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智能停车系统的调查

Faheem1*, S.A. Mahmud1, G.M. Khan1, M. Rahman1 and H. Zafar2

1智能系统与网络研究中心，巴基斯坦白沙瓦工程技术大学

2计算机系统工程系，巴基斯坦白沙瓦工程技术大学

摘要：世界的工业化、人口的增加、慢节奏的城市发展和可用停车空间的管理不足导致了停车的相关问题。迫切需要一种可以用于搜索未被占用的停车设施、指引停车设施、协商停车费以及停车设施的适当管理的安全，智能，高效和可靠的系统。智能停车服务是智能交通系统（ITS）的一部分。本文论述了不同的用于停车指南和停车设施管理的智能停车服务，并对这些项目的经济分析提供一个深度了解。这里所讨论的系统将能够减少由于一个可靠、高效和现代化的停车系统不可用的这些正在不断增加的问题，而经济分析技术将有助于分析项目的可行性。

关键词：智能交通系统；模糊逻辑；无线网络

绪论

世界的工业增长反映在世界各地的街道上的汽车数量的增加，这导致了很多与停车相关的问题。慢节奏的城市规划使问题更加严重。寻找停车位是一个耗时的过程，这不仅影响经济活动的效率，而且影响社会相互作用和成本。网络公司不能提供因特网上的停车设施的最新信息，因为停车设施不与这些公司合作。某些大型汽车不能适应正常的可用的停车位。因此这就需要一种可以考虑所有相关信息，以找到停车位空缺系统。人为错误是交通事故的主要来源，因此建立用于检查停车场的车内技术，避免事故和对停车设施的指导正在成为研究的整体领域。这种技术的目的是减少驾驶员的负担，提高通行能力，以及提供可靠和安全的车辆功能。

依靠硬币或代币的停车计费器是一个低效的系统，因为它需要人力管理停车和零钱支付停车费用。停车控制和执法系统提供了高效和有效的仪表监控，并且还对侵害停车场的情况进行检查。这就会使停车空间得到最大可能的使用以增加收入。然而，这就要求有需要一些资本的人力管理。目前所使用的停车系统不是一种高效的系统，因为驾驶员被允许可以没有任何限制地停车，并且停车设施不能被充分使用。

智能停车服务，智能交通系统（ITS）的一部分，在它们提供的新功能的基础上产生不同的停车设施。该服务不仅管理停车设施的内部操作，而且也为与停车设施相关的不同方面工作。

智能停车系统应该在未来提供的服务是：停车可用性信息系统和停车预订系统应提供高级导航服务；；移动电子商务系统和连续工作的门系统应当收取电费

；自动导航系统应该有助于安全驾驶；设施内导航系统应提供最佳的交通管理；为汽车的安全提供有效的安全；为管理人员和经理管理停车设施提供强大的功能。

在驾驶员进入停车设施之前，这些未被占用的停车场的可用性信息应该被可用性停车信息系统提供。驾驶员可以通过停车预订系统预订空的停车场。连续进出系统通过消除诸如获得票据的耗时过程而便于驾驶员，并且可以自由地选择任何支付方法。设施内导航系统用于找到空地，然后将驾驶员引导到该停车空间。

进一步的修改能产生更好的系统，例如在线预订停车位和使用智能卡，这将有助于司机快速，安全和容易地找到目的地。尽管该系统不需要人力，它仍然能够知道车辆的入口和出口以及设施的占用率。这些系统还将减少交通堵塞，因为停在街道上的车辆数量将减少。这些新系统将通过增加客户数量来提高停车场业务。

现代技术的发展也导致了车载先进信息系统，这是昂贵而豪华的汽车的标准设备。这些系统包括蜂窝电话、电子地图和卫星，用于通过无线技术导航道路的实时情况。

智能停车服务的最新进展是与停车信息系统截然不同的停车位谈判系统。停车空间谈判系统使用停车设施的链接和集成，使得车内信息系统和停车设施之间的协商和配合。该系统初始化包括停车费、停车场的提前预约和搜索从当前位置到停车设施然后到目的地的最佳可能路径的协商过程。 配合工作是谈判公司的一项重要任务。谈判就像一个企业，在这里卖方和买方都决定商业条款，只为双方都获得最好的交易。

停车信息系统连同停车位协商系统为智能停车服务奠定了基础，它可以相互之间携手对抗所有相关的交通工作问题。

论文剩下的部分包括用于设计智能停车服务的各种方法，并将提供对这种系统的经济分析的方法的深入了解。

智能停车系统提出的多样技术

本节总结了实现有效智能停车系统的一些最相关的技术。

2.1 专家系统

专家系统或基于代理的技术可以解决与分布式和复杂的交通环境相关的问题。它们也被认为是奠定停车协商和指导系统自动化机制基础的主要武器。代理具有自主性，反应性，适应性，主动性和社会能力等有利特性，可用于解决具有高度动态和交互行为的问题。

多代理系统是一种建模技术。它用于表示具有显示智能，自主性以及与彼此或与环境的相互作用程度的元素的系统。移动代理可以在网络的节点内移动，并且在运行时间期间动态地创建。它们被发送到目标系统，以使用最新的代码和算法执行不同的任务。移动代理还导致通过网络的数据传输的减少。它增强了系统的延展性，可调性和耐久性。

一些系统不提供最好的停车设施，因为他们不考虑停车费。在没有关于停车费的谈判的情况下，消费者丢掉了找到一个更便宜和更好的停车位的机会[8]。因此，停车价格的可磋商的余地必须被考虑进来以便做决定，通过智能代理系统必须为驾驶员选择最佳的停车设施，如[3]所述。代理能够计划，移动，执行，检查和协调执行其任务。为用户提供议价平台，一个将移动代理与[9]中所提到的多系统集成的智能停车协商和指导系统。移动代理可以用于汽车和停车设施之间的主动，稳定和快速的协商。代理的移动有助于更短的协商时间并减少通过无线网络传输的数据量。他们还提出了一个类似于人类的谈判的算法。

一个被称为代理智能停车协商和指导系统（ABIPNGS）的多代理系统结合了移动代理技术与多代理系统并且利用固定和移动代理。文献[8,12-15]中详细讨论了运输系统中物质的利用。

一个依赖于两层交通图的多阶导航技术被用于停车路线协商和方向上[16]。系统的实现通过移动代理，消息队列，代理容器和代理执行环境在扩展的FIPA架构上进行。它利用了FIPA标准的互操作性和移动代理的延展性。通过代理的光辉，可调整性和协作，整个服务环境可以自动执行对停车场的搜索，停车费的讨价还价，预订停车场，协商停车路线并引导到设施。分布式主动泊车引导信息系统（APGIS）在[16]中讨论。它在不干扰司机和停车场的情况下支持固定和移动代理以及自动执行搜索停车场，协商停车费，预订停车场和停车路线的方向。

移动机器人的分布式智能运动控制在[17]中讨论。它还提出了一种称为自主机器人智能系统的多功能代理系统，用于处理移动机器人的建模，规划和协调功能。该系统由主控制内核代理，用于安全轨迹生成的学习导航代理，以及允许机器人向限制环境目标移动。为了学习和保持机器人的成功运动，自适应中性算法被使用。第三代理涉及机器人的定位以及更新机器人的地图。第四个代理处理通信，处理和协调任务。模糊机动和停车代理，处理停车和运动的任务。模糊机动和泊车代理关系到运动和停车任务。对于户外移动机器人导航，在[18]中采用了具有事件驱动控制方法的多代理系统。为了融合信息和环境映射，[19,20]提出了一种分布式多代理系统。图1显示了ABIPNGS组织模型。

2.2基于模糊逻辑的系统

如果存在由人为错误导致的过程，则支持操作者的系统被安全有效地呈现在[21]。 系统通过监测、运动计划和提供信息工作。

模糊理论被用于建立高级专家人所支持的知识和启发式教学。在[4]中讨论的方法给了一辆车在不同类型的道路上独立驾驶的能力。它还设想做像倒车，平行停车和三点转弯的运动。为了自动获得基本的汽车控制系统，这种方法使用了从人类技能中受益的自我训练系统。

为了训练和测试，汽车驾驶模拟器与GenSoYager模糊神经网络相结合。为了复制可用信息的内在模糊性，模糊控制系统被选择。然后基于模糊规则的系统的实现发生在神经网络架构上。这是从训练数据学习，回忆，泛化和适应的主要原因。神经-模糊系统具有像人类一样的理性以及具有专业知识的能力。

为了减少计算时间，在[22]中提出了基于FPGA的模糊逻辑控制器（FLC）。 FLC可以用于设计具有基于FPGA的控制器的自动后视并行。[23]给出了一种模糊的方法来控制卡车和拖车在动态环境中的向后移动。这种方法后来被扩展到卡车的通道具有障碍物的状况。在第一种情况下，我们假设为静止障碍物。第二个条件是可以使卡车导向停车设施的移动障碍物。超声波和3D视觉传感器可用于识别用于平行停车的适当停车空间。由于模糊逻辑的智能，在司机确认它以后，停车完成。超声波传感器纵向识别物体和障碍物。在[24]中使用称为纵向和横向运动的两阶段方案来寻找合适的停车场。

基于无线传感器的系统

许多低成本传感器节点组成无线传感器网络（WSN）。他们安排自己通过存在于节点上的无线通信模块来建立自组织网络。在每个节点上存在不同类型的传感器，计算单元和存储设备。为了收集、处理和传输信息，功能部件使传感器能够快速、轻松地安装。他们有一个光明的未来，因为WSNs很容易安装在正常的环境，他们提供数据的定位和监视。与视频传感器相关联的两个缺点：第一个是视频传感器是昂贵的；其次，传感器有时产生巨大的数据，其通过无线网络的传输是忙乱的。

[25]讨论了基于WSN的智能停车系统。该系统包括安装在停车设施的低成本无线传感器。每个停车空间具有用于检测和检查停车设施的占用的传感器节点。传感器节点用于检测停车场的状态，定期通过安装的无线传感器及其网关转发到数据库。用于执行各种管理功能，如找到空闲停车场、自动收费、安全管理和统计报告;数据库由上层管理系统访问。该系统的原型是使用弩微粒实现的。节点装载有用于基于WSN的停车场管理系统的光，声音和声学传感器。在[26]中提出了一种用于普适传感网络的广域架构。这将允许用户通过分布式访问方法获得其可用的停车位空缺的信息。为了检测和识别汽车，该系统使用摄像机、麦克风和运动检测器。传感器的所有数据在网络环境中处理，然后在网络上发布。然后，该信息可以由用户从互联网检索。由于摄像机产生的数据量巨大，因此需要大量的资源，如通信带宽，处理周期和能量来传输和处理数据。但是所提到的资源在无线网络中是有限的。

基于无线网络的交通应用在Traffic Plus Technology[27]和MIT智能交通系统[28,29]中讨论。汽车传感器安装在道路的两侧和路基上，用于检索车辆所需的信息。这些系统不是为停车场管理而设计的，虽然它们对于检查交通和道路状况是有效的。这些系统中使用的硬件也是昂贵和复杂的。为了准确和可靠地检测停车设施中的车辆，在[30]中提出了磁性和超声波传感器的使用。min-max算法的修改版本用于通过磁力计检测车辆，同时超声波传感器的算法也被使用。

这里还有其他集中停车场应用的传感器技术（磁力计和摄像机等）的解决方案的使用。然而，对环境问题敏感的磁力计有时会产生不准确的检测。我们还必须将磁力计靠近汽车，因为它的测量由于汽车的存在导致的地球磁场的大小和方向的变化。虽然它可能在停车场的入口附近，但是在上层不可能，因为没有入口标记，并且车辆也以更高的速度移动。基于视频摄像机的解决方案非常昂贵，并且所生成的大量数据难以在无线网络中的多跳上传送。这些差异和包括人在内的停车空间中的其它物体的移动减小了磁力计或摄像机单独用于停车场管理的适用性。[31]的交通监控系统利用磁力计检测车辆的存在以及在街道交叉口和停车设施附近的车辆速度的估计。这些磁性签名有助于系统分类和重新识别车辆。

在[32]中提出了使用磁传感器的可靠的WSN系统的设计和实现问题。停车场中的磁传感器将停车信息传送到路边的AP。系统可以实时地找出未占用的停车位，然后将该信息转发给用户。在[32]中提出了一种基于磁强计特征测量的检测方案，并在Mica2光斑上实现。作为D-Systems项目[35]的一部分，在[34]中提出了使用由Tyndall [30]开发的DSYS25z[33]磁性传感器板实现停车场管理系统的分层架构。与停车场环境中的无线通信相关联的问题被突出显示，并且基于克服这些问题的实验结果提出动态、健全的路由和延迟重传的建议。对于多层停车场，超声波传感器通过总线式网络连接以分配电力和传感报告，Sipark PMA[36]是突出的停车引导系统之一。驾驶员在进入停车设施之后，通过引导系统通过最短路线引导到停车位。

在ITS的现有路边停车场系统中的硬安装和功率浪费的严重问题通过在[9]中提出的基于传感器网络的智能路边停车管理系统来解决。存在于节点处的传感器很小，并且它们消耗低功率。它们感测地球磁场中的干扰以识别车辆。节点以规则的间隔睡眠，并由内部微控制器唤醒，用于收集停车相关信息并与其他传感器通信。这种定期睡眠也有助于节省电力。实现的一般情况如图2所示。

2.4基于GPS的系统

关于目的地附近的停车位的位置和可用性的信息由当前基于GPS的车辆导航系统提供给驾驶员。停车设施的当前状态的信息也被提供。这就是为什么他们不能保证当司机到达设施时有停车位。在[37]中提出了一个基于利用过去和停车场的现状的科学解决方案。泊松过程用于对停车场的可用性建模。在[37]中提出了一种智能算法，帮助驾驶员选择具有最大概率的空位。[38]对街道停车场进行了长时间的研究，其重点是与停车场有关的不同问题，即政策，规划，管理和运营。各种方法和不同的城市用于展示这些问题。它还强调了路边停车场的不同挑战，如同级交换和存储停车信息。

[39]将停车模型化为空间结构，行程发生技术，停车和行驶技术以及静止状态条件。这种建模的问题是它没有考虑交通拥堵。

[40]提出了一个基于位置的称为NAPA（最近可用停车场应用程序）（图3）的系统，。该系统有助于定位校园或机场等区域的停车场，但没有提供有关空缺可用性的任何信息。

2.5 车载通信系统

[41]提出了一

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