自动化立体车库调度策略浅析

王明凯

（通力电梯，江苏 昆山 215000）

自动化立体车库调度策略浅析

王明凯

（通力电梯，江苏 昆山 215000）

停车问题一直困扰着各大城市交通的发展，立体车库的出现是缓解停车难题的重要手段，而其调度策略的合理与否将影响车库的整体运行性能，不同的用地特征及出行行为具有不同的停车特点，根据不同的特点来制定立体车库的调度策略，可以大大提高车库运行效率，介绍了通勤停车、非通勤停车和居住区停车三种停车行为的区别，分析其停车规律，并提出对应于三种停车行为的调度策略。

停车行为，调度策略，立体车库

近年来，随着我国社会经济快速发展以及人们生活水平的不断提高，城市汽车数量不断增长，而与之相对应的是停车设施建设的相对滞后，停车资源的匮乏不能满足停车需求，受土地资源的限制，城市中不可能大量的兴建停车场来缓解停车设施的供需矛盾，而立体车库具有节约土地、自动化程度高、使用方便等优点成为解决城市停车难的重要途径，在许多大中城市已经开始推广使用。

立体车库的出现有效地缓解了停车难的问题，而科学有效的调度方法有利于提高车库整体的运行效率，在最短的时间内处理更多的存取车任务，常见的车辆存取策略有优先存车、原地待命和交叉存取三种。杨晓芬等[1]建立了相关的实体模型和数学模型分析比较了在不同策略下存取车时间的长短。李建国[2]等基于排队论相关假设分别就巷道堆垛式立体车库就近车位分配策略以及随机车位分配策略进行仿真分析，建立了约束条件下的车辆出入库、车辆离去的车库工作模型。李剑锋等[3]利用改进遗传算法对立体车库进行调度策略的优化，以使总的存取车时间最少并经过仿真实验的验证得到较小的存取车总时间，获得了预期的车辆存取序列。

1 立体车库的类型及特点

1.1 立体车库主要类型

根据国家和行业标准，常把立体车库分为升降横移、垂直循环、水平循环、多层循环、平面移动、巷道堆垛、垂直升降、简易升降等8大类。

（1）升降横移式：利用载车板的升降和横移来实现车辆的存取，存取速度较快，操作简单。

（2）垂直循环式：以垂直循环运动的方式来实现车辆的存取。

（3）水平循环式：利用水平循环运动的车位系统来实现车辆的存取。

（4）多层循环式：利用载车板的上下循环运动实现车辆的存取操作。

（5）平面移动式：中间是沿水平轨道移动的横移装置，两侧是垂直移动的升降装置，依靠搬运器实现车辆的存取操作。

（6）巷道堆垛式：将进到堆垛机或桥式起重机内的车辆送到指定车位，在依靠搬运器进行存取操作。

（7）垂直升降式：垂直升降式是通过提升机构及横移机构将车辆或载车板横移，实现车辆的存取。

（8）简易升降式：简易升降式是借助升降机构或者俯仰机构对汽车进行存取操作。

1.2 结构特点

（1）节约土地面积，空间利用率较高。在城市商业中心，建设立体车库是一种经济合适的选择，市场前景好。

（2）自动化控制，使用方便。立体车库智能化程度较高，用户只需刷一下卡就可实现对车辆的自动存取，极大地方便了用户的使用。

（3）配置灵活，适应性强。立体车库在规模上可大可小，设计上具有很大的灵活性，可以设置在地下、依附建筑物或者设置在建筑内。

（4）安全可靠，美化环境。配有自动检测系统、以及各种安全防范措施，可以有效避免车辆的丢失及停放过程中的意外刮碰，同时配以美观的外形可以美化环境。

1.3 立体车库三种调度策略

（1）存车优先策略：当存取设备完成存取操作后回到出入口待命，当有下一辆车来到时可以直接存入，不需要等待，这种模式适合早晚时段的存车高峰期。

（2）原地待命策略：存取设备在执行完上一次存取任务后原地不动，等待下一次的操作。

（3）交叉存取策略：当同时有几辆车需要存取时，按照存车和取车进行分组，对分组后的存取任务进行交叉操作。

2 不同停车行为对立体车库调度的影响

对大连市城市中心的停车现状进行调研，分别选取城市中心商圈地带、大型企事业单位和住宅小区作为非通勤停车、通勤停车和居住区停车现状的调研对象。

2.1 通勤停车特征

通勤出行行为一般在一周的五天工作日当中，主要包括上下班、上下学等行为，占到全部出行量的45%以上，是交通出行的主要内容，一般在固定的时间段，时间集中度高，是存取车高峰的主要原因。此类停车行为存车时间较长，一般在3～8h之间，停车行为主要集中在白天，存取车高峰时段一般在09：00～11：00,14：00～17：00之间，如图1所示。

图1 通勤停车数量随时间变化情况

2.2 非通勤停车特征

非通勤的出行行为主要包括公务出行、文化娱乐、购物、看病等。非通勤出行的目的地并不是固定的，停车时长具有随机性，但一般比通勤停车和居住地停车时间要短，停车时长均值在2h以内，停车行为发生时间也比较随机。

2.3 居住区停车特征

居住区在工作日和节假日期间的停车特征存在差异性，在工作日期间，居民需要上下班，并且上下班的时间基本相同，所以其停车特征存在波峰值和波谷值，停车数量呈现早晚高峰和中午小高峰的特点，在日间居住区的立体车库利用率相对较低，而夜间的利用率则接近饱和，表现出较强的刚性需求，在节假日居民的出行目的差异性较大，出行时间较随意，如探亲访友、购物娱乐等，因此节假日没有明显的规律可言，成随机分布，如图2所示。

图2 工作日居住区停车数量随时间变化情况

3 不同停车行为差异性分析

3.1 车辆停放时长差异性

停车时长反应对立体车库停车位资源占用情况，确定不同停车行为的停放时长可以为立体车库调度策略的制定提供参考，通勤停车和居住区停车的停放时长较长，大部分在3h以上，非通勤停车的停放时间较短，在30min到3h之间，与通勤停车相比较，居住区停车分布比例更大，通常在10h以上。

停放行为的差异可以导致停放时间的不同，通勤停车基本是在工作日期间，会产生较长的停放时间，而居住区的停放时间是最长的，对于餐饮娱乐等情况下的停放时间则较短，与前两者差别较大，不同停车行为的停放时长见表1。

表1 不同停车行为的停放时长比较分析

3.2 停车周转率的差异性

停车周转率是指停车库每个车位在单位时间内被使用的次数，反应了该车位的平均使用率，不

同的用地特征具有不同的停车率，一般商业用地的停车周转率为2.3～3，办公用地的停车周转率为1.1～1.4，居住区的停车率为0.94～1.01，表2为不同停车行为周转率情况。

表2 不同停车行为停车周转率

停车周转率体现了立体车库的车位使用情况，不同的停车行为其停车周转率也不同，如表2所示，居住区的停车周转率较低，这是由其出行行为特点决定的，而非通勤停车和通勤停车的停车周转率较高，这是因为行人对此类的停车位需求旺盛，在一些城市的商业中心，达到了供不应求的地步，而居住区的立体车库在工作日取车高峰后空闲车位较多。

服务于不同停车场所的停车设施在特定时间段会产生停车饱和的状态，研究停车设施的饱和度可以为设计合理的停车共享制度提供理论支持，居住区停车、通勤停车和非通勤停车三种行为具有不同的特点，其停车高峰会出现在不同的时间段，为了最大限度利用停车设施资源，建立停车位共享机制，可以提高各个区域停车位的利用率。

4 结论和建议

本文阐述了三种不同出行特点的停车行为，通过对不同出行行为特征的分析，可以采用不同的调度策略。

1）通勤停车调度策略。针对通勤停车行为的特点，根据相关的调度策略研究，在立体车库存取车高峰时段采用存车优先的调度策略，在搬运器执行完上一个任务后直接回到出入口等待需要存入的车辆，在取车高峰时段采取取车优先的调度策略，在其他时段可以采用原地待命的方式，根据出行特征来灵活调整调度策略将减少顾客的等待时间，提高车库运行效率。

2）非通勤停车的调度策略。非通勤停车设施属于稀缺资源，尤其是城市中心地带，需求量较大，对于这类停车场所的立体车库，提高其运行效率显得尤为重要，由于非通勤出行行为具有随机性，时间分布较分散，所以立体车库通常选择原地待命的调度策略。也有相关学者利用智能算法对存取车序列进行了优化，得到了最少的运行时间，但立体车库遵循先到先服务的策略，随意更改存取车顺序不符合用户的使用体验。所有要想将智能算法运用到实际情况中还需要进一步研究。

3）居住区停车的调度策略。立体车库在建设初期要基本满足停车位的需求，确保居住区车有其位对于保障正常的停车秩序非常重要，而影响居住区停车需求的影响因素较多，主要包括居住区的人口数量、居住区建筑面积和区域位置等。由于居住区的停车具有一定的规律，在早晚存取车高峰期可以选择存车优先和取车优先的调度策略，而在其他时间段选择原地待命的策略。

4）通勤停车、非通勤停车停放时间具有不同的特点，其停车规律具有互补性，可以在不同时间段共享其停车位资源，例如在夜间，将居住区无法容纳的车辆停放在附近办公场所或商场区域的停车库中，减少居住区夜间的停车压力，在日间居民区也可以为附近的商场共享其车位，对于缓解停车难题具有现实意义。

[1] 杨晓芬,肖华.自动化立体车库存取策略的比较分析[J].电气技术与自动化,2004,05：47-53.

[2] 李剑锋,段文军.基于改进遗传算法立体车库存取调度优化[J].控制工程,2010,17(5)：658-661.

[3] 李建国,蒋兆远.立体车库随机车位分配与就近车位分配仿真及分析[J].物流科技,2010(10)：13-15.

[4] 潘驰,赵胜川,姚荣涵.基于出行目的停车行为差异分析[J].交通信息与安全,2012,01：39-57.

[5] 周志勇,张纪会,宋晓鹏，等.基于排队论的出行车辆停放接受条件[J].东南大学学报,2006,36(4)：638-642.

[6] 朱文真,唐敦兵,王雷.基于遗传禁忌搜索算法的自动化立体仓库出入库路径优化研究[J].机械科学与技术,2011, 30(7)：1201-1206.

[7] 关宏志,王鑫,王雪.停车需求预测方法研究[J].北京工业大学学报,2006,32(7)：600-604.

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