出租车辆共乘服务平台

技术来源:国立台北科技大学                                         项目编号:14126

共乘使用者以智能型手机登入出租车辆共乘服务平台,透过简易操作提出需求服务讯息,搭配专利演算技术,降低服务器系统的内存需求,于合理的时间范围内完成匹配服务。另整合有社群功能,提供评价/筛选机制,选择可信任的共乘者。提升共乘安全度。本服务平台可与出租车队系统整合、寻找政府机关交通运输系统合作机会。

背景

依据台湾交通部 98 年「民众日常使用运具狀况调查」结果显示,周一至周五台湾地区民众外出时,0.7%旅次使用运具为出租車,而台北市部分为 2.2%,足见出租車服务对于各国家核心都市市民日常生活相关性相对其他县市为高。

随着交通需求增加,导致城市中的车辆数量逐年成长,而产生了空气污染、停车、噪音污染、时间消耗、燃料消耗等问题,其中对于搭乘出租车辆的消费者而言,车资也是令其困扰的因素。目前出租车辆共乘系统大致分为两种类型。第一种为基于网络的系统(例如网站),其共乘客(carpooler)们可透过在线社群平台来交流。此种在线社群平台采用一个整合信息的平台,其可适应正在寻觅搭车机会的乘客以及正在提供车辆座位的司机。然而,基于网络的系统无法整合地理信息系统(geographic information system,GIS)的科技。此限制了系统透过准确地理信息来配对潜在用户的能力。因此,共乘使用者们必须透过在结果列表中手动搜寻的方式,以决定哪个配对与其所在地点最为相关。

第二种共乘系统种类应用了GIS科技,此种共乘系统允许共乘客们以透过GIS取得的准确地理位置来请求搭车或是提供座位。因此,这些系统可在实际上路前即提供路径信息。现今已存在许多为了解决交通壅塞问题而提出的共乘系统。然而,有些系统相对地较不具弹性,且需要更多的前置作业(prearrangement)。举例而言,欲使用上述系统找到共乘配对(carpool match)必须预先排程搭车的时间,并且考虑例如日期、时间、起点(departure location)以及目的地等诸多因素。对于需要实时共乘配对服务的使用者而言,此种作法较无效率。如何提供优质共乘服务,并追求经济发展与兼顾环境保护,成为本技术的发展方向。

技术

透过共乘服务器中的处理单元对各区段找出接送对应的多个乘客的最短路径,并依据共乘配对结果分配多个乘客给多个司机。其中处理单元更依据更新的共乘族群矩阵产生新共乘配对结果。本专利技术的共乘族群矩阵是以机率模型来表示,而非以多个独立的共乘配对结果来表示,因此仅需少量的内存。

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应用

  • 短、中、长程的车辆搭乘差旅需求(例如,高铁站、科学园区)。
  • 实时匹配企业派遣车辆需求。
  • 可与无人驾驶车辆系统结合,对用户更方便且环境能源友善。

优点

本技术透过自行开发的社群平台,让共乘族群熟悉了解彼此,期望在彼此互动过程中,开创与分享人脉资源,促进各种经济或商业需求。

对出租车业者而言,利用本技术共乘匹配运算,提供乘客共乘需求讯息,不仅加速媒合有乘车需求的乘客,在其行进路径上,若仍有乘坐空间,依然可依照系统安排,继续提供载客服务,实现行程成本最小化。

  • 降低搭乘出租车的车资。
  • 减少车辆使用数,降低碳排放量、节省能源。
  • 提供社群功能。
  • 共乘配对结果的总行程成本相当低,且所需的处理时间相当少。
  • 对于每个共乘族群的各个司机而言,行程成本(travel cost)达最小化。
  • 共乘配对程序于合理的时间范围内完成。
  • 用于处理共乘配对的内存较以往系统低。

项目现状和下一步发展

本技术已取得中华民国发明专利(专利号I508014) 、美国发明专利(专利号US 9,074,904)。相关专利家族包括中华民国发明专利(专利号I526959) 。

共乘服务平台的BlueNet App已开发完成,包含有Andriod与IOS版本,至今已累积十万以上的使用者。

本团队下一步将与出租车队、政府机关的交通运输系统合作。希望藉由专利授权、融资成立新创公司的方式,使本技术发挥最大商业价值。

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BlueNet App

研究团队

国立台北科技大学电子工程系黄士嘉教授和焦名楷助理教授。

关于牛津大学科技创新

牛津大学科技创新(OUI)是牛津大学的技术转移公司。OUI和世界领先的研究机构的研究人员,共同发现合作对象和实现商业化路径。我们管理新创产品和服务项目,以及相关知识产权,并促成授权和投资合作交易。我们每年完成100项授权交易,并有一个超过100个衍生公司的公司组合,其中数个公司已在伦敦和纽约的证券交易所上市。

OUI与国立台北科技大学合作将这全新的技术向全球推荐。

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