地下大型停車場泊車引導(dǎo)系統(tǒng)設(shè)計

孫康康，王花蘭

（730070 甘肅省 蘭州市 蘭州交通大學(xué) 交通運輸學(xué)院）

0 引言

相對于路邊停車場地和露天停車場而言，地下停車場內(nèi)部情況對于用戶是不可見的，用戶主要通過地下停車場的出入口完成停車服務(wù)，無法辨別場內(nèi)停車情況和空閑車位信息。對于大型地下停車場而言，場內(nèi)車位分布雜亂、交通組織和流線交織復(fù)雜、缺乏有效的引導(dǎo)設(shè)施，造成了駕駛員在尋找車位時盲目兜圈，停車耗時較長，汽車尾氣排放較多[1]，停車位得不到有效利用[2]。一些大型地下停車場在主要出入口放置有停車場平面圖，標(biāo)識有用戶當(dāng)前位置、停車位信息和交通主干道，用于幫助用戶查詢停車場信息及尋找車位，但這些平面圖信息量較大、方位標(biāo)識不清晰，造成用戶無法正確辨別地下方位、清晰查詢車位信息。本文針對停車場停車難及尋車難的問題，主要從提高車位利用率的角度出發(fā)，設(shè)計地下泊車引導(dǎo)系統(tǒng)，引導(dǎo)駕駛員實現(xiàn)快速停車取車。

1 研究現(xiàn)狀

對于停車管理系統(tǒng)的研究，國外起步較早，尤其以歐洲發(fā)達國家為主，研究能夠獲取車位信息的先進技術(shù)。2001 年，華盛頓的國際停車場開始使用泊車引導(dǎo)系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過車位探測器探測車位信息，方便人員管理及引導(dǎo)用戶停車[3]；2003 年，德國慕尼黑機場在此基礎(chǔ)上開發(fā)了新型車位探測傳感器，對車位狀態(tài)進行檢測并設(shè)計了泊車系統(tǒng)[4]。

隨著近年來“停車難”“難停車”問題的凸顯，我國也有大批學(xué)者研究了停車領(lǐng)域的相關(guān)問題。袁若辰[5]等以無線傳輸技術(shù)設(shè)計一種以紅外探測為核心的新型地下泊位顯示裝置，把車位信息傳輸給一個后臺處理器，通過后臺處理器為地下停車場服務(wù)，以幫助車主就近尋找車位；齊保良[6]等通過對停車場的研究，結(jié)合藍牙技術(shù)、語音技術(shù)設(shè)計出新型藍牙通信的誘導(dǎo)泊車系統(tǒng)，駕駛員進入停車場后，通過車輛的藍牙功能傳輸引導(dǎo)信息，對駕駛員引導(dǎo)泊車，提高用戶的停車效率；楊懷德[7]采用無線地磁節(jié)點技術(shù)檢測車位使用狀態(tài)，設(shè)計了一種基于物聯(lián)網(wǎng)停車誘導(dǎo)系統(tǒng)，并利用 Zig Bee 搭建無線網(wǎng)絡(luò)傳輸引導(dǎo)信息，對用戶引導(dǎo)泊車；齊保良[8]等通過技術(shù)成熟的百度地圖、訊飛語音相關(guān)技術(shù)，設(shè)計了一種停車誘導(dǎo)系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠推薦最優(yōu)停車場且具有語言交互功能。

目前，許多相關(guān)研究主要集中在車牌識別、自動收費、停車場管理上，為駕駛員提供停車場的位置、收費標(biāo)準(zhǔn)等信息[9]，在停車引導(dǎo)方面，一些停車場簡單地放置停車場平面圖，只為用戶提供基礎(chǔ)信息，用戶尋找車位時增加巡游時間和尾氣排放。停車場管理人員無法準(zhǔn)確掌握車位使用狀態(tài)，無法幫助駕駛員實現(xiàn)快速泊車，無法提高車位利用率。本文設(shè)計了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的停車場引導(dǎo)系統(tǒng)，采取分級引導(dǎo)的方式，便捷直觀地幫助駕駛員快速找到停車位。

2 停車服務(wù)問題分析

影響停車服務(wù)效率的因素眾多，針對不同規(guī)模和特點的停車場有著不同的突出問題。通過對大型城市地下停車場使用中存在的問題進行分析，得出影響用戶停車的因素包括：停車場車位分布不規(guī)則、私家車占用車位較多、場內(nèi)缺乏引導(dǎo)標(biāo)識、用戶尋車困難等。在對這些影響因素進行現(xiàn)場調(diào)查與對比時發(fā)現(xiàn)，缺乏停車引導(dǎo)信息、尋車時找不到停放的車位是重點待解決的問題。

通過利用停車引導(dǎo)設(shè)施如圖2 所示，車主只需根據(jù)路口的指示信息便可找到就近停車位，對比圖1 縮短了用戶停車時間，緩解了停車兜圈找不到停車位的難題，有效提高了停車場的車位利用率。

圖1 無引導(dǎo)停車流程圖Fig.1 Flow chart of unguided parking

圖2 引導(dǎo)停車流程圖Fig.2 Guided parking flow chart

通過在地下停車場人群入口放置尋車查詢觸摸屏，用戶通過輸入車牌號或車位編碼，系統(tǒng)顯示出從當(dāng)前位置到達指定車位的推薦路徑，并標(biāo)記出路徑上的指示裝置，有效解決用戶尋車難的問題。

3 系統(tǒng)架構(gòu)

由于缺乏合理的引導(dǎo)措施，缺少車位及路徑信息，駕駛員隨意停車，導(dǎo)致后續(xù)車輛很難找到車位。針對該情況增加空車位指示及路徑指引，引導(dǎo)司機以最優(yōu)路徑停車，保證停車有序、規(guī)范，不影響后續(xù)停車。經(jīng)對停車庫現(xiàn)狀及需求分析，結(jié)合現(xiàn)有技術(shù)制定具體的優(yōu)化方案，設(shè)計停車引導(dǎo)系統(tǒng)用于提高車位的使用率。系統(tǒng)首先需要實時準(zhǔn)確地獲取停車場的有效停車位、停車場內(nèi)交通流信息、展示停車場的平面圖信息、推薦最優(yōu)停車路線等。對于使用停車引導(dǎo)系統(tǒng)的用戶，系統(tǒng)需要根據(jù)用戶車輛的當(dāng)前位置推薦最優(yōu)的停車位并計算出對應(yīng)行駛路徑給駕駛員，對于自主停車的用戶可以通過 LED 展示出的平面圖信息、當(dāng)前位置信息和空閑車位信息完成停車，因此，可將系統(tǒng)分為車輛識別及定位系統(tǒng)、信息處理系統(tǒng)、路徑規(guī)劃系統(tǒng)、信息發(fā)布系統(tǒng)。

3.1 車輛識別及定位系統(tǒng)

車輛識別主要用于對車牌號碼的識別，通過識別車牌號碼——這一唯一身份標(biāo)識對不同車輛加以區(qū)分?；趫D像處理的車牌識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用，圖像識別流程如圖3 所示。主要包括以下過程：圖像特征分析，圖像預(yù)處理，提取圖像特征和圖像識別。

圖3 圖像識別流程Fig.3 Image recognition process

基于物聯(lián)網(wǎng)的停車場內(nèi)車輛定位系統(tǒng)結(jié)合采用了視覺定位、紅外線定位和RFID 定位3 種技術(shù)。通過在停車場內(nèi)重要點位設(shè)置視頻圖像檢測器，可以識別車位占用情況，方便人性化操作。RFID 技術(shù)通過射頻識別信號，智能采集目標(biāo)車輛信息。通過在停車場出入口設(shè)置RFID 檢測裝置，可以準(zhǔn)確采集出入車輛的相關(guān)數(shù)據(jù)信息，方便工作人員對車輛進行管理。紅外線探測器成本低，精度高，適用于分布在每個停車點位，光束遮擋感應(yīng)的方式也更適用于停車場內(nèi)的精確車輛誘導(dǎo)。

3.2 信息處理系統(tǒng)

通過物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將采集到的信息錄入信息處理系統(tǒng)，信息處理系統(tǒng)根據(jù)各子系統(tǒng)的不同需求對這些數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)處理，包括將車輛車牌號碼、入場時間、所停車位編碼等錄入數(shù)據(jù)庫、為車輛分配最佳停車位、統(tǒng)計分析停車場車位使用狀態(tài)、計算停車費用等。

3.3 路徑規(guī)劃系統(tǒng)

針對當(dāng)前停車場車位使用狀態(tài)并結(jié)合車主對車位選擇特性，建立雙向搜索算法，為用戶提供最佳的車位并計算出最優(yōu)行駛路徑[10]?；陔p向搜索的Dijkstra 算法步驟如下：

（1）數(shù)據(jù)初始化，確定起始點S 與終止點T，初始化集合E1，E2，edge1To[]，edge2To[]集合T，二叉樹pq，根據(jù)邊的起點和終點初始化鄰接表adj；

（2）根據(jù)起始點s 與終止點t 的坐標(biāo)確定搜索區(qū)域，分別使用集合E1，E2來存儲區(qū)域內(nèi)所有的邊，使用集合T 儲存雙向搜索的終止區(qū)域內(nèi)的所有的點，使用集合S 來儲存各個節(jié)點；

（3）從起始點開始，在鄰接表adj[v]中取與結(jié)點v 直接相連的邊，并判斷每條邊的終點e.to的坐標(biāo)x，y 和xmax，ymax的大小，如果x＜xmax且y＜ymax，則將此邊儲存到集合E1，Dijkstra 算法得到到達結(jié)點的最短路徑edge1To[]與最短路徑長度disTo[v]，重復(fù)執(zhí)行此步驟，否則進行步驟（5）；

（4）從終止點開始，在鄰接表adj[w]中取與結(jié)點w 直接相連的邊，并判斷每條邊的終點e.to的坐標(biāo)x、y 和 xmax、ymax的大小，如果x＞xmax且y＞ymax，則將此邊存儲到集合E2，Dijkstra 算法得到到達結(jié)點的最短路徑edge2To[]與最短路徑長度disTo[v]，重復(fù)執(zhí)行此步驟，否則進行步驟（5）；

（5）在T 中尋找結(jié)點k，使得st=sk+kt 最?。?/p>

（6）將st 記作起始點和終止點的最短路徑，算法結(jié)束。

3.4 信息發(fā)布及顯示系統(tǒng)

數(shù)據(jù)發(fā)布及顯示系統(tǒng)分為3 個等級，其中一級為引導(dǎo)顯示屏，設(shè)置在停車場入口的空地上，用于展示停車場平面圖、不同顏色表示不同的車位區(qū)域劃分、車位分布情況（用藍色的點和車位編碼代表空閑車位信息）、停車場內(nèi)的路徑信息；二級為場內(nèi)交叉口行駛方向指引設(shè)施，用于引導(dǎo)駕駛員的前進方向；三級為車位指引設(shè)施，當(dāng)駕駛員即將到達車位位置時，可以看到車位上方有閃爍的綠色信號燈。

3.5 反向?qū)ぼ囅到y(tǒng)

用戶返回停車場時往往存在找不到對應(yīng)停車位的問題，在加入反向?qū)ぼ囅到y(tǒng)后，用戶在進入停車場時，通過入口處的車位查詢設(shè)施，可以快速定位車位位置。通過在各個干道路面中間安裝不同顏色的LED 燈，用于指引不同用戶到達指定車位的路徑引導(dǎo)信息，用戶通過系統(tǒng)指定的路徑，跟隨指定顏色的LED 燈前行就能找到對應(yīng)的停車位。

4 停車泊位引導(dǎo)關(guān)鍵流程

基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的停車引導(dǎo)設(shè)施，在停車場入口處設(shè)置停車場平面圖及空閑車位信息顯示屏。為用戶提供可視化信息用于做是否進行停車的判斷，當(dāng)駕駛員進入停車場時，會有以下引導(dǎo)流程：

車輛到達停車場入口處，通過RFID 技術(shù)檢測車輛相關(guān)信息后，將信息及入場時間發(fā)送到處理中心，信息處理中心對該用戶有無私家車位進行判斷：（1）有私家車位，系統(tǒng)把固定的私家車位編碼地址作為本次的引導(dǎo)目標(biāo)；（2）無私家車位，系統(tǒng)為其提供一個最佳停車位及行車引導(dǎo)路線。用戶進入到停車場內(nèi)并根據(jù)引導(dǎo)信息完成停車。

用戶根據(jù)每個交叉口的引導(dǎo)信息包括：用戶的車牌號和箭頭指引的前進方向（左轉(zhuǎn)、直行、右轉(zhuǎn)），可以快速找到顯示有閃爍綠色信號燈的車位。

用戶經(jīng)過交叉口后，檢測器將信息反饋給處理中心，將引導(dǎo)信息變換為下一用戶，保證不同用戶之間的銜接。當(dāng)用戶完成停車時，關(guān)閉車位上方的黃色車牌信息顯示屏。檢測器將信息再次反饋給處理中心，系統(tǒng)及時更新場內(nèi)車位狀態(tài)給用戶和顯示裝置。

通過安裝有尋車系統(tǒng)的觸摸屏，用戶通過輸入車牌信息，系統(tǒng)將為用戶提供反向?qū)ぼ嚪?wù)：提供尋車路線和引導(dǎo)標(biāo)識，方便用戶找到車位。車輛駛出車位后，檢測器將信息及出場時間反饋給處理中心，系統(tǒng)將車位空閑信息發(fā)布給用戶和顯示裝置。

5 停車場誘導(dǎo)實驗系統(tǒng)

5.1 搭建硬件框架

根據(jù)停車場實時狀況，基于最優(yōu)路徑算法搭建停車模型框架，實現(xiàn)快速泊車，如圖4 所示。

圖4 停車模型框架Fig.4 Parking model frame

5.2 軟件支撐平臺

采用北斗衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)可以實現(xiàn)停車場內(nèi)車輛位置定位、路徑監(jiān)控。通過處理中心對車輛位置數(shù)據(jù)的監(jiān)控，判斷車輛的運行狀態(tài)，對異常狀態(tài)車輛作出響應(yīng)。

基礎(chǔ)軟件支撐系統(tǒng)為Oracle，SQL Server 等數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、應(yīng)用軟件開發(fā)系統(tǒng)以及APP 等。

6 結(jié)語

目前，停車位數(shù)量不能滿足停車需求只是停車難的主要原因之一，而更大的問題在于停車位不能被高效地利用以及車主在尋找車位的過程中浪費大量時間。針對這些問題許多學(xué)者作出了不同研究，但大多數(shù)都是結(jié)合手機開發(fā)對應(yīng)的APP，用戶通過APP 進行車位查詢操作。本文設(shè)計的智能停車引導(dǎo)系統(tǒng)，擺脫了對移動設(shè)備的依賴，既能結(jié)合軟件開發(fā)對應(yīng)的APP，也可以通過三級引導(dǎo)設(shè)施實現(xiàn)快速停車，在加入反向?qū)ぼ嚭螅瑢崿F(xiàn)快速尋車功能。該系統(tǒng)能夠滿足不同用戶的需求，實現(xiàn)了停車的智能化及高效化，使尋車更加快捷。