基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法与流程

1.本发明涉及匹配方法领域，尤其涉及一种基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法。


背景技术：

2.城市交通除公交、地铁之外，出租车在人们的出行中扮演着非常重要的角色。但现实中常出现这样的尴尬情景：一边是出租车满大街转悠，另一边是乘客打不到车；一边是出租车扎堆，另一边是一辆车也没有。这种情况随着“滴滴”、“首汽”等网约车平台的出现有所改观，但营运车辆空载后到接单的这个时段依然存在着盲目行驶，热点区域车辆扎推等现象，对于乘客而言，依然存在着打车等待时间过长等问题，城市交通效率有待提升。
3.城市居民出行具有随机性，不同时间、不同区域的乘客分布也不均匀，并且会随着城市的发展、道路的拓展以及周边环境的变化而快速变化，依靠经验实现出行供需的精准对接是不可能的，必须借助大数据的收集和分析研究才能实现。出租车gps大数据的收集是实时且透明的，它记录了乘客的上车时间、下车时间、上车地点、下车地点、行驶里程、费用等信息，这为挖掘乘客随机行为背后的出行规律，实现以出租车运营效益、运力和交通资源均衡分布为多重优化目标，制定实时高效寻客策略提供了基础数据。
4.目前，国内外借助出租车gps数据开展寻客策略研究，现有的出租车寻客策略大多数是对于单辆出租车的线路推荐，而没有宏观考虑整体的出租车调度。这样往往会出现出租车扎堆，运力过剩的现象，导致寻客效率降低。
5.为解决上述问题，本技术中提出一种基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法。


技术实现要素：

6.(一)发明目的
7.为解决背景技术中存在的技术问题，本发明提出一种基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，本发明根据匹配度进行抢单，合理匹配运力。
8.(二)技术方案
9.为解决上述问题，本发明提供了一种基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，包括以下步骤：
10.s1、乘客打电话叫车；
11.s2、服务端批量推送到司机端app；
12.s3、司机先进行报名,并将自身实时定位坐标上送服务器；
13.s4、等待m秒报名时间；
14.s5、报名时间到达后基于乘客位置反向估算法得到乘客的估算坐标位置；
15.s6、距离乘客位置最近的前n的司机可以进一步抢单；
16.s7、判断司机是否符合抢单条件。
17.优选的，在s7中，符合抢单条件时，将接单结果批量推送给所有报名司机，司机进行监督，有异议可投诉。
18.优选的，在s7中，不符合时，司机无法抢单。
19.优选的，在s6中，n是百分比,1％-100％可灵活设置,100％即表示该最高密度簇中所有司机都允许抢单。
20.优选的，在s5中，反向估算法包括基于聚类算法，将所有司机根据定位点分成n个簇；选择密度最高的簇，用该簇中所有司机的定位点作为顶点，形成一个多边形计算该多边形质心；质心的坐标点作为估算的乘客位置。
21.优选的，质心中质点系质量分布的平均位置：
22.质量中心的简称，它同作用于质点系上的力系无关。设n个质点组成的质点系，其各质点的质量分别为m1，m2，
…
，mn；若用r1，r2，
……
，rn分别表示质点系中各质点相对某固定点的矢径，rc表示质心的矢径，则有rc＝(m1r1+m2r2+
……
+mnrn)/(m1+m2+
……
+mn)；当物体具有连续分布的质量时，质心c的矢径rc＝∫ρrdτ/∫ρdτ，式中ρ为体(或面、线)密度；dτ为相当于ρ的体(或面、线)元；积分在具有分布密度ρ的整个物质体(或面、线)上进行。由牛顿运动定律或质点系的动量定理，可推导出质心运动定理：质心的运动和一个位于质心的质点的运动相同，该质点的质量等于质点系的总质量，而该质点上的作用力则等于作用于质点系上的所有外力平移到这一点后的矢量和；由这个定理可推知：
23.1、质点系的内力不能影响质心的运动；
24.2、若质点系所受外力的主矢始终为零，则其质心作匀速直线运动或保持静止状态；
25.3、若作用于质点系上外力的主矢在某一轴上的投影始终为零，则质心在该轴上的坐标匀速变化或保持不变。
26.本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：
27.根据匹配度进行抢单，合理匹配运力。
附图说明
28.图1为本发明提出的一种基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法的流程图。
29.图2为本发明提出的一种基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法中计算的简易图。
具体实施方式
30.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。
31.如图1-2所示，本发明提出的一种基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，包括以下步骤：
32.s1、乘客打电话叫车；
33.s2、服务端批量推送到司机端app；
34.s3、司机先进行报名,并将自身实时定位坐标上送服务器；
35.s4、等待m秒报名时间；
36.s5、报名时间到达后基于乘客位置反向估算法得到乘客的估算坐标位置；
37.s6、距离乘客位置最近的前n(n是百分比,1％-100％可灵活设置,100％即表示该最高密度簇中所有司机都允许抢单)的司机可以进一步抢单；
38.s7、判断司机是否符合抢单条件。
39.司机：出租车司机；乘客：拨打电话呼叫出租车的乘客；系统：智能语音叫车系统，负责为司机和乘客提供司乘服务的软件服务系统；订单：乘客叫车后系统记录下乘客的电话录音和手机号码等信息称作一个订单；司机端：司机用来接收和处理订单的手机app。
40.在一个可选的实施例中，在s7中，符合抢单条件时，将接单结果批量推送给所有报名司机，司机进行监督，有异议可投诉；不符合时，司机无法抢单。
41.在一个可选的实施例中，在s5中，反向估算法包括基于聚类算法，将所有司机根据定位点分成n个簇；选择密度最高的簇，用该簇中所有司机的定位点作为顶点，形成一个多边形计算该多边形质心；质心的坐标点作为估算的乘客位置。
42.在一个可选的实施例中，质心中质点系质量分布的平均位置：
43.质量中心的简称，它同作用于质点系上的力系无关。设n个质点组成的质点系，其各质点的质量分别为m1，m2，
…
，mn；若用r1，r2，
……
，rn分别表示质点系中各质点相对某固定点的矢径，rc表示质心的矢径，则有rc＝(m1r1+m2r2+
……
+mnrn)/(m1+m2+
……
+mn)；当物体具有连续分布的质量时，质心c的矢径rc＝∫ρrdτ/∫ρdτ，式中ρ为体(或面、线)密度；dτ为相当于ρ的体(或面、线)元；积分在具有分布密度ρ的整个物质体(或面、线)上进行。由牛顿运动定律或质点系的动量定理，可推导出质心运动定理：质心的运动和一个位于质心的质点的运动相同，该质点的质量等于质点系的总质量，而该质点上的作用力则等于作用于质点系上的所有外力平移到这一点后的矢量和；由这个定理可推知：
44.1、质点系的内力不能影响质心的运动；
45.2、若质点系所受外力的主矢始终为零，则其质心作匀速直线运动或保持静止状态；
46.3、若作用于质点系上外力的主矢在某一轴上的投影始终为零，则质心在该轴上的坐标匀速变化或保持不变。
47.需要说明的是，质点系的任何运动一般都可分解为质心的平动和相对于质心的运动。质点系相对某一静止坐标系的动能等于质心的动能和质点系相对随质心作平动的参考系运动的动能之和。质心位置在工程上有重要意义，例如要使起重机保持稳定，其质心位置应满足一定条件；飞机、轮船、车辆等的运动稳定性也与质心位置密切相关；此外，若高速转动飞轮的质心不在转动轴线上，则会引起剧烈振动而影响机器正常工作和寿命。
48.应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。

技术特征：
1.一种基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：s1、乘客打电话叫车；s2、服务端批量推送到司机端app；s3、司机先进行报名,并将自身实时定位坐标上送服务器；s4、等待m秒报名时间；s5、报名时间到达后基于乘客位置反向估算法得到乘客的估算坐标位置；s6、距离乘客位置最近的前n的司机可以进一步抢单；s7、判断司机是否符合抢单条件。2.根据权利要求1所述的基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，其特征在于，在s7中，符合抢单条件时，将接单结果批量推送给所有报名司机，司机进行监督，有异议可投诉。3.根据权利要求2所述的基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，其特征在于，在s7中，不符合时，司机无法抢单。4.根据权利要求1-3任一所述的基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，其特征在于，在s6中，n是百分比,1％-100％可灵活设置,100％即表示该最高密度簇中所有司机都允许抢单。5.根据权利要求1所述的基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，其特征在于，在s5中，反向估算法包括基于聚类算法，将所有司机根据定位点分成n个簇；选择密度最高的簇，用该簇中所有司机的定位点作为顶点，形成一个多边形计算该多边形质心；质心的坐标点作为估算的乘客位置。6.根据权利要求5所述的基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，其特征在于，质心中质点系质量分布的平均位置：质量中心的简称，它同作用于质点系上的力系无关；设n个质点组成的质点系，其各质点的质量分别为m1，m2，
…
，mn；若用r1，r2，
……
，rn分别表示质点系中各质点相对某固定点的矢径，rc表示质心的矢径，则有rc＝(m1r1+m2r2+
……
+mnrn)/(m1+m2+
……
+mn)；当物体具有连续分布的质量时，质心c的矢径rc＝∫ρrdτ/∫ρdτ，式中ρ为体密度；dτ为相当于ρ的体元；积分在具有分布密度ρ的整个物质体上进行，由牛顿运动定律或质点系的动量定理，可推导出质心运动定理：质心的运动和一个位于质心的质点的运动相同，该质点的质量等于质点系的总质量，而该质点上的作用力则等于作用于质点系上的所有外力平移到这一点后的矢量和；由这个定理可推知：1、质点系的内力不能影响质心的运动；2、若质点系所受外力的主矢始终为零，则其质心作匀速直线运动或保持静止状态；3、若作用于质点系上外力的主矢在某一轴上的投影始终为零，则质心在该轴上的坐标匀速变化或保持不变。

技术总结
本发明涉及匹配方法技术领域，且公开了一种基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，包括以下步骤：S1、乘客打电话叫车；S2、服务端批量推送到司机端APP；S3、司机先进行报名,并将自身实时定位坐标上送服务器；S4、等待m秒报名时间；S5、报名时间到达后基于乘客位置反向估算法得到乘客的估算坐标位置；S6、距离乘客位置最近的前N的司机可以进一步抢单；S7、判断司机是否符合抢单条件。本发明提出一种基于大数据定位分析的乘客与出租车匹配方法，本发明根据匹配度进行抢单，合理匹配运力。合理匹配运力。合理匹配运力。


技术研发人员：张同帅 马晓 宋凤超 李家诚
受保护的技术使用者：青岛科优佰诺网络科技有限公司
技术研发日：2022.12.14
技术公布日：2023/7/19