基于物联网技术的云智能停车系统

摘 要：随着家庭用车的不断增加，公共区域及小区内车位矛盾、停车难的问题越来越日常化。在人们的生活中，“车位”成了最热的话题。本文介绍了一种基于物联网技术和云智能的停车系统的新算法，该算法具有提高效率的优点，并分析了一种基于物联网技术的网络架构。本文提到了一种基于新的性能指标来帮助用户自动找到一个免费停车位的系统，通过考虑每个停车场的距离和总数量来计算用户的停车费。这个费用将作为提供解决方案的标准，在用户的请求下找到一个可用的停车位，并提出建议。如果当前的停车场已经满了，建议一个新的停车场。仿真结果表明，该算法能有效地提高停车的成功率，减少用户的等待时间。在现实世界中，我们也成功地实现了该系统。

关键词：智能停车；互联网；云；云服务器

中图分类号：TP391.44 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2018）04-0188-03

Abstract：With the increasing use of family cars，the contradiction between parking spaces and parking in public areas and communities is becoming more and more routine. In people’s lives，“parking space”has become the hottest topic. This paper introduces a new algorithm of parking system based on internet of things and cloud intelligence. This algorithm has the advantage of improving efficiency，and analyzes a network architecture based on the technology of Internet of things. This article refers to a system based on new performance indicators to help users automatically find a free parking space by considering the distance and total number of each parking lot to calculate the user's parking fee. This fee will be used as a standard for providing solutions，and a parking space can be found at the request of users，and suggestions are made. If the current parking lot is full，suggest a new parking lot. Simulation results show that the algorithm can effectively improve the success rate of parking and reduce the waiting time of users. In the real world，we have successfully implemented the system.

Keywords：intelligent parking；internet；cloud；cloud server

0 引 言

随着交通管理系统的发展，人们开始建立智能停车系统，它能够降低雇佣人员的成本，并为停车场所有者提供最优的资源。目前，寻找停车位的常用方法是手动寻找，司机通常通过运气和经验在街上找到合适的停车空间。这个过程需要耗费时间和精力，而且如果司机在车辆密度很高的城市开车，甚至可能会找不到任何停车位。另一种选择是找到一个容量大的预定义停车场。然而，这并不是一个最佳的解决方案，因为停车场通常离用户目的地很远。近年来，研究使用了车辆对车辆和车辆对基础设施的相互作用，支持各种无线网络技术，比如无线射频识别（RFID）、Zigbee、无线网络和互联网。这项研究旨在为司机提供附近停车位的信息，并提前几分钟使用智能手机或平板电脑等设备来支持信息获取。此外，该项服务可以使用每个车辆的ID预订一个停车位。然而，目前的智能停车系统并没有提供整体的最佳解决方案来使用户寻找到一个可用的停车空间，无法解决负载均衡的问题，不能实现经济效益，也不能提供车辆拒绝服务。

1 云智能停車系统方案设计

为了解决上述问题，利用技术的重大发展，物联网技术在生活中许多领域的应用和智能泊车系统（SPS）技术，本研究提出并开发了一种基于物联网和云计算的、有效的SPS解决方案。我们的系统将每个停车场作为一个互联网网络，包括车辆GPS定位、汽车停车场的距离和停车场的空闲插槽数量等数据将被转移到数据中心。数据中心作为一个云服务器，需要计算一个停车请求的成本，经常更新这些费用，并且车辆可以随时通过网络访问。这些SPS基于几项创新技术，可以自动监测和管理停车场。此外，在拟议的系统中，每个停车场都可以独立运作，成为传统的停车场。本研究还实现了一个基于Arduino开源物理计算平台的无线接入的系统原型，使用智能手机作为控制系统来为车辆提供通信和用户界面，以验证提议的系统的可行性。

一些研究提出了一种新的实时停车处理规划算法。首先，使用一种算法将一个停车系统的在线问题安排为离线问题；其次，建立一个数学模型，将离线问题描述为线性问题；然后，设计一个算法来解决这个线性问题；最后，利用系统的实验仿真对提出的算法进行评价。实验结果表明了该方法的有效性。

另一些研究提出了一种基于UHF频率、RFID和IEEE 802.15.4无线传感器网络技术集成的SPS。这个系统可以收集有关停车场的占用情况的信息，并可以通过软件应用程序直接将司机带到最近的空闲停车位。然而，在这个系统中，作者没有系统架构的数学方程式，也没有建立大规模的停车系统。

本文讨论了一个项目，该项目提供了一个微型模型的自动停车系统，它可以在任何给定的时间，根据停车位的可用性来管理可停放在给定区域内的汽车数量。自动停车方法允许使用传感装置停车和下车。基于Android的应用程序命令进入或退出停车场。Bonde系统和其他现有系统的不同之处在于，设计者的目标是使系统尽可能地依靠自动化车辆和整个停车场的自动化来实现。另一方面，大多数现有的系统需要人工干预（车主或其他）来停车。Lambrinos和Dosis描述了一种基于物联网技术的新型SPS体系结构。该系统的体系结构包括Zigbee无线传感器网络（WSN）、IoT中间件层和前端层，作为最终用户界面为用户提供数据报告。但是，由于它没有使用合适的应用程序协议将数据从WSN传输到服务器，比如约束的应用程序协议（CoAP），在系统操作中没有数学模型，而且没有系统性能评估，这是其缺点所在。

在系统中使用了RFID技术。当车辆进入一个停车场或离开IPA停车位时，RFID阅读器和磁回路检测到动作，并将此信息发送到单元控制器，以更新汽车公园状态的信息。本研究仅使用一些简单的系统架构的数学方程式，并没有建立大规模的停车系统。该系统的一部分在Zigbee网络中实现，该网络通过一个协调器向PC发送紧急信息，然后更新数据库。应用程序层可以快速通过互联网上的停车信息，利用web服务的优势收集所有分散的停车信息，方便那些想找停车位的人。本文简单介绍了SPS的设计和实现，并没有对系统性能进行评价。

2 云智能系统结构

为了克服上面提到的系统的缺点，从一些相关的作品中得到启发，我们引入了基于物联网的、新的SPS体系结构，并建立了系统运行的数学模型。首先，我们的算法采用了一种以最少的成本搜索停车场的机制；第二，如果目前的停车场已经满了，我们将采用一种将车辆运送到另一个停车场的机制。我们提议建立一个停车场网络，这样每个公园都是网络中的一个节点。每个节点从相邻节点获取信息，从而确保车辆以低成本平稳运行，增加找到一个免费停车位的可能性。与其他停车系统相比，我们的系统性能更好。我们通过仿真和实现来评估系统的性能。仿真结果与我们的数学模型比较接近，且性能优于其他系统。拟议的系统减少了未能找到停车位的车辆数量，并将移动到停车场的成本降至最低。这里定义的成本是用户必须等待服务的时间，从而帮助用户节省时间和金钱，并减少环境污染。

该系统利用无线射频识别技术（WSN）来监控停车场。由一个RFID阅读器来计算每个停车场的免费停车位的百分比。RFID的使用促进了大规模系统的低成本实现。该系统提供了一种机制，可以防止停车场发生纠纷，并有助于减少寻找停车位的时间。登录系统后，用户可以选择合适的停车位。选定的停车位置信息将通过通知向用户确认；然后，系统更新停车空间的状态到“待定”，在此期间系统将不允许其他用户保留它。如果在一定的等待时间后系统确定没有汽车停在那个空间，那么它将改变状态为“可用”。系统将在新汽车加入系统时从WSN节点（停车场的状态）更新状态。因此，整个停车系统的状态总是实时更新的。该系统将帮助每个停车位实时掌握停车时间，并能支持每小时停车收费的业务。具体系统结构功能如下。

（1）基于云的服务器：这是一个Web实体，存储每个停车场的本地单元提供的资源信息。该系统允许驱动程序在每个停车场搜索和查找有关停车位的信息，无需直接访问基于云的服务器，可以直接访问本地服务器节点。

（2）本地单位：本单位位于每个停车场，并存储每个停车位的信息。

（3）控制单元：这是一个Arduino模块，使用RFID阅读器连接。由读卡器验证用户信息，然后在屏幕上显示这些信息。如果RFID标签或卡片的信息是正确的，Arduino模块将控制车门开启，让车辆进入。Arduino模块通过Internet连接与云服务器连接，将数据从本地停车场传输到云服务器数据库。

（4）屏幕：显示本地停车场的容量、当前空闲空间的总百分比、RFID标签检查的状态、输入的用户卡和本地停车场的迷你地图。

（5）RFID标签或ID卡：用于检查和验证用户信息，并计算每个停车场的总空闲空间的百分比。

（6）软件客户端：这是一个应用软件系统。运行在Android操作系统上，用户将安装在他们的智能手机上，并使用它来保留停车位。用户通过3G/4G移动连接访问系统。

我们使用CPN（car park network）架构基础架构/主干。这种类型的停车网络以路由器作为连接客户端的基础设施。可以建立CPN基础设施/主干，允许传感器网络使用无线射频技术进行連接。路由器形成自配置和自修复的链路网络。路由器可以通过网关功能连接互联网。这种方法也称为基础结构网格，为传统客户端提供主干，并通过路由器中的网关/桥功能实现CPN与现有WSN的集成。传统的客户端使用相同的无线电技术，路由器可以直接与路由器通信。我们假设每个停车场都是CPN中的一个节点，每个停车场都有标记。

3 云智能停车系统功能

这项研究设计了一个停车系统，通过减少没有找到停车位的用户数量来提高性能，并将移动到停车位的成本降至最低。我们的架构和系统已经成功地模拟，并实现应用。本文通过算法大大降低了用户停车的平均等待时间。当大多数车辆成功地找到一个免费的停车位时，系统仿真实现最佳的解决方案。每个停车场的平均等待时间变得非常少，每辆车在每个停车场的总时间都减少了。在未来的研究中，我们将考虑到系统的安全方面，并在现实世界中大规模地应用我们的系统。该系统是通过对停车算法系统的分析，并结合现在的物联网和云技术提出的一种智能停车系统的整体架构，重点对关键技术进行了研究。这个系统可以提供在线浏览空余车位、提前预约停车、客户停车指引、推荐附近停车场和智能收费等功能，实现停车自动化服务，缓解与日俱增的汽车保有量带给我们的“找位难”的压力。

本文的研究结果只实现了提出的体系结构，没有提到停车系统的性能。通过接入互联网，智能手机可以保留一个停车位。在进入停车场后，预留停车位将显示在一幅小型地图上，该地图使用无线传输，在专用的短程通信协议DSRC下使用。惯性导航系统（INS）用来引导车辆进入预定的空间。系统将实时更新停车位的状态，以确保系统的准确性。系统性能通过在室内环境中运行的惯性导航系统的精度来测量，并通过考虑GPS的精度来实现评估系统的功能。本文没有对停车服务的性能进行评估，没有提供系统的任何数学模型，也不考虑每辆车的等待时间。

4 结 论

根据时代的发展趋势，将来的智能停车场主要从以下几方面进行研究：

（1）数据共享。利用互联网技术、云计算等，停车场之间进行数据共享，共同搭建物联平台，进行资源共享，使停车场得到合理有效地利用。

（2）完成自动化控制。通过微信、支付宝自助缴费，使用传感技术感应车辆进出，并自动收费。可迅速识别车辆的计算机视觉技术慢慢由人工监督转为无人管理的自动化管理。

（3）精准的停车指引。通过定位传感器技术，自动可视停车场的布局，为客户提供最精准的停车指引，具有缓解车位冲突和寻车等功能。

（4）移动终端操作化。使用移动设备、手机等移动终端即可下载APP实现停车自动导航、自动收费、自动寻车等服务功能。

随着云计算和物联网的发展，解决城市“一位难求”的方法将越来越智能化，逐步缓解停车难的问题，并在发展中找到更好的解决办法。

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作者简介：黄桂钦（1987-），男，漢族，广东博罗人，教师，计算机科学与技术讲师，学士。研究方向：智能停车系统。