用于处理车辆的测量数据以用于确定开始寻找停车位的方法技术

本发明专利技术涉及一种用于处理车辆的测量数据以用于确定开始寻找停车位的方法，所述方法包括如下步骤：·a)检测多个(N)行驶数据向量(xi)，其中，每个行驶数据向量(x)包括关于速度(v；)、位置数据(pj)以及所述速度(vi)和位置数据(pi)的检测的时刻(ti)的信息；·b)确定在检测行驶数据向量(xi)的每个时刻(ti)的特征向量(m；)，其中，处理当前的并且在时间上过去的行驶数据向量(x)的信息，其中，特征向量(mi)作为特征分量包括至少一个速度信息和行程信息；·c)对每个特征向量(mi)分类，其中，所述特征向量(mi)的每个特征向量配置给代表车辆行驶的第一交通类别(cZ)或者配置给代表停车寻找交通的第二交通类别(cp)，并且其中，确定如下概率(p(P|mi))，所述概率给出：特征向量以何种概率配置给第一或第二交通类别(cZ，cP)；·d)在时间过程上切分特征向量(mi)的交通类别(cZ，cP)，其中，按照特征向量(mi)的所确定的交通类别(cZ，cP)将从开始直到行驶数据向量的最后的检测的行驶划分成两个部段并且从一个部段到另一个部段中的过渡代表寻找停车位的开始。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种。
技术介绍
空闲停车位的停车信息例如由用于为寻找停车位的车辆导航的停车引导系统和/ 或导航仪器使用。现代的市内系统按照简单的原理工作。如果已知停车位的数量以及车辆 的流入和流出，则由此能够简单地确定空闲停车位的可用性。通过驶入道路的对应的标牌 和停车位信息的动态更新能够将车辆导航至空闲停车位。由原理决定地由此如下产生限 制，即，必须清楚地划定停车面以及必须总是准确地控制车辆进入和离开。为此需要结构上 的措施、例如栅栏或其他的驶入控制系统。 基于该限制，仅至少数量的空闲停车位的导航是可能的。利用所需要的结构上的 措施通常只能够将停车楼或加围栏的停车面集成到停车引导系统中。然而不理会数量大得 多的路边停车位或未被划定的停车位，因为在公共区域中的停车情况基本未知。只有个别 社区或交通管理中心提供关于特殊面的信息。 为了寻找空闲停车位尤其是在内城和密集居住的区域中希望标识沿着相应的街 道的停车位。由DE 10 2009 028 024 A1对此已知，使得探查停车位的车辆，例如公共的短 途交通的车辆、例如规律行驶的公交车或出租车，其具有至少一个用于停车位识别的传感 器。所述传感机构在这里可以基于光学的和/或非光学的传感器。 此外已知基于社区的应用，其中当用户离开停车位时，车辆的用户例如将信息输 入应用程序（App)中。这些信息然后提供给服务的其他用户。在此不利的是，关于可用的 停车位信息仅如由用户提供的那样好。 在两个所述的备选方案中存在问题，即，关于单个停车位的存在的信息非常短暂， 即在具有大量停车寻找交通、停车位信息可能有帮助的区域中，空闲停车位通常在最短的 时间内被占用。 由本申请人在申请号10 2012 201 472. 1中此外说明一种用于提供空闲停车位 的停车信息的方法，其中由关于可用的、空闲停车位的确定的信息产生具有历史的数据的 知识数据库。所述历史的数据对于预定的街道和/或预定的时间或时间间隔分别包括关于 空闲停车位的统计学数据。由历史的数据和当前的信息确定用于所述街道或所选择的街道 的期望的空闲停车位的概率分布，所述当前的信息在给定的时刻对于一个或多个所选择的 街道由处于交通的车辆来确定。所述概率分布代表在所述一个或多个所选择的街道中的空 闲停车位的停车信息。概率分布的精确性另外取决于对所谓的停入率λp的了解。停入率 按照公式Ap(t) = (1-Ρη) λ (t)计算，其中，λ (t)代表查询率，所述查询率对于停车段（即 在其中期望停车过程的所考察的区域）给出每个时间（即单位时间）停车位查询的数量。 Pn给出空闲停车位的概率。 停入率λ p越准确地已知，则因此可以越准确地确定空闲停车位的概率。
技术实现思路
本专利技术的任务是，基于申请人的上述方法而给出一种方法，该方法可以自动化地 确定开始寻找停车位，以便改善停入率确定的精确性。 该任务通过一种按照权利要求1的特征的方法和一种按照权利要求16的特征的 计算机程序产品解决。有利的实施方案在从属权利要求中给出。 本专利技术提供一种。以 下描述的方法可以车载地、即在寻找停车位的车辆中或非车载地、即通过中央计算机实施， 行驶数据传输到所述中央计算机上。此外提出的方法提供在线地、即在行驶期间实时地或 离线地、即在行驶之后置后地实施计算的可能性。 在第一步骤中，进行对多个行驶数据向量的检测，其中，每个行驶数据向量包括关 于速度、位置数据以及所述速度和位置数据的检测的时刻的信息。所述多个行驶数据向量 的检测以秒范围内的预定的时间间隔（以下也称为采样率）进行，例如每秒或每五或十秒 进行。行驶数据向量借此依照固定的时间上的次序。位置数据可以通过GPS (全球定位系 统）数据来代表。位置数据可以通过车辆的GPS模块确定。所述速度可以可选地通过车辆 的速度传感器或由两个相继的测量的位置数据和检测时刻来确定。 在下一个步骤中，进行在检测行驶数据向量的每个时刻的特征向量的确定，其中， 处理当前的并且在时间上过去的行驶数据向量的信息，其中，特征向量作为特征分量包括 至少一个速度信息和行程信息。由此考虑车辆的行驶的走向。在该步骤中，对于每个新检 测的行驶数据向量重新计算特征的值并且将其综合在特征向量中。因此在每个（测量或检 测）时刻计算特征向量，其中，考虑当前的以及以前的行驶数据向量。 在下一个步骤中，进行对每个特征向量的分类，其中，每个所述特征向量配置给两 个交通类别之一。第一交通类别称为目标交通，其中，驾驶员不寻找停车位，而第二交通类 别称为停车寻找交通，其中，驾驶员寻找停车位。在确定交通类别时计算概率，所述概率给 出：特征向量以何种概率可配置给第一或第二交通类别。在该步骤中，产生的特征向量被单 独考虑并且在两个交通类别方面、即通过第一交通类别代表的目标交通和通过第二交通类 别代表的停车寻找交通分类。在该步骤结束时，对于每个特征向量存在如下概率，该概率给 出：特征向量以何种概率属于停车寻找交通并且以何种概率属于目标交通。 最后，进行在时间过程上切分特征向量的所确定的交通类别，其中，按照特征向量 的所确定的交通类别将从开始直到行驶数据向量的最后的检测的行驶进行划分成两个部 段并且从一个部段到另一个部段中的过渡代表寻找停车位的开始。所述切分的任务是，借 助对特征向量的分类的时间过程的分析来确定如下的行驶数据向量，所述行驶数据向量标 记寻找停车位的开始。切分的结果是按照交通类别将行驶划分成两个部段，这形成用于计 算希望的、对于停车寻找交通的强度和定位（Lokalisierung)的信息的基础。 如果已知开始寻找停车位，则这可以用于，更准确地计算在环境中可用的停车位 的概率。为此例如可以利用在本申请人的DE 102012201472. 1中的开头说明的方法。此外 对开始寻找停车位的了解也可以被城市规划师所使用，以便评定各个道路或城区中的停车 情况。 为了将要处理的数据量尽可能保持少，符合目的的可以是，进行行驶数据向量的 初滤。如果行驶数据向量的关于速度的信息大于第一阈值或小于第二阈值，则在确定开始 寻找停车位时可以保持不考虑这样的行驶数据向量。由此例如可以不考虑车辆的城外的行 驶和停车阶段。第一阈值例如可以处于50km/h至100km/h之间并且尤其是为80km/h。第 二阈值例如可以处于2km/h至8km/h之间并且尤其是为4km/h。 在另一种实施方案中，为了确定相应的特征向量，在代表预定的路程的特征窗口 内处理行驶数据向量，其中，所述特征窗口一同包括从当前的位置或测量直到第一位置或 测量的行驶数据向量，所述第一位置或测量在经过的路程上比预定的路程走过更远。特征 窗口中的行驶数据向量的数量因此可以根据采样率和速度而变化。如果特征窗口的大小例 如为lkm，只要假定恒定的采样率，则在最后的公里上在较高的平均速度的情况下比在较低 的速度的情况下在特征窗口中包含更少的行驶数据向量。 在另一种实施方案中，特征向量作为特征分量附加于速度信息和行程信息包括一 个或多个如下的特征分量： 一关于经过的路程的环形度的信息。所述环形度考虑在车辆寻找停车位时典型的 行为模式，其行驶路程经常描述行程引导的环形选择（例如围绕建筑群绕行）。参考参量在 这里是当前本文档来自技高网...

【技术保护点】
用于处理车辆的测量数据以用于确定开始寻找停车位的方法，所述方法包括如下步骤：a)检测多个(N)的行驶数据向量(xi)，其中，每个行驶数据向量(xi)包括关于速度(vi)、位置数据(pi)以及所述速度(vi)和位置数据(pi)的检测的时刻(ti)的信息；b)确定在检测行驶数据向量(xi)的每个时刻(ti)的特征向量(mi)，其中，处理当前的和在时间上过去的行驶数据向量(xi)的信息，其中，特征向量(mi)作为特征分量包括至少一个速度信息和行程信息；c)对每个特征向量(mi)分类，其中，所述特征向量(mi)中的每个特征向量配置给代表车辆行驶的第一交通类别(cZ)或者配置给代表停车寻找交通的第二交通类别(cP)，并且其中，确定如下概率(p(P|mi))，所述概率给出：特征向量以何种概率配置给第一或第二交通类别(cZ，cP)；d)在时间过程上切分特征向量(mi)的所确定的交通类别(cZ，cP)，其中，按照特征向量(mi)的所确定的交通类别(cZ，cP)将从开始直到行驶数据向量的最后的检测的行驶划分成两个部段并且从一个部段到另一个部段中的过渡代表寻找停车位的开始。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：H·贝尔茨纳，P·佩德罗，
申请(专利权)人：宝马股份公司，
类型：发明
国别省市：德国;DE