具备停车感知的导航系统可降低挫败感和排放
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概览
每天，驾驶员打开导航应用，却发现抵达时没有可用的停车位。等到最终找到停车位并步行到目的地时，已经比预期晚了很多。
大多数流行的导航系统在指引司机前往目的地时并未考虑寻找停车位所需的额外时间。这不仅给司机带来头疼，还加剧了拥堵，增加了排放，并可能让人们对公共交通失去兴趣，因为他们没有意识到公共交通可能比开车加找车位更快。
MIT 研究人员通过开发一个系统来解决这一问题，该系统能够识别在靠近目标地点且有较高空位可能性的停车场。他们的自适应方法将用户指向理想的停车区域，而不是直接指向目的地。
在使用来自西雅图的真实交通数据进行的模拟测试中，该技术在最拥堵的情况下实现了 高达 66 % 的时间节省——相当于为驾驶员节省了约 35 分钟，相比于在最近的停车场等待车位空出。
虽然尚未构建可投入生产的系统，但演示已展示了该方法的可行性，并提出了实现路径。
“这种挫败感是真实存在的，很多人都有体会，而更大的问题在于系统性地低估这些行驶时间会阻碍人们做出明智的选择。这让人们转向公共交通、骑行或其他替代出行方式变得更加困难。”
— Cameron Hickert，MIT 研究生、本文第一作者
Hickert 在论文中与 Sirui Li, PhD ’25；Zhengbing He（信息与决策系统实验室（LIDS）研究科学家）；以及资深作者 Cathy Wu（1954 届职业发展副教授，土木与环境工程系（CEE）及数据、系统与社会研究所（IDSS），MIT，且为 LIDS 成员）合作。该研究 今日发表于《IEEE 智能交通系统汇刊》（arXiv 预印本）。
可能的停车
为了解决停车问题，研究人员开发了一种 概率感知方法，该方法考虑了：
- 目的地附近的所有公共停车场
- 从出发点到每个停车场的驾驶距离
- 从每个停车场到最终目的地的步行距离
- 在每个停车场成功停车的可能性
该方法基于 动态规划，从期望的结果逆向工作，以计算用户的最佳路线。它还能够处理司机到达“理想”停车场却找不到车位的情况。算法会评估备选停车场的距离和成功概率，并可能推荐一个概率稍低但更靠近的停车场，从而降低整体的预期旅行时间。
“如果附近有几个停车场的成功概率稍低，但彼此非常接近，驾驶者可能更聪明的做法是直接去那里，而不是前往成功概率更高的停车场并寄望于有空位。我们的框架可以考虑到这一点。” — Cameron Hickert
最终输出的是 最佳停车场，即能够最小化 驾驶、停车和步行 到目的地的预期总时间的停车场。
由于司机并非孤立停车，该方法还纳入了其他驾驶员的行为，这些行为会影响个人的停车成功概率。示例包括：
- 另一位司机占用了用户首选停车场的最后一个车位
- 司机在附近的停车场未能找到车位，随后占用了用户首选停车场的车位
- 其他司机在别处停车导致的溢出效应，降低整体可用车位
“通过我们的框架，我们可以以一种非常简洁且有原则的方式对所有这些情景进行建模。” — Cameron Hickert
众包停车数据
准确的停车可用性数据可以来源于多种渠道：
| Source | Description |
|---|---|
| Fixed sensors | 磁性检测器或闸门计数器，用于跟踪车辆进出停车场 |
| Crowdsourced reports | 用户在应用中点击“无车位”（或“有车位”） |
| Vehicle telemetry | 自动驾驶或联网车辆报告它们经过的空闲车位 |
| Circling‑vehicle detection | 统计在寻找车位时绕圈的车辆 |
由于固定传感器的部署并不广泛，研究人员将众包数据评估为更可行的替代方案。他们的模拟显示，众包观测的误差率仅约为7 %，相较于实际可用性，这表明此类数据可以可靠地用于概率模型。
Results
- 拥堵的城市环境（Seattle） – 与等待车位空出相比，该方法将总行程时间降低约 ≈ 60 %，并且比持续驶向最近车位的朴素策略降低约 ≈ 20 %。
- 郊区环境 – 也观察到类似的改进，尽管幅度略小。
- 众包数据准确性 – 相对于真实可用性误差约 ~7 % 。
未来工作
团队计划：
- 使用 跨全市的实时路线信息 进行更大规模的研究。
- 探索其他数据来源，例如 卫星影像 和 计算机视觉检测空位。
- 改进动态规划模型，以处理 实时更新 和 多用户协同。
Potential emissions reductions
“Transportation systems are so large and complex that they are really hard to change. What we look for, and what we found with this approach, is small changes that can have a big impact to help people make better choices, reduce congestion, and reduce emissions,” says Wu.
这项研究部分得到了 Cintra、MIT Energy Initiative 和美国国家科学基金会的支持。