寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定系统和方法技术方案

本申请实施例公开了一种方法，包括：获取区域内一段时期的历史车辆服务数据，包括对应时间寻觅乘客的车辆的历史位置、对应时间乘客订单的历史位置，以及对应上车位置和时间的历史行程费用(401)；将所述区域拆分成至少两个区块并将所述时期拆分成至少两个时间段(402)；根据所述区块和所述时间段聚合所述历史车辆服务数据(403)；根据所聚合的历史车辆服务数据，获取寻觅乘客的车辆从区块A移动到所述区块A的每个相邻区块的预期奖励(404)；以及基于所述寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的所述预期奖励，获取寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到邻近区块B的概率(405)。

Navigation and determination system and method for searching passengers' vehicles

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定系统和方法
本申请一般涉及可搭载车辆的导航确定系统和方法。
技术介绍
随着移动互联网技术的蓬勃发展，打车服务已经成为通勤者和其他类型乘客越来越重要的出行方式。与传统的出租车服务相比，打车平台可以在司机和乘客之间提供更有效的信息桥梁，从而减少搜寻摩擦(供应与需求匹配的障碍以及寻觅匹配过程的成本)。由于其有效、高效和相对低的价格，打车服务越来越受欢迎。在各种因素中，模拟车辆移动是很重要的，基于模拟车辆移动可以制定规则以进一步减少搜寻摩擦并提高整体运输效率。
技术实现思路
本申请的各种实施例可以包括寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定系统、方法和非暂时性计算机可读介质。根据一个方面，一种示例性的寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定方法可以包括：获取区域内一段时期的历史车辆服务数据，所述历史车辆服务数据包括对应时间寻觅乘客的车辆的历史位置、对应时间乘客订单的历史位置，以及对应上车位置和时间的历史行程费用；将所述区域拆分成至少两个区块并将所述时期拆分成至少两个时间段；根据所述区块和时间段聚合所述历史车辆服务数据；基于所聚合的历史车辆服务数据，获取寻觅乘客的车辆从区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的预期奖励；以及基于所述寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的所述预期奖励，获取寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到邻近区块B的概率。根据另一方面，一种存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令由一个或以上处理器执行时，使得所述一个或以上处理器执行一种寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定方法。所述方法可以包括：获取区域内一段时期的历史车辆服务数据，所述历史车辆服务数据包括对应时间寻觅乘客的车辆的历史位置、对应时间乘客订单的历史位置、以及对应上车位置和时间的历史行程费用；将所述区域拆分成至少两个区块并将所述时期拆分成至少两个时间段；根据所述区块和时间段聚合所述历史车辆服务数据；基于所聚合的历史车辆服务数据，获取寻觅乘客的车辆从区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的预期奖励；以及基于所述寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的预期奖励，获取寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到邻近区块B的概率。根据另一方面，一种寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定系统可以包括一个或以上处理器和存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令由一个或以上处理器执行时，使得所述一个或多个以上处理器执行方法。所述方法可以包括：获取区域内一段时期的历史车辆服务数据，所述历史车辆服务数据包括对应时间寻觅乘客的车辆的历史位置、对应时间乘客订单的历史位置、以及对应上车位置和时间的历史行程费用；将所述区域拆分成至少两个区块并将所述时期拆分成至少两个时间段；根据所述区块和所述时间段聚合所述历史车辆服务数据；基于所聚合的历史车辆服务数据，获取寻觅乘客的车辆从区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的预期奖励；以及基于所述寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到所述区块A的每个邻近区域的预期奖励，获取寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到邻近区块B的概率。通过参考附图来考虑以下描述和所附权利要求，本文披露的系统、方法和非暂时性计算机可读介质的这些和其他特征，以及结构的相关元件的操作和功能以及部件的组合和制造经济性的功能将更加显而易见，本专利技术的所有附图均构成说明书的一部分，其中相同的附图标记表示各个附图中的相应部分。然而，应清楚地理解，附图仅用于说明和描述的目的，并不旨在作为本专利技术的限制的定义。附图说明本申请将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：图1是根据本申请的一些实施例所示的示例性寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定场景；图2A是根据现有技术所示的示例性方格；图2B是根据本申请的一些实施例所示的示例性寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定六边形网格；图2C是根据本申请的一些实施例所示的基于寻觅乘客的可搭载车辆模型的数据分析的司机移动示例；图2D是根据本申请的一些实施例所示的基于寻觅乘客的可搭载车辆的模型的数据分析的请求订单分配示例；图3A-3D是根据本申请的一些实施例所示的三种类型的司机的各种解释属性；图4是根据本申请的一些实施例所示的示例寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定方法的流程图；以及图5是可以实现本文描述的任何实施例所示的示例计算机系统的框图。具体实施方式车辆平台可以提供交通服务。这样的车辆平台也可以指叫车平台、车辆调度平台，或者打车平台，可以通过诸如安装有平台应用的移动电话之类的设备访问。通过所述应用，用户(交通请求者)可以将交通请求(例如，上车位置、目的地)发送到车辆平台。打车平台可以将请求转发给车辆司机。有时，两个或以上的乘客/乘客团体可能会要求在同一车辆中拼车。车辆司机可以选择并接受请求，接载乘客，并且相应地获取奖励。尽管呼叫可搭载车辆的乘客越来越多，但没有开发出模型来模拟寻觅乘客的空置车辆的路线选择(本申请中的“空置”可以指的是车上没有乘客但车载着司机并可能寻觅着乘客的车辆)。虽然一些现有模型描述了传统出租车的行为，但由于各种原因，这些模型不能用于可搭载车辆。与在街上漫游以便在旅途中接载乘客的出租车不同，打车平台以从乘客处接受订单的形式接收交通请求，然后将每个订单发送给附近的空置司机中的一位司机。对于可搭载车辆，司机需要接收从确定位置接载乘客的请求，否则将受到平台的处罚。例如，在一天内取消超过三个订单时，可搭载车辆的司机可能会受到扣除服务分数或取消补贴/奖励的处罚。由于打车服务和传统出租车服务之间的匹配模式不同，打车司机与传统的出租车司机有不同的行为，特别是在空置和寻觅乘客时。另一方面，在基于互联网的匹配系统的帮助下，打车平台可以提供比传统的出租车GPS记录和调查更丰富和更准确的车辆信息。为了提供用于模拟寻觅乘客的可搭载车辆的稳健模型并至少减轻上述现有技术的缺点，本专利技术公开了对寻觅乘客的可搭载车辆的移动建模系统、方法和非暂时性计算机可读介质。在各种实施例中，本专利技术公开了对寻觅乘客的可搭载车辆的移动建模的基于logit的模型移动。例如，本专利技术公开了基于logit的区域选择模型，用于表征空置打车司机寻觅乘客的行为。在所述模型中，空置打车司机被建模为在基于六边形的单元之间移动。模型考虑到从请求订单(需求方)和可搭载车辆的GPS轨迹(供应方)检索的因素。所请求的订单提供的因素包括所请求订单的数量、应答率(匹配订单与所请求订单的比率)、预期乘客等待时间、预期行程费用和预期接载时间。从GPS数据，预期空置司机停留时间可以定义为司机总体空置时间与司机数量的比率，其反映供应强度和司机的机会成本。所述模型可以假设空置打车司机在空置时没有明确的目的地，但通过比较候选区块的奖励以及他们可以到达的后续可能区块的奖励而移向邻近区块之一。奖励由解释变量表示，包括请求的订单数量(反映需求强度)、平均行程费用、平均接载时间、平均司机的漫本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定方法，包括：/n获取区域内一段时期的历史车辆服务数据；/n将所述区域拆分成至少两个区块并将所述时期拆分成至少两个时间段；/n根据所述区块和所述时间段聚合所述历史车辆服务数据；/n根据所聚合的历史车辆服务数据，获取寻觅乘客的车辆从区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的预期奖励；以及/n基于所述寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的所述预期奖励，获取寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到邻近区块B的概率。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定方法，包括：
获取区域内一段时期的历史车辆服务数据；
将所述区域拆分成至少两个区块并将所述时期拆分成至少两个时间段；
根据所述区块和所述时间段聚合所述历史车辆服务数据；
根据所聚合的历史车辆服务数据，获取寻觅乘客的车辆从区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的预期奖励；以及
基于所述寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的所述预期奖励，获取寻觅乘客的车辆从所述区块A移动到邻近区块B的概率。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述历史车辆服务数据包括对应时间寻觅乘客的车辆的历史位置、对应时间乘客订单的历史位置，以及对应上车位置和时间的历史行程费用。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述寻觅乘客的车辆从所述区块A转移到所述区块A的每个邻近区块的所述预期奖励是基于一个或以上解释变量获取的；以及
所述解释变量包括以下中的至少一个：预期接载时间、预期行程费用、预期乘客等待时间、预期订单数量、预期应答率或预期司机停留时间。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述解释变量包括一步解释变量、两步解释变量，以及三步解释变量；
所述一步解释变量包括向量：在区块B中的预期接载时间、预期行程费用、预期乘客等待时间、预期订单数量、预期应答率，以及预期司机停留时间；
所述两步解释变量包括向量：在区块C中的预期接载时间、预期行程费用、预期乘客等待时间、预期订单数量、预期应答率，以及预期司机停留时间，所述区块C是所述区块B的邻近区块；以及
所述三步解释变量包括向量：在区块D中的预期接载时间、预期行程费用、预期乘客等候时间、预期订单数量、预期应答率，以及预期司机停留时间，所述区块D是所述区块C的邻近区块。


5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
其中一个时间段的预期接载时间包括在区块A中寻觅乘客的车辆接载乘客的历史平均接载时间；
接载时间是寻觅乘客的车辆接收乘客订单与乘客被所述寻觅乘客的车辆接载的时间差；以及
所述乘客订单是在所述时间段内收到的。


6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
其中一个时间段的预期行程费用包括在所述时间段内在区块A中接收的乘客订单的历史平均行程费用。


7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
其中一个时间段的预期乘客等候时间包括位于区块A中并在所述时间段内被接收的乘客订单的历史平均等待时间；以及
所述等待时间是所述乘客发出订单与所述乘客被接载的时间差。


8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
其中一个时间段的预期订单数包括所述时间段内的区块A中的历史平均乘客订单数。


9.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述预期应答率包括在所述时间段内区块A中的被接受的乘客订单数量比上请求的乘客订单数量。


10.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：
所述预期司机停留时间包括在所述时间段内每辆寻觅乘客的车辆停留在区块A中的历史平均时间。


11.一种存储指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令由一个或以上处理器执行时，使得所述一个或以上处理器执行一种寻觅乘客的可搭载车辆的导航确定方法，所述方法包括：
获取区域内一段时期的历史车辆服务数据；
将所述区域拆分成至少两个区块并将所述时期拆分成至少两个时间段；
根据所述区块和所述时间段聚合所述历史车辆服务数据；
根据所聚合的历史车辆服务数据，获取寻觅乘客的车辆从区块A移动到所述区块A的每个邻近区块的预期奖...

【专利技术属性】
技术研发人员：柯锦涛，吴国寯，徐铮添，杨海，殷亚峰，叶杰平，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11