基于SAMR的多数据融合城市出租车载客引导方法研究

摘要

随着城市居民经济条件的不断改善和生活品质的日益提高，出租车以其便利性和私密性，成为人们外出办公和游玩时的重要选择。然而，出租车行业一直以来采取的“扫马路寻客”式的粗放式经营模式，已不适用于现代交通的发展，出租车空驶率高、道路资源占用率高、拒载现象时有发生，并由此引发了交通拥堵、环境污染、资源浪费等严重的社会问题。
　　当前，城市出租车调度中心、出租车公司和组织一般通过车载电话、传呼机等方式进行人工语音调度，在一定程度上提高了出租车的资源分配能力。而近年来，各类打车软件的兴起也为解决“打车难”做出了一定的尝试和努力。但如何从根本上协调城市出租车资源，平衡出租车司机、乘客间的相互关系等问题并没有得到解决。
　　本文在分析国内外出租车行业现状及相关研究成果的基础上，结合本地出租车营运情况和信息化现状，利用出租车营运历史数据，统计出租车叫车点位置，进而对未来叫车行为进行评估和预测。结合城市交通道路信息、出租车区域分布等实时数据，提出了一种数据融合出租车载客引导方法。在对出租车数据进行计算时，采用自适应网格算法，在降低运算复杂度和系统资源占用率的情况下，提高了平台整体估测分辨率和准确度。同时，本课题结合当前流行的Android智能操作系统技术和定位、嵌入式地图等移动终端特性，开发出基于智能终端的出租车载客引导系统展示平台，并展示了平台实际运行结果。