Parkeringssökning trafik orsakar ökade restider och luftföroreningar i många städer. Realtids parkering tillgänglighet kartor förväntas hjälpa förare att hitta en parkeringsplats snabbare och därmed minska parkeringssökning trafik. En möjlighet att skapa sådana kartor är aggregering av information om parkeringstillgänglighet från crowdsourcing-lösningar som sondfordon och mobilapplikationer. Eftersom dessa källor inte kan känna hela staden på samma gång, är det nödvändigt med skattningsmetoder för att fylla avtäckta områden. Detta papper undersöker uppskattningen av parkeringstillgänglighet baserat på rumsliga metoder med hjälp av sensordata från San Francisco. För det första utvärderas rumsliga likheter i parkeringstillgänglighet för olika aspekter som tid på dygnet och antal parkeringsplatser beroende på avståndet för att avslöja parkeringsegenskaper. Därefter undersöks interpoleringsmetoder för att uppskatta parkeringstillgången i oobserverade vägsegment. Resultaten visar att relevanta likheter främst finns för korta avstånd på mindre än hundra meter. Deras likhetsvärden är lägre än den tidsmässiga likheten även för flera timmars tidsgap. Trots detta är rumslig information användbar för att interpolera parkeringstillgänglighet. Undersökta interpoleringsmetoder visar betydligt bättre resultat än slumpmässiga gissningar. Omvänd vägningsmetod överträffar ett enkelt medelvärde med upp till 5 %.
Ur big data-perspektiv är det möjligt att uppskatta parkeringstillgänglighet information från crowdsourcing lösningar som mobila applikationer REF.
Improving Parking Availability Maps using Information from Nearby Roads
{'venue': None, 'journal': 'Transportation research procedia', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}