摘 要：为对停车场管理进行智能化的改造，提出了基于wsn-t的车位管理原型系统，通过wsn-t的物联网节点，对车位进行智能管理，能够用无线传感器网络代替原有系统的有线传感器网络，针对车位管理原型系统设计了一套硬件测试平台，系统测试的结果分析表明，能够较好地实现车位管理功能。通过文章地控究，希望对相关工作提供参考。
　　关键词：物联网；zigbee；无线传感器网络；车位管理
　　引言
　　随着我国经济社会高速发展和机动车保有量快速增长，城市停车供需矛盾日益突出，影响市民生活质量，制约了城市可持续发展，停车管理是交通管理的重要方面，对于缓解城市交通拥堵具有重要意义，世界各国停车管理各具特色，其先进的管理理念可供我国大中城市借鉴。
　　早起我国的停车场管理系统是引进国外先进的系统才慢慢发展起来的，在引进的过程中针对国内的实际情况进行不断地改造，但支持系统的许多硬件设备都是采用国外的成熟产品，国内的制作工艺达不到应用要求，因此无法使用，因此在系统的开发初期，国内的这一类系统并非真正属于自己的技术，更多程度上是照搬和借鉴[1]。
　　当下国内基于无线传感器网络的停车场管理系统的研究还在初级阶段，由于很多系统是从国外直接引进的在实际的使用过程中出现了许多问题，系统设计不够完整，与国内的实际使用情形脱轨，导致智能化停车场管理系统不但不能很好的进行运作，反而阻碍新型管理系统的开发和使用，由于硬件都为进口设备系统的造价十分高，很多系统在使用之后由于系统故障，或者设备不能满足现实需要而发生故障，导致系统瘫痪，因此对基于无线传感器网络的智能化停车系统的研究十分必要，有利于掌握自主知识产权，更好地为停车场行业服务，提高行业服务水平。
　　1 系统原理简介
　　本系统是基于zigbeecc2530模块之间的通信可获取通信信号强度值的功能来设计的，cc2530模块之间随着通信距离的加大信号强度值会呈现出类似递减对数函数的规律，如下图1所示是发射功率在10mw的情况下通信信号强度随距离的变化关系。虽然无线通信有其无线通信可方便安装部署的优势，但是由于无线通信的可靠程度远低于有线通信，且其通信的稳定程度较低，波动较大，为弱化无线通信的这个劣势，让无线通信的可靠程度提高，是探究将其运用于交通领域的停车场管理的可行性的重点，本系统采用样本数据概率分布匹配方法来完成车位管理原型系统的设计，对这种设计进行实际的论证，从理论和实践分析基于信号强度的样本数据概率分布匹配方法实现车位管理的可靠程度，为以后大规模实现智能停车位管理打下扎实的实践基础，具体实现过程将在以下小节中具体描述。
　　图1 发射功率为10mw时信号强度值与通信距离之间的关系图
　　由上图的信号强度与距离的关系图可以看出，信号强度随通信距离的变化是有一定的变化规律的，呈现出通信距离越远，信号强度越弱的整体趋势，虽然在2.5m、4.5m和8.5m的时候信号强度出现了一定的波动，但不影响整体的变化趋势，同时这三个节点的出现也正好印证了无线信号具有一定的不稳定性的特点，在实验范围内，这样的波动是允许出现的。
　　2 车位管理原型系统设计
　　根据系统实现原理，设计的车位管理原型系统整体网络架构如下2所示，车载节点进入与路侧节点通信的范围之后，车载节点发送150个组播信号给三个路侧节点，三个路侧收到这些信号之后，将与车载节点通信的信号强度值、车载节点编号和路侧节点自身的编号加入要发给网关的数据包中，再将数据包转发给网关节点，网关节点（网关节点带有串口转usb线）收到数据之后通过串口将数据发送到pc的串口调试助手，调试助手再将数据存储下来，供车位判断时使用[2]。
　　图2 车位管理原型系统网络架构示意图[3]
　　车位管理原型系统的硬件分为四大块，车载节点、路侧节点、网关、pc，通过这四部分的硬件协同工作，实现整个车位管理原型系统，本课题仅限探究系统设计的可行性，通过这个设计和实验探究使用基于信号强度的样本数据概率匹配方法来管理车位的可行性，节点电子id编号的规则是：网关节点由0x01开头，例如网关节点1的电子id编号为0x0101，网关节点2的电子id编号为0x0102；路侧节点由0x02开头，例如路侧节点1的电子id编号为0x0201，路侧节点2的电子id编号为0x0202，路侧节点3的电子id编号为0x0203；

车载节点由0x03开头，例如车载节点1的电子id编号为0x0301，车载节点2的电子id编号为0x0302。
　　2.1 车载节点设计
　　车载节点选用的是ti的cc2530芯片，使用的是邱捷科技的外围电路和底板，zigbee2007的通信协议，车载节点的程序自行编写，外围电路上有红绿两个指示灯，绿灯点亮表示设备正常工作，红灯闪烁表示节点正在发送数据给路侧节点，实现的功能是一次通信发送150个组播消息给路侧节点，一次组播的时长为35秒，间隔15秒后再从新发150个组播消息给路侧节点，通过这些数据来不断地监测车载节点所处的车位。
　　2.2 路侧节点设计
　　路侧节点选用的是ti的cc2530芯片，使用的是邱捷科技的外围电路和底板，使用的是zigbee2007通信协议，路侧节点的程序自行编写，外围电路上有红绿两个指示灯，绿灯点亮表示设备正常工作，红灯闪烁表示正在接受数据并将数据成功转发给网关节点，实现的功能是收集车载节点发送的150个组播消息并将所接收的消息的信号强度、对应侧节点的编号加入数据包中，再发送给网关节点，通过这些数据来不断地监测车载节点所处的车位。
　　2.3 网关节点设计
　　网关节点选用的是ti的cc2530芯片，使用的是邱捷科技的外围电路和底板，使用的是zigbee2007通信协议，网关节点外加了一个串口转usb硬件部分，通过四根杜邦跳线将网关节点的信号发送引脚、接收引脚电源引脚和地与串口转usb芯片相连来实现串口转usb功能，网关节点的程序自行编写，外围电路上有红绿两个指示灯，绿灯点亮表示设备正常工作，红灯闪烁表示正在接收路侧节点上传的数据，实现的功能是收集三个路侧节点发送的450个转发消息并将所接收的消息通过串口发送给pc，显示在pc的串口调试助手上，通过上传的这些数据进行后续处理来判断车位[4]。　3 车位管理算法设计
　　依据系统总体架构设计，提出合适的车位管理算法设计方案，该方案选取停车场内6个车位分别表示为c1、c2、c3、c4、c5、c6；停车场内部署的3个路侧节点分别表示为s1、s2、s3，车载节点表示为o，硬件部署示意图如图3所示：
　　图3 测试硬件部署示意图
　　3.1 数据帧格式设定
　　测试采集的数据的帧格式解析，以下是个十六进制的数据包的帧格式：fe fe 00 01 00 00 03 01 00 00 02 01 49其中第一、二两个字节fe fe为包头，第三四两个字节00 01为包序，第五、六两个字节00 00为数据分隔符，第七、八两个字节为03 01车载节点编号，第九、十两个字节00 00 为数据分隔符，第十一、十二两个字节0201为路侧节点编号，第十三个字节为信号强度，其中信号强度值原本为负数，比如-60db、-75db其中-60db的信号强度大于-75db，本实验为了数据处理方便，在上传数据时统一将负号去掉，也就是显示信号强度值为60的信号强度大于显示信号强度值为75的信号强度数值的绝对值越小，信号强度值越好[5]。
　　3.2 车位定位算法
　　本定位算法基于贝叶斯分类器原理，定义停车场内c个车位分别表示为c1，c2，...，cn；停车场内部署的m个固定节点分别表示为s1，s2，sm。
　　某台车进入停车场后停在某个车位ci（i=1，2，n）的先验概率定义为p（ci）。先验概率初定为均等概率，即车停在各车位的概率相同，均为1/n。后期可根据一段时间内各车位的实际使用频率统计作为先验概率依据。
　　两节点间的rssi值表示为rj，其取值范围为0到-99之间的整数，共100个。
　　rj=1-j（j=1，2，...，100）
　　当车停在车位ci时，第k（k=1，2，...，m）个固定节点相对于车载节点的各rssi值rj的出现的概率为pk（rj|ci），此概率值可通过事先多次学习统计得到，pk（rj|ci）值共有100*m*n个。
　　事件a：某次测试中，各固定节点分别测得一次自己到车载节点的rssi值，定义第k（k=1，2，...，m）个固定节点测得其到车载节点的rssi值为rk（rk∈r1，r2，...，r100），条件概率p（rk|ci）=pk（rj=rk|ci）。假设各固定节点测得的rssi值之间相互独立，则有
　　车停在车位ci的条件下，出现事件a的概率（条件概率）
　　（1）
　　事件a出现的概率（全概率）
　　（2）
　　事件a出现的前提下，车停在车位ci的概率（后验概率）
　　（3）
　　对车的定位问题即转化为求最大后验概率问题，如果p（cq|a）=max（p（ci|a）），则可判断车停在车位cq上。
　　算法优

：采用求最大后验概率的方法对车辆进行车位上的定位，可以最大程度排除环境等因素对rssi值的干扰从而影响定位结果的准确性，温度湿度等对rssi的影响是全局性的，因此温度湿度等环境变化时，所有节点计算出的概率值都将全部变大或变小，最大概率对应的车位不变。
　　考虑到车载节点发过来的一组rssi值有些值可能为0（对应的固定节点损坏、断电，或距车载节点太远等情况，都会出现0），计算时应排除rssi值为0对应的固定节点，挑选rssi不为0的固定节点参与计算。
　　每收到一组rssi值进行一次计算，并保留最后n（n为大于等于1的整数，具体值待定，此值要能灵活调节）次定位结果（即车辆编号对应的n个车位号），选n个定位结果中出现次数最多的车位号输出给上位机。
　　3.3 样本数据采集
　　将车分别停入c1、c2、c3、c4 、c5、c6车位上，停入每一个车位时，车载节点o与路侧节点s1、s2、s3各通信150次，将通信的450个数据保存下来，并将车载节点在每个车位上采集的数据依次保存成xstudy（ x代表车位号，取值为01、02、03、04、05、06，study代表样本数据）。
　　3.4 测试
　　当车随机停在某个车位c上，车载节点o与路侧节点s1、s2、s3各通信150次，将这150个数据保存下来，并记作ctestn（其中c代表车停入的车位的编号，test表示测试，n代表测试次数），将测试数据使用车位定位算法算出车辆所停车位编号。
　　4 系统测试及数据分析
　　4.1 获取样本数据库数据
　　将车载节点水平放在靠近车头挡风玻璃位置，将车开到c号车位上，打开车载节点开关，与路侧节点完成一次通信（发送150个数据给每个路侧节点），将上传到pc的数据以名称cstudy保存起来，其中c取值为01、02、03、04、05、06。
　　4.2 获取完样本数据之后，进行离线车位判断测试，将放有车载节点的车开在c号车位上，在该车位上进行10次测试，车载节点每次与各路侧节点通信150次，并将测试完文件分别命名为ctestnth进行保存，其中c代表车位号，test代表测试，nth代表第n次测试。
　　4.3 结果统计及数据分析
　　表1 各车位测试结果与样本数据信号强度相似度比较表
　　结果分析：按照统计的测试结果，在60次的测试中只有04号车位和06号车位测试时有一次的车位判断结果是错误的，其它都是正确的，车位判断的正确率达到了96.7%，因此依据样本数据概率分布匹配方法来判断车辆停放的位置是可以实现的，只要根据测试结果修改算法就可以达到更好的判断效果，因此本实验证明，通过信号强度值来判断车位的方案是可行的。
　　5 结束语
　　文章提出了一种基于贝叶斯分类器原理的算法的智能车位管理系统设计方案，通过测试表明，该方案在实际应用中具有一定的可行性，经过修改完善能够成为成熟可用的智能停车管理系统，对现有停车场的智能化、信息化改造具有一定的指导意义。参考文献
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8，no.5， p.1248-1260.
　　作者简介：张孜，广州市交通委员会，高级工程师，博士，研究方向为智能交通、交通经济；张传春zhang chuan-chun （1976-），男，工程师，单位：广州交通信息化建设投资营运有限公司，总监，研究方向智能交通业务推广。
　　陈平，广州交通信息化建设投资营运有限公司，技术经理，硕士，研究方向为通信。