董朝賢
摘? ?要:文章對智慧停車系統(tǒng)的傳感與通信技術的最新進展進行了深入研究,總結比較了用于停車指導和停車設施管理的不同智慧停車系統(tǒng),并對這些系統(tǒng)的技術層面和規(guī)范方面進行了深入的分析,通過尋找有價值的資料為當前的研究作出貢獻,有助于開發(fā)新的智慧停車系統(tǒng)。
關鍵詞:物聯(lián)網;智慧停車場;傳感技術;局限性
幾乎所有的國際大都市都存在交通堵塞現象,尤其是在尋找停車位的時候更是讓司機感到“無處立車”。緩解交通堵塞問題有助于減少司機的停車壓力,減少有害氣體排放,節(jié)省時間和燃料[1-3]。當前的停車系統(tǒng)不夠完善,據統(tǒng)計,在尋找停車地點時能源的浪費現象驚人。盡管當前的停車系統(tǒng)被廣泛使用,但不能算作智慧停車,因為它們不能提供關于預訂特定停車位的精確信息。通常,這樣的系統(tǒng)往往局限于計算有多少輛汽車進入了停車場,只能根據這個數字和停車位的最大數量來估計可用空間的數量[4]。這種類型的系統(tǒng)通常需要一位專門負責統(tǒng)計停車位置的人員,以防停車場數量發(fā)生變化而出現問題,例如,不可停放特定位置的車輛在預訂的車位內停車會影響空余車位的統(tǒng)計。
1? ? 智慧停車系統(tǒng)的相關工作和分類
從當前的參考資料中可以清楚地看到,智慧停車場的分類各不相同。一些人依賴于傳統(tǒng)停車技術,而另一些人則依靠數據處理來獲取關于停車的信息。例如,在集中的輔助停車系統(tǒng)中搜索,信息處理結果被存儲在中央處理器(服務器)中。非輔助停車搜索沒有服務器,也無法為用戶提供信息。許多技術方法被分為以下幾個方面。
1.1? 無線傳感器為基礎的網絡系統(tǒng)
文章提出了一項新的智慧停車技術,該技術依賴于開發(fā)一種新的基于車輛的智慧停車系統(tǒng),用于智慧轉向和智慧停車。它指的是車輛通信系統(tǒng),在這種系統(tǒng)中,車輛和路邊的單位是通信節(jié)點,也就是說,它們相互通信和交換信息,例如安全警告,或者提供交通擁堵信息,甚至是尋找空停車位?;旧?,車輛網絡被認為包含兩種類型的節(jié)點:車輛和路邊站,兩者都被歸類為“專用短程通信”(Dedicated Short Range Communication,DSRC)設備。DSRC工作于5.9 GHz頻段,帶寬為75 MHz,范圍約為1 000 m[5]。這是一種雙向的通信方式,包括車輛對基礎設施(V2I)和基礎設施到車輛(I2V)通信。在“智慧停車”系統(tǒng)中,V2I通信包括司機發(fā)送給他們的停車請求、提供司機信息,并確認對系統(tǒng)的預訂。I2V通信涉及DRPC發(fā)送分配結果、驅動方向、支付細節(jié)以及更多。值得一提的是,蜂窩網絡通常應用于V2I和I2V解決方案[6]。
1.2? 基于全球定位系統(tǒng)GPS的智慧停車系統(tǒng)
全球定位系統(tǒng)(Global Position System,GPS),又稱為衛(wèi)星導航系統(tǒng),被用于確定和跟蹤車輛的精確位置。在這個領域,它被用來提供目的地停車位和可用信息。該系統(tǒng)中的服務器將建筑物與停車場的距離顯示出來。在找到最近可用的停車場后,用戶會向服務器發(fā)送其已經停車的信息,然后服務器會相應地更新該信息。當用戶離開停車場時,如果需要的話,服務器可以自動收取停車費。這個系統(tǒng)能夠在特定的停車場區(qū)域找到停車位。用戶可以通過GPS在短信息服務(Short Message Service,SMS)上預訂停車點。SMS是由一個遠程終端單元的無線通信設備來處理的,該電路設計簡單、可靠性高、系統(tǒng)精度高。
1.3? 基于計算機視覺的智慧停車系統(tǒng)
這個領域包括獲取、處理和分析圖像的方法。它利用計算機來模擬人類的視覺,包括學習和根據視覺輸入進行推論和采取行動。計算機視覺的目標是使計算機有效地感知和處理可視數據,如圖像和視頻,并對這些圖像進行修改。通常,技術包括分析幾幀每秒,然后將數據發(fā)送到中央數據庫,之后,根據用戶檢索的信息,停車場進行相應地更改。在車輛檢測系統(tǒng)中,利用閉路電視流檢測汽車或汽車在某個特定停車場位置。像素檢測用于檢測車輛在每個停車場的位置信息。一定數量的像素作為閾值來區(qū)分有車輛和無人。另一個停車系統(tǒng),被稱為閉路電視,利用圖像來檢測停車位。閉路電視攝影機安裝在停車場,自動檢測停車場的位置。然而,這些方法可能會出現錯誤。該系統(tǒng)針對的是需要使用的占用值的情況。雖然可靠性高、系統(tǒng)非常準確,然而,其他參數都不清楚。這個項目被稱為“停車場占用信息系統(tǒng)”。
1.4? 基于射頻識別技術的智慧停車系統(tǒng)
在許多學術論文中,智慧泊車的無線射頻識別(Radio Frequency Identification,RFID)解決方案使得停車許可管理變得很容易,特別是在原型階段。射頻識別技術的主要機制是依賴電磁場識別和跟蹤附著在物體上的標簽。在自動化中使用了RFID技術,系統(tǒng)使用一個軟件程序來控制和報告停車空間的狀態(tài)變化以及選擇最接近的空停車位等任務的操作,然后將報告發(fā)送給司機。與此同時,搭配一個包含GPC-PC控制器和嵌入式門硬件、RFID系統(tǒng)和一個模塊化停車場管理平臺的系統(tǒng)。模塊化RFID停車管理系統(tǒng)中的大多數系統(tǒng)被調制,可以被替換為任何其他類似的系統(tǒng)或硬件。
1.5? M2M與物聯(lián)網系統(tǒng)
文章提出了一種智慧系統(tǒng),可以檢測并發(fā)現停車位置,基于物聯(lián)網、智慧傳感器和執(zhí)行器,并將客戶端與終端設備連接起來。該系統(tǒng)依賴于智能手機和無線傳感器motes之間的藍牙通信,包含一個GPC-PC控制器和嵌入式門硬件、一個RFID系統(tǒng)和一個模塊化的停車場管理平臺。正如前面提到的,模塊化RFID停車管理系統(tǒng)中的大多數系統(tǒng)都被調制了,并且可以代替其他類似的系統(tǒng)或硬件。最后,在RFID、讀取器、標簽和障礙的控制下,對停車場進行檢入和檢出監(jiān)測。機器對機器(Machine to Machine,M2M)系統(tǒng)技術最近成為了在眾多物聯(lián)網應用領域開發(fā)新解決方案的有希望的推動者,包括交通、醫(yī)療、智慧能源、智慧電表、供應和采購、城市自動化、制造以及其他領域。M2M支持在無線異構終端之間進行高度可伸縮的直接通信?;旧?,實現M2M通信的M2M應用程序的主體包括4個階段:(1)數據收集。(2)在通信網絡上傳輸特定數據[7]。(3)對數據的評估。(4)對可用信息的響應。所有這些規(guī)范都需要M2M參與到智慧停車系統(tǒng)中。用于物聯(lián)網連接的M2M網絡架構使用聚合器設備來服務多個終端節(jié)點。一個網關連接到一個蜂窩網絡用以最終連接互聯(lián)網。具體來說,終端M2M節(jié)點包含一個或多個傳感器,它們向遠程站點報告物理條件或與本地嵌入式智慧系統(tǒng)一起使用。
2? ? 分析和討論結果
本系統(tǒng)已經確定了幾種改良版本的技術,特別是基于傳感器的智慧停車技術(見表1)。許多不同的智慧停車系統(tǒng)采用不同的技術來實現相同的目的,并且根據不同的因素對數據進行了分析,例如技術的成本、可靠性、可伸縮性、準確性、通信類型、電路復雜性、操作方法和安裝的簡易性。
3? ? 結語
文章討論了提供智慧停車服務的各種系統(tǒng),這些系統(tǒng)可以用于參考解決由于當期停車系統(tǒng)無法使用而產生的停車問題。這篇綜述的主要目的是通過尋找有價值的資料對停車系統(tǒng)的開發(fā)研究作出貢獻,從而有助于開發(fā)一個新的智慧停車系統(tǒng)。對這些技術的質量進行評估和分類比較的主要目的是更清楚地了解智慧停車的改進模式以及作用。文章中已經討論了各種研究差距,說明沒有足夠的研究來描述如何為利益相關者設計智慧停車系統(tǒng)。這個問題需要進一步研究。
[參考文獻]
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[6]趙璇,李寶根,喻祖國.無標度網絡和動態(tài)小世界網絡上的SEIS及SEIR模型研究[J].湘潭大學自然科學學報,2018(1):58-62.
[7]葉小琴,楊震,鮮敏,等.命名數據網絡中利用緩存決策的PAWF策略[J].湘潭大學自然科學學報,2018(1):115-118.
Abstract:The latest advances in sensing and communication technology of intelligent parking system are studied in this paper. This paper summarized and compared the different intelligent parking system, which is used for parking guidance and parking facilities management and the technical level and specification were analyzed in this paper to make contributions to current study by looking for valuable datum, so as to provide help for the development of a new intelligent parking system.
Key words:Internet of Things; intelligent parking; sensing technology; limitations