基于物联网技术的出租车调度系统设计

针对目前基于站牌调度的出租车调度系统存在的易出现乘客抢上车插队、调度没有最优化和乘客/出租车爽约现象频发的不足,提出了基于物联网技术的出租车调度系统。系统在原站牌调度系统基础上,增加了感知层射频识别(RFID)读写器、传输层通用分组无线服务技术(GPRS)网关模块和应用层调度管理中心等。测试结果表明,该系统能够实现在城市内的各站牌预约点近距离调度站牌附近出租车,调度管理中心可实现各站牌点调度结果的管理与查询。     

基于ZigBee技术的出租车调度系统

目前出租车呼叫调度系统大多依赖于人工调度中心第三方平台,由于需乘客、话务员、出租车司机三方交互,调度效率往往较低,不能及时解决乘客便捷快速的乘车需求。为此,提出一种基于ZigBee技术的自组网出租车调度系统。系统包含车载响应子系统、站牌预约点子系统和信号中继装置,乘客通过系统和进入自组网内的司机直接交流,无需经过调度中心等第三方平台,实现了出租车的"自助式"调度,即直接交互、快速响应,又节省乘客使用第三方平台的费用。系统采用的RFID刷卡预付约定金等措施,可有效解决乘客和出租车司机在预约出租车期间出现的爽约行为。     

基于Spark平台城市出租车乘客出行特征分析

从海量出租车GPS轨迹数据中挖掘和分析城市出租车乘客的出行特征,可以为城市交通管理者和出租车行业管理者在城市交通规划与管理、城市交通流均衡与车辆调度等方面提供决策依据.基于Spark大数据处理分析平台,选择YARN作为资源管理调度系统,采用HDFS分布式存储系统,对出租车GPS轨迹数据进行挖掘.给出了基于Spark平台的出租车乘客出行特征的挖掘方法,包括出租车乘客出行距离分布、出租车使用时间分布及出租车出行需求.实验结果表明,基于Spark平台分析方法能够快速且准确的分析出出租车乘客出行特征.     

基于位置服务的出租车调度系统的研究与设计

出租车作为城市居民出行的重要辅助交通工具,目前存在空驶率高、营运效率低下、乘客打车难等一系列问题。解决这些问题的关键在于科学合理地调度出租车,有效分配出租车的运能资源。基于位置服务和Google Maps等技术,设计一种以乘客为中心的出租车集中式调度算法和一种新的最短路径算法,在此基础上开发相应的智能调度系统。该系统的使用能有效提高出租车行业的运营效率,改善城市环保,解决现有出租车电召业务中所存在的问题。     

新型带触摸屏的智能网络公交站牌

城市公交电子站牌系统是数字智能公交系统的一个重要组成部分。针对目前公交站点所采用的触摸式液晶屏站牌的缺点,本文提出一种新型的带触摸屏并连接网络的智能公交站牌,即在原来公交站牌所显示的信息的基础上,增加站牌输入和信息传输功能,使得公交调度系统可以感知各个站点之间对运输量的需求情况并及时调度车辆,同时为乘客提供更优的乘车方案供乘客选择。另外,通过使站牌本地承担相应的计算量,以减少网络带宽的占用,从而降低了调度中心服务器的负荷。     

自动驾驶出租车调度系统研究综述

人工智能和大数据科学的发展带来了新一代产业革命。基于人工智能、大数据、车联网等技术的自动驾驶出租车调度系统将成为下一代交通系统的重要组成部分。文中从车联网环境下的自动驾驶调度系统的数学建模问题和系统构建两个方面对现有的文献进行了梳理和讨论。针对乘客出行需求的动态不确定性的共享问题,着重讨论了自动驾驶出租车在不同路径共享模式下的路径规划,以及共享合乘定价和智能调度系统构建的关键技术。最后,总结了自动驾驶出租车在解决交通拥堵和减少资源浪费方面的优势,并指出了自动驾驶出租车系统的技术难点和发展趋势。     

URBAN-TAXI绿色自助呼叫系统

以GPRS／3G通信技术、嵌入式地图技术、GPS／基站组合定位技术、数据库技术、出租车匹配算法为核心,通过智能手机,将出租车、控制中心服务器和叫车乘客联系为一体。叫车乘客可通过系统实现一键叫车：出租车司机可在地图上查看叫车请求位置并应答叫车请求;同时控制中心提供管理查看界面,可对整个区域内车辆情况和叫车请求进行查看。使用本系统,可减少乘客叫车等待时间,降低出租车空驶率。     

基于GIS的出租车调度算法

随着地理信息系统(GIS)与智能移动终端的普及,越来越多的基于GIS的出租车调度系统和打车软件被提出来,为合理规划出租车运力的投放、减少空车行驶的里程和资源的浪费,以使得乘客享受高品质的服务。而在现有的出租车调度系统中,由于缺乏合理的车辆调度算法,给社会资源带来了巨大的浪费。针对这种问题,通过GIS建模,将乘客抽象为GIS中的内点,然后通过内点快速归属算法查找附近的空车,并向附近空闲的出租车发出叫车服务。出租车在响应了用户的叫车服务后,使用城市道路网最短路径算法选择合理的路线前往乘客所在地以及将用户从出发点送往目的地,从而有效合理地利用出租车资源。最后通过模拟实验验证该算法的时效性和可行性。     

基于ARM和WindowsCE的出租车监控调度系统设计

针对出租车行业的管理特点和技术需求以及目前基于单片机的监控设备存在的不足,在充分研究了出租车调度技术的发展和国内外应用情况的基础上,提出了一种基于ARM微处理器和WindowsCE操作系统,结合GPS技术、GSM无线通信技术的出租车调度系统方案,并设计了硬件子系统和软件子系统的整体榘构.     

基于RFID技术的出租车调度管理系统

本文综合数字化城市交通建设方案及RFID技术,提出了一种基于RFID技术的出租车调度管理系统,阐述了系统的组成结构和工作原理,并详细介绍了系统的软硬件设计与实现。该系统对于合理地调度和管理出租车具有一定的实用性。     

基于增强学习的网格化出租车调度方法

高度信息化的网格化城市管理可以为出租车运营优化提供新的实时动态乘客需求信息和车辆位置信息。以此为契机,针对城市出租车空驶率高和司乘匹配率低的问题,提出了一种网格化的出租车实时动态调度的增强学习控制方法。通过为出租车提供空驶巡游的动态最佳路线,新的控制方法旨在提高出租车的服务效率,并降低乘客的等待时间。首先,以城市单元网格为基础,明确出租车调度的关键问题;其次,以空驶路线的动态调整为控制手段,建立调度的增强学习模型;最后,给出求解模型的Q学习算法,并通过算例验证新调度方法的有效性。研究表明新方法可以有效提高司乘匹配率、增加总的出租车运营收入、减少乘客平均等车时间和减少总的出租车空驶时间。     

基于Hadoop和并行BP网络的打车需求量预测系统研究

一个良好的打车需求量预测系统可以帮助完善城市的交通系统,帮助城市更高效地进行出租车的调度。基于Hadoop设计并搭建了一个打车需求量预测系统。除此之外,针对传统BP神经网络收敛速度慢的缺点,提出了一种基于MapReduce的并行BP神经网络,并将其用作系统的预测模型对打车需求量进行预测。根据实验结果,提出的系统能良好地对城市内某一区域一天内的打车需求量进行预测。     

基于Agent的快速公交系统仿真研究

针对目前公交系统仿真模型中存在的建模复杂、数据搜集困难等问题,构建了一个基于agent的快速公交系统仿真模型。将乘客、公交车、信号灯抽象为不同的agent,并引入车辆调度agent和站台管理agent,通过各agent之间的交互来仿真快速公交系统的运行。为了解决个别站点可能出现的"涌现"现象,模型中给出了一种基于动态调整的车辆调度算法,从而减少了乘客的等待时间。实验和分析表明,该模型建模简单,易于理解,不仅可以真实地模拟快速公交系统运行现象,而且对如何充分合理利用公交车资源有一定的借鉴作用。     

基于加权时变泊松模型的出租车载客点推荐模型

针对出租车空载率高、司机寻客难的问题,提出泊松-卡尔曼组合预测模型（PKCPM）。首先,采用加权非齐次泊松模型,针对出租车历史数据进行建模,得到目标时刻的估计值;其次,基于当天的实时数据,将临近时刻乘客需求的平均值作为目标时刻预测值;最后,将预测值和估计值作为卡尔曼滤波模型的输入参数,实现对目标时刻出租车乘客需求的预测,同时引入误差反向传播机制,减小下一次预测误差。基于郑州市出租车轨迹数据集,对组合模型与非齐次泊松模型（NHPM）、加权非齐次泊松模型（WNHPM）、支持向量机（SVM）等三种模型进行对比,实验结果显示PKCPM的误差比WNHPM、SVM分别降低了8.85个百分点、14.9个百分点。该模型能对不同时段内、不同空间网格的乘客需求进行预测,为出租车寻找乘客提供可靠的依据。     

出租车智能指挥调度系统实现

从城市出租车的现状出发,根据乘客的出行需求,设计并实现一个完整的出租车智能调度指挥系统。该系统可通过触摸屏或其他方式放置在公共场所或小区内,为用户的出行提供服务指导。根据乘客的出行需求,系统自动为乘客计算最优乘车线路,并在电子地图上将乘车路线彩色粗线显示,然后将乘客的乘车过程进行行驶模拟。出租车调度指挥中心在接到乘客的乘车呼叫后可在最快的时间内将乘客按最优线路送达目的地。     

基于区域划分的出租车统一推荐算法

针对在极端天气或交通繁忙时乘客无法快速搭乘出租车到达目的地的问题,提出一种基于区域划分的出租车统一推荐算法,不仅提供普通打车服务,同时提供拼车服务。首先,将区域作为旅程标识,在旅程匹配方面化不可能为可能;其次,在拼车服务中算法将两对路线相近的乘客进行即时匹配,帮乘客拼车共乘;最后,选取绕远时间比例最小的出租车推荐给用户。使用包含14747辆出租车的全球定位系统（GPS）数据对算法进行评估,与CallCab系统相比虽然在减少的总里程数上下降了10%左右,但每次拼车平均只需要多花费6%的时间,且降低的送达乘客总里程数同样达到30%,不仅大幅度减少汽车尾气的排放,同时在用户更加关注的时间消耗方面表现更佳。     

基于Xscale和GPRS的出租车监控调度系统设计

针对出租车行业的管理特点和技术需求以及目前基于单片机的监控设备存在的不足,在充分研究了出租车调度技术的发展和国内外应用情况的基础上,提出了一种基于Xscale微处理器和Windows CE操作系统,结合GPS技术、GPRS无线通信技术的出租车调度系统方案,并设计了硬件子系统和软件子系统的整体架构.实现了对车辆的实时监控、任务调度、防劫防盗报警等功能.     

一种基于车流量的司乘推荐模型

作为城市交通的基础设施,出租车在日常交通中起着重要作用。随着城市规模的扩大,人们的出行需求不断增加,然而出租车的分布与叫车需求分布之间难以匹配,从而导致打车困难问题的出现,这一现象在大型城市尤其明显。造成打车难的主要原因在于司乘之间信息不能互通,GPS、车联网等技术能够提供车辆位置、运行轨迹等信息,通过对这些信息数据进行处理,可以获得有价值的信息,将其提供至司乘双方能够提升出租车运营效率。现有信息处理方法较为简单,忽略了较多关键影响因素,难以达到理想的效果。因此,本文提出了一种基于出租车轨迹和路网数据来衡量打车难度的出租车流量模型,并通过综合时间、天气等因素对模型进行优化,提升了模型的实用性。基于该模型利用数据挖掘算法抽取有用信息,提供给出租车司机和乘客。最后,本文基于实际出租车数据对模型进行实验验证,结果证明了模型的有效性及实用性。