康奈尔大学研究人员开发新型智能停车软件可减少拥堵和排放

康奈尔大学研究人员开发新型智能停车软件可减少拥堵和排放

康奈尔大学研究人员开发的新型智能停车软件,可根据行车时间和其他因素为司机匹配停车库位置,可减少拥堵和排放,同时节省司机绕圈寻找可用车位时间。

该系统为客户提出了一个有效的价格,并考虑了与停车点的步行距离。与其他停车策略相比,该软件使用旧金山的停车数据,每辆车寻找停车位的时间估计减少了64%。

想象一下,如果停车场配备了一个智能软件,他们知道自己的空位在哪里,司机来到某个区域,会知道哪个停车场还有位置,如果有软件告诉你最快捷的路径,就会节省很多时间,也会给停车场带来生意。

此前研究显示,在拥挤地区,寻找停车位造成了30%的拥堵,司机平均要花7.8分钟寻找车位。例如,2006年的一项研究发现,洛杉矶Westwood Village15个街区范围内的车辆每年行驶超过95万英里,浪费了4.7万加仑汽油,产生了730吨二氧化碳。

拟议的停车应用程序包括多个功能,例如步行距离,巡航时间和停车设施占用率。除了考虑出行时间外,新软件还包括动态定价政策,该政策考虑了驾驶员的等待时间,并为愿意支付更多费用的驾驶员提供了优先权。

该系统结合了司机个人偏好,以便做出最有效的集体决策。该算法可以最大限度地降低司机的停车价格。

开发人员希望这款软件最终可以作为连接停车库和司机的应用,以及向司机展示通往目的地的最佳路径。

开发人员表示关于交通拥堵的研究一般都集中在改善交通流量上,但改善停车系统不仅能减轻司机个人负担,还能让汽车更快地离开街道减少拥堵。

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