆基站位置到另一方接入的灯杆基站位置的最佳行驶路线。

本实施例中,获取两个灯杆基站之间的道路信息,根据时间最短原则选择从寻找方接入的灯杆基站位置到被找方接入的灯杆基站位置的最佳行驶路线。

如图6所示的一种优选方式中,步骤s05、根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围,包括:

步骤s051、获取寻找方和被找方的历史平均移动速度,分别记为v1和v2;

步骤s052、计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度,记为s;

步骤s053、根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间t;

步骤s054、根据寻找方的历史平均移动速度v1计算寻找方的等待容许时间t1,其中k1是根据区域道路特征或历史车流数据的任一项或组合设置的计算系数;

步骤s055、根据被找方的历史平均移动速度v2计算被找方的等待容许时间t2,其中k2是根据区域道路特征或历史车流数据的任一项或组合设置的计算系数;

步骤s056、计算与寻找方当前位置的路径长度为v1·(t-t1)的位置a和与被找方当前位置的路径长度为v2·(t-t2)的位置b;

步骤s057、将位置a和位置b之间的一定区域记为路径的交叉范围。所述一定区域是指以位置a和位置b为直径的圆形区域或以位置a和位置b为中轴线的规则或不规则图形区域的任一项。

一种优选方式中,所述根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间其中f1和f2是根据寻找方和被找方的历史平均移动速度或寻找方和被找方的特征的任一项或多项组合设置的加权系数。

本实施例中,获取寻找方和被找方的历史平均移动速度v1=5,v2=60,计算接入的灯杆基站之间最佳行驶路线的路径长度s=5公里,此时寻找方为人,被找方为车辆,据此设置加权系数f1=1,f2=3,计算双方会合所需的时间(小时);根据寻找方区域道路特征和历史车流数据组合设置计算系数k1=0.1,根据寻找方的历史平均移动速度v1计算寻找方的等待容许时间(小时);根据被找方区域道路特征和历史车流数据组合设置计算系数k2=1.2,根据被找方的历史平均移动速度v2计算寻找方的等待容许时间(小时);v1·(t-t1)=5×(0.04-0.02)=0.1公里,位置a为与寻找方当前位置的路径长度为0.1公里的位置,v2·(t-t2)=60×(0.04-0.02)=1.2公里,位置b为与被找方当前位置的路径长度为1.2公里的位置,将以位置a和位置b为直径的圆形区域记为路径的交叉范围。

一种优选方式中,步骤s06、获取交叉范围内的空闲位置信息,包括:

步骤s061、识别交叉范围内的灯杆基站;

步骤s062、当寻找类型为车找车或车找人或人找车时,获取灯杆基站覆盖范围内的停车位信息或可临时停车位置信息,记为空闲位置;

步骤s063、当寻找类型为人找人时,获取灯杆基站覆盖范围内的行人可停留位置的信息,记为空闲位置。

本实施例中,识别位置a和位置b为直径的圆形区域内的灯杆基站,此时寻找类型为人找车,获取灯杆基站覆盖范围内的停车位信息或可临时停车位置信息,记为空闲位置,此时空闲位置共3个,分别为临时停车位、停车位和可临时停车的位置。

一种优选方式中,步骤s07、选择合适的空闲位置,包括:

步骤s071、交叉范围内的空闲位置编号为i;

步骤s072、计算寻找方到各空闲位置的路径的长度ai和被找方到各空闲位置的路径的长度bi;

步骤s073、获取各空闲位置附近的拥堵系数,记为ni;所述拥堵系数根据附近的历史平均人流量和车流量、当前人流量和车流量计算;

步骤s074、根据寻找方到各空闲位置的路径的长度ai、被找方到各空闲位置的路径的长度bi和各空闲位置附近的拥堵系数ni计算各空闲位置的权重值ci,其中g1和g2是根据寻找方和被找方的类型或道路特征或历史车流数据的任一项或多项组合设置的加权系数;

步骤s075、根据空闲位置的权重值ci选择合适的空闲位置

本实施例中,将3个空闲位置编号为1、2、3,计算寻找方到各空闲位置的路径的长度a1=0.2,a2=0.3,a3=0.8,计算被找方到各空闲位置的路径的长度b1=4.8,b2=4.7,b3=4.2,获取各空闲位置附近的历史平均人流量和车流量、当前人流量和车流量,根据历史平均人流量和车流量与当前人流量和车流量的偏离程度计算拥堵系数n1=2,n2=1,n3=1,根据寻找方和被找方的类型和道路特征设置加权系数g1=0.8,g2=0.2,计算各空闲位置的权重值选择权重值最大的空闲位置作为合适的空闲位置,即编号2的可临时停车的位置。

步骤s08、引导寻找方和被找方至合适的空闲位置。本实施例中,寻找方行人导航至编号2的停车位的位置,被找方车辆导航至编号2的停车位的位置。

本发明实施例三的基于智慧灯杆的引导寻找方法,包括以下步骤:

步骤s01、接收寻找方发送的寻找请求;

步骤s02、获取寻找方和被找方的位置;

步骤s03、根据寻找方和被找方的位置确定寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站;

步骤s04、计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径;

步骤s05、根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围;

步骤s06、获取交叉范围内的空闲位置信息;

步骤s07、选择合适的空闲位置;

步骤s08、引导寻找方和被找方至合适的空闲位置。

一种优选方式中,所述寻找请求包括被找方的身份信息和寻找类型,所述寻找类型包括车找车、车找人、人找车、人找人。

本实施例中,某时刻接收到某用户通过客户端发送的寻找请求,寻找请求中包括被找方的身份信息和寻找类型,其中寻找类型为人找人。

步骤s02、获取寻找方和被找方的位置;

步骤s03、根据寻找方和被找方的位置确定寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站。

本实施例中,根据寻找方和被找方的终端位置确定寻找方和被找方的位置,根据就近接入灯杆基站的原则确定寻找方和被找方终端所在的位置的灯杆基站,作为寻找方和被找方所接入的灯杆基站。

一种优选方式中,步骤s04、计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径,包括:

步骤s041、获取两个灯杆基站之间的道路信息;

步骤s042、根据路径最少或时间最短原则选择从一方接入的灯杆基站位置到另一方接入的灯杆基站位置的最佳行驶路线。

本实施例中,获取两个灯杆基站之间的道路信息,根据时间最短原则选择从寻找方接入的灯杆基站位置到被找方接入的灯杆基站位置的最佳行驶路线。

如图7所示的一种优选方式中,步骤s05、根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围,包括:

步骤s051、获取寻找方和被找方的历史平均移动速度,分别记为v1和v2;

步骤s052、计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度,记为s;

步骤s053、根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间t;

步骤s054、获取从寻找方当前位置到与寻找方路径长度为v1·t的位置之间的道路拥堵系数m1;

步骤s055、获取从被找方当前位置到与被找方路径长度为v2·t的位置之间的道路拥堵系数m2;所述道路拥堵系数根据道路内当前车流数据和历史车流数据的偏离程度计算且道路拥堵系数大于等于1;

步骤s056、计算与寻找方当前位置的路径长度为的位置a和与被找方当前位置的路径长度为的位置b;

步骤s057、将位置a和位置b之间的一定区域记为路径的交叉范围。所述一定区域是指以位置a和位置b为直径的圆形区域或以位置a和位置b为中轴线的规则或不规则图形区域的任一项。

一种优选方式中,所述根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间其中f1和f2是根据寻找方和被找方的历史平均移动速度或寻找方和被找方的特征的任一项或多项组合设置的加权系数。

本实施例中,获取寻找方和被找方的历史平均移动速度v1=7,v2=5,计算接入的灯杆基站之间最佳行驶路线的路径长度s=4公里,此时寻找方为车辆,被找方为车辆,据此设置加权系数f1=1,f2=1,计算双方会合所需的时间(小时);v1·t=7×0.33=2.3公里,根据道路内当前车流数据和历史车流数据的偏离程度计算从寻找方当前位置步行2.3公里的道路拥堵系数m1=1.5,v2·t=5×0.33=1.7公里,根据道路内当前车流数据和历史车流数据的偏离程度计算从被找方当前位置步行1.7公里的道路拥堵系数m2=1;公里,位置a为与寻找方当前位置的路径长度为1.53公里的位置,公里,位置b为与被找方当前位置的路径长度为1.7公里的位置,将以位置a和位置b为中心的正方形区域记为路径的交叉范围。

一种优选方式中,步骤s06、获取交叉范围内的空闲位置信息,包括:

步骤s061、识别交叉范围内的灯杆基站;

步骤s062、当寻找类型为车找车或车找人或人找车时,获取灯杆基站覆盖范围内的停车位信息或可临时停车位置信息,记为空闲位置;

步骤s063、当寻找类型为人找人时,获取灯杆基站覆盖范围内的行人可停留位置的信息,记为空闲位置。

本实施例中,识别以位置a和位置b为中心的正方形区域内的灯杆基站,此时寻找类型为人找人,获取灯杆基站覆盖范围内的行人可停留位置的信息,记为空闲位置,此时空闲位置共3个,分别为公交站台、广场和路边长椅的位置。

一种优选方式中,步骤s07、选择合适的空闲位置,包括:

步骤s071、交叉范围内的空闲位置编号为i;

步骤s072、计算寻找方到各空闲位置的路径的长度ai和被找方到各空闲位置的路径的长度bi;

步骤s073、获取各空闲位置附近的拥堵系数,记为ni;所述拥堵系数根据附近的历史平均人流量和车流量、当前人流量和车流量计算;

步骤s074、根据寻找方到各空闲位置的路径的长度ai、被找方到各空闲位置的路径的长度bi和各空闲位置附近的拥堵系数ni计算各空闲位置的权重值ci,其中g1和g2是根据寻找方和被找方的类型或道路特征或历史车流数据的任一项或多项组合设置的加权系数;

步骤s075、根据空闲位置的权重值ci选择合适的空闲位置

本实施例中,将3个空闲位置编号为1、2、3,计算寻找方到各空闲位置的路径的长度a1=1.6,a2=2,a3=2.2,计算被找方到各空闲位置的路径的长度b1=2.4,b2=2,b3=1.8,获取各空闲位置附近的历史平均人流量和车流量、当前人流量和车流量,根据历史平均人流量和车流量与当前人流量和车流量的偏离程度计算拥堵系数n1=2,n2=1,n3=1,根据寻找方和被找方的类型和道路特征设置加权系数g1=0.7,g2=0.3,计算各空闲位置的权重值选择权重值最大的空闲位置作为合适的空闲位置,即编号2的广场位置。

步骤s08、引导寻找方和被找方至合适的空闲位置。本实施例中,寻找方车辆行人至编号2的广场位置,被找方行人导航至编号2的广场位置。

一种计算机可读存储介质,其存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使计算机执行上述任一实施例所述方法。

本发明实施例四的一种基于智慧灯杆的引导寻找系统,结构示意图如图8所示,其特征在于包括:

灯杆;

终端;

基站控制器;

处理器;

存储器;

以及

一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在存储器中,并且被配置成由所述处理器执行,所述程序使计算机执行上述任一实施例所述的方法。

当然,本技术领域中的普通技术人员应当认识到,以上实施例仅是用来说明本发明的,而并非作为对本发明的限定,只要在本发明的范围内,对以上实施例的变化、变型都将落入本发明的保护范围。


技术特征:

1.一种基于智慧灯杆的引导寻找方法,其特征在于包括以下步骤:

接收寻找方发送的寻找请求;

获取寻找方和被找方的位置;

根据寻找方和被找方的位置确定寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站;

计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径;

根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围;

获取交叉范围内的空闲位置信息;

选择合适的空闲位置;

引导寻找方和被找方至合适的空闲位置。

2.根据权利要求1所述的基于智慧灯杆的引导寻找方法,其特征在于,所述寻找请求包括被找方的身份信息和寻找类型,所述寻找类型包括车找车、车找人、人找车、人找人。

3.根据权利要求1所述的基于智慧灯杆的引导寻找方法,其特征在于,所述根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围,包括:

获取寻找方和被找方的历史平均移动速度,分别记为v1和v2;

计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度,记为s;

根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间t;

计算与寻找方当前位置的路径长度为v1·t的位置a和与被找方当前位置的路径长度为v2·t的位置b;

将位置a和位置b之间的一定区域记为路径的交叉范围。

4.根据权利要求1所述的基于智慧灯杆的引导寻找方法,其特征在于,所述根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围,包括:

获取寻找方和被找方的历史平均移动速度,分别记为v1和v2;

计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度,记为s;

根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间t;

根据寻找方的历史平均移动速度v1计算寻找方的等待容许时间t1,其中k1是根据区域道路特征或历史车流数据的任一项或组合设置的计算系数;

根据被找方的历史平均移动速度v2计算被找方的等待容许时间t2,其中k2是根据区域道路特征或历史车流数据的任一项或组合设置的计算系数;

计算与寻找方当前位置的路径长度为v1·(t-t1)的位置a和与被找方当前位置的路径长度为v2·(t-t2)的位置b;

将位置a和位置b之间的一定区域记为路径的交叉范围。

5.根据权利要求1所述的基于智慧灯杆的引导寻找方法,其特征在于,所述根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围,包括:

获取寻找方和被找方的历史平均移动速度,分别记为v1和v2;

计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度,记为s;

根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间t;

获取从寻找方当前位置到与寻找方路径长度为v1·t的位置之间的道路拥堵系数m1;

获取从被找方当前位置到与被找方路径长度为v2·t的位置之间的道路拥堵系数m2;所述道路拥堵系数根据道路内当前车流数据和历史车流数据的偏离程度计算;

计算与寻找方当前位置的路径长度为的位置a和与被找方当前位置的路径长度为的位置b;

将位置a和位置b之间的一定区域记为路径的交叉范围。

6.根据权利要求3-5任一项所述的基于智慧灯杆的引导寻找方法,其特征在于,所述根据寻找方的历史平均移动速度、被找方的历史平均移动速度、寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的长度计算双方会合所需的时间其中f1和f2是根据寻找方和被找方的历史平均移动速度或寻找方和被找方的特征的任一项或多项组合设置的加权系数。

7.根据权利要求1所述的基于智慧灯杆的引导寻找方法,其特征在于,所述获取交叉范围内的空闲位置信息,包括:

识别交叉范围内的灯杆基站;

当寻找类型为车找车或车找人或人找车时,获取灯杆基站覆盖范围内的停车位信息或可临时停车位置信息,记为空闲位置;

当寻找类型为人找人时,获取灯杆基站覆盖范围内的行人可停留位置的信息,记为空闲位置。

8.根据权利要求1所述的基于智慧灯杆的引导寻找方法,其特征在于,所述选择合适的空闲位置,包括:

交叉范围内的空闲位置编号为i;

计算寻找方到各空闲位置的路径的长度ai和被找方到各空闲位置的路径的长度bi;

获取各空闲位置附近的拥堵系数,记为ni;

根据寻找方到各空闲位置的路径的长度ai、被找方到各空闲位置的路径的长度bi和各空闲位置附近的拥堵系数ni计算各空闲位置的权重值ci,其中g1和g2是根据寻找方和被找方的类型或道路特征或历史车流数据的任一项或多项组合设置的加权系数;

根据空闲位置的权重值ci选择合适的空闲位置。

9.一种计算机可读存储介质,其存储用于电子数据交换的计算机程序,其中,所述计算机程序使计算机执行如权利要求1-8所述的方法。

10.一种基于智慧灯杆的引导寻找系统,其特征在于包括:

灯杆;

终端;

基站控制器;

处理器;

存储器;

以及

一个或多个程序,其中所述一个或多个程序被存储在存储器中,并且被配置成由所述处理器执行,所述程序使计算机执行如权利要求1-8所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种基于智慧灯杆的引导寻找方法及系统。其方法包括以下步骤:接收寻找方发送的寻找请求;获取寻找方和被找方的位置;根据寻找方和被找方的位置确定寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站;计算寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径;根据寻找方的移动速度和被找方的移动速度计算在寻找方接入的灯杆基站和被找方接入的灯杆基站之间路径的交叉范围;获取交叉范围内的空闲位置信息;选择合适的空闲位置;引导寻找方和被找方至合适的空闲位置。本发明的方法及系统解决了如何基于智慧灯杆引导寻找的技术问题。

技术研发人员:严军荣;卢玉龙;江雅芬
受保护的技术使用者:杭州后博科技有限公司
技术研发日:2020.01.22
技术公布日:2020.06.09

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