翟愛民
(北京南澤科技有限公司,北京 101499)
伴隨我國(guó)國(guó)力的增強(qiáng),汽車數(shù)量變得更多,尤其是在大城市以及沿海一帶。現(xiàn)如今,伴隨商場(chǎng)以及住宅小區(qū)的增多,產(chǎn)生了大面積停車場(chǎng)。就大多數(shù)居民區(qū)以及商業(yè)區(qū)來(lái)講,停車管理系統(tǒng)已屬于不可缺少的配套設(shè)施。由于機(jī)動(dòng)車較多、缺少系統(tǒng)布局以及管理不夠有序等因素,造成停車場(chǎng)使用率不夠高。車主需入場(chǎng)時(shí)找車位,在離開停車場(chǎng)時(shí)需取車以及找到出口,這樣都會(huì)浪費(fèi)一定的時(shí)間,可能導(dǎo)致?lián)矶虑闆r。在這樣的環(huán)境之下,人們更加注重智能引導(dǎo)技術(shù),更加青睞于可視化引導(dǎo)系統(tǒng),它具備較高的工作效率以及較好的可靠性等。所以對(duì)于空位辨別引導(dǎo)系統(tǒng)來(lái)講,具備相當(dāng)理想的運(yùn)用前景。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步,為處理此問題提供了新思路??山柚W(wǎng)絡(luò)裝置、車道設(shè)備等,來(lái)構(gòu)建停車系統(tǒng),它有著空位自動(dòng)辨別以及引導(dǎo)等功能,進(jìn)而為使用者提供更加便捷的停車方式。達(dá)到智能停車系統(tǒng)屬于較為復(fù)雜的過程,文章解析相關(guān)技術(shù)時(shí),針對(duì)性地涉及其中有關(guān)內(nèi)容,著重基于無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)以及輔助停車系統(tǒng)進(jìn)行探究,分析準(zhǔn)確選取車位的方法,且結(jié)合最佳路徑改進(jìn)選取,來(lái)建立停車輔助系統(tǒng)。
物聯(lián)網(wǎng)主要是利用GPS 系統(tǒng)等信息傳感設(shè)備,同時(shí)結(jié)合有關(guān)的協(xié)議要求,將互聯(lián)網(wǎng)同有關(guān)物品開展全面連接,在此基礎(chǔ)上達(dá)到信息交換及通信,進(jìn)一步促進(jìn)智能化識(shí)別及跟蹤等流程的泛在網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)智能交通系統(tǒng),其中融合了多項(xiàng)技術(shù),如信息技術(shù)等,是在此基礎(chǔ)上構(gòu)建的大范圍的、可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)有效運(yùn)輸?shù)墓芾硐到y(tǒng)。有利于全面增加運(yùn)輸效率,確保交通安全,降低交通問題,對(duì)環(huán)境質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化,增加能源利用率。針對(duì)智能交通領(lǐng)域,物聯(lián)網(wǎng)有著廣泛的運(yùn)用,是物聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)業(yè)化成功發(fā)展的典范[1]。智能停車誘導(dǎo)的設(shè)計(jì),對(duì)于智能交通系統(tǒng),它有著至關(guān)重要的作用,該系統(tǒng)的使用能夠顯著降低城市擁堵情況,降低對(duì)道路的占用現(xiàn)象,進(jìn)一步增加停車設(shè)施利用率,同時(shí)有效減少車輛尾氣排放,減少噪聲污染,充分發(fā)揮改善交通環(huán)境的作用。
為促進(jìn)智能停車的發(fā)展,需先對(duì)用戶在停車過程中的相關(guān)因素開展分析。結(jié)合統(tǒng)計(jì)調(diào)查數(shù)據(jù)得知,針對(duì)用戶停車選擇來(lái)看,產(chǎn)生影響的因素是非常多的,一般涉及下述因素,停車位大小、停車位方便程度、到達(dá)停車位所需的時(shí)間等。需對(duì)這些數(shù)據(jù)開展全面分析,基于用戶的視角著手,來(lái)明確相關(guān)的影響因素。
(1)車位步行至出口的距離。一般情況下,對(duì)于停車人員來(lái)講,當(dāng)其停車完成之后,由停車位置步行到停車場(chǎng)出口,這一過程中所需的距離較為重要,通常會(huì)把車輛停放在步行距離最短的位置。以地下停車場(chǎng)為例,一般要乘坐電梯來(lái)離開,作為停車場(chǎng)的步行出口,對(duì)于停車人員來(lái)說,通常會(huì)把車輛停放在電梯附近的車位置,如此可以降低步行時(shí)間,還能順利乘坐電梯出去。
(2)停車舒適性。根據(jù)停車舒適性來(lái)看,它涉及車位的大小、停車及離開的操作難度、車位附近是否停放了其他車輛等。
(3)入口至車位的距離。通常情況下,停車人員都想要以最短的停車路徑完成停車。對(duì)于停車誘導(dǎo)系統(tǒng)來(lái)看,最短停車路徑的設(shè)計(jì)是一個(gè)相對(duì)困難的問題。
(1)數(shù)據(jù)流向。在系統(tǒng)的構(gòu)成數(shù)據(jù)流向中數(shù)據(jù)服務(wù)器為關(guān)鍵所在,也屬于流向的中心,它除了能夠采集多個(gè)系統(tǒng)所傳送的執(zhí)行信息,比如車位信息系統(tǒng),使用者結(jié)束停車后,及時(shí)更新停車狀況與空余車位,并且會(huì)把全部信息傳遞至云端保存服務(wù)器內(nèi),如此便能夠處理對(duì)號(hào)數(shù)據(jù),同時(shí)也能夠?qū)τ脩艟邆錅?zhǔn)確的引導(dǎo)方案。根據(jù)實(shí)際傳輸來(lái)分析,數(shù)據(jù)流通相當(dāng)密切。具體來(lái)講,對(duì)于車輛信息收集來(lái)看,它通常為觸發(fā)式收集方式,把信息傳送到處理器內(nèi),這樣就能夠達(dá)到科學(xué)引導(dǎo)操作。因此相比之下,停車引導(dǎo)以及采集系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)流動(dòng)并不多[2]。
(2)工作原理。在開展信息采集時(shí),一般是把監(jiān)測(cè)設(shè)備安裝到相應(yīng)的停車位上,從而對(duì)具體的停車信息開展全面采集;對(duì)路況信息開展采集,通常情況下,都是對(duì)主干道車速開展檢測(cè),以此獲取平均的車速信息。然后把這些信息上傳到數(shù)據(jù)處理中心,根據(jù)數(shù)據(jù)流可以知道相應(yīng)的信息。因此,在對(duì)數(shù)據(jù)開展處理過程中,在掌握停車位信息后,還可以對(duì)各條道路來(lái)往車輛的車速信息開展搜集,這樣一來(lái),借助數(shù)據(jù)處理服務(wù)器,當(dāng)車停入相應(yīng)位置后,可利用數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)更新,對(duì)停車場(chǎng)中所有車位信息開展統(tǒng)計(jì)法分析,并把數(shù)據(jù)發(fā)布到云端處理器,以及停車場(chǎng)外數(shù)據(jù)端,如此將實(shí)現(xiàn)采集系統(tǒng)和存儲(chǔ)服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)流動(dòng)。根據(jù)有關(guān)的提示信息,以及手機(jī)及網(wǎng)頁(yè)獲取的信息,停車人員能夠掌握停車場(chǎng)的具體情況,在此基礎(chǔ)上,結(jié)合用戶的實(shí)際需要,來(lái)選擇停車場(chǎng)停車?;谠撁枋鰜?lái)看,能夠在城市行車中,對(duì)停車位開展場(chǎng)外引導(dǎo)。
無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的核心功能為空位辨別以及車輛登記,這屬于智能引導(dǎo)的基礎(chǔ)。系統(tǒng)會(huì)把辨別的空位展現(xiàn)于模型之中,便于使用者停車取車,為路徑引導(dǎo)提供地點(diǎn)。基于此,系統(tǒng)結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境,針對(duì)不同模塊芯片,開展研究選型,設(shè)置硬件電路,同時(shí)開展測(cè)試,構(gòu)建無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)。它融合了多項(xiàng)功能,比如信息收集、研究以及控制等,為方案執(zhí)行奠定硬件基礎(chǔ)[3]。選擇了嵌入式模塊,將其當(dāng)作主控制端,通過ZigBee 模塊采集以及傳送信息,期本質(zhì)上屬于無(wú)線網(wǎng)上協(xié)議,在此之后,同數(shù)個(gè)傳感器裝置進(jìn)行融合,進(jìn)而構(gòu)成無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)對(duì)主控制器進(jìn)行選取時(shí),鑒于有著較多車輛,需對(duì)位置以及車牌進(jìn)行上傳,同時(shí)需安裝路徑辨別算法,所以應(yīng)該具有較強(qiáng)的數(shù)據(jù)處理以及保存能力,對(duì)處理快慢方面也提出較高要求。故而,選擇了集成ARM 單片機(jī)以及DSP 芯片,后者功耗不高、運(yùn)算準(zhǔn)確,并且擁有了主控以及信息處理功能??瘴槐鎰e能夠利用的傳感器較多,像光敏傳感器。通過進(jìn)行有關(guān)的測(cè)試,最后考慮使用磁阻傳感器,它的靈敏程度較高以及有著高分辨率?,F(xiàn)如今很多停車場(chǎng)均選取紅外線檢測(cè)器來(lái)開展空位辨別,實(shí)際上根據(jù)有關(guān)調(diào)研得知,無(wú)論是紅外線傳感器還是超聲波傳感器,它們的準(zhǔn)確度并不高,并且可能會(huì)被損壞。本文所闡述的系統(tǒng),空位辨別為停車線路布局的基礎(chǔ),需盡可能避免傳感器出現(xiàn)異常,提升準(zhǔn)確度,所以考慮磁阻傳感器更滿足該場(chǎng)景。對(duì)于傳感器節(jié)點(diǎn),它基于總線以及監(jiān)測(cè)節(jié)點(diǎn)銜接,來(lái)對(duì)車位情況進(jìn)行監(jiān)測(cè)。通過ZigBee 把信息傳輸?shù)街骺仄脚_(tái),基于保存以及整合車位信息,借助路由節(jié)點(diǎn)把數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴衔粰C(jī),在合理設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)的基礎(chǔ)上,達(dá)到消息傳送以及接收。
(1)選取最佳車位。對(duì)于非智能車位選取方式來(lái)講,它通常由使用者自行選取,不過因?yàn)榉N種因素,比如不了解停車場(chǎng),選取停車位并非最佳。本算法以使用者層面看待問題,鑒于對(duì)有關(guān)因素的考慮,比如車位占用狀態(tài),為使用者選取最佳停車位。用Ri 表征路徑編號(hào),Si 代表空位編號(hào)?;谲囄粰z測(cè)模塊獲取占用情況,研究相關(guān)因素,比如行車時(shí)間等,對(duì)備選停車位進(jìn)行明確,鑒于對(duì)有關(guān)因素的考慮,像停車場(chǎng)之中的車流量,向路徑提供適當(dāng)權(quán)值。針對(duì)每一條道路,設(shè)置車速是V<Ri,Rj>(i,j=1,2...),場(chǎng)中車速上限是V1,則某一道路(編號(hào)是i 至j)的車速是:
其中μ表示車流量系數(shù),基于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲取。結(jié)合上式,將實(shí)測(cè)道路距離和速度進(jìn)行相除,進(jìn)而能夠獲取道路權(quán)值:R<Ri,Rj>=D<Ri,Rj>/V<Ri,Rj>(i,j=1,2...)(2),針對(duì)目標(biāo)路徑,若其長(zhǎng)是D,在停車場(chǎng)之中,車輛行駛均速是V1,步行均速是V2,據(jù)此能夠算出由入口到停好車,走路到出口的時(shí)長(zhǎng):
式中,T'表示泊車所需時(shí)長(zhǎng);α代表時(shí)間系數(shù),數(shù)值大小介于0~1,可基于變化該系數(shù)大小,進(jìn)而針對(duì)行車、步行時(shí)間,對(duì)二者的比重進(jìn)行調(diào)節(jié)。系統(tǒng)測(cè)試中,通常選取α=1,不考慮步行時(shí)間[4]。結(jié)合式(3)算出入口到備選車位,所需要的一共時(shí)長(zhǎng)(T),在總時(shí)長(zhǎng)最小的情況下,即停車所需時(shí)長(zhǎng)最短,則對(duì)于這一備選車位,就能夠看成目標(biāo)車位。
(2)路徑規(guī)劃。對(duì)于Dijkstra 算法來(lái)講,它屬于相當(dāng)經(jīng)典的路徑算法,可以獲取某一節(jié)點(diǎn)至全部節(jié)點(diǎn)最短行車路線。其計(jì)算原理為:由起點(diǎn)朝著外圍搜索,遍歷全部節(jié)點(diǎn),直到搜索到出庫(kù),獲取最理想路徑。它的不足為,計(jì)算不快,效率不高。當(dāng)具體運(yùn)用時(shí),通常情況下均加上預(yù)處理方式,也就是分層計(jì)算。因?yàn)樵诓煌\噲?chǎng)之中,環(huán)境有所差異,較為復(fù)雜,對(duì)此,優(yōu)化傳統(tǒng)算法,也就是Dijkstra 算法,通過有向帶權(quán)圖,向路徑提供適當(dāng)權(quán)值,其符號(hào)要求的道路才進(jìn)行考慮。為更好進(jìn)行簡(jiǎn)化,把路徑都視為節(jié)點(diǎn),同時(shí)開展編號(hào),當(dāng)對(duì)路徑進(jìn)行搜索時(shí),把車位以及路徑節(jié)點(diǎn)依次處理。對(duì)于路徑節(jié)點(diǎn)的處理:結(jié)合目標(biāo)車位地點(diǎn),獲取相應(yīng)的路段編號(hào)。構(gòu)建2個(gè)路段節(jié)點(diǎn)集合,用M、N 來(lái)表示,前者涉及入口路段節(jié)點(diǎn)與它的最低權(quán)值,后者涉及別的路段節(jié)點(diǎn)和有關(guān)的權(quán)值。由N集合獲取權(quán)值最低節(jié)點(diǎn),把它轉(zhuǎn)移到另一個(gè)集合內(nèi),且對(duì)N的權(quán)值進(jìn)行更新處理。重復(fù)此操作,直至目標(biāo)節(jié)點(diǎn)存在于集合M內(nèi),在這個(gè)時(shí)候,把節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接,就能夠建立最佳行車路線。
(3)測(cè)試效果。在進(jìn)行硬件測(cè)試時(shí),編寫程序燒錄到主控平臺(tái),對(duì)傳感器進(jìn)行檢測(cè),判斷能否實(shí)時(shí)更新占用狀況,數(shù)據(jù)信息能否利用ZigBee 發(fā)送到主控平臺(tái)。同時(shí)測(cè)試不同的干擾情況,是否影響數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)以及全面。通過測(cè)試,數(shù)據(jù)收集終端工作沒有異常,有效完成無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸,滿足預(yù)期目的。對(duì)于軟件測(cè)試,把平面模型以及車輛狀況當(dāng)作參考,判斷軟件能否獲取有效路徑。首先需結(jié)合相關(guān)內(nèi)容,比如備選車位以及道路狀況,進(jìn)而來(lái)明確最佳停車位。按照空位識(shí)別發(fā)現(xiàn),停車場(chǎng)一共存在6個(gè)空位,編號(hào)是S1~S6。場(chǎng)內(nèi)路徑長(zhǎng)度恒定,若僅對(duì)距離權(quán)值進(jìn)行考慮,則S3屬于最佳車位。在進(jìn)行計(jì)算時(shí),全面考量了距離以及路況權(quán)值,該車位所處路段(R11),目前道路情況相對(duì)擁擠,路段權(quán)值偏高,忽略不計(jì)。在全面考量之后,選擇了S4節(jié)點(diǎn),將其看成最佳車位,結(jié)合路徑布局算法布局出最優(yōu)路線是:停車場(chǎng)入口-R2-R4-R13-R14-S4。顯而易見,最后設(shè)置的路徑很好地避開了擁擠路段,比如R5路段以及R11路段。
數(shù)據(jù)收集以及處理端,主要借助了C 語(yǔ)言來(lái)設(shè)置軟件程序,使得開發(fā)變得更加容易。同時(shí)根據(jù)MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù),保存車位以及車輛信息,能夠符合服務(wù)器的應(yīng)用需要。信息傳遞以及發(fā)布端,軟件上應(yīng)該達(dá)到的功能為:在車輛進(jìn)場(chǎng)的情況下,先明確全部空位信息,再通過算法找到最佳車位,同時(shí)給出最佳停車路線;利用網(wǎng)絡(luò)裝置把信息傳輸?shù)椒?wù)器,基于其可視化界面,把信息展現(xiàn)于使用者終端之上,引導(dǎo)使用者駕車到最佳車位[5]。信息發(fā)布端選擇了B/S 架構(gòu),達(dá)到了客戶端統(tǒng)一,把功能統(tǒng)一于云端,也就是服務(wù)器,終端在合理安裝瀏覽器的基礎(chǔ)上,就能夠達(dá)到信息共享,進(jìn)一步完善了客戶端功能。詳細(xì)實(shí)現(xiàn)過程為:使用者借助瀏覽器朝著服務(wù)器發(fā)出請(qǐng)求,接收同時(shí)產(chǎn)生響應(yīng),將請(qǐng)求信息返回至瀏覽器,一般是車位以及路線圖;瀏覽器解釋實(shí)施HTML 文件,展現(xiàn)于使用者界面。此外,系統(tǒng)借助了RSTP 協(xié)議,進(jìn)而達(dá)到了信息發(fā)布目標(biāo),它屬于雙向通信協(xié)議,能夠有效傳遞相關(guān)多媒體信息,比如聲音以及影像,本系統(tǒng)傳輸?shù)臑檐囄灰约奥肪€信息。
智能停車引導(dǎo)系統(tǒng)的開發(fā),達(dá)到了空位辨別且產(chǎn)生有關(guān)平面圖,辨別出最理想空位以及引導(dǎo)路徑。本系統(tǒng)運(yùn)用之后,能夠充分使用車位與提升運(yùn)行效率,為車主節(jié)約時(shí)間,從而針對(duì)停車場(chǎng)管理,有效提升其水平以及效率。此外,系統(tǒng)具備可視化界面,基于車場(chǎng)環(huán)境構(gòu)建模型,實(shí)時(shí)展現(xiàn)空余車位。在行駛至停車場(chǎng)中,就能夠借助終端平臺(tái)來(lái)獲取車位位置,且及時(shí)停車。如果車主不了解停車場(chǎng)環(huán)境,則能夠開展停車引導(dǎo);系統(tǒng)會(huì)通過多種提示方式,比如語(yǔ)言來(lái)開展停車誘導(dǎo),助力用戶提升停車效率。