物联网技术应用于智能停车引导系统的研究

翟爱民

（北京南泽科技有限公司，北京 101499）

伴随我国国力的增强，汽车数量变得更多，尤其是在大城市以及沿海一带。现如今，伴随商场以及住宅小区的增多，产生了大面积停车场。就大多数居民区以及商业区来讲，停车管理系统已属于不可缺少的配套设施。由于机动车较多、缺少系统布局以及管理不够有序等因素，造成停车场使用率不够高。车主需入场时找车位，在离开停车场时需取车以及找到出口，这样都会浪费一定的时间，可能导致拥堵情况。在这样的环境之下，人们更加注重智能引导技术，更加青睐于可视化引导系统，它具备较高的工作效率以及较好的可靠性等。所以对于空位辨别引导系统来讲，具备相当理想的运用前景。物联网技术的进步，为处理此问题提供了新思路。可借助网络装置、车道设备等，来构建停车系统，它有着空位自动辨别以及引导等功能，进而为使用者提供更加便捷的停车方式。达到智能停车系统属于较为复杂的过程，文章解析相关技术时，针对性地涉及其中有关内容，着重基于无线传感网络以及辅助停车系统进行探究，分析准确选取车位的方法，且结合最佳路径改进选取，来建立停车辅助系统。

1 物联网以及智能交通

物联网主要是利用GPS 系统等信息传感设备，同时结合有关的协议要求，将互联网同有关物品开展全面连接，在此基础上达到信息交换及通信，进一步促进智能化识别及跟踪等流程的泛在网络。针对智能交通系统，其中融合了多项技术，如信息技术等，是在此基础上构建的大范围的、可以实现实时有效运输的管理系统。有利于全面增加运输效率，确保交通安全，降低交通问题，对环境质量进行优化，增加能源利用率。针对智能交通领域，物联网有着广泛的运用，是物联网中产业化成功发展的典范[1]。智能停车诱导的设计，对于智能交通系统，它有着至关重要的作用，该系统的使用能够显著降低城市拥堵情况，降低对道路的占用现象，进一步增加停车设施利用率，同时有效减少车辆尾气排放，减少噪声污染，充分发挥改善交通环境的作用。

2 影响停车的因素

为促进智能停车的发展，需先对用户在停车过程中的相关因素开展分析。结合统计调查数据得知，针对用户停车选择来看，产生影响的因素是非常多的，一般涉及下述因素，停车位大小、停车位方便程度、到达停车位所需的时间等。需对这些数据开展全面分析，基于用户的视角着手，来明确相关的影响因素。

（1）车位步行至出口的距离。一般情况下，对于停车人员来讲，当其停车完成之后，由停车位置步行到停车场出口，这一过程中所需的距离较为重要，通常会把车辆停放在步行距离最短的位置。以地下停车场为例，一般要乘坐电梯来离开，作为停车场的步行出口，对于停车人员来说，通常会把车辆停放在电梯附近的车位置，如此可以降低步行时间，还能顺利乘坐电梯出去。

（2）停车舒适性。根据停车舒适性来看，它涉及车位的大小、停车及离开的操作难度、车位附近是否停放了其他车辆等。

（3）入口至车位的距离。通常情况下，停车人员都想要以最短的停车路径完成停车。对于停车诱导系统来看，最短停车路径的设计是一个相对困难的问题。

3 智能停车引导系统原理

（1）数据流向。在系统的构成数据流向中数据服务器为关键所在，也属于流向的中心，它除了能够采集多个系统所传送的执行信息，比如车位信息系统，使用者结束停车后，及时更新停车状况与空余车位，并且会把全部信息传递至云端保存服务器内，如此便能够处理对号数据，同时也能够对用户具备准确的引导方案。根据实际传输来分析，数据流通相当密切。具体来讲，对于车辆信息收集来看，它通常为触发式收集方式，把信息传送到处理器内，这样就能够达到科学引导操作。因此相比之下，停车引导以及采集系统之间的数据流动并不多[2]。

（2）工作原理。在开展信息采集时，一般是把监测设备安装到相应的停车位上，从而对具体的停车信息开展全面采集；对路况信息开展采集，通常情况下，都是对主干道车速开展检测，以此获取平均的车速信息。然后把这些信息上传到数据处理中心，根据数据流可以知道相应的信息。因此，在对数据开展处理过程中，在掌握停车位信息后，还可以对各条道路来往车辆的车速信息开展搜集，这样一来，借助数据处理服务器，当车停入相应位置后，可利用数据实时更新，对停车场中所有车位信息开展统计法分析，并把数据发布到云端处理器，以及停车场外数据端，如此将实现采集系统和存储服务器之间的数据流动。根据有关的提示信息，以及手机及网页获取的信息，停车人员能够掌握停车场的具体情况，在此基础上，结合用户的实际需要，来选择停车场停车。基于该描述来看，能够在城市行车中，对停车位开展场外引导。

4 无线传感网络

无线传感网络的核心功能为空位辨别以及车辆登记，这属于智能引导的基础。系统会把辨别的空位展现于模型之中，便于使用者停车取车，为路径引导提供地点。基于此，系统结合物联网环境，针对不同模块芯片，开展研究选型，设置硬件电路，同时开展测试，构建无线传感网络。它融合了多项功能，比如信息收集、研究以及控制等，为方案执行奠定硬件基础[3]。选择了嵌入式模块，将其当作主控制端，通过ZigBee 模块采集以及传送信息，期本质上属于无线网上协议，在此之后，同数个传感器装置进行融合，进而构成无线传感网络。当对主控制器进行选取时，鉴于有着较多车辆，需对位置以及车牌进行上传，同时需安装路径辨别算法，所以应该具有较强的数据处理以及保存能力，对处理快慢方面也提出较高要求。故而，选择了集成ARM 单片机以及DSP 芯片，后者功耗不高、运算准确，并且拥有了主控以及信息处理功能。空位辨别能够利用的传感器较多，像光敏传感器。通过进行有关的测试，最后考虑使用磁阻传感器，它的灵敏程度较高以及有着高分辨率。现如今很多停车场均选取红外线检测器来开展空位辨别，实际上根据有关调研得知，无论是红外线传感器还是超声波传感器，它们的准确度并不高，并且可能会被损坏。本文所阐述的系统，空位辨别为停车线路布局的基础，需尽可能避免传感器出现异常，提升准确度，所以考虑磁阻传感器更满足该场景。对于传感器节点，它基于总线以及监测节点衔接，来对车位情况进行监测。通过ZigBee 把信息传输到主控平台，基于保存以及整合车位信息，借助路由节点把数据传输到上位机，在合理设计节点的基础上，达到消息传送以及接收。

5 智能引导停车路径算法

（1）选取最佳车位。对于非智能车位选取方式来讲，它通常由使用者自行选取，不过因为种种因素，比如不了解停车场，选取停车位并非最佳。本算法以使用者层面看待问题，鉴于对有关因素的考虑，比如车位占用状态，为使用者选取最佳停车位。用Ri 表征路径编号，Si 代表空位编号。基于车位检测模块获取占用情况，研究相关因素，比如行车时间等，对备选停车位进行明确，鉴于对有关因素的考虑，像停车场之中的车流量，向路径提供适当权值。针对每一条道路，设置车速是V＜Ri，Rj>（i，j=1，2...），场中车速上限是V1，则某一道路（编号是i 至j）的车速是：

其中μ表示车流量系数，基于统计数据获取。结合上式，将实测道路距离和速度进行相除，进而能够获取道路权值：R＜Ri，Rj>=D＜Ri，Rj>/V＜Ri，Rj>（i，j=1，2...）（2），针对目标路径，若其长是D，在停车场之中，车辆行驶均速是V1，步行均速是V2，据此能够算出由入口到停好车，走路到出口的时长：

式中，T'表示泊车所需时长；α代表时间系数，数值大小介于0～1，可基于变化该系数大小，进而针对行车、步行时间，对二者的比重进行调节。系统测试中，通常选取α=1，不考虑步行时间[4]。结合式（3）算出入口到备选车位，所需要的一共时长（T），在总时长最小的情况下，即停车所需时长最短，则对于这一备选车位，就能够看成目标车位。

（2）路径规划。对于Dijkstra 算法来讲，它属于相当经典的路径算法，可以获取某一节点至全部节点最短行车路线。其计算原理为：由起点朝着外围搜索，遍历全部节点，直到搜索到出库，获取最理想路径。它的不足为，计算不快，效率不高。当具体运用时，通常情况下均加上预处理方式，也就是分层计算。因为在不同停车场之中，环境有所差异，较为复杂，对此，优化传统算法，也就是Dijkstra 算法，通过有向带权图，向路径提供适当权值，其符号要求的道路才进行考虑。为更好进行简化，把路径都视为节点，同时开展编号，当对路径进行搜索时，把车位以及路径节点依次处理。对于路径节点的处理：结合目标车位地点，获取相应的路段编号。构建2个路段节点集合，用M、N 来表示，前者涉及入口路段节点与它的最低权值，后者涉及别的路段节点和有关的权值。由N集合获取权值最低节点，把它转移到另一个集合内，且对N的权值进行更新处理。重复此操作，直至目标节点存在于集合M内，在这个时候，把节点进行连接，就能够建立最佳行车路线。

（3）测试效果。在进行硬件测试时，编写程序烧录到主控平台，对传感器进行检测，判断能否实时更新占用状况，数据信息能否利用ZigBee 发送到主控平台。同时测试不同的干扰情况，是否影响数据的精准以及全面。通过测试，数据收集终端工作没有异常，有效完成无线网络传输，满足预期目的。对于软件测试，把平面模型以及车辆状况当作参考，判断软件能否获取有效路径。首先需结合相关内容，比如备选车位以及道路状况，进而来明确最佳停车位。按照空位识别发现，停车场一共存在6个空位，编号是S1～S6。场内路径长度恒定，若仅对距离权值进行考虑，则S3属于最佳车位。在进行计算时，全面考量了距离以及路况权值，该车位所处路段（R11），目前道路情况相对拥挤，路段权值偏高，忽略不计。在全面考量之后，选择了S4节点，将其看成最佳车位，结合路径布局算法布局出最优路线是：停车场入口-R2-R4-R13-R14-S4。显而易见，最后设置的路径很好地避开了拥挤路段，比如R5路段以及R11路段。

6 信息的处理与发布

数据收集以及处理端，主要借助了C 语言来设置软件程序，使得开发变得更加容易。同时根据MySQL 数据库，保存车位以及车辆信息，能够符合服务器的应用需要。信息传递以及发布端，软件上应该达到的功能为：在车辆进场的情况下，先明确全部空位信息，再通过算法找到最佳车位，同时给出最佳停车路线；利用网络装置把信息传输到服务器，基于其可视化界面，把信息展现于使用者终端之上，引导使用者驾车到最佳车位[5]。信息发布端选择了B/S 架构，达到了客户端统一，把功能统一于云端，也就是服务器，终端在合理安装浏览器的基础上，就能够达到信息共享，进一步完善了客户端功能。详细实现过程为：使用者借助浏览器朝着服务器发出请求，接收同时产生响应，将请求信息返回至浏览器，一般是车位以及路线图；浏览器解释实施HTML 文件，展现于使用者界面。此外，系统借助了RSTP 协议，进而达到了信息发布目标，它属于双向通信协议，能够有效传递相关多媒体信息，比如声音以及影像，本系统传输的为车位以及路线信息。

7 结语

智能停车引导系统的开发，达到了空位辨别且产生有关平面图，辨别出最理想空位以及引导路径。本系统运用之后，能够充分使用车位与提升运行效率，为车主节约时间，从而针对停车场管理，有效提升其水平以及效率。此外，系统具备可视化界面，基于车场环境构建模型，实时展现空余车位。在行驶至停车场中，就能够借助终端平台来获取车位位置，且及时停车。如果车主不了解停车场环境，则能够开展停车引导；系统会通过多种提示方式，比如语言来开展停车诱导，助力用户提升停车效率。