基于物联网的停车泊位智能巡航系统架构设计

摘要：文章设计了一种基于物联网的智能停车泊位巡航系统架构，旨在解决多停车场信息整合、实时动态路径规划及数据安全等问题。系统通过高灵敏度传感器节点实现车位状态监测，采用NB-IoT技术和无线传感网络进行数据传输和汇聚，结合大数据和人工智能算法优化车位分配和路径导航。平台性能测试结果显示，系统在高并发和长时间运行下表现优异，具备高效、稳定和可靠的特点，为用户提供了智能化、实时化的停车服务体验。

关键词：物联网；停车泊位；智能巡航系统；架构设计

中图分类号：G434 文献标志码：A

1 物联网技术与智能停车系统概述

1.1 物联网基本概念和体系结构

物联网是通过各种信息传感设备（如传感器、射频识别技术、全球定位系统、激光扫描仪等），按照约定的协议，把物品与互联网连接起来，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。物联网的体系结构一般分为感知层、网络层和应用层3个层次。

1.2 智能停车系统的组成与功能

智能停车系统由感知层、传输层和应用层组成。感知层通过传感器实时监控车位状态；传输层利用无线网络将数据传输至中央处理系统；应用层通过大数据分析和智能算法进行车位分配、路径优化和用户引导。该系统利用物联网技术实现车位的实时监控与管理，确保数据传输的稳定性和低功耗，并采用大数据和人工智能算法提供智能停车引导和动态路径规划服务，提升停车效率和用户体验［1］。

2 智能停车系统的需求分析

2.1 功能需求分析

2.1.1 空位感知与信息采集

系统须实时感知停车场车位使用情况，采集空闲、占用、预订等数据。这要求部署高精度传感器网络，具备高灵敏度和低误报率，确保数据可靠性和准确性。

2.1.2 路网信息协同

系统须管理多个停车场的车位信息，整合交通流量、道路状况和停车场容量等数据，提供区域级停车引导服务。

2.2 性能需求分析

智能停车系统须要满足实时性、准确性、可扩展性和安全性。实时性确保车位状态和用户请求的即时更新与响应；准确性要求传感器数据的精确检测和传输，以提升用户信任和体验；可扩展性使系统能适应城市规模扩大和车流量增加，通过模块化和分布式架构便于扩展功能；安全性则保障车辆和用户数据的隐私与安全。

3 停车泊位智能巡航系统架构设计

3.1 无线传感器网络设计

无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是智能停车系统感知车位状态和数据采集的关键技术，由布设在停车场各处的传感器节点组成，通过无线通信将数据传输至中央处理单元。设计WSN须考虑节点部署策略、数据传输协议和能量管理与优化。节点应合理分布，确保每个车位有效覆盖，兼顾信号传输质量、数据采集精度和安装维护便利性［2］。选择合适的无线通信协议，确保数据传输的可靠性和稳定性，并支持多跳传输，扩大覆盖范围和提高传输效率。传感器节点通常由电池供电，须采用低功耗设计和智能休眠机制，延长工作寿命。

3.2 系统架构设计

NB-IoT是一种适用于大规模传感器节点连接的物联网通信技术，具有广覆盖、低功耗、大连接和低成本的特点。NB-IoT在智能停车系统中的应用体现在以下几个方面：广覆盖与深度覆盖，确保城市各个角落的停车场均可接入网络，尤其是地下停车场等信号较弱区域；低功耗设计，延长传感器节点的电池寿命，降低维护成本；大连接能力，满足城市级智能停车系统对大量传感器节点的需求。

基于NB-IoT和无线传感器网络的智能停车系统架构包括以下层次。

（1）感知层。由停车场内的传感器节点组成，负责实时监测车位状态，并通过无线通信将数据传输至汇聚节点。

（2）网络层。利用NB-IoT技术实现数据远程传输，汇聚节点将传感器数据上传至云端服务器或中央处理单元。

（3）处理层。中央处理单元或云端服务器对采集的数据进行处理、存储和分析，利用大数据和人工智能技术实现车位状态的预测和停车引导。

（4）应用层。通过移动应用、车载系统等用户界面，将处理结果反馈给用户，实现车位预订、导航和支付等功能。

3.3 系统功能模块设计

3.3.1 车位状态监测模块

车位状态监测模块是智能巡航系统的核心部分，负责高精度实时监测车位的占用情况。首先，通过部署大量高灵敏度传感器节点，实现对每个车位的有效覆盖，这些传感器节点采用基于二进制传感理论的算法，利用贝叶斯估计优化传感器的数据采集精度，使车位状态检测的准确率提升至99.9%［3］。具体而言，传感器节点的数据采集遵循以下公式：

其中，Si表示第i个车位的状态，1为占用，0为空闲；Di表示传感器采集到的检测数据，P（Si=1|Di）是基于贝叶斯估计的后验概率。

在数据汇聚处理方面，本文采用卡尔曼滤波算法对传感器数据进行动态校正，过滤噪声和误差，以获取更为精确的车位状态信息。卡尔曼滤波器的状态更新方程和测量更新方程分别为：

车位状态数据通过NB-IoT网络上传至中央处理单元，进行存储和分析。为了延长传感器节点的使用寿命，模块设计中引入了基于马尔科夫决策过程的能量管理策略，智能调控传感器节点的工作和休眠状态，实现低功耗高效能的车位监测。

3.3.2 实时车位预订模块

该模块利用高级算法实现车位预订的智能化和动态化。首先，基于大规模用户请求和车位状态数据，模块使用混合整数线性规划（Mixed Integer Linear Program，MILP）模型进行车位分配优化，目标函数定义为：

min∑Ni=1∑Mj=1cijxij（5）

其中，Cij为用户 i预订车位 j的成本；xij为决策变量，表示用户i是否预订车位j。该优化模型不仅考虑了车位的实时状态，还结合用户的偏好、车辆类型以及停车时长等因素，确保预订方案的全局最优。

为进一步提升车位预订系统的响应速度和准确性，模块引入了动态博弈理论，对多用户同时预订情况进行建模和分析。通过求解纳什均衡点，系统能够在复杂、多变的环境中实时调整预订方案，避免资源冲突和用户体验下降［4］。纳什均衡的求解过程如下：

其中，ui为用户i的效用函数，xi和x-i分别表示用户i的策略和其他用户策略组合，x*i和x*-i为纳什均衡策略组合。此方法确保在多用户预订时，每个用户的选择都是最优的，并且在任何策略调整下都不会导致整体效用的下降。

3.3.3 动态路径规划导航模块

该模块利用A*算法和Dijkstra算法的结合，通过启发式搜索和最短路径计算，实现路径规划的高效性和准确性。A*算法的核心公式为：

f（n）=g（n）+h（n）（7）

其中，f（n）为节点 n的总评估成本，g（n）为起点到节点n的实际成本，h（n）为节点n到目标节点的启发式估计成本。通过设定适当的启发函数h（n），系统能够在复杂路网中快速找到最优路径。

为进一步提升路径规划的动态响应能力，模块采用实时交通流量数据进行路径优化，利用动态时间窗（Dynamic Time Window，DTW）算法调整路径规划结果。DTW算法通过分析不同时刻的交通状态数据，动态调整路径规划策略，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）为第i时刻至第j时刻的累积距离，d（i，j）为时刻i和时刻j的距离。该算法能够有效处理交通状态的时变性，提供实时更新的路径规划方案。

4 平台性能测试

4.1 测试环境

测试环境设计包括高性能硬件和专业软件配置。硬件方面，使用Dell PowerEdge R740服务器（双Intel Xeon Gold 6130 CPU，128 GB内存，RAID 5 SSD），客户端设备为Intel Core i9-9900K CPU，32 GB内存，NVIDIA RTX 2080 Ti显卡。软件方面，服务器端运行CentOS 7，使用Apache Kafka、Redis、MySQL 8.0，测试工具包括JMeter、Wireshark、Perf，应用服务器部署Tomcat 9.0，Java环境为JDK 11。网络配置为千兆以太网，核心交换机为Cisco Catalyst 9500，网络参数通过iPerf3测量。测试中采用Docker容器技术虚拟化多个用户，容器配置为2 vCPU和4 GB内存，模拟终端设备行为，评估平台在高并发情况下的性能表现。

4.2 测试样本及方法

测试样本包括1000个用户，模拟登录、查询、预订和支付等操作，每个用户平均操作间隔为5 s，峰值并发用户数为500，持续时间为60 min。采用混合负载测试策略，压力测试每秒500请求，逐步增加至1000请求，负载测试在60 min内监测CPU、内存、网络带宽和数据库响应时间［5］。

数据传输速率设定为1 Gbps，延迟控制在10 ms以内，丢包率低于0.1%。日志数据通过Elasticsearch集中存储和分析，系统响应时间采用95%置信区间统计。异常处理场景包括高峰流量、数据库中断和网络波动，测试自动重试机制和负载均衡策略，评估系统容错性和稳定性。

4.3 测试结果分析

测试结果显示平台在高并发环境下性能优越。压力测试中，每秒500请求时，平均响应时间110 ms；1000请求时，平均响应时间220 ms。系统CPU使用率72%，内存占用率60%，网络带宽利用率78%。在60 min负载测试中，系统平均响应时间为170 ms，95%的请求在250 ms内完成。数据库响应时间平均为50 ms，峰值不超过100 ms。CPU和内存使用率分别为70%和58%，网络带宽利用率70%。异常处理场景下，系统恢复能力强。高峰流量测试中，响应时间短暂上升至500 ms，20 s内恢复；数据库连接中断时，自动重试机制在4 s内恢复，请求丢失率低于0.1%；网络延迟增至100 ms时，系统响应时间增加至300 ms，95%的请求在400 ms内完成。测试数据表明，平台在高并发和长时间运行下表现优异。自动重试和负载均衡策略保障了系统的容错性和稳定性，为用户提供可靠的服务体验。

5 结语

未来，随着物联网技术的发展和成熟，智能停车系统将朝着更加智能化、精准化和人性化的方向发展，为缓解城市交通压力、提升城市生活质量提供强有力的技术支撑。通过不断创新与优化，智能停车系统必将成为智慧城市建设的重要组成部分，推动城市交通管理的革新与进步。

参考文献

［1］李贵勇.舒强.李文彬.基于NB-IoT系统的eDRX的分析与研究［J］.电子技术应用，2018（8）：98-101.

［2］周红岗.郭宝.张阳.NB-IoT网络覆盖性能评估与优化［J］.电信工程技术与标准化，2018（6）：1-5.

［3］王磊.王瑞.NB-IoT功控方式和低功耗技术分析［J］.电信工程技术与标准化，2018（6）：16-19.

［4］刘昕.刘从柏.刘湘梅.NB-IoT和eMTC商用部署策略［J］.电信科学，2017（增刊2）：64-70.

［5］周杨，耿梦莹.基于大数据技术的数字化供电系统分析［J］.集成电路应用，2023（8）：246-247.

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