Modern Transportation September 2013, Volume 2, Issue 3, PP.44-49
Underground Parking Guidance System Design Based on Internet of Things Jian Wan#, Jinzhang Ji, Weifeng Wang, Piling Dong Jiangsu provincial communication planning and design institute CO., LTD, Nanjing 210005, China #Email:whut_wj@126.com
Abstract This pager designed a parking guidance system for the underground parking area characterized by large scale and complicated spatial structure. By using the Internet of Things Technology, a parking guidance framework was put forward. Based on the application of key technologies including car and lots perception, design and optimization of transport network, calculation model of parking guidance, the system could meet the demand of intensive management of the underground parking in large scale with high stability and reliability, expansibility, maintainability. Keywords: Parking Guidance System; the Internet of Things; Model Design
基于物联网技术的地下停车场诱导系统设计* 万剑，季锦章，王维锋，董丕灵 江苏省交通规划设计院股份有限公司，江苏 南京 210005 摘
要：针对规模较大、空间结构复杂的地下停车区域，设计一种停车场诱导系统。介绍系统的整体方案，提出物联网技术用于
停车场诱导的总体框架；详细讨论系统关键技术，包括：车辆及车位感知、传输网络设计与优化、诱导信息计算模型设计。系统 可满足大规模、精细化管理的地下停车诱导需求，且稳定可靠，扩展性、可维护性强。 关键词：停车场诱导系统；物联网；模型设计
引言 目前针对停车场诱导系统的研究与设计，热点多聚焦于车辆定位检测、诱导系统通信网络设计、诱导模型 算法优化等方面，而诱导信息的发布技术已较为成熟。文献[1][2]利用无线 RFID、红外通信等技术实现对车辆 信息的获取，通过阅读器获取检测车辆位置信息，从而实现车辆定位检测。文献[3][4]利用工业控制总线 LonWork、RS485、CAN 总线实现诱导系统的信息传输，在总线挂载节点个数有限的情况下取得良好效果。文 献[5]通过 GPRS 传输停车诱导信息，证实无线传输的优越性。文献[6][7]对停车诱导模型中的排队因素与停车行 为决策因素进行分析，证明停车诱导实质是车辆选择过程中多目标最优的过程。 然而，地下停车场诱导系统是一个不断发展的系统，已有成果并不能满足大规模、精细化停车诱导的需求。 无线 RFID、红外通信的方法需建立在车辆安装 RFID 标签或车主手持 RFID 卡的基础上，因而约束了系统应用 范围；有线通信组网方式在通信节点数目多的停车场中维护、扩容困难。而 GPRS 无线传输方式常由于地下泛 在网络信息屏蔽导致网络瘫痪；停车诱导模型没有形成一套成熟的理论体系，难以支持停车诱导的实际应用。 针对以上问题，本文设计一种基于物联网技术的地下停车场诱导系统。利用物联网全面感知、广泛互联、 智能分析的特点，提高车辆感知定位、局域网通信、诱导信息生成的精确性与及时性，同时保障系统的扩展性 与可维护性。 *基金资助：受上海市科学技术委员会支持资助（资助课题编号 11dz1201500） - 44 www.ivypub.org/mt
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系统整体设计
1.1 系统需求分析 地下停车场诱导系统是一种公众服务应用系统，将诱导信息以情报板或终端的形式及时发送给车主。在停 车行为即将发生（停车前）、正在发生（停车中）、已经发生（停车后）的全过程中，针对不同的阶段提供个 性化的诱导信息。 表 1 停车信息诱导需求表 诱导阶段
个性化诱导需求 1 剩余车位信息 2 停车路径诱导信息 3 具体空闲车位信息 4 停车路径诱导信息 5 停车位置信息 6 取车路径诱导信息
停车前 停车中 停车后
诱导层次 宏观 微观 微观
系统以宏观与微观两个层次体现个性化诱导需求。需求 1、需求 3 以停车区间空闲车位信息为计算依据， 需求 5、需求 6 以车辆位置信息为计算依据，需求 2、需求 4 以车辆动态位置信息、停车区间空闲车位信息为综 合计算依据。因此系统需感知车辆、感知车位，将感知信息实时传输计算单元，集中分析处理发布。
1.2 系统总体设计 物联网技术的本质是全面感知、广泛互联、智能分析。针对物联网的技术特征，采用三层网络架构模型， 分别是感知设备层、感知传输层、感知计算层。通过感知摄像机识别车辆并定位车辆位置、获取车位占用信息， 以无线 ZigBee 感知网络的方式实现数据的可靠传输，将收集的车位信息、车辆信息传递至上位机，经上位机停 车诱导模型推理后，为车辆定制个性化的停车诱导信息。 停车诱导模型
感知计算
感知传输
感知设备
网络节点1
感知摄像机1
车辆1
...
网络节点2
感知摄像机2
车辆n
...
...
车位1
网络节点n
感知摄像机n
...
停 车 诱 导 信 息
车位n
图 1 基于物联网技术的地下停车场诱导系统框架
2
车辆定位检测
2.1 感知摄像机布点原则 本系统中摄像机分为两种类型：车牌识别摄像机与车位占用监测摄像机。在一定程度上增加摄像机的布设 数量有利于提高精度与检测范围，但同时加大系统的复杂性与成本。由于本系统的动态信息感知要求较高，合 理布设摄像机需要遵循优化布设原则。 1）布设有效性原则 在停车场出入口处、关键交通组织转向处、停车区域出入口处、监控停车位的制高点处等位置合理地布设 摄像机。 - 45 www.ivypub.org/mt
2）布设技术合理性原则 摄像机的布设高度、检测距离受摄像机参数的限制，车牌识别摄像机安装高度为 1.2 米-1.6 米，检测距离 在 5 米范围内；车位占用监测摄像机安装高度为 2.5 米-3.5 米，检测距离在 25 米范围内。此外，车牌识别摄像 头的安装受视角影响，一般安装检测角度误差范围为 30 度。 3）布设经济性原则 感知摄像机不应随意布设，需结合交通组织优化选择点位，对于单行线交通可分区域设置少量节点。
2.2 摄像机设计 1）摄像机功能 根据识别车牌与车位占用监测的不同需求，选择不同功能模块的摄像机。 车牌识别摄像机通过车辆牌照抓拍与图像分析算法，获取车辆牌照的字母及数字信息；另一方面，由于车 牌识别摄像机有唯一编号，且地理位置固定，因此可测算出被识别车辆所在的位置及区域。 车位占用监测摄像机通过图像特征提取与车辆图像阈值分析，确定车位是否被占用。单个车位占用监测摄 像机安装在停车区域前端，可同时检测 5 个车位是否被占用。 2）摄像机接口 本系统的摄像机不同于普通的视频流采集设备，其数据接口仅输出车牌数据、车位是否被占用数据。通过 简化数据接口减少感知网络传输的负载，同时提高前端数据处理的及时性。摄像机作为信息感知设备，通过视 频算法处理前端视频图像信息，将结果以 ASCII 码的数据格式接入至感知网络。摄像机的数据输出及接口如表 2 所示。 表 2 摄像机的数据输出及接口表 摄像机 车牌识别摄像机 车位占用监测摄像机
3
输出内容 车牌数据 车位是否被占用数据
数据 6 个字符，包括 A~Z 0~9 10 个字符，奇数位为车位号，偶数位为占用标志
系统通信网络
3.1 通信网络需求分析 通信网络承载数据接入与数据传送功能，需在复杂的地下空间里保证数据的可靠传输。为避免有线方式在 地下空间布线的复杂性，且保证在无线信号隔离的地下环境通信可靠，采用无线个人局域网(Wireless Personal Area Network, WPAN)传输方式。WPAN 网络用于地下停车场诱导系统中，有如下设计与应用要求： 1）网络结构 由于感知节点分布在地下空间各处，且数据负载较均衡，采用无中心节点的多跳网状结构较为适宜。网络 通过多数据通道实现智能分布式无线传输。 2）通信节点容量 按 40000 ㎡ 停车面积的中大型停车场计算，感知摄像机设备布设在停车场各关键点处，通信节点数量应大 于 500 个。考虑今后更多智能感知设备接入网络，节点容量可扩展至 2000 个。 3) 通信带宽与稳定性 由于传输数据为低速 ASCII 码，传输带宽要求>200kbps，另一方面为保证通信可靠，传输需采取碰撞避免 策略。
3.2 WPAN 通信网络设计 WPAN 通信采用具有自组网、多跳传输能力的 ZigBee 通信技术。ZigBee 采用抗干扰能力强的直接序列扩 频方式，根据 Ad-Hoc 网络路由协议优化最短和最可靠的路径，并且能满足上述通信网络需求。 - 46 www.ivypub.org/mt
ZigBee 网络通过协调器先组建网络并允许设备加入，同时终端设备节点自动加入网络，并自动形成父子关 系，终端设备的网络地址由协调器按照一定的地址分配算法统一分配[8]。本系统中，为实现感知设备与上位机 的信息互通，将协调器与 PC 机相接，并通过 RS-232 接口实现数据采集和监控。网络通信流程如图 2 所示。 开始 网络终端设备执行 激活休眠状态 数据传输至协调器
传输成功
否
是
网络协调器执行 数据传输至上位机 结束
图 2 通信网络流程
4
停车诱导模型
4.1 最优化目标模型 如何利用感知数据，有效地生成合适的诱导信息，是停车诱导模型需解决的问题。通常停车诱导问题只考 虑行驶距离因素的影响，而在实际应用中，停车诱导问题是一个多目标决策问题，且影响停车诱导模型的因素 极为复杂。本系统将停车诱导模型目标简化为寻找始发地到终点的最优路线，即如何选择合适路线方便高效地 停车、取车。 1）路线行驶距离最小 行驶距离是指始发地到目的地的距离。车主普遍希望通过最短路径到达指定目标。即停车时以最短路径停 __
靠在空闲的目标车位，取车时以最短路径寻车。目标函数为 : fl Min(L) , L 为 n 条路线的距离集合
{L1,L2 Ln }。 2）路线停车安全性最大 地下停车场在交通流大的路线、停车区域狭窄区域容易发生擦车等不安全事故。因此行驶距离最近的路线， 可能不是最安全的路线。根据驾车人的行为特性，停车安全性也是车主停车时考虑的一个因素。目标函数 __
为: fs Max(S) , S 为 n 条线路线的安全性集合 {S1,S2 Sn }。 3）路线的可靠性最大 对驾车人而言，能按照预期的时间和路线成功停车或取车，是停车诱导成功的目标之一。在既定路线上， __
可靠性不高表现于该路线经常发生停车排队或突发事件。目标函数为: fr Max(R) , R 为 n 条线路线的可靠性 集合 {R1,R 2 R n }。
4.2 停车诱导信息求解 停车诱导模型综合考虑 L、S、R 三个影响因素，进行诱导信息求解，输出停车或取车最优路线。求解步骤 如下： - 47 www.ivypub.org/mt
1）根据历史概率统计分析获取各影响因素的权重。路线行驶距离影响权重为 K1，路线停车安全性影响权 重为 K2，路线的可靠性权重为 K3，权重越大表征该因素影响力越大。权重满足条件: 3
Ki i
1
(1)
1
2）调整各因素决策的方向一致为最大最优。路线行驶距离因素的决策方向为最小最优，调整其为最大最优： __
1 L
fl Max( )
(2)
3）将各影响因素值进行无量纲归一化处理。将各目标函数数据按比例缩放，使之落入[0,1]区间，归一化之 __
__
__
后的目标为 fl '， fs '， fr '。 4）影响因素按权重求和。将处理后的各因素值按权重修正后，取最大值的集合即为最优解： __
__
__
__
f Max(k1 fl 'k 2 fs 'k3 fr ')
(3)
上位机实现停车诱导信息求解过程，并将求解结果发布于情报板或可视终端上，对车主停车、取车路径进 行信息诱导。
5
结束语 （1）地下停车场的空间结构封闭、交通组织复杂，其特殊性常导致车主盲目泊车，不仅降低自身停车效率，
而且导致车辆游离于停车场中不断寻找车位的状态，造成二次停车拥堵。有必要利用停车诱导系统对车辆进行 准确、实时诱导，以提高地下停车场停车的整体效率。 （2）基于物联网技术的诱导系统关键技术包括车辆定位检测技术、诱导系统通信网络技术、诱导模型计算 方法等，分别对应系统的感知设备层、感知传输层、感知计算层。 （3）通过停车位占用监测摄像机与车牌识别摄像机获取停车场车位占用信息、车辆位置信息，以无线 ZigBee 网络传输信息至上位机，经上位机的多目标诱导模型推理后发布个性化诱导信息。系统稳定可靠，扩展 性、可维护性强，能充分体现物联网技术在地下停车场诱导系统中的应用优势。
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【作者简介】 1 万剑（1984-），男，汉族，硕士，工程
2 季锦章（1966-），男，汉族，本科，高级工程师，研究方向
师，研究方向为智能交通系统应用及关键
为智能交通系统应用及关键技术、智能交通规划。毕业于吉林
技术、交通物联网技术。毕业于武汉理工
大学。Email: jijinzhang@126.com。
大学。Email:whut_wj@126.com。
3 王维锋（1979-），男，汉族，博士，工程师，研究方向为交
通物联网、交通安全分析、交通系统仿真。毕业于武汉理工大 学，攻读博士期间国家公派留学于美国 University of Central Florida 土木环境与建筑工程系交通运输工程专业。 Email: wangweifeng100@126.com。
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