【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能停车管理的，尤其涉及一种智能收费优化道路泊位机器人系统。
技术介绍
1、随着城市化进程的不断加速和机动车辆数量的持续增长，城市停车需求日益迫切，停车难的问题变得尤为突出，在现代城市中，停车不再仅仅是寻找一个空车位那么简单，它涉及停车的便捷性、费用支付、车位的有效管理，以及用户的整体体验等多个方面。
2、现有技术还存在以下问题：
3、1、随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增加，城市停车难的问题日益突出，传统的停车场管理方式因效率低下、信息不对称等问题无法满足快速增长的停车需求，导致车辆寻找空余停车位的时间延长，无疑增加了拥堵。
4、2、现有的停车收费多采用人工管理或简单的电子设备辅助，耗时耗力，造成了收费效率低，且准确性低。
5、3、现有技术中由于缺乏有效的车位信息反馈机制，车主无法实时了解停车场内的车位使用情况，导致车位资源的分配和利用不均衡，部分区域可能过剩而另一些区域则紧张的情况出现，导致没有利用好停车资源的使用效率。
6、基于此，提出一种智能收费优化道路泊位机器人系统。
技术实现思路
1、鉴于现有技术存在的问题，提出了一种智能收费优化道路泊位机器人系统。
2、本专利技术的技术方案为：一种智能收费优化道路泊位机器人系统，包括全息车位映射单元、动态计费神经网络、无感支付触发器、虚拟泊位预约系统、交互式声光导引阵列、智能安防巡逻机器人、云端数据同步节点、智能车位推荐系统和管理处理中心；所
3、进一步的，所述动态计费神经网络采用深度学习算法分析历史停车数据和当前的停车情况，智能地调整停车费率，该调整能够根据不同时间段、天气条件因素进行，实现精细化的收费策略，确保收费的公平性和合理性，并且，动态计费神经网络还根据市场需求和供应情况自动调整价格，以平衡供需关系。
4、进一步的，所述动态计费神经网络通过利用深度学习算法来优化和调整停车费率的，通过分析历史停车数据与当前停车情况，智能地调整停车费率，确保收费的公平性和合理性；其包括数据收集与处理、特征提取、线性需求模型的应用、定价策略的制定、实时调整与优化、用户反馈与迭代改进和平衡供需关系；
5、数据收集与处理：动态计费神经网络首先收集大量的历史停车数据，包括停车时间、日期、天气条件、特殊活动和价格因素，这些数据被标准化和处理，以便于深度学习算法可以有效地分析和学习；
6、特征提取：通过使用深度学习技术，如卷积神经网络(cnn)或循环神经网络(rnn)，从复杂数据中提取关键特征；
7、线性需求模型的应用：线性需求模型的计算公式为：d(t)＝a·t+b，其用来预测不同时间的停车需求，其中t表示时间a和b是通过历史数据学习得到的参数，通过线性需求模型帮助系统预测在特定时间的需求峰值，从而提前调整资源和费率；
8、定价策略的制定：定价策略计算公式为：p(t)＝c·t+d，其用于确定停车费率，其中c和d是根据市场情况和目标政策调整的参数，通过动态调整c和d，系统可以实现灵活的费率策略，如在需求高峰时提高价格，而在需求低迷时降低价格；
9、实时调整与优化：结合实时数据，如当前的停车占用率和天气预报，动态计费神经网络可以实时调整费率，这确保了停车场运营商可以在保持高占用率的同时，最大化其收益；
10、用户反馈与迭代改进：系统通过考虑用户的反馈和行为，不断优化模型参数a、b、c和d，利用机器学习优化的迭代过程，系统随着时间的推移变得更加精确和高效；
11、平衡供需关系：通过分析市场需求和供应情况，动态计费神经网络能够自动调整价格，以平衡供需关系，有助于避免过度拥堵或资源浪费，提升停车场的整体运营效率。
12、进一步的，所述无感支付触发器用于当车主准备离开停车场时，其自动从他们的账户中扣除相应的费用，无感支付触发器通过识别车辆并将其与用户的账户绑定来实现这一过程，从而避免了车主需要手动支付的麻烦，此外，无感支付触发器还可以支持多种支付方式，如信用卡、借记卡、移动支付的功能，实现满足不同用户的使用需求。
13、进一步的，所述虚拟泊位预约系统用于使车主可以通过移动应用程序提前预订停车位，虚拟泊位预约系统将预订信息同步到全息车位映射单元中，以优化停车资源的配置，减少车主寻找停车位的时间，同时，虚拟泊位预约系统还可以提供实时车位查询功能，让车主随时了解停车场的空余情况。
14、进一步的，所述交互式声光导引阵列，通过提供视觉和听觉上的引导，帮助车主更快地定位到他们预约的停车位或是出口处的支付点，所述交互式声光导引阵列还能根据车辆类型和驾驶员需求提供个性化的导航服务，如为残疾人士提供特殊通道指引。
15、进一步的，所述智能安防巡逻机器人能够在停车场内自主巡逻，使用多传感器融合技术来监控安全状况，通过智能安防巡逻机器人能及时响应任何异常事件，包括未经授权的入侵或是火灾等紧急情况，此外，所述智能安防巡逻机器人还可以与云端数据同步节点实时通信，以便管理者及时了解停车场的安全状况并采取相应措施。
16、进一步的，所述云端数据同步节点用于确保所有的交易记录和车位状态信息都能实时同步到云端服务器，这样便于管理者进行远程监控和管理，同时也方便了数据的分析和决策制定，云端数据同步节点还可以支持与其他系统的集成，如城市交通管理系统、公共交通系统等，以实现更广泛的信息共享和服务协同。
17、进一步的，所述智能车位推荐系统通过分析车主的历史停车习惯和偏好，为车主推荐最合适的停车位，这不仅基于车位的可用性，还考虑车位与车主进入和离开停车场的预期路径的便捷性，智能车位推荐系统能够记住车主对特定区域偏好(如靠近入口、电梯或是特定商店)，从而为车主推荐预留最佳位置，实现提高用户的满意度和停车场的吸引力。
18、进一步的，所述智能车位推荐系统通过利用先进算法来帮助车主快速找到合适车位，其通过计算车位与车主之间的距离评分和车位的总评分，为车主推荐最优的停车位置，包括数据收集与处理、距离评分的计算、总评分的计算、实时推荐与优化、用户反馈与迭代改进和提升用户体验；
19、数据收集与处理：首先收集停车场内每个车位的详细信息，包括车位尺寸、位置、与入口的距离，将这些数据进行标准化和处理，以便于算法可以有效地分析和计算；
20、距离评分的计算：距离评分计算公式：用于计算车位j对车主i的吸引力，其中dij是车主与车位之间的距离，k是一个常数，用来调整距离的影响程度，距离越小，得分越高，表明车位更接近车主，因此更受车主青睐；
2本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：包括全息车位映射单元、动态计费神经网络、无感支付触发器、虚拟泊位预约系统、交互式声光导引阵列、智能安防巡逻机器人、云端数据同步节点、智能车位推荐系统和管理处理中心；
2.根据权利要求1所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述动态计费神经网络采用深度学习算法分析历史停车数据和当前的停车情况，智能地调整停车费率，该调整能够根据不同时间段、天气条件因素进行，实现精细化的收费策略，确保收费的公平性和合理性，并且，动态计费神经网络还根据市场需求和供应情况自动调整价格，以平衡供需关系。
3.根据权利要求2所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述动态计费神经网络通过利用深度学习算法来优化和调整停车费率的，通过分析历史停车数据与当前停车情况，智能地调整停车费率，确保收费的公平性和合理性；其包括数据收集与处理、特征提取、线性需求模型的应用、定价策略的制定、实时调整与优化、用户反馈与迭代改进和平衡供需关系；
4.根据权利要求1所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于
5.根据权利要求1所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述虚拟泊位预约系统用于使车主可以通过移动应用程序提前预订停车位，虚拟泊位预约系统将预订信息同步到全息车位映射单元中，以优化停车资源的配置，减少车主寻找停车位的时间，同时，虚拟泊位预约系统还可以提供实时车位查询功能，让车主随时了解停车场的空余情况。
6.根据权利要求1所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述交互式声光导引阵列，通过提供视觉和听觉上的引导，帮助车主更快地定位到他们预约的停车位或是出口处的支付点，所述交互式声光导引阵列还能根据车辆类型和驾驶员需求提供个性化的导航服务。
7.根据权利要求1所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述智能安防巡逻机器人能够在停车场内自主巡逻，使用多传感器融合技术来监控安全状况，通过智能安防巡逻机器人能及时响应任何异常事件，此外，所述智能安防巡逻机器人还可以与云端数据同步节点实时通信，以便管理者及时了解停车场的安全状况并采取相应措施。
8.根据权利要求1所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述云端数据同步节点用于确保所有的交易记录和车位状态信息都能实时同步到云端服务器，这样便于管理者进行远程监控和管理，同时也方便了数据的分析和决策制定。
9.根据权利要求1所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述智能车位推荐系统通过分析车主的历史停车习惯和偏好，为车主推荐最合适的停车位，这不仅基于车位的可用性，还考虑车位与车主进入和离开停车场的预期路径的便捷性，智能车位推荐系统能够记住车主对特定区域偏好，从而为车主推荐预留最佳位置，实现提高用户的满意度和停车场的吸引力。
10.根据权利要求9所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述智能车位推荐系统通过利用先进算法来帮助车主快速找到合适车位，其通过计算车位与车主之间的距离评分和车位的总评分，为车主推荐最优的停车位置，包括数据收集与处理、距离评分的计算、总评分的计算、实时推荐与优化、用户反馈与迭代改进和提升用户体验；
...【技术特征摘要】
1.一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：包括全息车位映射单元、动态计费神经网络、无感支付触发器、虚拟泊位预约系统、交互式声光导引阵列、智能安防巡逻机器人、云端数据同步节点、智能车位推荐系统和管理处理中心；
2.根据权利要求1所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述动态计费神经网络采用深度学习算法分析历史停车数据和当前的停车情况，智能地调整停车费率，该调整能够根据不同时间段、天气条件因素进行，实现精细化的收费策略，确保收费的公平性和合理性，并且，动态计费神经网络还根据市场需求和供应情况自动调整价格，以平衡供需关系。
3.根据权利要求2所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述动态计费神经网络通过利用深度学习算法来优化和调整停车费率的，通过分析历史停车数据与当前停车情况，智能地调整停车费率，确保收费的公平性和合理性；其包括数据收集与处理、特征提取、线性需求模型的应用、定价策略的制定、实时调整与优化、用户反馈与迭代改进和平衡供需关系；
4.根据权利要求1所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述无感支付触发器用于当车主准备离开停车场时，其自动从他们的账户中扣除相应的费用，无感支付触发器通过识别车辆并将其与用户的账户绑定来实现这一过程，从而避免了车主需要手动支付的麻烦。
5.根据权利要求1所述的一种智能收费优化道路泊位机器人系统，其特征在于：所述虚拟泊位预约系统用于使车主可以通过移动应用程序提前预订停车位，虚拟泊位预约系统将预订信息同步到全息车位映射单元中，以优化停车资源的配置，减少车主寻找停车位的时间，同时，虚拟泊位预约系统还可以提供实时车位查询功能，让车主随时了解停车场的空余情况。...
【专利技术属性】
技术研发人员：李敏，季中原，
申请(专利权)人：江苏若临物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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