基于物联网的停车泊位诱导系统的设计

基于物联网的停车泊位诱导系统的设计【摘要】针对当前汽车多，车位少的问题，提出了利用灰关联逼近算法下的停车诱导模型，设计基于物联网的智能停车诱导系统，为车主及时提供车位信息和停车诱导服务，显著提升了停车管理效率，大大缩短了车主的停车时间缓解停车压力。【关键词】泊位诱导，停车场，物联网技术中图分类号：TP39文献标识码：A文章编号：2095-2457（2018）10-0011-003DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2018.10.004ThedesignofparkingberthinginductionsystembasedonInternetofthings.ZHUQi-yuanLINJun-jieCHENXin-yuan*（informationengineeringcollege，lingnannormaluniversity，zhanjiang，guangdong524048）【Abstract】inviewofthecurrentcar，carlessproblem，byusinggreyrelationalapproximationalgorithmisproposedunderthemodelofparkingguidancedesignofintelligentparkingguidancesystembasedonInternetofthings，parkingandparkingguidanceinformationservicefortheownersinatimelymanner，significantlyimprovetheefficiencyofparkingmanagement，greatlyshortentheownerparkingtimetorelievestress.【Keywords】Parkingguidance；parking；Internetofthingstechnology随着现代交通业的迅速发展，城市里的机动车的数量也在逐年递增，以笔者所在城市为例：2017年年末全市民用汽车保有量37.54万辆，比上年增长20.0%。其中私人汽车34.01万辆，增长22.8%。民用轿车保有量22.58万辆，增长24.1%，其中私人轿车21.57万辆，增长25.4%。这样的增长带来的最大问题就是“停车难”，这个问题已经越来越具有了紧迫性，亟待有效解决。1物联网及其关键技术1.1物联网物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internetofthings（IoT）”[1]。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。物联网是互联网的应用拓展，与其说物联网是网络，不如说物联网是业务和应用。因此，应用创新是物联网发展的核心，以用户体验为核心的创新2.0是物联网发展的灵魂。1.2物联网关键组成部分以及关键技术1.2.1传感器传感器是一种物理装置或生物器官，能够探测、感受外界的信号、物理条件（如光、热、湿度）或化学组成（如烟雾），并将探知的信息传递给其他装置或器官。传感器在日常生活生产中很常见，它可以把一些物理量的变化变为电信号的变化。例如话筒和喇叭就是一对语音传感器。除日常会用到的传感器之外，传感器还有很多种类。这些传感器很少被用到，因而它们的价格很高，正是这个原因阻碍了物联网络的发展。传感器可以是声、光、压力、震动、速度、重量、密度、硬度、湿度、温度、图像、语音、电波、化学；或者是气体的流速、流量、气压、成分；或是液体的流速、流量、成分；或是固体的数量、重量、硬度等。1.2.2电子标签（ID）电子标签是上个世纪新发展起来的技术，已经获得了很多应用，例如超市用于标识商品的条形码。现有的电子标签有条形码、二维码、磁卡、接触式IC卡、非接触卡、射频识别（RFID）。射频识别即RFID（Radio？Frequency？IDentification）技?g，又称电子标签、无线射频识别，是一种通信技术，可通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，而无需识别系统与特定目标之间建立机械或光学接触[2]。1.2.3电信网络电信网络是电信系统的公共设施，是指在两个和多个规定的点间提供连接，以便在这些点间建立电信业务和信息的节点与链路的集合。电信网络早已为人类所使用，现在使用最多的有语音、文字、音乐、图片、图像等各种信息传输。物联网的信息传送有其独特的地方，与日常使用的语音、文字、音乐、图片、图像传输相比，物联网的信息传输更多的是小数据量的传输和特大数据量的传输。小到每月只发送几个bit，如煤气抄表；大到连续不间断的发送大幅图像，如交通监视，而中等数据量的信息传送却比较少见。这对通信提出了新的要求，为实现高效率物联网通信，需要通信行业做出新的标准和新型接入设备，以适应物联网各种通信的需要。现有的通信网络有电缆、光缆、微波、蓝牙、红外、WiFi、WINMX、移动通信（2G、3G、4G）、卫星。1.2.4数据处理物联网采集到的数据是为了各种不同的目的，为满足不同需求这些数据需要经过计算机的数据处理。这些处理常常包括汇总求和、统计分析、阀值判断、专业计算、数据挖掘。1.2.5显示系统物联网采集到的图像和信息常常需要直接显示或是经过计算后显示到计算机或者大屏幕上，常见的显示状况有图像、图表、曲线。1.2.6报警系统物联网采集到的信息常常需要直接报警或是经过计算机处理后报警，常见的报警形式有声、光、电（电话、短信）。当所选参数偏离预先设定的限度值时能进行报警的系统。1.2.7控制执行系统有一些物联网不仅被要求采集信号、处理信号、存储信号，还被要求发出控制指令，经过网络指挥指定的预设执行装置，通过指定预设执行装置的指令执行行动以达到控制目的。2停车泊位诱导关键技术2.1停车泊位诱导系统说明：停车场泊位诱导系统三部分组成，分别是停车场数据收集系统、数据处理判断处理系统和停车场数据综合发布系统（分一二三级诱导数据）。其中一级诱导显示屏（大屏）：设置在市区主要交通干线上，发布多个停车场（库）的名称、位置、实际车位状态信息的显示装置。二级诱导显示屏（中屏）：设置在停车场（库）周边区域的街道两旁，发布停车场（库）的名称、行驶路线、实际车位状态信息的显示装置。三级诱导显示屏：设置在停车场（库）入口附近，发布单个停车场（库）的名称等信息的装置。从图1和图2两个流程图明显看出，在利用诱导停车系统下，停车的进度很快，这样大大的缩短了停车时间，同时在诱导停车下，车主可以按照自己的意愿找到心仪的车位，省事省力省心。2.2停车泊位诱导关键流程基于物联网技术的停车诱导系统，在停车场入口前设置有动态显示屏，为用户提供该停车场的有效剩余空位、费率等信息，驾驶员通过自己的判断决定进入后，系统将会有以下诱导关键流程：车辆到达停车入口处时，系统检测车辆后，将车辆的停车相关信息及入场时间快速传到信息处理中区、并综合分析车主的停车偏好，为其提供一个最佳车位及行车路线，同时入口处的栏杆自动拾起，车辆根据场内的LED诱导显示屏前行；驾驶人员根据每个交叉口处的显示屏，可以快速找到有黄色指示灯闪烁的推荐车位（红灯代表车位己被占用、绿灯代表有效空余车位）；车辆进入车位后，车辆检测器将调控指示灯改为红色，同时提供该车位上的车辆当前状态给信息管理中心，系统及时更新车场内的车位状态，继而通过互联网或移动通信网络发布到车场内外；车辆驶出车位后，车辆检测器同样调控指示灯改为绿色状态，车辆到达停车出口后，动态显示屏将显示该车辆的需缴费金额，驾驶人员可以现金、刷卡或网上银行电子支付等多种快捷方式结算，完成诱导停车和反向寻车。3灰关联逼近模型及算法3.1最优车位的路径诱导优化流程针对车主对车位选择特性以及车位状态，建立一个多属性决策模型，为驾驶员提供一个最佳的车位进而升算出最优路径。详细流程如下：1）选择模型及相应的决策指标。这一阶段主要指对车位即时状况及车主的偏好分析，分析车主择位的主要影响因素，确定相应的决策指标；2）计算各指标决策值。按重要程度性对各个决策指标的赋值，包括最短距离与最短时间参数，入库难度参数，安全性参数以及庇荫性参数等[3]；3）计算组合权重。采用层次分析法和CRITIC法计算指标权重，用统计平均法得到线性组合权重；4）?_定最优方案。计算方案的相对贴近度，用最逼近理想解的值作为最优方案，也就是确定最佳停车位；5）即时发布最佳车位与最优停车路径信息。通过路径优化算法，以最佳车位为终点确定最优路径，通过信息发布模块将信息发给车主[4]，完成合理诱导。4停车场诱导实验系统4.1搭建硬件框架根据实际停车场状况搭建基于诱导系统的停车模型框架，如4所示，达到有效可靠的诱导泊位。4.2系统软件支撑平台GPS系统：实现对停车场内车辆的实时定位、路径监控等功能。数据处理中心对传输过来的GPS数据将车辆在场内的运动状态进行算法判断，发现异常后发布信息作出响应[5]。基础软件支撑系统：包括数据库管理系统（例如：Oracle、SQLServer等）、计算机操作系统、应用软件开发系统以及APP等。5结束语本文提出了一种基于物联网的停车泊位诱导系统的设计，包括硬件环境的搭建以及软件支撑系统，通过灰关联逼近算法寻找到最佳途径，解决车主停车问题。该系统适用于城市商业繁华的路段，并且随着物联网技术的不断发展，还会有更加智能的方案解决城市汽车停靠的问题。【参考文献】[1]刘姣，葛召炎，谢静，吴轩.停车场泊车问题的研究与仿真[J].计算机仿真，2011，28（7）.[2]宋光兴，杨德礼.基于决策者偏好及赋权法一致性的组合赋权法[J].系统工程与电子技术，2004，26（9）.[3]冯璐璐.基于物联网的停车泊位诱导系统关键技术研究[D].长春：吉林大学，2013.[4]张席洲，邱永涵.基于RFID的停车诱导系统设计[J].武汉理工大学学报（交通科学与工程版），2011，35（3）：484-486.[5]常海雷.物联网技术在智能车辆管理中的应用思路初探[J].2016，43（7）：27-29.