基于WSN的智能停车系统

基于无线传感器网络的智能车辆停车系统 (IVPS)

摘要

物联网是一种新兴的使能技术，完全基于自主的无线传感器。传感器被组织在特定区域内，用于感知和监控现实生活中各种应用场景内外部参数的不同物理特性，这些特性对日常生活日益重要。在本研究中，针对智能停车系统在实时场景下的应用，构建了使用传感器的智能车辆停车系统。无线自主传感器在构建基于智能的智能停车系统中发挥着至关重要的作用。这些自主传感器之间能够相互通信，并将其通信扩展至作为中心节点的中央基站，用于存储感知数据以供后续处理。

关键词 智能车辆停车系统 (IVPS) · 物联网 (IoT) · 无线传感器网络（WSNs） · 智能停车系统 (SPS)

1 引言

智能服务通过利用日常生活中的海量数据和信息，真正意义上提升了生活质量。例如，智能停车、智能交通管理、智能医疗管理等。借助物联网（IoT）等最新技术，可在停车过程中对交通拥堵情况进行实时分析，实现交通的顺畅管理和监控[14, 15]。

由于车辆数量急剧增加，停车问题日益突出。这不仅导致交通拥堵，还造成了环境污染。因此，有必要加强车辆停放管理，以减少时间浪费。在许多大都市中，人们前往大型购物中心、热门旅游景点或大多数公共场所时，常常面临停车难题。

尽管许多地方仍采用人工监控，但这并非在所有情况下都是最佳且节省时间的方案。通过应用信息与通信技术（ICT）在智慧城市中的多项先进成果，仍存在无法精确定位可用停车位的问题，即无法确定停车的精确定位。这些问题可通过传感器技术构建智能车辆停车系统 (IVPS) 来克服。

1.1 无线传感器网络的开启

无线传感器网络[12]被定义为“一种网络，通过相互连接多个具有有限功耗且配备有高效天线的微型传感器节点，使其能够在无线电范围内实现高效的无线通信”。

此外，该网络包含多种不同的设备，称为基站或汇聚节点。基站是具有高计算能力、大内存容量以及长通信范围的节点，用于从传感器节点收集数据。汇聚节点充当无线传感器网络与网络管理员之间的网关。由于传感器节点的监控特性，如今已开发出大量基于无线传感器网络的应用，用于高效监控社会相关活动。

1.2 无线传感器网络及其应用

物理世界、生物系统或信息技术（IT）框架被视为环境。物理实体的网络管理员可能涉及商业、民用、政府或私人机构。任何监控系统都包含用于感知或测量、计算以及与基站通信和向管理员进行数据传输的传感器节点。管理员负责观察并响应特定的环境状况。

无线传感器网络可用于多种情况。在工业领域，无线传感器网络可用于监测危险环境。无线传感器网络可部署在野外区域，长期监测某些环境变量，而无需充电或更换其能源供应[16]。它们可以在财产周围形成一道边缘，监测入侵者的活动。通常在许多应用中，传感器节点广泛散布在本地环境中，用于感知和收集信息，并与汇聚节点进行通信[15]。

1.3 无线传感器网络的挑战

无线传感器网络（WSN）在许多方面不同于常规或传统网络系统。它们通常包含大量受能量限制、具有自感知能力的自组织节点。此外，它们表现出高度的独立行为能力、高度协作性，并能灵活适应其他系统管理功能，实现完全协调[3]。因此，它们带来了新的挑战，这些挑战超出了传统有线或无线网络所面临的问题[4]。无线传感器网络的特性总结如下。

(1) 拓扑变化 在某些无线传感器网络中，传感器节点可能是静态部署的。然而，由于能量消耗或损毁，设备故障是正常现象。此外，也有可能存在具有高移动性节点的传感器系统。因此，传感器网络的拓扑结构可能容易发生频繁的动态变化。

(2) 容错性 即使某个传感器节点发生故障，整个网络仍可在无中断的情况下继续执行其功能。为应对这种情况，已设计并开发了多种协议和基于网络的算法来解决此类问题。例如，战略传感器系统对内部故障条件的适应性在家庭应用中可能要求更高。其主要原因是战略传感器系统下的故障率较高，从而导致家庭传感器网络故障。不同应用的不同需求会影响传感器网络的设计。此外，由于这些因素之间存在严格的限制，通常需要在它们之间进行权衡。通常需要不同的设计方案来满足各种应用的需求。

(3) 可扩展性 传感器节点数量以数百万计，广泛应用于各种传感区域。例如，在某些应用中，每立方米约使用20个传感器节点来分析传感器的效用。对传感器节点需求的完整规划通常超过请求规模的需求。

(4) 传感器节点硬件 传感器的节点由四个基本部分组成：(a) 传感单元或检测单元 (SU/DU) (b) 处理单元(PU)，(c) 收发单元(TU) 和 (d) 电源单元(PU)。除了这些单元外，根据应用需求，系统设计中还可能包含一些附加组件，例如定位系统(LFS)、电源发生器。处理单元通常配备小型存储单元，其计算复杂度有限。每个传感器节点通过收发单元(TU)连接到网络。电源单元可能配备能量采集装置，例如太阳能电池或小型电池。

(5) 功耗 无线传感器网络由配备有限能源的传感器组成。在某些应用场景中，能量资源的充电可能不切实际。因此，传感器节点寿命对电池寿命表现出强烈的依赖性。 consequently，电源保护与管理具有更重要的意义。在自组织网络和其他移动网络中，功耗起着重要的设计作用，但并非首要考虑因素，这是因为电源资源可由用户自行更换。而在传感器系统中，功率效率是一个关键的评估指标，直接影响网络系统寿命。

传感器系统的能量消耗分为三个部分：感知、通信和数据处理。感知功耗随着应用的设计和工作原理而变化。数据通信是能量消耗的主要原因，包括信息传输和收集。另一个与数据通信相关的关键概念涉及路径损耗指数λ。由于低架天线的存在，传感器系统中的λ接近4。因此，具有较多跳数但较短距离的路径可能比具有较少跳数但较长距离的路径更节能。

(6) 生产成本 每个传感器网络可容纳数百万个传感器节点。因此，传感器节点的成本必须处于较低水平，才能使该网络具有可行性。

(7) 环境 传感器节点密集地布置在应被观测的应用场景附近或直接内部。它在海洋底部的高压以及碎片和战场等恶劣环境中工作。

(8) 分布式带宽 无线传感器网络 (WSN) 提供了一个用于通信的无线信道，该信道被其直接通信范围内的所有节点共享。因此，系统中传输中的信息在无线电范围内可被任何人轻易地公开访问。

(9) 无线传感器网络的安全问题 与计算机网络类似，无线传感器网络（WSN）也容易受到安全威胁的攻击。由于其基本特性，它们的脆弱性明显更高。恶意节点可能导致无线通信信道中的窃听和中断。为了防止恶意传感器模仿正常节点并故意传播误导性数据，应使用密钥来实现通信双方之间的信息隐私、机密性、完整性和认证。在许多应用中，无线传感器网络通常部署在无人值守环境中，这使得无线传感器网络比传统无线网络更加脆弱。

2 相关工作

车辆位置是设计智能停车系统（SPS）的关键阶段，包括可靠地收集分散数据，并传输至中央基站。为了定位车辆，采用了多种传感器和不同的方法。然而，近年来，智能停车系统已开展了多项先进研究，例如全球定位系统和GSM框架等。

Bachani M 等人[1]对设计智能停车系统（SPS）的关键方面进行了深入研究，有助于确定传感器的精确定位及传感器部署的最佳位置。该研究使用了两种传感器：光敏电阻（LDR）传感器用于检测原理，以及红外（IR）传感器用于物体检测机制。研究表明，在识别可用停车位和在不同环境因素下进行车辆发现方面，红外（IR）传感器优于光敏电阻传感器。

Soukaina Elaouad 等人 [5]提出了一种基于AMR的方法的停车场管理系统。通过该系统，可在短时间内完成车辆停放，从而减少停车时的交通。同时考虑了基于无线传感器网络 (WSN) 的智能停车监控系统，并分析了实际停车场监控系统的需求。该系统通过实现传感器节点的设计功能，构建了一个原型系统。从先前的研究可知，如今智能停车

一种比现有系统更具成本效益且更用户友好的系统。该系统分为两个阶段运行，第一阶段是通过传感器进行感知，第二阶段是将收集到的数据远程通信给用户。本研究达到了90%的准确率，已达到可满意使用的水平。

颜功俊等提出了一种“基于通知的停车系统” [6]该系统基于安全无线传感器网络及其通信 [13]。这项工作实现了高效的仿真，并采用加密/解密技术以确保安全性。

苏振康等 [7]提出了一种通过短信服务向驾驶员告知停车场车位可用性的停车系统。驾驶员可重新发送短信申请停车位，该系统表现得如同基于无线移动的车辆停车系统，能够高效分配车位 [2]。

谭华春等 [8]提出了一种适用于大型停车场的高效寻车机制。借助摄像头，采集并存储已停车辆的详细信息，如车牌识别号码、颜色等 [10]11。

宋仁波等 [9],提出了一种使用模糊逻辑控制器（FLC）的名为“FPGA”的停车系统。在此工作中，借助机器人车辆进行了刺激和其他测试。杨等 [12]提出了利用无线传感器网络（WSN）设计智能停车系统（SPS）的架构。该工作使用Zigbee协议在拓扑网络上汇聚并可靠地传播信息。

张祖胜等[13]提出了一种车辆识别算法，用于精确检测停放的车辆。通过自适应采样机制降低了能量消耗。在该智能停车系统 (SPS) 中，评估使用了约82个传感器节点。

本文其余部分组织如下：第3节介绍系统设计和架构的详细信息。第4节在测试场地设置下通过大量实验对系统进行评估的细节。最后，在第5节给出结论，总结本论文并阐述未来工作。

3 提出的系统

为了实现高效且可靠的智能车辆停车系统 (IVPS)，需要遵循多个阶段。第一阶段包括在每个停车位部署传感器。最初考虑在一个单独的停车位安装传感器。该传感器可感知车辆的位置，以判断车辆是否存在。在以往的研究中，采用红外传感器和光敏电阻传感器来完成感知任务。传感器部署位置的选择是一个重要考虑因素，因为它取决于网络所处的室内或室外环境。

传感器被放置在室内环境的屋顶下方、隔板上、地面上，甚至围绕单个开口的四周。而在室外环境中，传感器则安装在停车空间的地面。由于其位置不受环境影响，室外安装传感器变得越来越普遍。通过第一阶段的这种设置，可监测单个停车位是否有车辆停放。根据单个车位的试验报告，采用相同的方法继续推进，以成功实现智能车辆停车系统。该设置也适用于其他停车位。在完成第一阶段后，第二阶段作为传输阶段被开发出来，此时传感器的数据被传输到基站。所有

在第一阶段部署的传感器通过网状网络连接至基站。数据利用系统协议（例如收集树协议（CTP））传输到基站。为了进行分析，基站收集的数据通过文件传输协议 （FTP）传送到信息服务器。每隔五秒，传感器将发送一次关于单个车位是否有车辆停放的感知数据到基站。最后，第三阶段是将一个智能移动安卓应用集成到FTP服务器，从而获取FTP服务器中存储的数据，并随时、随地向用户发送有关可用停车位的信息。该智能车辆停车系统（IVPS）设计为能够适应各种环境条件。因此，各阶段的三个主要任务如下。

第一阶段：在车辆停车系统的每个车位部署传感器。第二阶段：通过收集树协议（CTP）和文件传输协议（FTP）实现传感器与基站及服务器之间的传输阶段。第三阶段：通过将智能移动安卓应用程序集成到FTP服务器进行数据分析阶段。

为了构建可靠且高效的智能车辆停车系统，第一步是收集传感器数据，以识别停车开口的可用性与不可用性，从而判断车辆的接近或缺失情况。图1展示了传感器在自动车辆停车空间地面中心位置的布置。

3.1 智能车辆停车系统系统架构

所提出的智能车辆停车系统 (IVPS) 包括一个基站、交换机、传感器节点和一个远程服务器。传感器节点设置在路边附近，每个传感器节点安装在停车位的地面。每个传感器节点间歇性地检测周围的磁场。当某个传感器节点检测到车辆进入或离开时，便会向交换机发送一条消息。交换机将接收到的消息转发至基站，基站位于距离传感器节点较远的位置。在

基站将整合来自不同传感器节点的信息，通过分析得出停车方向数据的最终结论，随后将该信息传输至LED显示屏以显示决策结果，同时该信息也会在远程服务器上进行保存。

3.2 系统设计

在此框架方案中，ZigBee被用作远程通信协议栈。传感器节点包含HMC5883L磁力传感器。在复杂多变的生态环境中部署传感器节点时会出现一些问题。其一是压碎安全问题。该问题通过使用优异的PVC‐钢材料封装传感器节点来解决，从而避免停车车辆造成的挤压损坏。图2a展示了采用优异PVC‐钢材料的节点。另一个问题是防止恶劣天气下水分渗入节点外壳。该问题通过在传感器节点上使用防水胶进行密封来避免。如图2b所示，针对供电问题，交换机配备了太阳能板以实现持续的数据传输，如图2c所示。

4 测试场地设置

在测试场地设置中，我们将传感器节点放置在停车位的中心。HMC5883L 是一种三轴磁性传感器。图3描述了传感器节点在三个方向上的布置：Z轴为垂直方向，Y轴与车辆进入方向平行，X轴指向相邻空间。HMC5883L存在温度漂移，温度补偿技术参见其数据手册。

如图3所示，为车辆停止过程的三轴磁方向。整个停止周期包含三个阶段：进入、停车停顿和离开。在车位中停车需执行三个基本步骤。

(a) 进入阶段 最初，停车位被设置为空闲状态，x、y、z方向为环境的磁场。当车辆进入停车位时，会引起磁场的振荡。

(b) 停车阶段 一旦车辆停稳，车辆会对环境的磁场产生稳定扰动，表示该空闲停车位已被占用。

(c) 离开阶段 当车辆即将离开停车位时，会产生波动特征。最终，停车位变为空闲状态，x、y、z的数值恢复至环境的磁场。

对于上述提到的进入、停车和离开等行为，磁场的方向轴和幅度并不重要；而需要考虑的关键因素是磁场的显著变化。该方法被视为最可靠的可靠方法。利用三节点传感器的数字化估计，在增强后得到的矢量大小如图3所示。

4.1 智能车辆停车算法

传感器节点具有有限内存和计算能力。由于这一原因，智能车辆停车算法被设计用于执行车辆检测和数据处理。与现有工作相比，类似的算法结合了阈值条件和状态机过程来实现车辆停放检测。设计一种阈值算法并将其在传感器节点的处理器中实现，可降低计算需求。

智能车辆停车算法如下所示，在算法1中。

算法1：智能车辆停车算法
传感器的初始设置已分配。
每个传感器执行以下操作，以为车辆分配停车位。

1. 为每个传感器设置限值水平。随时监测任何调整情况边缘
2. 如果边的值变化不超过x，则令新的值为Y。
   如果值 = y 持续低于五分钟，则认为存在某种移动项目位于停靠地点，但并不是真正的车辆。
3. 如果限值变为一个激励，其值不大于X，并保持在新的一个激励超过五分钟，此时该停车开口已被占用车辆，可能是汽车或其他。如果步骤(3)为真，则转到步骤(5)，否则忽略活动，不采取任何操作，转到步骤(1)。
   4.1 记录变化发生时的时间t（以秒为单位）。
   4.2 记录更改发生时的时间详情（日期 dd/mm/yyyy）。
4. 保存停车位在日期 dd/mm/yyyy 的时间t被占用。
5. 再次监听阈值的变化。
   6.1 如果阈值 = X 为真，则将阈值恢复为初始值。初始值。
   6.2 记录时间（t，单位为秒）和日期（日/月/年）的详细信息。
   6.3 在时间t、日期日/月/年保存车辆出入记录。
6. 返回步骤(1)

4.2 车辆停车系统配置

该智能车辆停车系统 (IVPS) 由服务器、网关、汇聚节点以及多个传感器节点构成，如图4所示。每个传感器节点均配备一个反向AMR传感器，并布置在停车位的关键位置，以检测停车位的可用性。汇聚枢纽与传感器节点之间形成星型远程系统架构，并从各个传感器节点收集数据。汇聚枢纽与入口处的网关相连，所采集的数据通过通道传输至服务器。服务器根据接收到的数据判断哪些停车位空闲，并通过LED显示屏向驾驶员提供可用性信息。

无线传感器系统最近已广泛应用于许多领域。由于传感器节点设计为极低功耗运行，它们大多依靠电池控制工作，这使得远程传感器网络在无法获取交流电源的监测应用中尤为有价值。车辆数量的不断增加已导致许多大都市地区出现严重的停车问题。驾驶员在市中心区域寻找空闲停车位变得越来越困难。通常大型建筑中的停车场车位众多。即使在一个停车场内，随着停车位规模的增加，找到可用停车位也不容易。状态

关于停车位的信息随着对智能停车服务需求的增长而迅速增加。

无线传感器系统被认为在这方面具有巨大的潜力，已有多种应用解决方案被提出。为了获取车辆信息，采用了多种不同的传感器。尽管图像传感器能够提供最丰富的车辆感知数据，但在周围光线不足时容易出现故障。此外，图像信息需要大量的算法处理，这给传感器节点带来了巨大的负担。超声波传感器通常被用于距离测量应用中。

在每个停车位的焦点位置整理出一个配备AMR传感器的传感器中心点。表1展示传感器中心点及其硬件判断。机动车辆会对地球的磁场产生干扰，从而影响 AMR传感器的输出。当停车位被占用和未被占用时，传感器的输出表现出显著差异。

机动车辆存在于停车位中时，

表1 传感器节点的硬件规格

组件	规格
传感器	HMC5883L
MCU	ATMega128A
射频收发器	CC1120
数据速率	4千比特每秒
天线	0 dBi的线圈天线
电池	3.6伏锂离子电池
频率	448兆赫

因此，可以在停车位中传感器中心点安装的AMR传感器的输出变化背景下观察到这一点。

传感器集线器在休眠模式下占用大部分准备时间以确保电池控制，并在选定的时间间隔内以特定速度运行，用于分析AMR传感器数据。由于停车位的状态不会频繁变化，传感器中心点的唤醒间隔可设置为几分钟。当首次部署时，传感器中心点在停车位无车辆的情况下测量传感器在x、y和z三个方向上的输出，并将传感器输出的平均值存储在其内部的非易失性存储器（如EEPROM）中。随后，汇流中心点接入传感器网络，并将这些平均值发送至汇聚中心。因此，服务器能够获取系统中所有传感器中心点的预估平均传感器数值，并利用这些预估值来判断停车位可用性。

研究了车辆唤醒休眠节点后，AMR传感器获取的x, y, z方向上的磁场相关特性。当发生连接时，若三个方向上总体采样值的变化量总和超过用户设定的阈值水平，则当前传感器中心点立即将当前传感器数据传输至下一个汇流中心。只有在车辆进入或离开停车位时，停车位内的磁场才会出现显著变化，这种情况通常持续不到一分钟。如果停车位的占用状态保持不变，传感器中心点不会检测到传感器数据的明显变化，因此不进行任何信息传输。最终，消耗传感器节点最多能量的射频传输仅在传感器输出发生可观测变化时才发生，从而可延长电池寿命。多个传感器中心点通过无线方式连接至汇流中心，构成星型结构网络。汇流中心点的主要功能是将来自传感器中心的数据转发至网关，并将服务器发出的指令中继至各个传感器中心点。

由于传感器中心可能随时发送数据，汇流中心需将其无线电保持在接收模式，直到确认数据已成功发送。一旦接收到一个数据包，汇流中心点即向发送节点发送确认信息，并将接收到的数据传送到网关。汇流中心点的硬件配置与传感器中心基本相同，只是未配备传感器。汇流中心点通过UART接口与网关相连。服务器是所有传感器中心点传输数据的最终目标。尽管每个传感器中心都完整读取反映对应停车位占用状态的传感器数据，但它本身并不知道该车位是否真正被占用。传感器中心主要持续监测传感器数据，并在变化超过设定阈值时将数据发送至服务器。服务器根据来自传感器中心点的数据以及AMR传感器的基本典型采样值，判断相应停车位是否被占用，从而减轻传感器中心点的计算负担。服务器管理整个停车区域所有车位的占用状态，并向驾驶员提供状态信息。状态信息可通过多种方式提供，包括在停车入口通道处设置的LED显示屏上展示相关信息。

4.3 网络协议的实现

射频频率是决定无线传感器网络（WSNs）中写入器通信范围和数据速率的关键因素。在目前大多数研究中，数据传输采用的是2.4 GHz交换速度。更高频率可支持更高的数据速率，但通信距离较短。传感器中心点的数据大小几乎可以忽略，且数据传输频率较低，因为仅在感知到传感器数据发生变化时才进行数据传输。基于这一原因，在本提案中，数据传输在512 MHz ISM频段的信息交换限值范围内完成。

该频段提供的3 kbps数据速率对于智能车辆监控系统应用而言已足够，并具备良好的传输范围。因此，单个汇聚中心即可覆盖整个停车区域，无需多跳传输。

4.4 所提框架的测试平台分析

所提出的框架期望每个传感器中心点每隔 3 秒从休眠模式中唤醒一次。唤醒后，传感器中心点迅速启动射频模块，因为射频模块需要几毫秒才能稳定并准备进行数据传输。此时，传感器中心点开始进行数据变化评估。如果当前数据与之前的数据相比未超过固定阈值，则停止当前会话，关闭射频模块并重新进入休眠模式，此种情况下传感器中心点仅运行 50 毫秒。如果需要进行数据传输，传感器中心点将监听所选信道以检查其是否空闲。若信道空闲，传感器中心点便在传输阶段，TX 中开始传输所评估的数据，该过程耗时 75 毫秒。如果信道被占用，传感器中心点将延迟一段随机时间段后再进行监听。重试次数设定为 5 次。完成传输任务后，传感器中心点将射频模块切换至接收模式，并等待来自汇流中心的确认信息。当汇流中心点向传感器中心点发送服务器指令时，可使用该确认时间间隔。在此情况下，汇流中心将来自服务器的接收指令作为确认信号发送给传感器中心。图5a–c 展示了停车空间在三个转向方向上的状态。

如果射频信道被设为静止，则无需重新调谐，整个技术耗时120毫秒。假设射频信道无冲突，且传感器节点在每次采样时都传输其传感器数据。在此情况下，传感器节点的占空比为4%，因为传输过程耗时120毫秒，而传感器节点的唤醒时间为3秒。

在实际情况中，传感器节点不会在每次采样时都传输传感器数据，因此传感器节点的占空比可能远低于4%。随着系统架构中传感器节点数量的增加，射频信道将变得更加拥塞，传感器节点可能会更频繁地发现信道已被占用。然而，占空比极不可能显著增加，因为停车位的状态并不会频繁变化。图6展示了连续八天停车开口的车辆检测情况。

汇流中心点可靠地使其射频模块保持在接收模式，而不进入省电模式。汇流中心点消耗的功率基本上远高于

停车位状态在三个轴向上的表现)

传感器中心，因此可能不需要电池供电。这对于汇流中心点来说不是问题，因为与传感器中心点不同，汇聚中心可以放置在电源易于获取的地方。表2展示了传感器的延迟示意图，显示了停车空间的状态。

汇聚枢纽在接收到数据包后立即发送确认，而不检查信道状态。随后[17]，它将接收到的数据传输到中央服务器通过UART接口。在发送确认后，汇聚枢纽再次将射频模块设置为接收模式。根据车辆打算停入停车空间的情况，此方法会重复用于信息传输。

5 结论

鉴于远程传感器网络，提出了一种车辆停车检测系统。据此，描述了主要的系统协议和系统架构。因此，当传感器节点仅在必要时传输测量数据时，传感器节点的射频传输次数显著减少。无需通过传感器节点采用特殊算法来判断相应的停车位是否被占用。服务器根据接收到的数据确定停车位的状态。通过降低传感器节点的功耗及其占空比，可延长电池寿命。

表2 车辆停车检测的传感器结果

传感器	X‐轴位置	Y‐轴位置	停车状态	驾驶员警报信息
S1	410	200	空闲	发送进入警报消息
S2	410	108	已占用	未发送消息
S3	410	410	已占用	未发送消息
S4	410	268	已占用	未发送消息
S5	410	167	已占用	未发送消息
S6	410	148	空闲	发送进入警报消息
S7	410	231	已占用	未发送消息