本技术公开了一种多区域视角下的需求响应式无人驾驶小巴调度方法,方法为:将外部公交出行在空间上划分为K个子区域并确定各子区域能够调度的无人驾驶小巴总数;车辆调度控制的初步分配阶段从中心区域“由内而外”逐一检测各节点贮存量以进行无人驾驶小巴分配;在二次调整阶段从最外围区域“由外至内”逐一判定节点无人驾驶小巴数量,并优先向内层分配无人驾驶小巴;保障各子区域无人驾驶小巴派送的状态判定满足平衡方程,对二次调整进行规则设定;根据马尔科夫过程特征评估无人驾驶小巴的派车方案,使得各子区域中无人驾驶小巴的运营成本的满足期望公式。本发明确保多个子区域在联动运营无人驾驶小巴能即时满足外部出行需求。
背景技术
需求响应式公交(Demand Responsive Transit , DRT)作为一种能够克服传统公共交通系统的应需能力不足的运营模式,在世界各地的许多城市得到了广泛推广。传统的公共交通通常设定在预定的路线和固定的时间表上,这导致其自身运营缺乏灵活性,难以适应乘客的动态需求。与传统的公共交通相比,需求响应式公交在价格、时间、路线和车站方面采用了更为非密集的运营方式。一般来说,根据其灵活性的不同,需求响应式公交可分为两种模式:半灵活性模式和全灵活性模式。半灵活性的需求响应公交指那些不需要穿越固定车站的车辆,也可以根据固定车站之间的乘客需求调整路线,在公交服务模式下,时间表相对灵活。对于全灵活性的需求响应式公交,公交车则不需要遵循任何预定义的时间表和路径。启动公交服务是为了动态生成路线,以满足乘客的需求,同时考虑他们的偏好,包括上下车时间和地点。类似于城市出租车提供的服务,它可以根据乘客的需求提供服务,而不是按照固定的路线或时间表运行,车辆的时间表和路线也会根据实时乘客的要求进行调整,提供灵活的出行选择,而不受固定车站的限制。
然而,无论需求响应式公交选择何种运营模式,其系统的有效性在很大程度上取决于高效的车辆调度策略。特别是,完全灵活的模式更依赖于乘客需求的实时调整,需要复杂的算法来动态优化路线和时间表,确保最小的等待时间和高服务质量,同时平衡运营成本。现有技术中,虽然有部分已围绕无人驾驶公交的调度问题展开相关研究,但没有针对与出租车运营模式展开直接竞争的公交小巴进行车辆调度研究,且未考虑如何在多层级区域嵌套实现高效的调度技术。
实现思路