2026年2月19日
透過最大限度地減少開車四處尋找停車位的需要，這項技術可以為司機節省多達 35 分鐘的時間，並讓他們對總行程時間有一個實際的估計。
這種情況每天都會發生——一位駕駛者開車穿過市區，查看導航應用程式以了解行程所需時間，結果到達目的地後卻發現沒有停車位。等到他們最終找到停車位步行前往目的地時，已經比預期晚了很多。
大多數流行的導航系統在將駕駛引導至目的地時，並未考慮尋找停車位所需的額外時間。這不僅會給駕駛員帶來麻煩，還會加劇交通擁堵，並因駕駛員四處尋找停車位而增加排放。這種對所需時間的低估也可能使人們不願意搭乘大眾運輸工具，因為他們沒有意識到搭乘大眾運輸工具可能比開車和停車更快。
麻省理工學院的研究人員開發了一種系統來解決這個問題，可以用來識別在距離目標地點近和停車位可用性方面達到最佳平衡的停車場。他們這種靈活的方法會將用戶引導到理想的停車區域，而不是他們的目的地。
在利用西雅圖真實交通數據進行的模擬測試中，這項技術在最擁擠的路況下最多可節省 66% 的時間。對於駕駛者而言，與在最近的停車場等待空位相比，這可以減少約 35 分鐘的旅行時間。
雖然他們還沒有設計出適用於現實世界的系統，但他們的演示表明了這種方法的可行性，並指出瞭如何實施這種方法。
「這種挫敗感是真實存在的，很多人都有同感。而更大的問題在於，系統性地低估這些通勤時間會阻礙人們做出明智的選擇。這使得人們更難轉向公共交通、自行車或其他交通方式，」麻省理工學院研究生卡梅倫·希克特說道，他是描述這項研究的論文的第一作者。
希克特與李思睿博士（2025年博士）、資訊與決策系統實驗室（LIDS）的研究科學家何正兵共同撰寫了這篇論文；資深作者吳凱西是麻省理工學院土木與環境工程系（CEE）和數據、系統與社會研究所（IDSS）的1954屆職業發展副教授，也是LIDS的成員。這項研究成果今日發表於《智慧交通系統學報》（Transactions on Intelligent Transportation Systems）。
可能的停車位
為了解決停車問題，研究人員開發了一種機率感知方法，該方法考慮了目的地附近所有可能的公共停車場、從出發點開車到目的地的距離、從每個停車場步行到目的地的距離以及停車成功的可能性。
此方法基於動態規劃，從良好的結果出發，反向推算出使用者的最佳路線。
他們的方法也考慮了使用者到達理想停車場卻找不到車位的情況。此方法會考慮與其他停車場的距離以及在每個停車場停車的成功機率。
「如果附近有幾塊地成功機率略低，但彼此距離很近，那麼開車去這些地可能比去成功機率更高的地碰運氣更明智。我們的模型可以考慮到這一點，」希克特說。
最終，他們的系統能夠確定最佳停車場，使駕駛、停車和步行到目的地所需的預期時間最短。
但沒有哪個駕駛會希望自己是唯一一個在繁忙的市中心尋找停車位的人。因此，這種方法也考慮了其他駕駛者的行為，這些行為會影響使用者停車成功的機率。
例如，另一位駕駛可能先到達使用者理想的停車場，並搶佔了最後一個停車位。或者，另一位駕駛可能嘗試停在其他停車場，如果失敗，則轉而停在使用者理想的停車場。此外，另一位駕駛也可能停在其他停車場，產生外溢效應，降低用戶停車成功的幾率。
「透過我們的框架，我們展示瞭如何以非常清晰和有原則的方式對所有這些場景進行建模，」希克特說。
眾包停車數據
停車位可用情況的數據可能來自多個來源。例如，一些停車場設有磁性探測器或閘門，用於追蹤車輛進出數量。
但此類感測器並未廣泛應用，因此為了使他們的系統更適合在現實世界中部署，研究人員研究了使用眾包資料的有效性。
例如，用戶可以透過應用程式標記可用停車位。還可以追蹤尋找停車位的車輛數量，或進入停車場後未找到停車位又駛出的車輛數量來收集數據。
未來有一天，自動駕駛汽車甚至可以報告它們經過的空閒停車位。
「目前，許多這類資訊都無處可去。但如果我們能收集到這些信息，即使只是有人在應用程式中點擊『禁止停車’，這也能成為重要的資訊來源，讓人們做出更明智的決定，』」希克特補充道。
研究人員利用西雅圖地區的真實交通數據對他們的系統進行了評估，模擬了擁擠的城市環境和郊區不同時段的交通狀況。在壅塞環境下，與原地等待停車位相比，他們的方法可將總出行時間縮短約 60%；與不斷駛向下一個最近的停車場相比，該方法可將總出行時間縮短約 20%。
他們還發現，與實際停車位可用性相比，眾包收集的停車位可用性觀測數據的誤差率只有7%左右。這表明，這可能是收集停車機率數據的有效方法。
未來，研究人員希望利用全城即時路線資訊進行更大規模的研究。他們還希望探索收集停車位可用性資料的其他途徑，例如使用衛星影像，並估算潛在的減排量。
吳表示：“交通系統規模龐大、結構複雜，很難進行改變。我們尋找的，也是我們通過這種方法發現的，是能夠產生巨大影響的小改變，這些改變可以幫助人們做出更好的選擇，減少交通擁堵，並減少排放。”
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麻省理工學院的研究人員開發了一種停車感知導航系統，可以幫助駕駛者找到在距離目的地近和可用車位可能性之間取得最佳平衡的停車場。