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    基于物聯(lián)網(wǎng)的車位引導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2018-11-13 05:31鄒浙湘溫開元黃寶山
    現(xiàn)代電子技術(shù) 2018年22期
    關(guān)鍵詞:ZigBee技術(shù)無線傳感網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng)

    鄒浙湘 溫開元 黃寶山

    摘 要: 為了解決現(xiàn)有停車場利用率低下造成資源控制浪費(fèi),加劇城市停車難的問題,開發(fā)設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的車位引導(dǎo)系統(tǒng)。系統(tǒng)通過在車位安裝傳感器來采集車位的信息,并通過ZigBee構(gòu)成車位數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸給計(jì)算機(jī),由計(jì)算機(jī)采用迪杰斯特拉算法計(jì)算最佳泊位路線,并通過串口通信傳輸給無線傳感網(wǎng)絡(luò)。最后,將路徑信息通過電子顯示器顯示指引車主停車。實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠有效地進(jìn)行停車位引導(dǎo),輔助車主快速停車。

    關(guān)鍵詞: 物聯(lián)網(wǎng); ZigBee技術(shù); 車位引導(dǎo); 迪杰斯特拉算法; 傳感器; 無線傳感網(wǎng)絡(luò)

    中圖分類號: TN915.03?34; TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識碼: A 文章編號: 1004?373X(2018)22?0079?04

    Abstract: As the existing parking lot has the problem of low utilization rate, causing waste of resource control and aggravating the parking difficulty in the city, a parking space guidance system based on the Internet of Things (IoT) technology is developed and designed. The parking space information is collected by installing sensors in parking spaces. Data is transmitted to the computer by using the ZigBee to construct the parking space data transmission network. The Dijkstra algorithm is used in the computer to calculate the optimal parking route, which is transmitted to the wireless sensor network by means of serial communication. The route information is displayed on the electronic displayer to guide the vehicle owner to the parking space. The results of the experimental test show that the system can effectively conduct parking space guidance and assist the vehicle owner to find the parking space quickly.

    Keywords: IoT; ZigBee technology; parking space guidance; Dijkstra algorithm; sensor; wireless sensor network

    0 引 言

    汽車作為一種代步工具,隨著人們的購買力上升而數(shù)量逐漸增多。據(jù)公安部交通管理局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),截止至2018年6月底,我國機(jī)動車保有量高達(dá)3.19億輛。然而,停車位卻遠(yuǎn)無法滿足現(xiàn)有的汽車數(shù)量。目前我國停車位缺口超過5 000萬個,停車難成為我國大中型城市日益嚴(yán)重的問題。除了車多、車位少造成的停車難之外,停車場的利用率偏低也造成了資源的浪費(fèi)、閑置[1?5]。為此,本文開發(fā)設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的車位引導(dǎo)系統(tǒng)。其通過在車位安裝傳感器來采集車位的信息,并通過ZigBee構(gòu)成車位數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò),采用迪杰斯特拉算法來計(jì)算最佳泊位路線。實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠有效地進(jìn)行停車位引導(dǎo),輔助車主快速停車。

    1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)

    物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)(Internet of Things)是指通過視頻識別、傳感器等信息傳感設(shè)備,并通過一定的通信協(xié)議將任何物品連接上互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行信息的傳輸與交換。最終達(dá)到智能化識別、追蹤、管理的一種信息傳輸交換技術(shù)[6?7]。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)所涉及到的領(lǐng)域較廣,其涵蓋了計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)、通信技術(shù)、傳感器、信息處理等領(lǐng)域,結(jié)構(gòu)可以分為感知層、傳輸層以及應(yīng)用層三個層次,如圖1所示。

    感知層功能主要是信息的收集,其主要通過傳感器以及射頻識別設(shè)備等收集數(shù)據(jù),并通過這些數(shù)據(jù)采集設(shè)備形成自組織傳感網(wǎng)絡(luò)。傳輸層主要是負(fù)責(zé)將采集到的數(shù)據(jù)信息傳輸至互聯(lián)網(wǎng)或通信網(wǎng)絡(luò),可通過M2M(即機(jī)器到機(jī)器)、ZigBee以及WiFi等技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。感知層主要負(fù)責(zé)對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,其包括智能數(shù)據(jù)處理與智能決策技術(shù)等。

    在物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中,無線傳感網(wǎng)絡(luò)是最為核心的部分,本文采用ZigBee作為無線傳感網(wǎng)絡(luò)。ZigBee是一種短距離通信協(xié)議,其適合于自動控制以及短距離遠(yuǎn)程控制。ZigBee允許數(shù)據(jù)采集終端之間形成自組網(wǎng),每個節(jié)點(diǎn)之間均能互相傳遞數(shù)據(jù),其最多可拓展65 535個節(jié)點(diǎn)。

    ZigBee無線傳感網(wǎng)絡(luò)主要由三種拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)組成,分別為星狀、網(wǎng)狀及簇狀結(jié)構(gòu)[8],如圖2所示。星狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)即所有終端設(shè)備直接與網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器連接,此時網(wǎng)絡(luò)路由器無法發(fā)揮作用。在這種情況下,協(xié)調(diào)器負(fù)荷較大。星狀網(wǎng)絡(luò)適合于節(jié)點(diǎn)與傳輸范圍較少的無線傳感網(wǎng)絡(luò)。網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)與星狀結(jié)構(gòu)相比更加復(fù)雜,但是其節(jié)點(diǎn)之間有多種路徑,可靠性較高,適用于節(jié)點(diǎn)較多的無線傳感網(wǎng)絡(luò)。簇狀結(jié)構(gòu)則是結(jié)合了星狀與網(wǎng)狀結(jié)構(gòu),其能夠較好兼顧兩者的優(yōu)點(diǎn)。

    2 車位引導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

    2.1 信息采集網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

    本文采用網(wǎng)狀的無線傳感網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),如圖3所示。無線傳感網(wǎng)絡(luò)與計(jì)算機(jī)之間通過串口進(jìn)行通信,數(shù)據(jù)通過傳感網(wǎng)絡(luò)傳輸,并通過串口輸送至計(jì)算機(jī)進(jìn)行處理。計(jì)算機(jī)將數(shù)據(jù)處理結(jié)果通過串口傳輸至無線傳感網(wǎng)絡(luò),并最終將數(shù)據(jù)、指令傳輸至終端執(zhí)行相應(yīng)的指令。

    2.2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)

    系統(tǒng)的硬件結(jié)構(gòu)主要分為三部分,即車位檢測、車輛識別以及閘機(jī)控制,如圖4所示。

    車位檢測用于采集停車場車位使用情況,其通過光敏傳感器來檢測車位是否已被使用,并在每個車位上方安裝LED燈來顯示該車位的使用情況。若為紅燈,即該車位已有人使用;若為綠燈,則表示該車位無人使用,車主可以在此車位停車。

    車輛識別是通過圖像識別實(shí)現(xiàn)的。停車場出入口攝像頭在車輛經(jīng)過時,能夠通過攝像進(jìn)行車輛信息識別,包括車牌號碼、行駛速度等。

    閘機(jī)控制模塊在車輛識別模塊完成工作后,自動打開以供車輛進(jìn)出停車場。

    本文采用Intel的移動處理器PXA270,其在高頻工作模式下能夠降低功耗。同時,還具有豐富的外接設(shè)備端口。當(dāng)機(jī)動車進(jìn)入停車場后,計(jì)算機(jī)通過無線傳感網(wǎng)絡(luò)采集停車位信息,并計(jì)算得出最佳停車路線。此外,通過電子顯示屏顯示路線,引導(dǎo)車主快速、準(zhǔn)確停車。車位引導(dǎo)系統(tǒng)框架如圖5所示。

    2.3 車位最佳停車路線計(jì)算算法

    為了得到最佳停車路線,節(jié)省停車時間,需要對停車路線進(jìn)行優(yōu)化。如圖6所示為某停車場的車位分布圖,其中1~9為分叉口。圖7為停車場車位布局抽象圖,其中每個箭頭代表具有權(quán)值的路線,其可用路段的距離、通暢程度等表示。因此,停車場可以抽象為一個離散網(wǎng)絡(luò)模型,即E=(W,L,D)。

    3 系統(tǒng)測試

    為了驗(yàn)證本系統(tǒng)能否有效引導(dǎo)車主快速正確停車,本文在某個停車場對系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)測試。其車位分布情況如圖8所示,車輛進(jìn)入停車場后系統(tǒng)判斷F3為可用車位并計(jì)算最優(yōu)停車路線,表1為路段屬性表。最終得到最優(yōu)停車路線為n1→n4→n7→n8,如圖9所示。圖10為每個分叉口電子顯示屏的實(shí)時指示信息,顯示路線指引信息與計(jì)算路線一致。

    4 結(jié) 語

    隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展,人們的生活水平逐步提高,汽車作為一種代步工具,其隨著人們購買力上升而數(shù)量逐漸增多。然而,停車位卻遠(yuǎn)無法滿足現(xiàn)有的汽車數(shù)量。同時,停車場的利用率偏低也造成了資源的浪費(fèi)和閑置,使得城市中停車難的問題日益嚴(yán)重。為了解決這一問題,本文開發(fā)設(shè)計(jì)了基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的車位引導(dǎo)系統(tǒng),其通過在車位安裝傳感器來采集車位的信息,并通過ZigBee構(gòu)成車位數(shù)據(jù)傳輸網(wǎng)絡(luò),采用迪杰斯特拉算法來計(jì)算最佳泊位路線。實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果表明,該系統(tǒng)能夠有效地進(jìn)行停車位引導(dǎo),輔助車主快速停車。

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