基于ZigBee的公共交通信息平台系统设计

赵红毅，曹 梅

（1.西安理工大学 高等技术学院，陕西 西安710082；2.西安工业大学 计算机学院，陕西 西安 710032）

近年来，随着我国的城市发展速度越来越快，城市人口数量和市民拥有的私家车数量逐年递增，使得城市交通拥堵现象日益恶化，交通拥堵状况严重成为我国大中型城市面临的共同问题，而拥堵状况造成的市民乘车难的问题困扰着每个人，同时带来的环境污染现象也十分严重。

根据国内外对车辆定位技术的研究总体水平可以得出，目前现有的定位技术都有自身的优缺点。通过目前对车辆定位技术的研究可得知，最佳的方案是选择多种系统的数据信息融合之后根据适当算法从而得到一定意义上的最佳解决方案。目前城市发展迅速，人们对公共交通的依赖越来越强，对交通服务质量水平的要求越来越高，如果能将公交车的到站信息和车辆信息及时准确的通知给候车的人们，将对缓解上下班高峰期时候车站人员拥堵的情况起着重要的作用。通过安装在公交候车站牌上信息提示系统将会向候车的人们提供即将到站的车次到站时间和车上的人员情况，同时还可以知道下一班车的大概到站时间，这样就能使要候车的乘客可以根据自己的需求提前的做好准备，为乘客出行提供方便。

1 系统设计方案

该系统采用ZigBee无线传感器网络技术，及时、准确的将公交车辆的具体位置反映到公交调度站计算机系统并及时发布到行车路线站点，使乘客与调度人员能够对当前线路上的公交车的行驶状况和分布情况有所掌握。乘客能够了解当前车辆的行驶信息；调度人员能够根据车辆的实时运行数据合理安排和调度。当发生突发事件时（如堵车、车辆损坏等）调度中心可以做出更加合理的调度安排，并且能够有效的避免公交司机出现早退的现象。

智能公交系统能够根据车辆的位置与车辆的平均速度估算出到达下一站的时间。公交车辆的位置信息通过ZigBee网络传送至公交站牌并通过电子显示屏展示给乘客，使乘客随时了解所要乘坐的车辆信息；同时位置信息通过ZigBee节点间的转发最终传送至调度中心，供调度人员调度与分配车辆。本系统中应用车辆定位跟踪技术，能够了解线路上的客流分布情况，为制定行车时刻表提供依据，同时，能够有效解决公交车辆运营现状，提高车辆管理水平。

2 系统硬件设计

智能公交系统下位机硬件平台由CC2430/2431芯片、网关系统、无线参考节点和定位节点组成，并采用无线定位机制对正在行驶的车辆进行定位并对定位数据进行采集与转发。

2.1 ZigBee无线定位单片机CC2430/CC2431

CC2430/CC2431芯片是在CC2420芯片架构基础上开发完成的，在芯片上整合了微控制器、内存和ZigBee射频前端，如图1所示。主要由1个8位MCU（8051）、32/64/128KB可编程闪存、8KB 的 RAM、模/数转换器（ADC）、定时器（Timer）、AES128 协同处理器、32 kHz晶振带休眠模式定时器、看门狗定时器、掉电检测电路、上电复位电路和21个可编程I/O引脚组成[1]。

图1 CC2430/CC2431结构示意Fig.1 CC2430/CC2431structure diagram

2.2 网关系统

网关系统包括底板和CC2430 ZigBee模块。底板上具有图形汉字LED液晶显示器、ZigBee无线模块接口、可调电阻、LED、小键盘、电源接口和RS-232接口。

2.3 无线参考节点和定位节点

该模块中含有 CC2430/CC2431，是一款符合IEEE802.15.4标准的ZigBee无线网络模块。CC2430/CC2431模块具有ZigBee/802.15.4的物理层和硬件层，且可通过物理层和媒体访问控制子层实现数据的无线通信[2]。

2.4 ZigBee无线定位系统

ZigBee无线定位系统包括两部分组成：无线定位网络和上位机监控软件。本系统中无线定位网络节点采用TI/Chipcon公司生产的带有硬件定位引擎功能的CC2431芯片和带有路由功能的CC2430芯片。无线定位网络主要是由终端节点、参考节点和网关节点组成[3]：

3 系统软件设计

3.1 智能公交系统下位机设计

智能公交系统结构总体设计如图2所示，将带有定位引擎功能的CC2431芯片部署到公交车辆上，这时，CC2431在整个无线定位网络中充当终端节点的角色。将CC2430芯片部署到公交线路沿线两旁与公交站牌和路灯等固定交通设施上，CC2430在无线定位网络中充当参考节点的角色。网关节点部署在离调度中心里并通过RS232串口数据线与调度中心的服务器相连接。首先由参考节点自动组成一个具有自组织特性的网络系统，并开始向终端节点发送自己的位置坐标信息及RSSI值。不断移动的终端节点接收到离自己最近的参考节点的信息后，通过自身的定位引擎计算出自己的坐标并发送给网络中的网关节点，网关节点接收到数据后上传至上位机作进一步处理。如果需要对公交车辆进行调度管理，可以由调度中心发出指令指挥车辆的调度工作[4]。

图2 基于ZigBee技术的系统结构图Fig.2 Structure of the system based on ZigBee technology

3.1.1 智能公交系统终端节点工作流程

智能公交系统中的节点包括终端节点、参考节点和网关节点。其中，终端节点[5]是一种定位节点，它通过接收定位区域内的所有参考节点的RSSI值后，经过定位算法计算出自身坐标位置。参考节点的坐标位置是固定值，但不参与定位计算。一个定位区域通常由8个参考节点组成。将CC2431作为定位节点，CC2430和网络扩展板组合形成网关系统，最终通过扩展板上的串口与计算机相连。终端节点根据所在定位区域内的参考节点发送来的RSSI值，利用RSSI定位算法计算出自身所在的坐标位置。图3为终端节点工作流程图。

终端节点在网络中发送连接请求后，与离自己最近的参考节点进行通信，通过参考节点的坐标值和RSSI值并根据输入参数（A、N）计算出自身的坐标位置。将此坐标信息发送至网关节点并最终通过RS232串口数据线传送至调度中心的服务器上。

3.1.2 智能公交系统网络层设计

智能公交系统网络层主要负责组网以及路由等数据传输的功能，在智能公交系统的网络中，主要存在3种数据类型：数据从公交车发往中心节点、数据从站台节点发往中心节点、数据从中心节点发往站台节点[6]。

网络层最主要的功能就是完成数据的转发。网络层数据服务实体服务访问点完成在对等应用实体之间传送应用协议数据单元（APDU）；网络层管理服务实体服务访问点完成在上层和网络层管理服务实体之间传送命令帧。

3.2 系统上位机软件的设计

智能公交系统上位机软件采用Visual C++6.0平台开发。上位机软件分为串行通信模块、数据接收模块、数据处理模块、数据显示模块和数据保存模块，将数据通过RS232串口数据线传至PC机上后上位机软件完成对数据的显示与处理。

图3 终端节点工作流程图Fig.3 Flow chart of the terminal node

智能公交系统由下位机与上位机两部分组成。下位机主要包括硬件模块CC2431与CC2430，通过无线定位网络进行数据的传输，避免了布线的麻烦。上位机采用VC6.0进行开发，具有友好的界面，是一个数据监控与存储中心。如图4所示。

图4 系统总体结构图Fig.4 System total structure diagram

4 测 试

人机界面主要用于完成与用户的信息交互，通过界面的显示，将串口接收到的车辆信息展示给用户，用户通过对信息的分析，从而有效地管理车辆的运行与调度情况。因此在本系统的开发过程中友好和便捷的人机界面设计和实现就显得非常重要。系统的整个框架和人机界面工作的完成使得后续开发工作更加条理化。

图5为智能公交系统的车辆信息查询界面，从图中可以看到车辆ID，目前在哪条线路，经过了几个站台。

图6为智能公交系统的线路信息查询界面，从图中可以看到线路名，站台号和站台的名字。

图5 车辆信息查询界面Fig.5 Vehicle information query interface

图6 线路信息查询界面Fig.6 Line information query interface

文中对上位机软件进行总体设计并对系统的整体功能进行划分，针对系统中用到的通信协议、数据库、各个模块进行分析与讨论，设计出了一种较为可行的监控系统并对系统中的关键技术进行说明。最后在系统实现后进行了上位机的功能测试与模拟测试。

5 结 论

ZigBee是一种低速率、低成本、高可靠性的无线通信技术。文中针对当前拥堵的交通问题，并对当前公共交通系统的环境进行分析，最终设计并实现了基于ZigBee技术的智能公交系统平台。该系统能够将公交车辆的行车具体位置准确的传送到调度中心并通过调度中心将数据及时发布到站台电子显示屏上，使乘客与调度人员能够及时掌握公交车辆当前所在的具体位置。由调度中心进行车辆的实时监控，能够有效完成对车辆的调度与安排。通过实验验证了本系统能够稳定、高效的运行，具有一定的应用价值。

[1]任秀丽，于海斌.基于ZigBee技术的无线传感网的安全分析[J].计算机科学，2006（10）:5-9.REN Xiu-li，YU Hai-bin.ZigBeetechnologybased on wireless sensor network security analysis[J].Computer Science，2006（10）:5-9.

[2]王伟.无线传感器网络安全技术研究[D].太原：太原理工大学，2011.

[3]丁英强.基于无线传感器网络的定位和跟踪算法研究[D].天津：天津大学，2009.

[4]HUANG Yuan-can.A novel method to handle inequality constraints for convex programming neural network[J].IEEE Communications Magazine，2002，40（8）:70-77.

[5]Hren R，Stroink G.Noninvasive characterisation of multiple ventricular events using electrocardiographic imaging[J].IEE Review，2001，20（6）:36-40.

[6]BradleyCP，PullanAJ，HunterPJ.Effectsofmaterialproperties and geometry on electrocardiographic forward simulations[J].Computers and Electronics in Agriculture，2000，35（8）58-63.