CN121982925A - 一种协同动态引导的智能车库管理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种协同动态引导的智能车库管理方法及系统，旨在提升停车资源利用率与引导效率。该方法接收含用户偏好与车辆属性的停车请求，推荐并预约目标停车场。车辆入场后，系统通过物联网采集实时数据，并结合历史数据，利用时空融合预测模型生成场内动态态势信息。基于此，系统执行多目标动态最优车位分配，并规划综合通行代价最低的行驶路径。引导过程中，系统持续监控，遇拥堵或车位被占等异常立即触发车位与路径重规划。相应系统包含请求处理、场内感知、数据融合与态势预测、动态车位分配、实时路径规划、状态监控与重规划及计费更新等模块，通过云端实现从预约、引导到离场计费的自动化、智能化管理，显著提升停车效率与用户体验。

Description

一种协同动态引导的智能车库管理方法及系统

技术领域

本发明涉及智能车库管理领域，尤其涉及一种协同动态引导的智能车库管理方法及系统。

背景技术

随着城市化进程的加速和机动车保有量的迅猛增长，“停车难”已成为困扰城市交通管理与居民日常出行的普遍性问题。

传统停车场管理方式粗放，主要依赖人工引导和静态标识，导致车主进入车库后往往面临“找位难、通行慢、管理乱”的困境，需要花费大量时间盲目寻找空闲车位，不仅降低了停车体验，也加剧了车库内部的交通拥堵和安全隐患。

为应对上述挑战，智慧停车系统应运而生并得到快速发展。现有技术方案主要沿着几个方向演进：其一，是通过部署传感器网络（如超声波、地磁、视频桩）实时探测车位占用状态，并通过车位引导屏、指示灯等方式向车主发布空闲车位信息，实现基础的“车位引导”。其二，是结合物联网与移动互联网技术，允许用户通过手机应用程序远程查询车位、预约车位，并在场内通过电子地图或指示灯进行导航。其三，引入更高级的图像识别、人工智能算法，试图对车辆进行更精准地识别与调度。例如，一些方案通过分析历史车辆图像来评估车位适用性，或利用算法动态优化车库空间布局和车辆存取顺序。

然而，现有智能车库管理系统仍存在诸多局限，未能实现真正的协同动态引导。具体表现在：

系统孤立，多数系统功能模块相对独立。车位探测、路径引导、反向寻车、费用支付等环节往往由不同子系统实现，数据流断裂，难以形成闭环协同优化。例如，车位分配时很少综合考虑实时交通流、用户个性化偏好（如靠近电梯、充电桩）以及车位未来的占用概率，导致推荐的车位可能并非全局最优。

静态或半静态引导，动态适应性差，现有引导策略大多基于某一时刻的静态车位状态数据。一旦规划完成，系统难以根据场内瞬息万变的交通状况（如突发拥堵、车辆交会）进行实时调整。有研究指出，不正确的道路选择会大量消耗驾驶员时间，而现有系统缺乏对动态交通流的预测与响应机制。

数据利用浅层，缺乏态势感知与预测能力，系统采集的多维数据（如车位状态、车辆通行速度、历史规律）未被深度融合与深度挖掘。未能构建起对停车场内未来短时车位占用与交通拥堵态势的预测能力。这导致系统只能在“当下”做出反应，无法进行前瞻性的规划与调度，以预防拥堵或提高车位周转率。

用户与车辆特征考虑不足，现有方案多将车辆视为同质化对象，分配车位时主要考虑“是否有空位”，而忽略了车辆尺寸、车型以及用户的个性化需求。同时，从场外到场内的全程个性化服务链条尚未打通，例如，根据用户最终目的地为其智能推荐最便利的停车场和车位。

综上，当前智能车库管理系统在协同动态引导方面存在明显不足。

因此，迫切需要一种能够整合多源信息、实现场内场外协同、并能基于实时动态态势进行持续优化决策的新型智能车库管理方法与系统，以从根本上提升停车效率、优化用户体验并实现车库资源的最大化利用。

发明内容

为解决现有的当前智能车库管理方法以及系统在协同动态引导方面存在明显不足，一种协同动态引导的智能车库管理方法及系统。

一种协同动态引导的智能车库管理方法，包括以下步骤：

S1.接收用户端的停车请求，基于所述请求中的目的地信息，获取周边多个候选停车场的信息；

S2.基于用户偏好信息及所述候选停车场的信息，为用户确定并预约目标停车场；

S3.获取所述目标停车场内的实时多维状态数据，并基于所述数据及历史数据进行融合分析，生成并持续更新用于表征未来车位占用与交通状况的场内动态态势信息；

S4.响应于车辆进入所述目标停车场，结合所述场内动态态势信息、车辆属性及用户偏好，基于多目标决策为车辆动态分配最优车位；

S5.基于所述场内动态态势信息及车辆属性，为车辆动态规划从当前位置至所述最优车位的行驶路径；

S6.将所述最优车位信息及所述行驶路径下发至用户端进行引导，并在引导过程中根据环境变化动态调整引导策略；

S7.更新车位状态并完成计费操作。

进一步的，所述步骤S3中，所述融合分析是通过对停车场空间拓扑结构建模以捕捉空间依赖关系，并结合历史与实时时序数据分析以捕捉时间规律的方式实现的。

进一步的，所述步骤S4中的基于多目标决策为车辆动态分配最优车位包括：从当前空闲车位中筛选符合车辆物理约束的候选车位；

通过计算加权平均值为每个候选车位计算综合评价值，所述综合评价值至少包括基于实时及预测交通流的预计通行时间、到达用户偏好设施的步行距离、基于所述场内动态态势信息的车位未来空闲概率，以及车位属性与用户偏好的匹配度；

将综合评价值最高的车位分配为所述最优车位。

进一步的，所述步骤S5中，为车辆动态规划行驶路径时，其路径代价评估综合了路段的静态物理长度、基于实时传感器数据获取的通行时间代价、基于所述场内动态态势信息的预测拥堵影响以及基于车辆属性的通行难度系数。

进一步的，所述步骤S6中，根据环境变化动态调整引导策略包括：在车辆行驶过程中，持续监测场内交通流及目标车位状态；若检测到规划路径的拥堵程度超出指定阈值或是车位状态异常，则触发重规划流程，以车辆当前位置为新的起点，结合最新环境数据重新执行车位分配与路径规划。

一种用于实现前述方法的协同动态引导智能车库管理系统，其特征在于，包括：

请求处理与推荐模块，部署于云端，用于执行步骤S1和S2；

场内感知模块，分布式部署于停车场内部，用于执行步骤S3；

数据融合与态势预测模块，部署于云端，用于执行步骤S3；

动态车位分配模块，部署于云端，用于执行步骤S4；

实时路径规划模块，部署于云端，用于执行步骤S5；

状态监控与重规划模块，部署于云端，用于执行步骤S6；

计费与状态更新模块，部署于云端，用于执行步骤S7；

其中，所述请求处理与推荐模块、场内感知模块、数据融合与态势预测模块、动态车位分配模块、实时路径规划模块、状态监控与重规划模块以及计费与状态更新模块之间，通过网络进行数据交互与指令传输，协同完成从接收用户请求到完成计费的全程动态引导与管理。

进一步的，所述请求处理与推荐模块，包括用户接口单元和推荐引擎单元；

所述用户接口单元用于与用户端交互以接收结构化停车请求数据包，并将该数据包传输至所述推荐引擎单元；

所述推荐引擎单元用于基于所述数据包中的目的地信息、用户偏好及多源外部数据，计算并确定目标停车场，并将预约结果通过所述用户接口单元下发至用户端；

所述数据融合与态势预测模块，包括传感器网络单元和预测分析单元；

所述传感器网络单元分布式部署于停车场内，用于实时采集多维状态数据；

所述预测分析单元用于接收并融合所述传感器网络单元上传的实时数据及历史数据，通过时空融合预测模型生成场内动态态势信息；

所述动态车位分配模块与实时路径规划模块，包括决策单元和路径计算单元；

所述决策单元用于接收所述场内动态态势信息、车辆属性及用户偏好，依据多目标决策模型输出最优车位分配结果；

所述路径计算单元用于接收所述最优车位信息、车辆实时位置及所述场内动态态势信息，基于动态代价地图计算行驶路径；

所述状态监控与重规划模块，包括异常检测单元和重规划触发单元；

所述异常检测单元用于持续接收来自传感器网络及车辆定位数据的反馈，监测交通流与车位状态；

所述重规划触发单元用于在所述异常检测单元判定满足重规划条件时，触发所述决策单元与所述路径计算单元重新执行计算。

进一步的，所述场内感知模块中的传感器网络单元包括：

车位状态感知子单元，部署于各车位，用于探测车位占用状态并进行车牌识别；

交通流感知子单元，部署于关键通道，用于采集车流量、车速及排队长度数据；

环境与事件感知子单元，用于采集设施状态及安全事件数据；

车辆定位信标子单元，部署于场内，用于为车辆提供实时定位数据。

进一步的，所述实时路径规划模块通过以下方式规划行驶路径：

构建动态代价地图，其中各路段的代价综合了静态物理长度、基于实时传感器数据的通行时间、基于所述场内动态态势信息的预测拥堵影响以及基于车辆属性的通行难度系数；

采用D*Lite算法，在所述动态代价地图上搜索从车辆当前位置至所述最优车位的最优路径。

本发明的有益效果为：首先，协同动态引导的智能车库管理方法打破了停车场内外部及内部各模块间的数据壁垒，实现了用户偏好、停车资源与场内实时态势的融合与协同决策，提升了区域交通运转效率。其次，系统通过对停车场空间拓扑与时序数据的建模分析，实现了从被动显示当前空位到主动预测未来短时车位占用与交通拥堵态势的能力提升。在此基础上，系统引入多目标优化模型，能够为每辆车动态分配车位，并规划出综合静态、实时通行代价及预测拥堵影响的最优路径，极大缩短了寻位时间。更重要的是，系统具备动态重新规划机制，能在监测到路径拥堵或车位异常时实时重新计算，确保了引导策略的鲁棒性与可靠性。

附图说明

图1为本发明实施例方法流程总览图；

图2为本发明实施例动态车位分配决策流程图；

图3为本发明实施例实时路径规划流程图；

图4为本发明实施例监控与动态重规划机制流程图；

图5为本发明实施例系统模块架构与数据流示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案更加清楚，下面将结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式进行详细描述。

如图1所示，一种协同动态引导的智能车库管理方法，包括以下七个步骤：

S1.接收用户端的停车请求，基于所述请求中的目的地信息，获取周边多个候选停车场的信息；进一步优选的，用户端主要应用于移动智能终端，如智能手机、平板电脑的专用应用程序（APP），或集成于车载信息娱乐系统（中控屏）的车载应用程序。对于具备车路协同（V2X）通信能力的智能网联汽车，用户端功能也可集成在车载单元（OBU）中。

进一步优选的，停车请求是一个结构化数据包，至少包含：

1.车辆标识：车牌号。

2.车辆属性：品牌、车型（如轿车、SUV）、尺寸（长、宽、高）、动力类型（燃油车、纯电动车、插电混动）。

3.目的地信息：用户输入的目标地点名称或通过地图选点获取的经纬度坐标。

4.用户偏好：可选的偏好标签，如“需要充电桩”“需要无障碍车位”“优先靠近电梯/出口”“期望费用最低”等。

5.预计抵达时间：用户手动输入或系统根据实时位置与路况估算的时间。

S2.基于用户偏好信息及所述候选停车场的信息，为用户确定并预约目标停车场；进一步优选的，用户偏好信息是系统为用户建立的个性化画像，包括：

1.静态偏好：用户在注册或设置中明确指定的长期需求，如“新能源车车主”（默认需要充电桩）、“行动不便人士”（默认需要无障碍车位）。

2.动态偏好：单次请求中指定的临时需求，如本次购物希望“靠近商场3号门”。

3.历史行为偏好：系统通过分析用户历史停车记录挖掘的隐含偏好，如经常在周末选择某餐饮楼层停车。

S3.获取所述目标停车场内的实时多维状态数据，并基于所述数据及历史数据进行融合分析，生成并持续更新用于表征未来车位占用与交通状况的场内动态态势信息；

进一步优选的，实时多维状态数据是通过停车场内部署的物联网传感器网络持续采集的，主要包括：

1.车位级数据：每个车位的占用状态（空闲/占用/预约锁定）、车位类型（普通、充电、无障碍、大型车）、物理尺寸。

2.交通流数据：各车道、交叉口的实时车辆通行速度、流量、排队长度。

3.事件数据：异常停车、逆行、拥堵、事故等报警事件。

4.设施状态数据：充电桩的占用/空闲/故障状态、电梯/扶梯的当前运行状态与等待人数（估算）。

5.环境数据：关键位置的视频监控流，用于视觉分析验证。

S4.响应于车辆进入所述目标停车场，结合所述场内动态态势信息、车辆属性及用户偏好（包含在停车请求的数据包内），基于多目标决策为车辆动态分配最优车位；

场内动态态势信息是融合分析输出的是一种结构化的预测数据，主要包括：

1.车位占用概率场：一个覆盖所有车位的矩阵，每个元素值为该车位在未来特定时间段（如接下来10分钟）被占用的概率。

2.交通通行时间预测图：一个覆盖所有主干道和交叉口的加权有向图，每条边的权重为预测的未来平均通行时间。

3.拥堵风险指数图：标识出未来可能发生拥堵的区域和等级。

S5.基于所述场内动态态势信息及车辆属性，为车辆动态规划从当前位置至所述最优车位的行驶路径；

S6.将所述最优车位信息及所述行驶路径下发至用户端进行引导，并在引导过程中根据环境变化动态调整引导策略；

S7.更新车位状态并完成计费操作。

基于前文的步骤S1-7，优选的，所述步骤S3中，融合分析通过“时空融合预测模型”实现。所述时空融合预测模型包括以下内容：

1.空间建模：将停车场抽象为拓扑图，节点代表车位、车道交叉口、设施点，边代表连接路径并赋予权重（如长度、宽度）。利用图神经网络（GNN）捕捉空间依赖（如一个区域拥堵会扩散到相邻通道）。

2.时间序列分析：对历史数据进行深度学习（如LSTM、Transformer模型）训练，学习车位占用、交通流的周期性、趋势性规律。

3.融合：将实时采集的多维数据输入已训练的时空模型，实时预测未来5—15分钟每个车位的占用概率、每条路径的通行时间，生成动态更新的态势图。

本优选方案通过建立停车场的空间拓扑模型并融合时序数据分析，实现了对场内未来状态的预测。其将离散的传感器数据进行关联，使系统不仅知道空位信息，更能预判空位的出现可能性以及发生拥堵的概率，从而提前进行车位分配和路径规划，从根源上避免了因信息滞后导致的引导失效和二次拥堵。

基于前文的步骤S1-7，如图2所示，优选的，所述步骤S4中基于多目标决策为车辆动态分配最优车位包括：从当前空闲车位中筛选符合车辆物理约束的候选车位；

通过计算加权平均值为每个候选车位计算综合评价值，所述综合评价值至少包括基于实时及预测交通流的预计通行时间、到达用户偏好设施的步行距离、基于所述场内动态态势信息的车位未来空闲概率，以及车位属性与用户偏好的匹配度；

进一步优选的，动态分配是一个在线实时优化过程：

1.触发：车辆驶入停车场入口时触发。

2.筛选：从全场空闲车位中，首先过滤掉不符合车辆物理尺寸和基本类型（如非充电车不能占充电位）的车位，形成初始候选集。

3.评分：对每个候选车位，调用多目标决策模型计算综合评分。模型输入包括：实时车辆位置、动态态势信息、用户有效偏好、车位静态属性。通过加权求和（权重可配置）计算出一个综合得分。

4.决策：选择得分最高的车位，立即将其状态在系统中更新为“已锁定”，并通过网络下发分配结果。

将综合评价值最高的车位分配为所述最优车位。

本优选方案技术效果在于：实现了综合考虑通行效率（时间）、用户便利性（步行距离）、资源利用率（未来空闲概率）和个性化需求（偏好匹配）的全局优化。这确保了分配的车位不仅是物理上可用的，而是根据综合成本和用户体验进行最优选择。

基于前文的步骤S1-7，如图3所示，优选的，所述步骤S5中，为车辆动态规划行驶路径时，其路径代价评估综合了路段的静态物理长度、基于实时传感器数据获取的通行时间代价、基于所述场内动态态势信息的预测拥堵影响以及基于车辆属性的通行难度系数。

本优选方案技术效果在于：规划出的路径不再是地图上的最短几何路径，而是当前及近期综合通行代价最低的“时空最优路径”。它能够主动规避实时拥堵点和预测的拥堵区域，并为大型车等特殊车辆避开狭窄路段。这减少了车辆在场内的无效行驶和等待时间，有效疏导了场内交通流，降低了事故风险，提升了整体通行效率。

如图4所示，优选的，所述步骤S6中，根据环境变化动态调整引导策略包括：在车辆行驶过程中，持续监测场内交通流及目标车位状态；若检测到规划路径的拥堵程度超出指定阈值或是车位状态异常，则触发重规划流程，以车辆当前位置为新的起点，结合最新环境数据重新执行车位分配与路径规划。

引导通过多模态人机交互实现：

1.移动端APP引导：在用户手机APP上显示动态更新的场内地图，用高亮线条显示规划路径，辅以文字和语音导航指令（如“前方路口左转，前往B区”）。

2.场内设施引导：系统控制车位上的指示灯（如预约车位绿灯闪烁），并在关键路口的分流LED屏上显示目标车位区域方向及剩余车位数量。

3.车载终端引导：对于具备车联功能的车辆，路径信息可直接下发至车机导航系统。

动态调整的核心是持续监控与触发式重规划。

监控：系统实时追踪车辆位置（通过蓝牙信标三角定位或摄像头识别），并监控规划路径上的交通流以及目标车位状态。

触发条件：当检测到（a）前方路径拥堵指数超过阈值，或（b）目标车位被其他车辆意外占用（“抢位”）时，立即触发。

重规划动作：系统中断当前引导指令，以车辆最新实时位置为起点，结合最新的动态态势信息，重新执行一次S4（可能分配一个附近的新车位）和S5（规划新路径），并将新的车位和路径信息实时推送给用户端，更新引导指令。

如图5所示，一种用于实现协同动态引导智能车库管理方法的协同动态引导智能车库管理系统，包括：请求处理与推荐模块，部署于云端，用于执行步骤S1和S2；

场内感知模块，分布式部署于停车场内部，用于执行步骤S3；

数据融合与态势预测模块，部署于云端，用于执行步骤S3；

动态车位分配模块，部署于云端，用于执行步骤S4；

实时路径规划模块，部署于云端，用于执行步骤S5；

状态监控与重规划模块，部署于云端，用于执行步骤S6；

计费与状态更新模块，部署于云端，用于执行步骤S7；

其中，所述请求处理与推荐模块、场内感知模块、数据融合与态势预测模块、动态车位分配模块、实时路径规划模块、状态监控与重规划模块以及计费与状态更新模块之间，通过网络进行数据交互与指令传输，协同完成从接收用户请求到完成计费的全程动态引导与管理。

优选的，所述请求处理与推荐模块，包括用于与用户端交互并接收停车请求的用户接口单元，以及用于基于多源信息计算停车场推荐评分的推荐引擎单元；用户接口单元：该单元是系统与各类用户终端进行数据交换的桥梁。它以应用程序编程接口（API）形式提供服务。对于个人用户，其载体主要为智能手机应用程序（APP）或集成于微信、支付宝的小程序；对于车载场景，则通过车载信息娱乐系统的嵌入式客户端或符合车路协同（V2X）通信协议的车载单元进行交互。该单元接收的结构化停车请求数据包，具体包含：车辆标识（如车牌号）、车辆属性（品牌、车型、长宽高尺寸、动力类型如燃油/纯电/插混）、目的地信息（目标地点名称或经纬度坐标）、用户偏好（如“需要充电桩”“优先靠近电梯”“期望费用最低”等标签）以及预计抵达时间。

推荐引擎单元：该单元是模块的核心决策单元。它接入多源外部数据服务，包括地图服务商（如高德、百度）的地理编码服务，以及城市级停车平台数据。其内部维护一个停车场静态信息数据库，存储各联网停车场的基础属性（位置、总车位数、楼层结构、设施分布、费率规则）。当收到请求后，引擎执行以下流程：首先，根据目的地信息，在数据库中检索周边多个候选停车场；其次，通过各停车场的实时数据接口，获取其实时空余车位数、入口预估排队时间等信息；最后，基于一套可配置的多目标评分模型，综合评估每个候选停车场与用户请求的匹配度。评分因素包括：静态设施匹配度（是否有充电桩）、空间可达性（行驶距离与时间）、目的地便利性（从停车场到目的地的步行距离）、经济性（费率）以及实时负载情况。评分最高的停车场被确定为“目标停车场”，该单元随即调用停车场系统的预约接口锁定车位资格，并将预约成功信息及导航初导信息通过用户接口单元返回给用户端。

场内感知模块，分布式部署于每个停车场内部，负责全面、实时地采集场内物理世界的多维状态数据。场内感知模块包含传感器网络单元和数据汇聚与预处理单元。

传感器网络单元：该单元由遍布停车场各处的异构传感器节点与数据采集硬件构成。具体包括：

车位状态感知子单元：在每个车位上部署视频车位相机或地磁传感器，实时探测车位的“空闲”“占用”或“预约锁定”状态。视频相机还可进行车牌识别，以关联特定车辆。

交通流感知子单元：在主干道、交叉口、坡道等关键位置部署广角监控摄像头，内置视频分析算法，实时计算车流量、平均车速、车辆排队长度；在视觉条件复杂的区域补充部署毫米波雷达，提供更稳定的目标探测与速度测量。

环境与事件感知子单元：在电梯厅、楼梯间部署客流统计摄像头；在充电桩上集成智能电表与通信模块，上报其工作状态（空闲/充电中/故障）；通过分析全局视频流，自动检测异常停车、逆行、行人闯入等安全事件。

车辆定位信标子单元：在停车场天花板规则部署蓝牙信标（iBeacon/Eddystone），或超宽带（UWB）定位基站，为入场车辆提供米级精度的实时位置信息。

数据汇聚与预处理单元：该单元通常运行于停车场本地的边缘计算服务器上。它通过有线（以太网）或无线（工业Wi-Fi）网络接收来自所有传感器子单元的原始数据流。其核心功能是进行数据清洗（滤除噪声与异常值）、时间戳同步、格式标准化，并将处理后的结构化状态数据（例如：“B区023车位：状态=占用，车牌=A12345，时间=T”）进行本地缓存，同时通过4G/5GCPE或光纤专线实时上传至云端的数据融合与态势预测模块。

所述数据融合与态势预测模块，包括用于实时采集车位占用、车辆通行及设施使用状态数据的传感器网络单元，以及用于对所述数据进行融合分析并生成场内动态态势信息的预测分析单元；数据融合与态势预测模块部署于云端高性能计算平台，负责将海量的实时与历史数据转化为对未来态势的洞察。

数据存储与管理单元：该单元负责系统数据的持久化存储与组织管理。它采用混合数据库架构：时序数据库（如InfluxDB）用于高效存储和查询传感器产生的带时间戳的序列数据（如车位状态变化、车流量）；关系型数据库（如MySQL）用于存储停车场结构信息、用户档案、事件日志等关系型数据；对象存储服务用于保存视频片段、图片等非结构化数据。历史数据主要包括长期积累的车位分时占用率、交通流模式规律、事件发生统计等。

预测分析单元：该单元是模块的核心算法单元，实现“融合分析”。其内部运行一个时空融合预测模型，该模型通过以下步骤工作：

空间拓扑建模：将停车场物理结构抽象为一个图结构。节点代表车位、车道交叉口、电梯口等关键位置；边代表连接路径，并赋予长度、宽度、方向等属性。此图用于编码空间依赖关系。

时序规律学习：利用长短期记忆网络（LSTM）或Transformer等深度学习模型，对历史时序数据进行训练，学习车位占用和交通拥堵的周期性（如工作日早晚高峰）、趋势性及事件关联性。

实时融合与预测：将场内感知模块实时上传的多维状态数据（作为观测输入）注入已训练好的模型中。模型结合空间图的关联性和学习到的时间规律，进行滚动预测，输出场内动态态势信息。该信息具体表现为：车位占用概率矩阵（预测未来5—15分钟每个车位被占用的概率）、通道通行时间预测图（预测未来各路径段的通行时间）、拥堵风险热力图（标识未来可能拥堵的区域及等级）。

所述动态车位分配模块与实时路径规划模块，包括用于依据所述态势信息、车辆属性及用户偏好执行车位优化分配的决策单元，以及用于基于所述态势信息及车辆属性规划行驶路径的路径计算单元；

决策单元：该单元是分配逻辑的执行核心。其工作流程为：

候选集生成：首先从全场车位中，快速筛选出符合车辆物理约束的车位集合，约束条件包括：车位尺寸（长、宽、高）必须容纳车辆外廓；车位类型匹配车辆需求（如仅电动车可分配充电车位）；车位当前状态为“空闲”。

多目标综合评分：对每个候选车位，计算一个综合评价值。评分函数采用加权和模型：Score=w1*F1+w2*F2+w3*F3+w4*F4。其中：

F1（预计通行时间）：基于车辆当前位置、实时交通流及态势预测图中的通行时间预测图，计算抵达该车位的预估时间。

F2（到达偏好设施步行距离）：计算从该车位步行至用户偏好的目标设施（如特定电梯口）的最短路径距离。

F3（车位未来空闲概率）：取自态势信息中的车位未来被占用的概率的补数（1－占用概率），优先分配未来更可能保持空闲的车位，以提高周转率。

F4（车位属性匹配度）：量化车位属性（如充电桩功率、是否为无障碍车位、所属区域安静程度）与用户偏好（静态与动态）的契合度。

w1,w2,w3,w4为可动态配置的权重系数。

最优决策：选择综合评价值最高的车位，立即通过系统内部接口将其状态标记为“已分配并锁定”。

路径计算单元：该单元负责在动态环境中计算最优路径。其工作流程为：

动态代价地图构建：以停车场的静态拓扑地图为底图，结合实时传感器数据（当前通行速度）和场内动态态势信息（预测的通行时间及拥堵风险），为地图中的每条路段（边）动态赋予一个综合通行代价。代价计算融合了静态物理长度、实时通行时间代价、预测拥堵影响以及基于车辆属性（如大型车需规避窄弯）的通行难度系数。

最优路径搜索：采用A*算法或其动态版本D*Lite算法（均为路径规划算法），在构建的动态代价地图上进行搜索。它以车辆实时位置（由定位信标提供）为起点，以分配的最优车位为终点，寻找综合通行代价最小的路径。输出结果为一系列有序的车道节点和转向指令。

所述监控与重规划模块，包括用于持续监测交通流及车位状态的异常监测单元，以及用于在满足条件时触发重新分配车位或规划路径的重规划触发单元。

异常检测单元：该单元持续监控两个关键方面：一是通过车辆定位信标单元的数据，实时追踪车辆是否偏离规划路径或异常停滞；二是通过传感器网络单元的实时数据流，监控规划路径上的交通拥堵指数是否超过阈值，以及目标车位的状态是否被意外占用。

重规划触发单元：当异常检测单元发现以下任一情况时，本单元立即被触发：规划路径前方突发严重拥堵；目标车位被其他车辆占用；车辆严重偏离路径且无法自动回归。触发后，本单元向系统核心发出中断信号，并以车辆最新实时位置为新的起点，携带最新的环境数据，重新调用动态车位分配模块的决策单元和实时路径规划模块的路径计算单元，生成新的“车位、路径”组合方案，并交付给引导执行单元。

计费与状态更新模块，该模块负责停车业务的闭环和系统资源状态的同步维护。

计费与状态更新单元：该单元是业务逻辑的终点。它与场内感知模块深度联动。当确认车辆已停入分配的车位（通过视频识别或地磁传感器状态变化结合定位信息），即标记停车开始。当车辆驶离（通过出口道闸识别或车位状态变化），则标记停车结束。根据停车时长、车位类型（如充电车位费率不同）及预设费率规则，自动计算费用，并通过集成第三方支付网关（如微信支付、支付宝）完成扣费。同时，该单元负责将车位状态（从“占用”到“空闲”）、车辆离场事件等关键状态变更，同步更新至系统的中心数据库，确保全局状态的一致性。

应用案例（参考图1-5）：王先生出发前，打开手机上的智能停车APP，输入目的地“城市中心商场”。APP（用户接口单元）在获得了用户的授权之后，自动获取了他的车辆信息（车牌号、车型为SUV、新能源车）和常用偏好（“需要充电桩”“优先靠近电梯”）。他点击“寻找车位”。APP将此停车请求（包含目的地、车辆属性、用户偏好）发送至云端。

云端的推荐引擎单元收到请求后，首先根据目的地坐标，搜索周边1公里内的所有联网停车场，获取它们的候选停车场信息，包括：位置、总车位数、当前空车位数、是否有充电桩、收费标准，以及从商场各入口到目标商铺区的预估步行距离。接着，引擎根据王先生的偏好进行综合评分：一个有充足空闲充电桩且从车库电梯到商场核心区步行距离最短的停车场得分最高。系统将该停车场确定为目标停车场，并为其预约了一个“充电车位资格”，将预约信息和导航路线推送到王先生的APP上。

场内态势感知与预测（对应S3）

在王先生驾车前往的同时，目标停车场的传感器网络单元正在持续工作：视频车位相机识别每个车位的占用状态；广角摄像头分析各主干道的车流速度；充电桩管理器上报每个桩的实时状态。这些实时多维状态数据（车位状态、交通流、充电桩状态）被汇聚到本地边缘服务器。边缘服务器将处理后的数据实时上传至云端。云端的数据融合与态势预测模块中的预测分析单元开始工作。它调用该停车场过去一个月的历史数据（如每天不同时段各区域的车位占用规律），并结合刚刚上传的实时数据，运行时空融合预测模型。该模型将停车场结构抽象成一张拓扑图，运用图神经网络（GNN）分析空间关系（如B区拥堵会波及C区），同时用LSTM时序预测模型分析时间规律。几秒钟后，它生成了一份未来10分钟的场内动态态势信息：一份是车位占用概率热力图，显示哪些车位很快可能被占；另一份是通道通行时间预测图，显示哪些路径即将拥堵。

动态车位分配与实时路径规划（对应S4、S5）

王先生的车驶入停车场入口。系统立刻触发动态车位分配模块。其决策单元首先从所有空闲充电车位中，筛选出能停入SUV的大尺寸车位，形成候选车位列表。然后，它为每个候选车位计算综合评价值：根据王先生的实时位置和态势信息中的预测通行时间，计算抵达每个车位的预计通行时间；根据停车场地图，计算从每个车位到商场电梯口的步行距离；参考车位占用概率，选择那些未来一段时间更可能保持空闲的车位；最后，车位属性（快充桩）完全匹配王先生“需要充电桩”的偏好。系统通过加权计算，选出了综合得分最高的一个车位作为最优车位，并立即将其状态锁定。紧接着，实时路径规划模块的路径计算单元启动。它以车辆当前位置为起点，最优车位为终点，在停车场数字地图上规划路径。规划时不仅看距离长短，还综合考量：路段的实际长度、根据实时摄像头数据得出的当前通行时间、根据态势信息得出的预测拥堵影响，以及为SUV车型避开一些狭窄弯道所增加的通行难度系数。最终，它规划出一条当前综合通行代价最低的行驶路径。

引导与动态重规划（对应S6）

最优车位（如“D区充电位C12”）和规划路径立即下发至王先生的APP。APP界面显示动态地图，用蓝色高亮线引导他行驶，同时语音提示“请直行，50米后左转”。同时，停车场内的引导屏和D区C12车位上的指示灯亮起，指示方向。在引导过程中，状态监控与重规划模块的异常监测单元一直在工作。它通过蓝牙信标追踪王先生车辆的位置，并监控规划路径前方的交通流。突然，由于前方有车辆发生短暂故障，导致王先生规划路径上的一个路口拥堵指数飙升，超过了阈值。重规划触发单元立即被触发。系统以王先生车辆的最新位置为起点，结合最新的场内态势，瞬间重新执行了一次车位分配和路径规划，为他分配了附近另一个同等条件的空闲充电车位（C15），并规划了一条绕开拥堵的新路径。新的引导指令立刻更新到王先生的APP上。

停车完成与计费（对应S7）王先生顺利将车停入新分配的车位C15。车位上方的视频车位相机识别到车辆停入，系统确认停车状态。王先生购物结束后，在APP上点击“一键离场”。系统自动计算停车时长和充电费用，通过无感支付完成扣款。道闸自动抬起，同时，车位C15的状态被更新为“空闲”，等待服务下一位用户。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (9)

1.一种协同动态引导的智能车库管理方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.接收用户端的停车请求，基于所述请求中的目的地信息，获取周边多个候选停车场的信息；

S2.基于用户偏好信息及所述候选停车场的信息，为用户确定并预约目标停车场；

S3.获取所述目标停车场内的实时多维状态数据，并基于所述数据及历史数据进行融合分析，生成并持续更新用于表征未来车位占用与交通状况的场内动态态势信息；

S4.响应于车辆进入所述目标停车场，结合所述场内动态态势信息、车辆属性及用户偏好，基于多目标决策为车辆动态分配最优车位；

S5.基于所述场内动态态势信息及车辆属性，为车辆动态规划从当前位置至所述最优车位的行驶路径；

S6.将所述最优车位信息及所述行驶路径下发至用户端进行引导，并在引导过程中根据环境变化动态调整引导策略；

S7.更新车位状态并完成计费操作。

2.根据权利要求1所述的协同动态引导的智能车库管理方法，其特征在于：所述步骤S3中，所述融合分析是通过对停车场空间拓扑结构建模以捕捉空间依赖关系，并结合历史与实时时序数据分析以捕捉时间规律的方式实现的。

3.根据权利要求1所述的协同动态引导的智能车库管理方法，其特征在于，所述步骤S4中基于多目标决策为车辆动态分配最优车位包括：从当前空闲车位中筛选符合车辆物理约束的候选车位；

通过计算加权平均值为每个候选车位计算综合评价值，所述综合评价值至少包括基于实时及预测交通流的预计通行时间、到达用户偏好设施的步行距离、基于所述场内动态态势信息的车位未来空闲概率，以及车位属性与用户偏好的匹配度；

将综合评价值最高的车位分配为所述最优车位。

4.根据权利要求1所述的协同动态引导的智能车库管理方法，其特征在于，所述步骤S5中，为车辆动态规划行驶路径时，其路径代价评估综合了路段的静态物理长度、基于实时传感器数据获取的通行时间代价、基于所述场内动态态势信息的预测拥堵影响以及基于车辆属性的通行难度系数。

5.根据权利要求1所述的协同动态引导的智能车库管理方法，其特征在于，所述步骤S6中，根据环境变化动态调整引导策略包括：在车辆行驶过程中，持续监测场内交通流及目标车位状态；若检测到规划路径的拥堵程度超出指定阈值或是车位状态异常，则触发重规划流程，以车辆当前位置为新的起点，结合最新环境数据重新执行车位分配与路径规划。

6.一种用于实现权利要求1至5中任一项所述方法的协同动态引导智能车库管理系统，其特征在于，包括：

请求处理与推荐模块，部署于云端，用于执行步骤S1和S2；

场内感知模块，分布式部署于停车场内部，用于执行步骤S3；

数据融合与态势预测模块，部署于云端，用于执行步骤S3；

动态车位分配模块，部署于云端，用于执行步骤S4；

实时路径规划模块，部署于云端，用于执行步骤S5；

状态监控与重规划模块，部署于云端，用于执行步骤S6；

计费与状态更新模块，部署于云端，用于执行步骤S7；

其中，所述请求处理与推荐模块、场内感知模块、数据融合与态势预测模块、动态车位分配模块、实时路径规划模块、状态监控与重规划模块以及计费与状态更新模块之间，通过网络进行数据交互与指令传输，协同完成从接收用户请求到完成计费的全程动态引导与管理。

7.根据权利要求6所述的协同动态引导智能车库管理系统，其特征在于：所述请求处理与推荐模块，包括用户接口单元和推荐引擎单元；

所述用户接口单元用于与用户端交互以接收结构化停车请求数据包，并将该数据包传输至所述推荐引擎单元；

所述推荐引擎单元用于基于所述数据包中的目的地信息、用户偏好及多源外部数据，计算并确定目标停车场，并将预约结果通过所述用户接口单元下发至用户端；

所述数据融合与态势预测模块，包括传感器网络单元和预测分析单元；

所述传感器网络单元分布式部署于停车场内，用于实时采集多维状态数据；

所述预测分析单元用于接收并融合所述传感器网络单元上传的实时数据及历史数据，通过时空融合预测模型生成场内动态态势信息；

所述动态车位分配模块与实时路径规划模块，包括决策单元和路径计算单元；

所述决策单元用于接收所述场内动态态势信息、车辆属性及用户偏好，依据多目标决策模型输出最优车位分配结果；

所述路径计算单元用于接收所述最优车位信息、车辆实时位置及所述场内动态态势信息，基于动态代价地图计算行驶路径；

所述状态监控与重规划模块，包括异常检测单元和重规划触发单元；

所述异常检测单元用于持续接收来自传感器网络及车辆定位数据的反馈，监测交通流与车位状态；

所述重规划触发单元用于在所述异常检测单元判定满足重规划条件时，触发所述决策单元与所述路径计算单元重新执行计算。

8.根据权利要求7所述的协同动态引导智能车库管理系统，其特征在于，所述场内感知模块中的传感器网络单元包括：

车位状态感知子单元，部署于各车位，用于探测车位占用状态并进行车牌识别；

交通流感知子单元，部署于关键通道，用于采集车流量、车速及排队长度数据；

环境与事件感知子单元，用于采集设施状态及安全事件数据；

车辆定位信标子单元，部署于场内，用于为车辆提供实时定位数据。

9.根据权利要求7所述的协同动态引导智能车库管理系统，其特征在于，所述实时路径规划模块通过以下方式规划行驶路径：

构建动态代价地图，其中各路段的代价综合了静态物理长度、基于实时传感器数据的通行时间、基于所述场内动态态势信息的预测拥堵影响以及基于车辆属性的通行难度系数；

采用D*Lite算法，在所述动态代价地图上搜索从车辆当前位置至所述最优车位的最优路径。