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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明属于交通领域，具体涉及一种停车场自主泊车最优路径的规划方法及其对应的停车场内泊车的引导系统和装置。该方案先利用GCN图卷积网络和GRU层构建出一个T‑GCN时间图卷积网络。再将停车场的历史数据编码为特定的格式，并用于训练T‑GCN时间图卷积网络，进而得到可以实现车流和车位分布预测的网络模型。接着，利用车流车位预测网络预测出停车场内空余车位的信息，再结合停车场泊车模型计算出到每个候选车位的预测时间。最后，将候选路线按照时间升序排列反馈给驾驶员，供驾驶员自行选择。本发明提供的方案可以辅助用户完成车位停泊的决策行为，节省用户寻找车位的时间和精力，提高用户的停车场泊车效率和用户体验。

主权项：1.一种停车场自主泊车最优路径的规划方法，其用于结合停车场中车位占用状态的预测结果以及车位的空间分布，为用户泊车行为的决策过程提供辅助，其特征在于，其包括如下步骤：S1：获取指定停车场的历史状态数据集，所述历史状态数据集中的特征数据包括：表征停车场内车位分布的地图信息的图G，表征停车场内各个车位在t时刻的占用状态的车位状态矩阵Ct，以及表征停车场在t时刻的车流量信息的车流特征向量St；S2：利用每个停车场的历史状态数据集对一个包含GCN层和GRU层的T-GCN时间图卷积网络进行训练，训练完成后的网络模型作为用于预测停车场中各个车位在未来时刻的占用状态的车位状态预测网络；S3：以车辆的从当前位置达到指定车位i的预期用时Ti为优化目标，以各个车位的空闲状态为约束，建立一个车位选择的决策模型；S4：当任意用户提出停车场泊车规划请求时，通过如下步骤生成推荐车位并返回至用户：（1）将请求区域内各个停车场的历史状态数据集输入到所述车位状态预测网络中，输出表征各个车位在未来时刻的占用状态的车位状态矩阵序列；（2）结合动态更新的停车场未来时刻的车位状态矩阵，对车位选择的决策模型进行求解，得到用户到达每个空闲的候选车位的预期用时Ti；（3）按照预期用时Ti从短到长的顺序对各个候选车位进行排序，将排名靠前的若干个车位作为推荐车位返回至用户；S5：结合请求信息中包含的用户的当前位置，生成到达用户选中的理想车位的导航信息，并返回至用户。

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百度查询： 合肥工业大学 停车场自主泊车最优路径的规划方法、系统、装置