基于物聯(lián)網(wǎng)的停車泊位智能巡航系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

摘要：文章設(shè)計(jì)了一種基于物聯(lián)網(wǎng)的智能停車泊位巡航系統(tǒng)架構(gòu)，旨在解決多停車場(chǎng)信息整合、實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃及數(shù)據(jù)安全等問題。系統(tǒng)通過高靈敏度傳感器節(jié)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)車位狀態(tài)監(jiān)測(cè)，采用NB-IoT技術(shù)和無線傳感網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸和匯聚，結(jié)合大數(shù)據(jù)和人工智能算法優(yōu)化車位分配和路徑導(dǎo)航。平臺(tái)性能測(cè)試結(jié)果顯示，系統(tǒng)在高并發(fā)和長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行下表現(xiàn)優(yōu)異，具備高效、穩(wěn)定和可靠的特點(diǎn)，為用戶提供了智能化、實(shí)時(shí)化的停車服務(wù)體驗(yàn)。

關(guān)鍵詞：物聯(lián)網(wǎng)；停車泊位；智能巡航系統(tǒng)；架構(gòu)設(shè)計(jì)

中圖分類號(hào)：G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與智能停車系統(tǒng)概述

1.1 物聯(lián)網(wǎng)基本概念和體系結(jié)構(gòu)

物聯(lián)網(wǎng)是通過各種信息傳感設(shè)備（如傳感器、射頻識(shí)別技術(shù)、全球定位系統(tǒng)、激光掃描儀等），按照約定的協(xié)議，把物品與互聯(lián)網(wǎng)連接起來，進(jìn)行信息交換和通信，以實(shí)現(xiàn)智能化識(shí)別、定位、跟蹤、監(jiān)控和管理的一種網(wǎng)絡(luò)。物聯(lián)網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)一般分為感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層3個(gè)層次。

1.2 智能停車系統(tǒng)的組成與功能

智能停車系統(tǒng)由感知層、傳輸層和應(yīng)用層組成。感知層通過傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)控車位狀態(tài)；傳輸層利用無線網(wǎng)絡(luò)將數(shù)據(jù)傳輸至中央處理系統(tǒng)；應(yīng)用層通過大數(shù)據(jù)分析和智能算法進(jìn)行車位分配、路徑優(yōu)化和用戶引導(dǎo)。該系統(tǒng)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)實(shí)現(xiàn)車位的實(shí)時(shí)監(jiān)控與管理，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和低功耗，并采用大數(shù)據(jù)和人工智能算法提供智能停車引導(dǎo)和動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃服務(wù)，提升停車效率和用戶體驗(yàn)［1］。

2 智能停車系統(tǒng)的需求分析

2.1 功能需求分析

2.1.1 空位感知與信息采集

系統(tǒng)須實(shí)時(shí)感知停車場(chǎng)車位使用情況，采集空閑、占用、預(yù)訂等數(shù)據(jù)。這要求部署高精度傳感器網(wǎng)絡(luò)，具備高靈敏度和低誤報(bào)率，確保數(shù)據(jù)可靠性和準(zhǔn)確性。

2.1.2 路網(wǎng)信息協(xié)同

系統(tǒng)須管理多個(gè)停車場(chǎng)的車位信息，整合交通流量、道路狀況和停車場(chǎng)容量等數(shù)據(jù)，提供區(qū)域級(jí)停車引導(dǎo)服務(wù)。

2.2 性能需求分析

智能停車系統(tǒng)須要滿足實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性、可擴(kuò)展性和安全性。實(shí)時(shí)性確保車位狀態(tài)和用戶請(qǐng)求的即時(shí)更新與響應(yīng)；準(zhǔn)確性要求傳感器數(shù)據(jù)的精確檢測(cè)和傳輸，以提升用戶信任和體驗(yàn)；可擴(kuò)展性使系統(tǒng)能適應(yīng)城市規(guī)模擴(kuò)大和車流量增加，通過模塊化和分布式架構(gòu)便于擴(kuò)展功能；安全性則保障車輛和用戶數(shù)據(jù)的隱私與安全。

3 停車泊位智能巡航系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

3.1 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）是智能停車系統(tǒng)感知車位狀態(tài)和數(shù)據(jù)采集的關(guān)鍵技術(shù)，由布設(shè)在停車場(chǎng)各處的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，通過無線通信將數(shù)據(jù)傳輸至中央處理單元。設(shè)計(jì)WSN須考慮節(jié)點(diǎn)部署策略、數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和能量管理與優(yōu)化。節(jié)點(diǎn)應(yīng)合理分布，確保每個(gè)車位有效覆蓋，兼顧信號(hào)傳輸質(zhì)量、數(shù)據(jù)采集精度和安裝維護(hù)便利性［2］。選擇合適的無線通信協(xié)議，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院头€(wěn)定性，并支持多跳傳輸，擴(kuò)大覆蓋范圍和提高傳輸效率。傳感器節(jié)點(diǎn)通常由電池供電，須采用低功耗設(shè)計(jì)和智能休眠機(jī)制，延長(zhǎng)工作壽命。

3.2 系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

NB-IoT是一種適用于大規(guī)模傳感器節(jié)點(diǎn)連接的物聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)，具有廣覆蓋、低功耗、大連接和低成本的特點(diǎn)。NB-IoT在智能停車系統(tǒng)中的應(yīng)用體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：廣覆蓋與深度覆蓋，確保城市各個(gè)角落的停車場(chǎng)均可接入網(wǎng)絡(luò)，尤其是地下停車場(chǎng)等信號(hào)較弱區(qū)域；低功耗設(shè)計(jì)，延長(zhǎng)傳感器節(jié)點(diǎn)的電池壽命，降低維護(hù)成本；大連接能力，滿足城市級(jí)智能停車系統(tǒng)對(duì)大量傳感器節(jié)點(diǎn)的需求。

基于NB-IoT和無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的智能停車系統(tǒng)架構(gòu)包括以下層次。

（1）感知層。由停車場(chǎng)內(nèi)的傳感器節(jié)點(diǎn)組成，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車位狀態(tài)，并通過無線通信將數(shù)據(jù)傳輸至匯聚節(jié)點(diǎn)。

（2）網(wǎng)絡(luò)層。利用NB-IoT技術(shù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)遠(yuǎn)程傳輸，匯聚節(jié)點(diǎn)將傳感器數(shù)據(jù)上傳至云端服務(wù)器或中央處理單元。

（3）處理層。中央處理單元或云端服務(wù)器對(duì)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、存儲(chǔ)和分析，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)車位狀態(tài)的預(yù)測(cè)和停車引導(dǎo)。

（4）應(yīng)用層。通過移動(dòng)應(yīng)用、車載系統(tǒng)等用戶界面，將處理結(jié)果反饋給用戶，實(shí)現(xiàn)車位預(yù)訂、導(dǎo)航和支付等功能。

3.3 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)

3.3.1 車位狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊

車位狀態(tài)監(jiān)測(cè)模塊是智能巡航系統(tǒng)的核心部分，負(fù)責(zé)高精度實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車位的占用情況。首先，通過部署大量高靈敏度傳感器節(jié)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)每個(gè)車位的有效覆蓋，這些傳感器節(jié)點(diǎn)采用基于二進(jìn)制傳感理論的算法，利用貝葉斯估計(jì)優(yōu)化傳感器的數(shù)據(jù)采集精度，使車位狀態(tài)檢測(cè)的準(zhǔn)確率提升至99.9%［3］。具體而言，傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集遵循以下公式：

其中，Si表示第i個(gè)車位的狀態(tài)，1為占用，0為空閑；Di表示傳感器采集到的檢測(cè)數(shù)據(jù)，P（Si=1|Di）是基于貝葉斯估計(jì)的后驗(yàn)概率。

在數(shù)據(jù)匯聚處理方面，本文采用卡爾曼濾波算法對(duì)傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)校正，過濾噪聲和誤差，以獲取更為精確的車位狀態(tài)信息?？柭鼮V波器的狀態(tài)更新方程和測(cè)量更新方程分別為：

車位狀態(tài)數(shù)據(jù)通過NB-IoT網(wǎng)絡(luò)上傳至中央處理單元，進(jìn)行存儲(chǔ)和分析。為了延長(zhǎng)傳感器節(jié)點(diǎn)的使用壽命，模塊設(shè)計(jì)中引入了基于馬爾科夫決策過程的能量管理策略，智能調(diào)控傳感器節(jié)點(diǎn)的工作和休眠狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)低功耗高效能的車位監(jiān)測(cè)。

3.3.2 實(shí)時(shí)車位預(yù)訂模塊

該模塊利用高級(jí)算法實(shí)現(xiàn)車位預(yù)訂的智能化和動(dòng)態(tài)化。首先，基于大規(guī)模用戶請(qǐng)求和車位狀態(tài)數(shù)據(jù)，模塊使用混合整數(shù)線性規(guī)劃（Mixed Integer Linear Program，MILP）模型進(jìn)行車位分配優(yōu)化，目標(biāo)函數(shù)定義為：

min∑Ni=1∑Mj=1cijxij（5）

其中，Cij為用戶 i預(yù)訂車位 j的成本；xij為決策變量，表示用戶i是否預(yù)訂車位j。該優(yōu)化模型不僅考慮了車位的實(shí)時(shí)狀態(tài)，還結(jié)合用戶的偏好、車輛類型以及停車時(shí)長(zhǎng)等因素，確保預(yù)訂方案的全局最優(yōu)。

為進(jìn)一步提升車位預(yù)訂系統(tǒng)的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性，模塊引入了動(dòng)態(tài)博弈理論，對(duì)多用戶同時(shí)預(yù)訂情況進(jìn)行建模和分析。通過求解納什均衡點(diǎn)，系統(tǒng)能夠在復(fù)雜、多變的環(huán)境中實(shí)時(shí)調(diào)整預(yù)訂方案，避免資源沖突和用戶體驗(yàn)下降［4］。納什均衡的求解過程如下：

其中，ui為用戶i的效用函數(shù)，xi和x-i分別表示用戶i的策略和其他用戶策略組合，x*i和x*-i為納什均衡策略組合。此方法確保在多用戶預(yù)訂時(shí)，每個(gè)用戶的選擇都是最優(yōu)的，并且在任何策略調(diào)整下都不會(huì)導(dǎo)致整體效用的下降。

3.3.3 動(dòng)態(tài)路徑規(guī)劃導(dǎo)航模塊

該模塊利用A*算法和Dijkstra算法的結(jié)合，通過啟發(fā)式搜索和最短路徑計(jì)算，實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃的高效性和準(zhǔn)確性。A*算法的核心公式為：

f（n）=g（n）+h（n）（7）

其中，f（n）為節(jié)點(diǎn) n的總評(píng)估成本，g（n）為起點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)n的實(shí)際成本，h（n）為節(jié)點(diǎn)n到目標(biāo)節(jié)點(diǎn)的啟發(fā)式估計(jì)成本。通過設(shè)定適當(dāng)?shù)膯l(fā)函數(shù)h（n），系統(tǒng)能夠在復(fù)雜路網(wǎng)中快速找到最優(yōu)路徑。

為進(jìn)一步提升路徑規(guī)劃的動(dòng)態(tài)響應(yīng)能力，模塊采用實(shí)時(shí)交通流量數(shù)據(jù)進(jìn)行路徑優(yōu)化，利用動(dòng)態(tài)時(shí)間窗（Dynamic Time Window，DTW）算法調(diào)整路徑規(guī)劃結(jié)果。DTW算法通過分析不同時(shí)刻的交通狀態(tài)數(shù)據(jù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑規(guī)劃策略，公式如下：

D（i，j）=d（i，j）+min{D（i-1，j），D（i，j-1），D（i-1，j-1）}（8）

其中，D（i，j）為第i時(shí)刻至第j時(shí)刻的累積距離，d（i，j）為時(shí)刻i和時(shí)刻j的距離。該算法能夠有效處理交通狀態(tài)的時(shí)變性，提供實(shí)時(shí)更新的路徑規(guī)劃方案。

4 平臺(tái)性能測(cè)試

4.1 測(cè)試環(huán)境

測(cè)試環(huán)境設(shè)計(jì)包括高性能硬件和專業(yè)軟件配置。硬件方面，使用Dell PowerEdge R740服務(wù)器（雙Intel Xeon Gold 6130 CPU，128 GB內(nèi)存，RAID 5 SSD），客戶端設(shè)備為Intel Core i9-9900K CPU，32 GB內(nèi)存，NVIDIA RTX 2080 Ti顯卡。軟件方面，服務(wù)器端運(yùn)行CentOS 7，使用Apache Kafka、Redis、MySQL 8.0，測(cè)試工具包括JMeter、Wireshark、Perf，應(yīng)用服務(wù)器部署Tomcat 9.0，Java環(huán)境為JDK 11。網(wǎng)絡(luò)配置為千兆以太網(wǎng)，核心交換機(jī)為Cisco Catalyst 9500，網(wǎng)絡(luò)參數(shù)通過iPerf3測(cè)量。測(cè)試中采用Docker容器技術(shù)虛擬化多個(gè)用戶，容器配置為2 vCPU和4 GB內(nèi)存，模擬終端設(shè)備行為，評(píng)估平臺(tái)在高并發(fā)情況下的性能表現(xiàn)。

4.2 測(cè)試樣本及方法

測(cè)試樣本包括1000個(gè)用戶，模擬登錄、查詢、預(yù)訂和支付等操作，每個(gè)用戶平均操作間隔為5 s，峰值并發(fā)用戶數(shù)為500，持續(xù)時(shí)間為60 min。采用混合負(fù)載測(cè)試策略，壓力測(cè)試每秒500請(qǐng)求，逐步增加至1000請(qǐng)求，負(fù)載測(cè)試在60 min內(nèi)監(jiān)測(cè)CPU、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬和數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)時(shí)間［5］。

數(shù)據(jù)傳輸速率設(shè)定為1 Gbps，延遲控制在10 ms以內(nèi)，丟包率低于0.1%。日志數(shù)據(jù)通過Elasticsearch集中存儲(chǔ)和分析，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間采用95%置信區(qū)間統(tǒng)計(jì)。異常處理場(chǎng)景包括高峰流量、數(shù)據(jù)庫(kù)中斷和網(wǎng)絡(luò)波動(dòng)，測(cè)試自動(dòng)重試機(jī)制和負(fù)載均衡策略，評(píng)估系統(tǒng)容錯(cuò)性和穩(wěn)定性。

4.3 測(cè)試結(jié)果分析

測(cè)試結(jié)果顯示平臺(tái)在高并發(fā)環(huán)境下性能優(yōu)越。壓力測(cè)試中，每秒500請(qǐng)求時(shí)，平均響應(yīng)時(shí)間110 ms；1000請(qǐng)求時(shí)，平均響應(yīng)時(shí)間220 ms。系統(tǒng)CPU使用率72%，內(nèi)存占用率60%，網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率78%。在60 min負(fù)載測(cè)試中，系統(tǒng)平均響應(yīng)時(shí)間為170 ms，95%的請(qǐng)求在250 ms內(nèi)完成。數(shù)據(jù)庫(kù)響應(yīng)時(shí)間平均為50 ms，峰值不超過100 ms。CPU和內(nèi)存使用率分別為70%和58%，網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率70%。異常處理場(chǎng)景下，系統(tǒng)恢復(fù)能力強(qiáng)。高峰流量測(cè)試中，響應(yīng)時(shí)間短暫上升至500 ms，20 s內(nèi)恢復(fù)；數(shù)據(jù)庫(kù)連接中斷時(shí)，自動(dòng)重試機(jī)制在4 s內(nèi)恢復(fù)，請(qǐng)求丟失率低于0.1%；網(wǎng)絡(luò)延遲增至100 ms時(shí)，系統(tǒng)響應(yīng)時(shí)間增加至300 ms，95%的請(qǐng)求在400 ms內(nèi)完成。測(cè)試數(shù)據(jù)表明，平臺(tái)在高并發(fā)和長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行下表現(xiàn)優(yōu)異。自動(dòng)重試和負(fù)載均衡策略保障了系統(tǒng)的容錯(cuò)性和穩(wěn)定性，為用戶提供可靠的服務(wù)體驗(yàn)。

5 結(jié)語(yǔ)

未來，隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展和成熟，智能停車系統(tǒng)將朝著更加智能化、精準(zhǔn)化和人性化的方向發(fā)展，為緩解城市交通壓力、提升城市生活質(zhì)量提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。通過不斷創(chuàng)新與優(yōu)化，智能停車系統(tǒng)必將成為智慧城市建設(shè)的重要組成部分，推動(dòng)城市交通管理的革新與進(jìn)步。

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Architecture design of intelligent cruise control system for parking spaces based on the Internet of Things

Abstract： This article designs an intelligent parking and parking cruise control system architecture based on the Internet of Things， aiming to solve problems such as multi parking lot information integration， real-time dynamic path planning， and data security. The system monitors the status of parking spaces through highly sensitive sensor nodes， uses NB IoT technology and wireless sensor networks for data transmission and aggregation， and combines big data and artificial intelligence algorithms to optimize parking space allocation and path navigation. The platform performance test results show that the system performs excellently under high concurrency and long-term operation， with high efficiency， stability， and reliability， providing users with an intelligent and real-time parking service experience.

Key words： Internet of Things; parking spaces; intelligent cruise control system; architecture design