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    停車場智能泊車引導(dǎo)系統(tǒng)

    2022-07-23 06:35:58山東科技大學(xué)韓浩然楊曙光靳世松吳蘊(yùn)豪
    電子世界 2022年1期
    關(guān)鍵詞:車位停車場遺傳算法

    山東科技大學(xué) 韓浩然 楊曙光 靳世松 吳蘊(yùn)豪

    隨著城市的現(xiàn)代化發(fā)展,人們的出行方式發(fā)生了翻天覆地的變化,汽車開始作為人們?nèi)粘3鲂械氖走x出行方式,汽車雖然為人們帶來了許多便利,同時(shí)與此同時(shí)也帶來了很多的問題。公共停車場無法滿足大量的停車需求,停車位利用率低下使得出現(xiàn)“停車難”,駕駛員無法順利的將車輛停放到車位中。由于當(dāng)前大多數(shù)停車系統(tǒng)的不合理管理和規(guī)劃,造成了許許多多的停車問題,例如:車主無法得知現(xiàn)有停車場內(nèi)空閑的車位數(shù)量,有時(shí)還會(huì)出現(xiàn)無車位可停的局面;在大型停車場內(nèi)沒有明確的指示標(biāo)志,容易使車主在尋找車位時(shí)迷失方向,造成在場內(nèi)的無序行駛,影響交通安全;在停放車輛較多時(shí),車主入場后無法快速得知并選擇合適的位置將車輛停放,占用主干道資源,造成交通堵塞;管理員無法得知場內(nèi)車位的使用情況,不能合理的優(yōu)化車位資源,進(jìn)而降低了場內(nèi)停車位的利用率。為了提高停車場車位的利用率,增強(qiáng)對停車場的管理,降低管理成本,方便駕駛員出行,停車場智能泊車服務(wù)就顯得及其重要,節(jié)省了時(shí)間還提升了停車場的形象。

    基于以上問題,本文提供了一種基于Dijkstra算法與遺傳算法的智能泊車引導(dǎo)系統(tǒng),通過獲取車位信息,計(jì)算出到達(dá)停車位的最優(yōu)路程,為駕駛員進(jìn)行停車引導(dǎo)。同樣的,駕駛員可以通過手機(jī)APP端進(jìn)行線上預(yù)約車位,解決了無車位可停的問題。系統(tǒng)采用STM32單片機(jī)為主控MCU獲取車位信息和車輛引導(dǎo),通過上位機(jī)對停車場進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和控制,增強(qiáng)對停車場的管理和運(yùn)行效率,通過Freertos系統(tǒng)的使用,合理分配任務(wù)執(zhí)行順序和執(zhí)行時(shí)序,提高算法執(zhí)行度以期提高車位分配效率。

    1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)與方案

    本系統(tǒng)由車位狀態(tài)采集、主控系統(tǒng)、車輛引導(dǎo)顯示、上位機(jī)顯示系統(tǒng)、手機(jī)APP五部分組成。

    車位狀態(tài)信息由紅外傳感器和APP預(yù)約信息提供。主控芯片使用STM32單片機(jī),對車位數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、規(guī)劃停車路徑指示和控制車道處引導(dǎo)顯示裝置。車輛引導(dǎo)顯示系統(tǒng)控制各個(gè)車道上的指示箭頭來引導(dǎo)駕駛員前往最近的停車位置。上位機(jī)用于顯示從下位機(jī)獲取的車位狀態(tài),并提供預(yù)約功能。

    2 軟硬件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

    2.1 硬件結(jié)構(gòu)

    車位狀態(tài)檢測由車位上的紅外測距傳感器實(shí)現(xiàn)。紅外線是一種用肉眼不可見的光波,利用光直線傳播的特性,紅外裝置發(fā)射紅外線,電磁波傳入時(shí)產(chǎn)生反射,當(dāng)反射的光線足夠強(qiáng)時(shí),就可以使用接收器進(jìn)行接收。由于停車場車位數(shù)較多,直接檢測每一個(gè)車位會(huì)占用大量的I/O口資源,因此采用74HC165N芯片并行讀取車位數(shù)據(jù),單片機(jī)讀取末端互補(bǔ)串行輸出的數(shù)據(jù)來節(jié)省硬件資源。圖1中表示了讀取16個(gè)車位狀態(tài)的電路設(shè)計(jì)。

    圖1 74HC165N原理圖

    車輛引導(dǎo)顯示裝置是由單片機(jī)控制分布在各個(gè)道口的8h8點(diǎn)陣模塊組成。通過點(diǎn)陣的箭頭指示,引導(dǎo)駕駛員前往空余車位。為節(jié)省單片機(jī)資源,8h8點(diǎn)陣由MAX7219芯片驅(qū)動(dòng)(圖2)。MAX7219芯片為一種集成化串行輸入的全自動(dòng)動(dòng)態(tài)掃描顯示驅(qū)動(dòng)器,還可以實(shí)現(xiàn)15級的亮度調(diào)節(jié),同時(shí)它具有限制回轉(zhuǎn)電流的段驅(qū)動(dòng)來減少EMI。

    圖2 引導(dǎo)顯示裝置原理圖

    2.2 軟件設(shè)計(jì)

    本系統(tǒng)采用STM32F407單片機(jī)為主控單元,程序使用Visual Studio Code軟件進(jìn)行編寫與燒錄。運(yùn)用FreeRTOS系統(tǒng)優(yōu)化和處理系統(tǒng)任務(wù)分配。

    將各個(gè)車位以及入口坐標(biāo)存入內(nèi)部FLASH中,通過讀取紅外數(shù)據(jù)來獲取車位狀態(tài),當(dāng)系統(tǒng)檢測到入口來車時(shí),將檢測場內(nèi)的剩余車位,通過Dijkstra算法尋找距離車主最近的停車位,并將該車位設(shè)置為待停放車位,分布在各車道的指示裝置將引導(dǎo)車主前往該車位。一段時(shí)間后,系統(tǒng)將檢測該車位的使用情況,若駕駛員未將車輛停放至該車位,將重新檢測場內(nèi)車位使用情況,及時(shí)更新場內(nèi)車位狀態(tài)數(shù)據(jù)并上傳到云端。使得駕駛員可以通過手機(jī)APP端隨時(shí)查看車位狀態(tài)。

    3 算法實(shí)現(xiàn)

    解決路徑規(guī)劃有著很多種方法,其中Dijkstra算法和遺傳算法是實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃問題中較為實(shí)用且精確的算法,傳統(tǒng)的Dijkstra算法在區(qū)域內(nèi)求取最優(yōu)解有著其本身的優(yōu)勢但是由于其本身算法的局限性每次只能選擇區(qū)域內(nèi)最合適的路徑,當(dāng)路徑復(fù)雜度以及區(qū)域較大時(shí),其本身弊端就會(huì)暴露,導(dǎo)致數(shù)據(jù)運(yùn)算的不精確以及路徑規(guī)劃的低效性,所以我們引入了遺傳算法,以求提高整體路徑規(guī)劃的精確性和合理性。

    具體步驟:

    第一步:選定汽車進(jìn)入的入口為中心,在其50m半徑內(nèi)搜索車位使用情況,若無停車位置,則繼續(xù)擴(kuò)大搜索范圍。直至找到空余車位。

    第二步:獲取所有空余車位的位置數(shù)據(jù),選定汽車進(jìn)入的入口為中心起點(diǎn),將各個(gè)空余停車點(diǎn)存入數(shù)組N,每一個(gè)空車位記作節(jié)點(diǎn)Ni,其中i∈[0,s-1],其中s為節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù);將各個(gè)節(jié)點(diǎn)與其相鄰節(jié)點(diǎn)的距離存入數(shù)組distance[Ni][E],其中E為相鄰的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

    第三步:從起點(diǎn)作為起始節(jié)點(diǎn),求取與其相鄰節(jié)點(diǎn)的最短距離D1min;使得D1min∈distance[N1][E];選取與其相鄰節(jié)點(diǎn)距離最近的節(jié)點(diǎn)作為下一節(jié)點(diǎn)繼續(xù)重復(fù)上述運(yùn)算,于是可得Dmin={D1min,D2min,....,Ddmin};d為算法選擇后經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)數(shù)量。

    第四步:之后選取集合Dmin所對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)d作為初始群體,以1/Ddmin為每個(gè)個(gè)體的自適應(yīng)值。選用輪盤賭法選擇算子,計(jì)算起點(diǎn)到空車位的距離,生成新種群,計(jì)算適應(yīng)值,篩選出最優(yōu)解,繼續(xù)存入Dmin集合中,不斷更新d的賦值。

    第五步:選取合適的迭代次數(shù),取出此時(shí)的Dmin集合,將其所有元素進(jìn)行求和運(yùn)算。得出最優(yōu)路徑集合。

    結(jié)語:本文從Dijkstra算法與遺傳算法出發(fā),在基于停車場整體系統(tǒng)的搭建上,合理規(guī)劃路徑,解決了一定區(qū)域范圍內(nèi)路徑最優(yōu)解的得出,并通過系統(tǒng)的整體使用在一定程度上改善了現(xiàn)在停車場的問題。緩解了現(xiàn)階段停車管理壓力,有效的提高了泊車效率,在一定程度上改善了停車感受。

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