据外媒报道，IMDEA网络研究所（IMDEA Networks Institute）的研究团队开发出一种协调系统，命名为Cord-Approx策略，可显著缩短驾驶员寻找路边停车位的时间。这项名为“通过智能分配策略减少路边停车位搜索时间（Reducing Street Parking Search Time via Smart Assignment Strategies）”的研究使用真实的交通数据集，在马德里（Madrid）的详细仿真中测试了该方法。

图片来源：arXiv预印本服务器（2025）

平均而言，使用Cord-Approx策略的驾驶员在6.7分钟内找到停车位，而未使用则需要近20 分钟。该研究论文已发表在arXiv预印本服务器上。

该方法将驾驶员分为两组（应用程序用户和普通驾驶员），模拟了不同策略对停车搜索时间与停车成功率的影响。Cord-Approx策略基于历史成功停车案例模式，预测停车位的可能空闲情况，并通过最优匹配算法将不同的驾驶员分配到不同的停车位来协调驾驶员，从而避免他们争夺同一个停车位。

这种协调方法实现了接近理想“全知”场景的结果。IMDEA Networks Institute的博士生、论文第一作者Behafarid Hemmatpour解释道：“这项研究的关键发现在于协调如何显著提高效率：通过将每位驾驶员引导至特定位置，将混乱的无序争抢转化为有序的分配流程。”

从理论到实践

Cord-Approx策略通过协调驾驶员来工作，避免其争夺同一个停车位。与大多数主要预测可用停车位的商业应用程序不同，该方法增加了一个全市范围的协调层。

其有效性已通过被称为“Oracle”的理论基准测试，该基准假设所有驾驶员与停车位的信息均完全透明。Hemmatpour指出：“Cord-Approx策略的性能非常接近理想的Oracle场景，无需完善的数据即可获得其大部分理论优势。”

对城市和人口的优势

该系统可以通过API集成到现有的出行平台（例如Google地图、Waze或市政应用程序）中，在驾驶员接近目的地时为其提供前往可用停车位的实时路线。

通过引导驾驶员到达特定的路边停车位，该系统可以节省驾驶员的时间并减少驾驶挫败感。例如，在马德里，研究人员观察到使用该应用程序的驾驶员的搜索时间比普通驾驶员减少了约66%，这意味着每天可节省数千小时的驾驶时间。减少为寻找路边停车位而巡航的车辆数量，可缓解交通拥堵并降低排放，有助于改善空气质量并减少环境足迹。

此外，Hemmatpour表示：“市政当局可以利用该系统更有效地管理路边停车需求，例如，将其与市政交通管理甚至动态定价相结合。另一个应用是将这项研究的见解用于城市规划：城市规划人员可以识别停车难的热点区域，并采取措施加以解决。”

后续工作

到目前为止，这项研究是基于仿真的。该团队目前正在开发一个功能齐全的原型，以展示该技术在现实环境中的潜力。该团队正在探索与市政当局或出行服务提供商合作，在现实环境中测试Cord-Approx策略的机会。

开展这项研究的IMDEA Networks数据透明小组主任Nikolaos Laoutaris教授说道：“截至目前，我们尚未与市政当局或私营公司合作在实际环境中测试该系统。下一步是与某个城市或公司合作进行试验。”

该系统的设计旨在适应不同的城市环境。马德里之所以被选为案例研究，是因为其城市布局多样，且拥有详尽的交通数据集。但Hemmatpour表示，研究结果并不局限于马德里：“该算法并非针对马德里；它依赖于任何城市都能提供的输入。协调一致的指导应该在路边停车位稀缺导致车辆巡航找位的任何城市发挥作用。”

Hemmatpour总结道：“可以把它想象成一个智能的GPS停车导航应用程序：无需让车辆绕圈寻找，而是协调全市的驾驶员，为每个驾驶员分配一个街边停车位，从而减少寻找停车位的时间，进而减少交通拥堵和街区巡逻车辆造成的污染。”