基于数字孪生与车联网的智能停车引导系统产品系统

随着城市机动车数量持续增长，停车资源分布不均、车位信息不透明以及驾驶员寻找车位耗时较长等问题日益突出。本项目面向智慧交通和城市停车管理场景，利用车联网技术采集停车场车位状态、车辆流量和道路通行信息，并通过数字孪生技术对现实停车场进行动态映射，为用户提供实时车位查询、动态预约和路径引导服务。项目同时针对早晚高峰、停车场资源分配不均和交通流量动态变化等情况进行仿真分析，为智能停车系统的设计和优化提供参考。

本项目是一套基于数字孪生与车联网技术的智能停车引导系统，主要用于停车资源状态监测、车位预约、车辆路径引导和交通流量仿真。

系统主要包括以下功能模块：

1. 停车场数字孪生映射模块：对停车场、车位和车辆状态进行抽象建模，动态反映停车资源变化。

2. 实时车位状态管理模块：记录和更新车位占用、空闲、预约等状态，为用户提供可用车位信息。

3. 动态车位预约模块：根据实时车位占有率和用户需求进行车位预约，减少无效寻找和重复绕行。

4. 路径引导模块：结合停车场位置、车位状态和交通流量，为车辆提供停车路径建议。

5. 交通流量仿真模块：模拟不同时间段和不同停车场特征下的车辆进入、离开和寻找车位过程。

6. 数据分析与可视化模块：对停车数据、车位周转率、寻位时间和资源利用情况进行统计分析，并生成可视化结果。

系统适用于智慧交通、城市停车管理、车联网应用和数字孪生仿真等场景。

本人担任项目核心负责人和第一作者，负责系统架构设计、算法设计、程序开发、数据仿真和实验分析。

项目采用感知层、通信层、平台层和应用层四层车联网架构，并使用数字孪生技术对现实停车场进行动态建模。使用 Python、NumPy 和 Pandas 搭建停车场高保真仿真引擎，模拟 5 个具有不同特征的停车场，生成并清洗超过 50,000 条停车数据。

在算法部分，基于实时车位占有率设计动态预约和路径引导逻辑，并针对不同交通流量和停车需求进行对比实验。通过自动化脚本对 24 小时车辆流量进行可视化分析，同时模拟早晚高峰等复杂场景。

实验结果表明，改进后的停车引导策略能够缩短用户寻找车位的时间，并提升停车位周转率和整体资源利用率。项目成果已撰写为英文论文，并被 AITC 2025 会议录用，同时受邀进行英文口头报告。