Efficient Parking Search using Shared Fleet Data

要約

利用可能な路上駐車スペースを見つけることは、日常生活に関連した問題です。
近年、メルボルンやサンフランシスコなどの都市は、駐車場の占有状況に関するリアルタイムの情報を提供するセンサーを導入しました。
このようなスマートな環境で無料の駐車場を見つけることは、マルコフ決定プロセス (MDP) としてモデル化して解決できます。
この問題では、利用可能な駐車スペースが到着まで利用できない可能性があるため、その間に他の車両も駐車スペースを要求するため、不確実性を考慮する必要があります。
環境内のすべての車両の駐車意図を把握できれば、この不確実性は解消されます。
残念ながら、現時点では、すべての車両からそのようなデータを得るのは現実的ではないと思われます。
対照的に、車両のサブセットまたは車両フリートからデータを取得することは実現可能であり、不確実性を軽減する可能性があります。
この論文では、車両群内でデータを共有することが、特定のドライバーの検索時間に関してどの程度役立つかという問題を検討します。
当社では車両データを使用して、到着時の駐車スペースの空き状況をより正確に推定します。
大規模なシナリオに対する最適なソリューションは実現不可能であるため、単一エージェント設定で良好に機能することが示されている近似ソリューションに基づいてメソッドを作成します。
私たちの実験は、メルボルン市の実世界データと合成データを使用したシミュレーションで行われます。
この結果は、車両データにより、利用可能な駐車スポットの検索時間を大幅に短縮できることを示しています。

要約(オリジナル)

Finding an available on-street parking spot is a relevant problem of day-to-day life. In recent years, cities such as Melbourne and San Francisco deployed sensors that provide real-time information about the occupation of parking spots. Finding a free parking spot in such a smart environment can be modeled and solved as a Markov decision process (MDP). The problem has to consider uncertainty as available parking spots might not remain available until arrival due to other vehicles also claiming spots in the meantime. Knowing the parking intention of every vehicle in the environment would eliminate this uncertainty. Unfortunately, it does currently not seem realistic to have such data from all vehicles. In contrast, acquiring data from a subset of vehicles or a vehicle fleet appears feasible and has the potential to reduce uncertainty. In this paper, we examine the question of how useful sharing data within a vehicle fleet might be for the search times of particular drivers. We use fleet data to better estimate the availability of parking spots at arrival. Since optimal solutions for large scenarios are infeasible, we base our method on approximate solutions, which have been shown to perform well in single-agent settings. Our experiments are conducted on a simulation using real-world and synthetic data from the city of Melbourne. The results indicate that fleet data can significantly reduce search times for an available parking spot.

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