本發(fā)明涉及一種網(wǎng)約車技術(shù)，尤其是一種基于區(qū)塊鏈和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)管理、預(yù)約、分配出行資源的交通云共享saas（軟件及服務(wù)）系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

以uber、滴滴為代表的網(wǎng)約車既滿足了乘客出行需要，也對機(jī)動車?yán)眯视泻艽筇嵘?，但是商業(yè)化、中心化的網(wǎng)約車平臺也帶來諸多利益沖突，社會、政策、法律和監(jiān)管問題。

政策風(fēng)險：近期的網(wǎng)約車新政大幅提高了網(wǎng)約車的準(zhǔn)入門檻。因道路資源的有限性，政府的出行政策是鼓勵公交出行，適度發(fā)展出租車，持續(xù)實行機(jī)動車總量調(diào)控，并不鼓勵更多的人打車或者開車出行。網(wǎng)約車平臺的專車服務(wù)與政府現(xiàn)行政策是矛盾的。出租車打車難的實質(zhì)是政府?dāng)?shù)量控制，背后是城市規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)布局、社會公平、大政府主義等更深層的原因。

雖然政策鼓勵公交出行，但是公交出行因路線繞、間隔長、速度低、耗時久、載具少、中轉(zhuǎn)多、太擁擠、夜晚乘車難等問題，導(dǎo)致出行效率和道路資源利用率低，顧客滿意度低，不能滿足民眾消費(fèi)升級的城市出行需求。

雖然網(wǎng)約車平臺順風(fēng)車服務(wù)是共享經(jīng)濟(jì)，也符合政策導(dǎo)向。但網(wǎng)約車平臺難以有效區(qū)分是公益合乘、互助合乘還是以盈利為目的的商業(yè)搭載，難以甄別網(wǎng)約車駕駛員是全職工作者還是真正的共享經(jīng)濟(jì)順風(fēng)車提供者，因此政府難以制定適當(dāng)?shù)谋O(jiān)管政策，對網(wǎng)約車的限制極可能誤傷真正的共享經(jīng)濟(jì)順風(fēng)車。目前順風(fēng)車和專車均采用點(diǎn)到點(diǎn)接送模式，點(diǎn)到點(diǎn)接送模式必然降低順風(fēng)車拼車成功概率，社會分工必然促使點(diǎn)到點(diǎn)接送模式發(fā)展為商業(yè)化的全職服務(wù)。尤其在二人或三人拼車時，因等待長、繞行遠(yuǎn)、為接送拼車乘客額外占用道路資源，效率相對較低，特別在高峰時段，大量車主將因麻煩、額外占用自己時間、影響自己日程而不愿意參與順風(fēng)車拼車。

經(jīng)濟(jì)風(fēng)險：叫車難和打車貴兩個痛點(diǎn)，網(wǎng)約車平臺初期通過燒錢補(bǔ)貼的方式階段性的解決打車貴的問題，進(jìn)而解決叫車難。然而，長遠(yuǎn)來看借助資本補(bǔ)貼搶占市場，是不正常的市場競爭方式。最終所有人都要考慮燒錢之后的出路問題。一旦補(bǔ)貼結(jié)束，叫車難、打車貴，乃至黑車潮都可能重現(xiàn)。

商業(yè)化的網(wǎng)約車平臺以市場調(diào)節(jié)算法確定服務(wù)價格。商業(yè)行為必須遵守商業(yè)規(guī)則，也將司機(jī)和乘客固化為金錢關(guān)系。而交通系統(tǒng)是一個現(xiàn)代社會的協(xié)作網(wǎng)絡(luò)，解決社會問題不能僅靠經(jīng)濟(jì)手段。協(xié)作網(wǎng)絡(luò)中的個體追求的不僅是經(jīng)濟(jì)利益，尤其是對真正的順風(fēng)車主，方便的時候順便捎帶一位乘客，錢多錢少其實并不在意。對雙方更有意義的可能是建立起的弱關(guān)系連接。

人力資源悖論：絕大多數(shù)的網(wǎng)約車司機(jī)都是全職工作者。一方面，全職工作的網(wǎng)約車司機(jī)付出和創(chuàng)造的價值卻不比雇員少，卻不能得到網(wǎng)約車平臺公司雇員的勞動保障。另一方面，網(wǎng)約車平臺的全職工作者本質(zhì)上是水平更差的出租車司機(jī)，但網(wǎng)約車平臺必須提供更高水平的激勵，不符合經(jīng)濟(jì)規(guī)律，難以持續(xù)發(fā)展。

安全風(fēng)險與隱私保護(hù)：雖然大多數(shù)人認(rèn)為網(wǎng)約車平臺的安全保障系統(tǒng)較傳統(tǒng)出租車更方便跟蹤、追溯。但網(wǎng)約車平臺公司中心化的安全監(jiān)管一直是富有爭議的話題，近期的uber“幽靈車”事件就讓網(wǎng)約車的安全性再度受到公眾關(guān)注，暴露了網(wǎng)約車平臺公司司機(jī)甄別準(zhǔn)入機(jī)制的缺憾。

在大數(shù)據(jù)時代，為了享受現(xiàn)代社會協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的便利，我們不得不越來越多的放棄隱私。大數(shù)據(jù)的交叉驗證和全息可見特征讓個人隱私無處遁形。例如，為了享有網(wǎng)約車的方便我們必須放棄電話號碼、支付賬號、路線信息等信息的隱私。但是，陸續(xù)曝光的權(quán)威機(jī)構(gòu)泄漏客戶隱私導(dǎo)致違法犯罪事件，使大數(shù)據(jù)時代的我們處于便利與安全的兩難選擇中。

公共形象風(fēng)險：一直以來，網(wǎng)約車以共享經(jīng)濟(jì)的名義獲得認(rèn)可與鼓勵。然而政府在網(wǎng)約車新政認(rèn)定網(wǎng)約車平臺公司不僅提供信息撮合匹配服務(wù)，還直接組織車輛運(yùn)營、分配工作任務(wù)、確定服務(wù)價格、制定服務(wù)標(biāo)準(zhǔn)、決定收益分配、實施駕駛員管理和服務(wù)評價等，是客運(yùn)服務(wù)承運(yùn)人。網(wǎng)約車平臺公司的專車服務(wù)事實上正在演變?yōu)榱硪环N出租車公司。同時民調(diào)顯示，八成以上受訪者認(rèn)為滴滴優(yōu)步合并已形成壟斷，乘車費(fèi)用上漲成公眾最擔(dān)心的問題。對于滴滴優(yōu)步的合并，公眾支持率僅26.59%。而商務(wù)部的反壟斷調(diào)查獲得71%的公眾支持率。網(wǎng)約車離共享經(jīng)濟(jì)漸行漸遠(yuǎn)。

技術(shù)趨勢風(fēng)險：無人駕駛與汽車分享是未來交通的趨勢。隨著時間的推移，未來可能會出現(xiàn)由大量隨時可用的無人駕駛汽車組成的“交通云”。人們可以像以支付公共交通費(fèi)一般簡單的購買月卡而使用這些車隊，或通過購買會員的方式來使用更高端車型的服務(wù)。顯而易見的是，統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)、規(guī)?；?jīng)營的交通云能更好的運(yùn)行。當(dāng)汽車行業(yè)本身從制造業(yè)變?yōu)榉?wù)業(yè)，交通云如何分布、如何調(diào)度、如何維護(hù)、如何停放、均有巨大的想象空間和市場機(jī)會。

然而，中心化、商業(yè)化、逐利的網(wǎng)約車商業(yè)模式不是一個開放系統(tǒng)，難以爭取更廣泛的參與者從城市層面全面調(diào)度社會交通資源，并受壟斷法規(guī)限制難以突破一定規(guī)模，難以應(yīng)對未來交通云趨勢的挑戰(zhàn)。

不可預(yù)測假設(shè)：如業(yè)內(nèi)專家所說，無人駕駛的問題在于有人駕駛。在較長時間內(nèi)，道路上將是由普通車輛和各個階段的自動駕駛車輛混合行駛的復(fù)雜系統(tǒng)。這個復(fù)雜系統(tǒng)中每個人的選擇又實時影響著他人的交通外環(huán)境，這種相互影響類似丹麥物理學(xué)家巴克提出的沙堆模型，沙堆中的每一顆沙粒，都通過一個無形的網(wǎng)絡(luò)，和其他的每一個沙粒相互連接，相互擠壓。每一粒沙子落下，沙堆都會改變它原有的組織形態(tài)，隨著沙粒的掉落，沙堆系統(tǒng)的復(fù)雜程度每一秒鐘都會擴(kuò)大100萬倍。哪怕再掉下來一粒沙子，你也得把以前的模型完全修改一遍。沙堆效應(yīng)啟示了復(fù)雜體系的不可預(yù)測假設(shè)。

一個城市到底需要多少車來供給給出行者，難以靠政府的計算和政策制定的確定性來決定。

目前網(wǎng)約車一天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量約60t，網(wǎng)約車的競爭重心正逐步從補(bǔ)貼轉(zhuǎn)為向體驗、技術(shù)、算法的競爭，希望通過大數(shù)據(jù)把人類行為做到可預(yù)測、可監(jiān)控。但是所有的大數(shù)據(jù)在面對人性制造的不確定性時是無能為力的。中心化的網(wǎng)約車平臺技術(shù)和算法提供的路徑規(guī)劃以兩點(diǎn)之間的物理距離最短為目標(biāo)來規(guī)劃最短路徑，對交通網(wǎng)絡(luò)的時變性和隨機(jī)性重視不夠，難以實時應(yīng)對路況變化用最短行車時間作為規(guī)劃路徑的目標(biāo)，難以用科技制造的確定性應(yīng)對城市交通復(fù)雜系統(tǒng)的不確定性挑戰(zhàn)，也難以在城市層面通過優(yōu)化分析和規(guī)劃計算緩解交通系統(tǒng)擁堵。

而沙堆實驗中也揭示了另一件事情：沙粒的運(yùn)動不僅能把秩序變得混亂，也能把混亂轉(zhuǎn)化為秩序。沙粒遵循的不是簡單的投入-產(chǎn)出公式，而是一個復(fù)雜的邏輯。其內(nèi)部相互作用的力量，跟任何外部的作用力量同等重要。復(fù)雜體系的演進(jìn)是由兩個重要的因素決定的：不斷增加的參與者以及參與者之間的相互作用。這兩個因素會帶來力量變化的革命性變革，這些變化會影響到我們的每一項戰(zhàn)略和政策。

區(qū)塊鏈技術(shù)通過去中心化和去信任的方式集體維護(hù)一個不斷增長的分布式數(shù)據(jù)庫。比特幣的成功證明了區(qū)塊鏈技術(shù)的價值。然而，區(qū)塊鏈存在體積過大問題，隨著區(qū)塊鏈的發(fā)展，節(jié)點(diǎn)存儲的區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)體積會越來越大，存儲和計算負(fù)擔(dān)將越來越重。以比特幣區(qū)塊鏈為例，其完整數(shù)據(jù)的大小當(dāng)前已達(dá)約71gb。給區(qū)塊鏈移動客戶端的運(yùn)行帶來了很大的門檻。

區(qū)塊鏈還存在數(shù)據(jù)確認(rèn)時間過長、處理交易頻率過低的問題。以比特幣區(qū)塊鏈為例，為確認(rèn)礦工對比特幣的所有權(quán)，系統(tǒng)會出一道十分鐘的運(yùn)算題，誰能最快解出值，誰就將獲得記錄入賬的權(quán)利，由此獲得比特幣獎勵。也因此當(dāng)前比特幣交易的一次確認(rèn)時間大約需要10分鐘。每條交易的平均大小約為250個字節(jié)（byte），如果區(qū)塊大小限制在1mb，那么可以容納的交易數(shù)量為4000條。按照每10分鐘產(chǎn)生一個區(qū)塊的速度計算，每天可以產(chǎn)生144個區(qū)塊，也就是能容納576000條交易，再除以每天的秒數(shù)86400，比特幣區(qū)塊鏈最高每秒處理6.67筆交易。目前，比特幣區(qū)塊鏈上每天的實際交易量已經(jīng)接近系統(tǒng)瓶頸。

此外，比特幣區(qū)塊鏈設(shè)計讓礦工通過隨機(jī)的散列運(yùn)算來爭奪比特幣區(qū)塊鏈的記賬權(quán)，這一過程需要消耗大量電力和計算能力，是對社會資源的浪費(fèi)。反對者們還認(rèn)為，比特幣的挖礦模式也是一種由技術(shù)制造的新的不公平。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決上述問題，提供一種既適應(yīng)有人駕駛順風(fēng)車也適應(yīng)無人駕駛交通云，基于區(qū)塊鏈和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)管理、預(yù)約、分配出行資源的交通云移動saas（軟件及服務(wù)）系統(tǒng)。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案是：

1、基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車包括交通云數(shù)據(jù)庫、交通云人工智能系統(tǒng)tai和移動客戶端。所述交通云數(shù)據(jù)庫是基于區(qū)塊鏈技術(shù)和車聯(lián)網(wǎng)，由出行者共同構(gòu)建的去中心化的分布式區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫和交通云公共賬本，其利用加密鏈?zhǔn)絽^(qū)塊結(jié)構(gòu)來驗證與存儲數(shù)據(jù)、利用分布式節(jié)點(diǎn)共識算法來生成和更新數(shù)據(jù)、利用自動化腳本代碼（智能合約)來編程和操作數(shù)據(jù)。并通過交通云人工智能系統(tǒng)tai管理、分配出行資源。通過移動客戶端預(yù)約、交易、選擇出行資源。為交通云提供一個去中心化（decentralized）、去信任（trustless）、集體維護(hù)（collectivelymaintain）、非對稱加密（asymmetriccryptography）可靠數(shù)據(jù)庫（reliabledatabase）的基礎(chǔ)架構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)底層協(xié)議，成為一種基于時間戳（timestamp）為出行者建立高度聯(lián)接、達(dá)成出行資源分配共識、按需提供服務(wù)的移動saas（software-as-a-service）軟件應(yīng)用模式、分布式計算范式和群體智能模型。

2、所述交通云數(shù)據(jù)庫是一種區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫，區(qū)塊(block)包含有數(shù)據(jù)庫中實際需要保存的一定時間段內(nèi)生成的交通流狀態(tài)數(shù)據(jù)，鏈(chain)則是校驗當(dāng)前區(qū)塊的組織方式。為方便移動客戶端使用，避免區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫體積過大?；趨^(qū)塊鏈的網(wǎng)約車系統(tǒng)設(shè)置有區(qū)域區(qū)塊數(shù)據(jù)庫結(jié)構(gòu)，其將不同的區(qū)塊數(shù)據(jù)和設(shè)定地理區(qū)域?qū)?yīng)成為區(qū)域區(qū)塊，每個區(qū)域區(qū)塊僅記錄當(dāng)前設(shè)定地理區(qū)域的交通流狀態(tài)。區(qū)域區(qū)塊不僅按時間線形順序推進(jìn)，形成不可逆的鏈，還通過特定的信息與相鄰地理區(qū)域的區(qū)域區(qū)塊鏈接，每一個區(qū)域區(qū)塊不僅包含其上一個區(qū)塊的哈希值以確保區(qū)塊按時間順序連接的同時校驗沒有被篡改，還包含有其相鄰區(qū)域區(qū)塊的坐標(biāo)值，確保相鄰區(qū)域區(qū)塊以合適的位置、方向和順序拼接、交互、記錄，構(gòu)建整個城市的數(shù)字地圖，成為包含時間維度的4維數(shù)字地圖。所述相鄰區(qū)域區(qū)塊以合適的位置、方向和順序的交互是一種預(yù)判機(jī)制，即通過tai預(yù)判區(qū)域區(qū)塊o當(dāng)前的交通流狀態(tài)對其相鄰區(qū)域區(qū)塊a、區(qū)域區(qū)塊b、區(qū)域區(qū)塊c和區(qū)域區(qū)塊d未來交通流狀態(tài)影響的方法。通過交互預(yù)判機(jī)制，當(dāng)新的數(shù)據(jù)寫入?yún)^(qū)域區(qū)塊o時，僅需將tai預(yù)判的變量向其相鄰區(qū)域區(qū)塊a、區(qū)域區(qū)塊b、區(qū)域區(qū)塊c和區(qū)域區(qū)塊d單播或多播，而無需向全網(wǎng)廣播，由此大大降低區(qū)塊鏈體積。所述多播是把信息傳遞給當(dāng)前區(qū)塊一組目的地址,消息在每條網(wǎng)絡(luò)鏈路上只需要傳遞一次,而且只有在鏈路分叉時,消息才會被復(fù)制，實現(xiàn)一次傳送所有目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，也可以達(dá)到只對特定對象傳送數(shù)據(jù)的目的。與廣播相比,多播可有效的減輕網(wǎng)絡(luò)上其他主機(jī)的任務(wù)。

3、交通云人工智能系統(tǒng)tai是基于自治、非中央控制系統(tǒng)的聚合行為的群體智能。其利用交通云數(shù)據(jù)庫中的交通流狀態(tài)大數(shù)據(jù)的全息可見特征和交叉驗證，實時、安全、自動核實、分布式計算并記錄由多信息源共同產(chǎn)生的交通流狀態(tài)數(shù)據(jù)，為城市道路通行能力建立實時動態(tài)總賬以分配出行資源，成為實時記錄城市道路交通流變化的交通云公共賬本。所述群體智能通過簡單的個體出行者反復(fù)執(zhí)行一個或多個簡單規(guī)則，構(gòu)建主體（agent）行為、方法、屬性，帶來群體的智能性，表現(xiàn)出未設(shè)定的計算或搜索能力，從而獲得頗有想象空間的現(xiàn)代社會協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的便利。所述出行資源包括出行者、道路資源和公共出行數(shù)據(jù)。所述出行者包括人和運(yùn)輸工具，所述運(yùn)輸工具包括私人運(yùn)輸工具和公共運(yùn)輸工具。所述道路資源是指特定時間特定區(qū)域的道路通行能力。所述公共出行數(shù)據(jù)包括出行者身份認(rèn)證信息和由若干出行者多信息源匯集的一定時間段內(nèi)的歷史出行路徑、當(dāng)前出行路徑、當(dāng)前路況和一定時間段內(nèi)的未來出行計劃。所述總賬是出行者、公共出行數(shù)據(jù)和道路資源的明細(xì)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集合。若干相鄰的區(qū)域道路通行能力總賬是動態(tài)平衡的。

為解決區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)確認(rèn)時間過長、處理交易頻率過低的問題。由區(qū)塊鏈的包容性，每一個協(xié)議內(nèi)的出行者均可讀寫交通云數(shù)據(jù)庫。出行者基于加密算法和去中心化協(xié)議，利用自動化腳本代碼（智能合約)，通過區(qū)塊鏈廣播或多播自己身份認(rèn)證信息、當(dāng)前出行路徑和未來一定時間段內(nèi)的出行計劃,向交通云公共賬本預(yù)約出行資源。出行者的歷史出行路徑、當(dāng)前位置和當(dāng)前出行路徑記錄是存在式自證和全息可見的，無需通過爭奪記賬權(quán)證明。出行者的預(yù)約數(shù)據(jù)將由鏈(chain)通過密碼學(xué)技術(shù)和當(dāng)前區(qū)域區(qū)塊若干出行者多信息源寫入的公共出行數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，每一筆預(yù)約數(shù)據(jù)將與出行者當(dāng)前位置和其他出行者的公共出行數(shù)據(jù)相互交叉校驗、比對過濾、編譯優(yōu)化，并與鄰近區(qū)域區(qū)塊的相關(guān)數(shù)據(jù)交叉校驗、校驗、甄別、預(yù)判和平衡。數(shù)據(jù)將因已通過存在式自證或全息可見的相關(guān)信息變量的交叉校驗、證實、證偽或全息可見而過濾、改寫、替換、補(bǔ)充或刪除，也無需通過爭奪記賬權(quán)證明。從而實現(xiàn)由多信息源交叉校驗、共同構(gòu)建、包含時間維度、實時高頻更新的數(shù)字地圖和交通云數(shù)據(jù)庫。從游戲規(guī)則層面解決區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)確認(rèn)時間過長、處理交易頻率過低的問題。

4、出行者的身份認(rèn)證信息是姓名、性別、年齡、電話號碼、電子簽名、數(shù)據(jù)指紋、身份證件信息、駕駛證信息、銀行賬號、比特幣地址、社交網(wǎng)絡(luò)賬號、二維碼名片或上述多維身份信息的排列組合。當(dāng)出行者是交通工具時，身份認(rèn)證信息還包括交通工具主要技術(shù)參數(shù)、交通工具識別信息和交通工具當(dāng)前狀況信息。一種交通工具身份認(rèn)證信息組合是由面向?qū)ο蟮膱D形渲染技術(shù)自動生成的或由用戶主動提交的車輛三維體積數(shù)據(jù)、坐標(biāo)、方向和速度數(shù)據(jù)。為優(yōu)化數(shù)據(jù)寫入、讀取、傳輸和下載，交通工具的空間圖形數(shù)據(jù)以幾何特征表示法抽象描述為矢量空間幾何體，即用簡單幾何體表達(dá)目標(biāo)物外形特征。上述多維身份認(rèn)證信息經(jīng)tai交叉驗證、分布式加密存放在區(qū)塊鏈，受一個私鑰控制，只有持有私鑰的用戶自己才有權(quán)修改。為一步確保寫入信息的公信力，tai設(shè)置有身份認(rèn)證系統(tǒng)向其他出行者已存在式自證信息或全息可見信息開放接口，幫助對用戶身份進(jìn)行背書或交叉驗證以確保真實性，或者身份認(rèn)證系統(tǒng)構(gòu)建有區(qū)塊鏈身份認(rèn)證共識機(jī)制，確保系統(tǒng)高效運(yùn)轉(zhuǎn)，或者由tai學(xué)習(xí)出行者的行為和互動智能判斷出行者身份，或者是上述方式的排列組合。一種區(qū)塊鏈身份認(rèn)證共識機(jī)制是dpos授權(quán)證明機(jī)制，一種區(qū)塊鏈身份認(rèn)證共識機(jī)制是pool驗證池機(jī)制。當(dāng)出行者是個人時，一種由tai學(xué)習(xí)出行者行為智能判斷出行者身份的方法是：tai設(shè)置有會員激勵機(jī)制，通過人工智能學(xué)習(xí)會員對激勵的反饋和會員的互動行為認(rèn)證個人會員信用等級。當(dāng)出行者是有人駕駛車輛時，因為專車司機(jī)與順風(fēng)車司機(jī)的出行路徑軌跡和行為特征是完全不同的，一種由tai學(xué)習(xí)出行者行為智能判斷出行者身份的方法是：tai通過積累的該車輛歷史路徑大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)智能判斷該車輛的拼車搭乘是否屬于順風(fēng)車，并由tai根據(jù)積累的公共出行大數(shù)據(jù)提供基于地理位置的拼車配對服務(wù)。

5、一種交通云公共賬本定義一個包含時間維度、實時更新的數(shù)字地圖描述文件用于反應(yīng)交通流狀態(tài)（包括出行者、公共出行數(shù)據(jù)和道路資源）變化。

一種基于區(qū)塊鏈構(gòu)建的地圖描述文件是一種語義化地圖。

一種語義化地圖是在公知2d或3d數(shù)字地圖設(shè)置的動態(tài)語義層。

所述語義化地圖是指用合理標(biāo)記以及其特有的屬性格式化地圖內(nèi)容、處理數(shù)據(jù)和信息，使得機(jī)器可以理解。

為達(dá)成兼容性，一種語義化地圖以自然語言（npl）描述。所述自然語言（npl）是實現(xiàn)人與計算機(jī)之間用自然語言進(jìn)行有效通信的各種理論和方法。一種自然語言（npl）的語義化地圖以本體語言描述，由本體提供一種明確定義的共識，所述本體是一個為描述某個領(lǐng)域而按繼承關(guān)系組織起來作為一個知識庫的骨架的一系列術(shù)語。本體也是關(guān)于共享的概念模型的協(xié)議。共享的概念模型包括進(jìn)行領(lǐng)域知識建模的概念框架、互操作的agent之間進(jìn)行交流的內(nèi)容明確協(xié)議、以及表達(dá)特定領(lǐng)域理論的協(xié)定。所述本體描述語言是和web相關(guān)的rdf（rdf-s）、oil、daml、owl、shoe或xol；或者，和具體系統(tǒng)相關(guān)的ontolingua、cycl或loom；或者，應(yīng)用于企業(yè)級的kif語言。其中rdf和rdf-s、oil、daml、owl、xol之間有著密切的聯(lián)系，是w3c的本體語言棧中的不同層次，也都是基于xml的。而shoe是基于html的一個擴(kuò)展。

6、當(dāng)實時更新的語義化數(shù)字地圖用于導(dǎo)航時，基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車設(shè)置有實時誘導(dǎo)用時最短路徑的交通流分配邏輯，讓車輛在根據(jù)預(yù)規(guī)劃路徑行駛過程中，實時讀取高頻更新的交通云數(shù)據(jù)庫，明確知道附近的交通云實時信息。所以當(dāng)車輛到達(dá)某一路段時，對于附近的時變隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)路段和節(jié)點(diǎn)信息采用局部更新的辦法獲得附近的交通云實時信息，計算時間最短路徑。對于未知的路段和節(jié)點(diǎn)，則繼續(xù)根據(jù)歷史信息來進(jìn)行路徑預(yù)規(guī)劃，二者相結(jié)合，實時誘導(dǎo)出一條更符合人們需要的最短行車時間路徑，使得車輛在此路徑上所有路段和節(jié)點(diǎn)處的實時耗費(fèi)時間之和最小。根據(jù)交通云公共賬本，減少邊權(quán)動態(tài)的時變網(wǎng)絡(luò)最短路徑不確定屬性問題，從城市層面優(yōu)化分析和規(guī)劃引導(dǎo)交通流，以全局最優(yōu)解分配出行資源。當(dāng)實時更新的語義化數(shù)字地圖用于有人駕駛的順風(fēng)車共乘時，基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車設(shè)置有基于交通云數(shù)據(jù)庫的分段共乘匹配算法，以優(yōu)化車主參與順風(fēng)車共享體驗、增加參與者數(shù)量，從而增加匹配成功概率。因城市路網(wǎng)點(diǎn)與點(diǎn)之間有若干可能的路徑解，所述分段共乘匹配算法不以乘客的點(diǎn)對點(diǎn)出行需求為基礎(chǔ)求解網(wǎng)約車共乘方案。而是以車主當(dāng)前出行路徑、一定時間段內(nèi)的未來出行計劃和當(dāng)前路況數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合乘客出行的時間、起點(diǎn)與終點(diǎn)信息求解整合社會運(yùn)力資源的共乘方案。即計算車主與乘客出行路徑的公約數(shù)，不要求完全匹配，僅需匹配值達(dá)到系統(tǒng)或乘客設(shè)定的比率，即可為車主和乘客建立共乘協(xié)議聯(lián)接，路徑匹配公約數(shù)值越大或途經(jīng)時間與乘客出行的時間越適配，達(dá)成共乘協(xié)議的幾率越高。而與車主路徑匹配值之外的行程則由乘客通過換乘匹配的其他私人或公共交通工具完成。所述分段共乘匹配算法是一種動態(tài)模糊匹配算法，包含適應(yīng)階段和協(xié)作階段。在適應(yīng)階段，各車主根據(jù)積累的交通信息和高頻或?qū)崟r更新的交通云數(shù)據(jù)庫信息計算時間最短路徑，實時調(diào)整自身出行方案。在協(xié)作階段，通過車主與乘客之間的信息交流，根據(jù)乘客出行的時間、起點(diǎn)和終點(diǎn)信息模糊匹配。給乘客提供若干近似時段、近似方向的搭乘選項。在乘客搭乘行程中，動態(tài)模糊匹配算法再根據(jù)高頻或?qū)崟r更新的交通云數(shù)據(jù)庫，針對時變隨機(jī)的城市路網(wǎng)計算并給乘客提供若干換乘方案選項。一種動態(tài)模糊匹配算法是乘客搭乘最近經(jīng)過的大致方向匹配的順風(fēng)車，在系統(tǒng)推薦最大概率或最短時間可換乘經(jīng)過或接近目標(biāo)的地點(diǎn)下車中轉(zhuǎn)。以此類推，直至到達(dá)終點(diǎn)。從而增加匹配成功概率、減少繞行、等候和空位行駛，提高城市干道道路利用率，節(jié)約車主等候時間和乘客出行費(fèi)用，在出行者之間建立去中心化的直接高度聯(lián)系，將出行者相互作用參數(shù)納入城市層面的路徑優(yōu)化分析和規(guī)劃計算，實時分析和計算城市道路的通行能力，幫助人們及早作出改善交通的措施。從城市層面統(tǒng)籌解決上下班高峰期交通運(yùn)力和道路資源不足的問題。

無人駕駛時代也不能解決道路資源總量不足的問題。為了合理分配出行資源，當(dāng)實時更新的語義化數(shù)字地圖用于無人駕駛交通工具時，基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車設(shè)置有基于交通云數(shù)據(jù)庫、由價格機(jī)制驅(qū)動的載具匹配算法，以提供一種敏捷的類公共交通。所述載具匹配算法根據(jù)出行者設(shè)置的預(yù)期出行費(fèi)用區(qū)間、當(dāng)前出行路徑、一定時間段內(nèi)的未來出行計劃和當(dāng)前路況數(shù)據(jù)，為單一出行者按需匹配出行費(fèi)用較高的點(diǎn)對點(diǎn)全程出行服務(wù)；或者，計算若干出行者的公約數(shù)，根據(jù)出行者設(shè)置的預(yù)期出行費(fèi)用區(qū)間、當(dāng)前出行路徑、一定時間段內(nèi)的未來出行計劃和當(dāng)前路況數(shù)據(jù)，為單一出行者按需匹配出行費(fèi)用更低的多人共乘的換乘方案。一種換乘方案是在城市干道布設(shè)的公共交通網(wǎng)與在毛細(xì)路網(wǎng)按需匹配的單人交通工具之間的換乘。一種換乘方案是基于動態(tài)模糊匹配算法在若干無人駕駛交通工具之間或無人駕駛交通工具與有人駕駛交通工具之間的拼車換乘。

一種無人駕駛公共交通網(wǎng)是沿城市干道縱橫布置的快速公交網(wǎng)，所述快速公交網(wǎng)使由直線或環(huán)線公交交織的城市交通網(wǎng)，其設(shè)置有針對時變隨機(jī)的城市路網(wǎng)設(shè)置的繞行機(jī)制，以及基于交通云數(shù)據(jù)庫設(shè)置的按需?？棵艚菡军c(diǎn)。針對無人駕駛交通工具，tai還基于交通云公共賬本記錄的公共出行數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)的交叉驗證和全息可見特征分析個人用戶的身份認(rèn)證信息、歷史出行數(shù)據(jù)、未來出行計劃、當(dāng)前道路資源和公共出行數(shù)據(jù)，針對每個人每次出行的最優(yōu)路徑規(guī)劃應(yīng)結(jié)合時間維度、車輛數(shù)據(jù)、歷史路徑、道路條件、交通條件和交通外環(huán)境的變量，通過算法預(yù)先為即將發(fā)生的高峰期交通調(diào)度運(yùn)力資源，匹配合適等級和尺寸的車型，安排無人駕駛交通工具的停放和分布，提供按需定購的交通云調(diào)度服務(wù)，優(yōu)化出行路徑躲避擁堵。從而采用協(xié)商策略來決策和選擇協(xié)商協(xié)議及通信消息，從城市層面統(tǒng)籌解決上下班高峰期交通運(yùn)力和道路資源不足的問題。

7、為促進(jìn)公益共乘、互助共乘。優(yōu)選的，基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車還有設(shè)置一種激勵算法。所述激勵算法也是一種價格估算、價值儲存或價值轉(zhuǎn)移方法，或者是一種代幣供給機(jī)制。車主可選擇獲得貨幣酬謝，或者可以選擇獲得由激勵算法提供的酬謝。目前比特幣通過解算運(yùn)算題確認(rèn)比特幣獎勵歸屬權(quán)。而激勵算法綜合時段、里程、耗時、天氣、地理位置、路況、車況和當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)供求關(guān)系等多維數(shù)據(jù)計算車主為基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車協(xié)議中的其他出行者創(chuàng)造的價值確認(rèn)獎勵歸屬權(quán)，并向全網(wǎng)廣播。所述獎勵是一種代幣、電子禮物、實物或者服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)協(xié)議中的所有人可以貨幣、實物或服務(wù)兌換該獎勵。從而構(gòu)建一種去貨幣、去商業(yè)的共乘社群模式，幫助出行者之間建立直接高度聯(lián)系。

8、基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車設(shè)置有車聯(lián)網(wǎng)，所述車聯(lián)網(wǎng)是一個分布式網(wǎng)絡(luò)協(xié)議層，其負(fù)責(zé)p2p車聯(lián)網(wǎng)的建立和維護(hù)，車聯(lián)網(wǎng)通過接口為應(yīng)用層提供管理服務(wù)和數(shù)據(jù)服務(wù)。車聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)連接區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫并承擔(dān)區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫的管理和維護(hù)工作。區(qū)塊內(nèi)的數(shù)據(jù)被分成若干數(shù)據(jù)包，寫入分布式計算樞紐或由車聯(lián)網(wǎng)直接或多跳轉(zhuǎn)發(fā)并通過鏈組織起來被寫入?yún)^(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫。

本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明公開了一種基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車。獲得一種既適應(yīng)有人駕駛也適應(yīng)無人駕駛，基于區(qū)塊鏈和車聯(lián)網(wǎng)技術(shù)管理、預(yù)約、分配出行資源的交通云共享saas（軟件及服務(wù)）系統(tǒng)。幫助分析理解城市交通這樣的復(fù)雜系統(tǒng)中隨機(jī)時變網(wǎng)絡(luò)不斷增加的參與者以及參與者之間的高度連接和相互作用，使點(diǎn)對點(diǎn)間的影響通過時變網(wǎng)絡(luò)形成了非線性因果關(guān)系。其研究成果為區(qū)塊鏈的應(yīng)用提出了新的思路。

基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車去中心、非商業(yè)、非政府，形成一種開源、非贏利的分布式自治系統(tǒng)(dac)。從而跨越所有制廣泛調(diào)動社會資源，為有人駕駛的順風(fēng)車和無人駕駛的交通云分配提供一個去中心去信任的底層協(xié)議。將目前即用即棄的導(dǎo)航路徑數(shù)據(jù)加入時間維度，與交通云數(shù)據(jù)整合，形成一種全新的數(shù)字地圖記錄、傳遞、存儲與呈現(xiàn)的方式，通過群體智能實現(xiàn)實時誘導(dǎo)用時最短路徑的交通流分配邏輯、分段共乘匹配算法、和由價格機(jī)制驅(qū)動的載具匹配算法。同時又不會危及出行者數(shù)據(jù)的安全性和完整性。從而自下而上的在城市層面優(yōu)化調(diào)整交通策略、分配車輛和道路資源，幫助人們及早作出改善交通的措施，成為未來城市交通云調(diào)度saas系統(tǒng)。

基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車通過人工智能識別出行者身份的新方式，不需要中央機(jī)構(gòu)監(jiān)督，能更好甄別身份、防范欺詐。

基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車通過大數(shù)據(jù)提供最佳出行路徑規(guī)劃和規(guī)避擁堵建議，更深度的介入用戶日程安排。通過邊際成本定價、非貨幣化支付去商業(yè)化。從而提供了一種全新的線下社交方式和使用城市的新視角。

為維持傳統(tǒng)的社會系統(tǒng)，需要巨大的社會成本?；趨^(qū)塊鏈的網(wǎng)約車讓每一個出行者參與決策，試圖自下而上、低成本的建立一個更加靈活、更加高效的城市交通體系,對構(gòu)建現(xiàn)代社會協(xié)作網(wǎng)絡(luò)具有重要意義。

附圖說明；

下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明進(jìn)一步說明。

圖1是本發(fā)明在時變隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中實時誘導(dǎo)用時最短路徑示意圖

圖2是本發(fā)明在時變隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)中分段共乘匹配示意圖

具體實施方式：

基于區(qū)塊鏈的網(wǎng)約車包括交通云數(shù)據(jù)庫、交通云人工智能系統(tǒng)tai和移動客戶端。幫助在交通這種復(fù)雜系統(tǒng)不斷增加的參與者之間的建立相互連接。

在實施例中，所述交通云數(shù)據(jù)庫基于區(qū)塊鏈技術(shù)和車聯(lián)網(wǎng)，由出行者共同構(gòu)建的去中心化的分布式區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)庫，其利用加密鏈?zhǔn)絽^(qū)塊結(jié)構(gòu)來驗證與存儲數(shù)據(jù)、利用分布式節(jié)點(diǎn)共識算法來生成和更新數(shù)據(jù)、利用自動化腳本代碼（智能合約)來編程和操作數(shù)據(jù)。并通過交通云人工智能系統(tǒng)tai管理、分配出行資源。通過移動客戶端預(yù)約、交易、選擇出行資源。為交通云提供一個去中心化（decentralized）、去信任（trustless）、集體維護(hù)（collectivelymaintain）、非對稱加密（asymmetriccryptography）可靠數(shù)據(jù)庫（reliabledatabase）的基礎(chǔ)架構(gòu)和互聯(lián)網(wǎng)底層協(xié)議，成為一種基于時間戳（timestamp）為出行者建立高度聯(lián)接、達(dá)成出行資源分配共識、按需提供服務(wù)的移動saas（software-as-a-service）軟件應(yīng)用模式和分布式計算范式。

在實施例中，基于tai的出行者身份認(rèn)證系統(tǒng)達(dá)成出行資源分配共識。多維身份認(rèn)證信息經(jīng)tai交叉驗證、區(qū)塊鏈身份認(rèn)證共識機(jī)制和出行者的互動被識別、加密和應(yīng)用。由此帶來低成本的信任機(jī)制。

如圖1、圖2所示，在實施例中，通過信任機(jī)制的建立，越來越多的出行者可能愿意將目前即用即棄的出行導(dǎo)航數(shù)據(jù)共享出來積累成為公共出行數(shù)據(jù)，其實質(zhì)是簡單的個體反復(fù)執(zhí)行一個或多個簡單規(guī)則，但是就是這些簡單的個體遵守的規(guī)則帶來了群體的智能性，從而獲得頗有想象空間的現(xiàn)代社會協(xié)作網(wǎng)絡(luò)的便利。出行者個體間并沒有直接關(guān)系，但是每個出行者都和交通云數(shù)據(jù)庫發(fā)生交互，而通過交通云數(shù)據(jù)庫這個紐帶，實際上把各個出行者之間關(guān)聯(lián)起來了。

在實施例中，通過對公共出行大數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)和交叉驗證，構(gòu)建由多信息源共同構(gòu)建、包含時間維度、實時更新的數(shù)字地圖和交通云數(shù)據(jù)庫。并通過交通云人工智能系統(tǒng)tai為城市道路通行能力建立實時動態(tài)總賬以分配出行資源，成為實時記錄城市道路交通流變化的交通云公共賬本。

傳統(tǒng)車輛導(dǎo)航在出發(fā)前，并不知道外面路況的實時信息，只能根據(jù)最短路徑預(yù)規(guī)劃。在實施例中，tai根據(jù)積累的公共出行大數(shù)據(jù)通過算法實時計算迅速匹配合適的車輛，提供按需定購的交通云調(diào)度服務(wù)，優(yōu)化出行路徑躲避擁堵。出行者基于加密算法和網(wǎng)約車系統(tǒng)確定的去中心化協(xié)議，利用自動化腳本代碼（智能合約)，通過區(qū)塊鏈廣播或多播自己身份認(rèn)證信息、當(dāng)前出行路徑和未來一定時間段內(nèi)的出行計劃,向交通云公共賬本預(yù)約出行資源，并根據(jù)tai優(yōu)化推薦的最佳路徑實時修正出行方案。

如圖1所示，在時變隨機(jī)路網(wǎng)中，每個路段上的數(shù)據(jù)s和t分別表示此路段的物理距離和車輛通過此路段所需要的時間，如s12=3表示路段(v1,v2)的物理距離為3個單位，t12=3表示車輛駛過路段(v1,v2)所需要的時間為3個單位，可以看出物理距離最短的路徑為v1-v2-v3-v5，最短物理距離為8，行車時間為11；行車時間最短的路徑為v1-v2-v4-v5，行車時間為9，物理距離為12；不難看出，雖然第二條路徑的物理距離偏長，但是其行車時間較短。在現(xiàn)實生活中，人們出行注重的是怎樣才能以最快的速度、最短的時間到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)，毫無疑問，面對這兩條路徑，人們會毫不猶豫選擇行車時間較短的路徑。由此實現(xiàn)實時誘導(dǎo)用時最短路徑的交通流分配邏輯。參與協(xié)議分享的人越多，預(yù)測分析越準(zhǔn)確。

在實施例中，交通云公共賬本定義一個地圖描述文件用于存儲包含時間維度、實時更新的數(shù)字地圖?；趨^(qū)塊鏈構(gòu)建的地圖描述文件是可視化地圖或語義化地圖。由區(qū)塊鏈的包容性，每一個協(xié)議內(nèi)的出行者均可讀寫該地圖描述文件。從而實時誘導(dǎo)最短路徑，讓車輛在根據(jù)預(yù)規(guī)劃路徑行駛過程中，可以明確知道附近的實時信息，所以當(dāng)車輛到達(dá)某一路段時，對于附近的路段和節(jié)點(diǎn)信息可以采用局部更新的辦法獲得附近的實時信息，對于未知的路段和節(jié)點(diǎn)，則繼續(xù)根據(jù)歷史信息來進(jìn)行路徑預(yù)規(guī)劃，二者相結(jié)合，實時誘導(dǎo)出一條更符合人們需要的最短行車時間路徑，使得車輛在此路徑上所有路段和節(jié)點(diǎn)處的實時耗費(fèi)時間之和最小。

在實施例中，一種可視化地圖是在公知2d或3d數(shù)字地圖設(shè)置有動態(tài)的公共賬本層。

在實施例中，所述語義化地圖是指用合理標(biāo)記以及其特有的屬性格式化地圖內(nèi)容、處理數(shù)據(jù)和信息，使得機(jī)器可以理解。

在實施例中，一種簡化的語義化的公共賬本層或語義化地圖包括由面向?qū)ο蟮膱D形渲染技術(shù)自動生成的或由用戶主動提交的車輛三維體積數(shù)據(jù)、坐標(biāo)、方向和速度數(shù)據(jù)。為優(yōu)化數(shù)據(jù)寫入、讀取、傳輸和下載，交通工具的空間圖形數(shù)據(jù)以幾何特征表示法抽象描述為矢量空間幾何體，即用簡單幾何體表達(dá)目標(biāo)物外形特征。

為達(dá)成兼容性，上述空間幾何體的存在狀態(tài)在地圖描述文件中被以本體語言描述，即由本體提供一種明確定義的共識，所述本體是一個為描述某個領(lǐng)域而按繼承關(guān)系組織起來作為一個知識庫的骨架的一系列術(shù)語。本體也是關(guān)于共享的概念模型的協(xié)議。共享的概念模型包括進(jìn)行領(lǐng)域知識建模的概念框架、互操作的agent之間進(jìn)行交流的內(nèi)容明確協(xié)議、以及表達(dá)特定領(lǐng)域理論的協(xié)定。所述本體描述語言是和web相關(guān)的rdf（rdf-s）、oil、daml、owl、shoe或xol；或者，和具體系統(tǒng)相關(guān)的ontolingua、cycl或loom；或者，應(yīng)用于企業(yè)級的kif語言。其中rdf和rdf-s、oil、daml、owl、xol之間有著密切的聯(lián)系，是w3c的本體語言棧中的不同層次，也都是基于xml的。而shoe是基于html的一個擴(kuò)展。

如圖2所示，在實施例中，針對有人駕駛順風(fēng)車，tai基于交通云數(shù)據(jù)庫設(shè)置有分段共乘匹配算法，以優(yōu)化車主參與順風(fēng)車共享體驗、增加參與者數(shù)量。所述分段共乘匹配算法不以乘客的點(diǎn)對點(diǎn)出行需求為基礎(chǔ)求解網(wǎng)約車共乘方案。而是以車主當(dāng)前出行路徑、一定時間段內(nèi)的未來出行計劃和當(dāng)前路況數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合乘客出行的起點(diǎn)或終點(diǎn)信息求解整合社會運(yùn)力資源的共乘方案。在城市時變隨機(jī)路網(wǎng)中，若干車主計劃預(yù)期行駛路徑a、b、c、d和1、2、3、4形成的交通流覆蓋城市路網(wǎng)。當(dāng)乘客出發(fā)時，tai計算車主與乘客出行路徑的公約數(shù)，不要求完全匹配，僅需匹配值達(dá)到乘客設(shè)定的比率，即可為車主和乘客建立共乘協(xié)議聯(lián)接。tai根據(jù)乘客出發(fā)時間向乘客推薦模糊匹配的若干選擇。如圖2所示，乘客可選擇由路徑1換乘路徑a到達(dá)終點(diǎn)，或者，由路徑1換乘路徑b到達(dá)終點(diǎn)，或者，由路徑4換乘路徑d到達(dá)終點(diǎn)，或者，由環(huán)線到達(dá)終點(diǎn)。同時，代表車流方向的路徑上又有若干先后經(jīng)過的車主。從而減少繞行和等候，提高城市干道道路資源利用率，節(jié)約車主等候時間和乘客出行費(fèi)用，在高峰時段限制機(jī)動車出行總量和頻次。與車主匹配值之外的行程則由乘客通過步行或換乘其他私人或公共交通工具完成。通過去中心、非商業(yè)的區(qū)塊鏈底層協(xié)議廣泛調(diào)動社會運(yùn)力資源，鼓勵公益共乘和互助共乘，以自治性和分布式功能會取代集中控制的、預(yù)先確定的方式，從城市層面統(tǒng)籌解決上下班高峰期交通運(yùn)力和道路資源不足的問題。同時，在出行者之間建立弱關(guān)系連接和社交互動。

在實施例中，針對無人駕駛交通工具，tai基于交通云數(shù)據(jù)庫設(shè)置有由價格機(jī)制驅(qū)動的載具匹配算法，所述載具匹配算法根據(jù)出行者設(shè)置的預(yù)期出行費(fèi)用區(qū)間、當(dāng)前出行路徑、一定時間段內(nèi)的未來出行計劃和當(dāng)前路況數(shù)據(jù)，為單一出行者按需匹配不同等級車型的點(diǎn)對點(diǎn)出行服務(wù)。

或者，如圖2所示，計算若干出行者的公約數(shù)，在城市干道路徑a、b、c、d和1、2、3、4以及環(huán)線干道設(shè)置覆蓋城市的大容量公共交通工具，在起點(diǎn)、終點(diǎn)到城市干道路徑之間的毛細(xì)路網(wǎng)則按需匹配換乘的無人駕駛單人交通工具。當(dāng)城市干道路徑a、b、c、d和1、2、3、4發(fā)生隨機(jī)交通堵塞時，大容量公共交通工具將根據(jù)繞行機(jī)制靈活回避擁堵，并通過基于交通云數(shù)據(jù)庫設(shè)置的按需停靠敏捷站點(diǎn)幫助乘客優(yōu)化出行路徑到達(dá)終點(diǎn)。從而解決傳統(tǒng)公交網(wǎng)無法針對時變隨機(jī)的城市路網(wǎng)做出應(yīng)變，不能主動回避已經(jīng)擁堵的路口的問題。

針對無人駕駛交通工具，tai還基于交通云公共賬本記錄的公共出行數(shù)據(jù)，預(yù)先為即將發(fā)生的高峰期交通調(diào)度運(yùn)力資源，安排無人駕駛交通工具的停放和分布,主動提供saas服務(wù)。例如tai會知道你要去機(jī)場，提前安排有較大行李空間的車型，或者根據(jù)日歷了解到你可能要去進(jìn)行約會，進(jìn)而為你推薦不同的餐廳?；蛘吒鶕?jù)路況預(yù)判為特定區(qū)域調(diào)度大巴或小型車交通云等。從而在高峰時段限制機(jī)動車出行總量和頻次，面向無人駕駛時代提出一種鼓勵公共交通，降低私人交通頻次和范圍的方法，從城市層面統(tǒng)籌解決上下班高峰期交通運(yùn)力和道路資源不足的問題。

以上實施例僅用以說明本發(fā)明而非限制本發(fā)明所描述的技術(shù)方案；因此，雖然本說明書參照上述實施例對本發(fā)明已經(jīng)做了詳細(xì)說明，但本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員可以理解，仍然可以對本發(fā)明進(jìn)行修改、等同替換或排列組合；而一切不脫離本發(fā)明精神和范圍的技術(shù)方案及其改進(jìn)，其均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍之中。