智能泊车系统的开发设计_朱海纳.pdf

电力与电子技术Power&Electronical Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering162现代城市交通日益拥挤，停车难成为了驾驶人员面临的主要问题之一。特别是在大型商业中心、机场、火车站等人流密集场所的停车场，车位紧张，往往导致寻找车位的时间和难度增加，不仅会增加驾驶人员的交通成本，还可能导致停车场内的交通拥堵、事故等问题。另外，返回停车场后找不到自己的车也是一个常见的问题，这不仅增加了驾驶人员的焦虑感，还可能造成停车场内的交通堵塞和人员拥挤。因此，开发一种基于人工智能技术的智能泊车系统，提高车位利用率，减少寻找车位的时间和难度，简化驾驶人员找车流程，具有重要的现实意义。该系统可以为驾驶人员提供最优泊车位和泊车路径，并通过 3D 投影或指引灯带等方式呈现给驾乘人员，指引车辆前往泊位。同时，该系统可以对驾乘人员进行人脸识别获取面部信息，待其返回后，通过相同的方式指引到达车辆停放地。该系统的开发不仅能够提升停车场的工作效率，也可以缓解城市交通拥堵的问题。1 智能泊车系统的优化方案1.1 设计程序为每辆车提供最优泊车位和泊车路径为了提高智能泊车系统的效率，需要设计程序为每辆车提供最优泊车位和泊车路径。具体来说，这个优化方案的关键是如何设计程序，以便为每辆车提供最优泊车位和泊车路径。在这个方案中，需要考虑以下几个因素：（1）停车场的车位布局和数量：需要通过建立停车场地图并记录每个停车位的位置、大小等信息来实现车位的规划。在这个过程中，需要考虑停车场的不同区域（例如 VIP 区、残障人士专用停车区等）以及不同车型的尺寸，以确保每辆车都能够找到适合的泊车位。（2）车辆数量和到达时间：为了避免出现车辆等待的情况，需要根据车辆的数量和到达时间来预测停车场的拥挤情况，以便为每辆车分配最优泊车位和泊车路径。（3）泊车时间和路线：需要根据车辆的泊车时间和当前时间来规划车辆的路线，以便为每辆车提供最优的泊车路径。这需要考虑路线的长度、路况和限制条件（例如交通信号灯和禁止左转等），以确保每辆车都能够安全、快速地到达泊车位。为了实现这个方案，需要设计一个智能算法来处理这些因素，并为每辆车提供最优泊车位和泊车路径。可以使用机器学习、深度学习、遗传算法等方法来实现这个算法，以确保系统能够自动优化车辆的泊车位置和路径，并提高停车场的效率和效益。同时，也需要对算法进行不断的优化和调整，以确保它能够适应不同的停车场和车辆类型。1.2 通过3D投影或指引灯带等方式呈现给驾乘人员指引车辆前往泊位在智能泊车系统中，为了让驾乘人员快速准确地找到泊车位，需要为他们提供指引。常用的指引方式包括3D 投影和指引灯带等，实现流程如图 1 所示。1.2.1 3D 投影通过在车库墙壁上投影出数字或图像，为驾乘人员提供具体的泊车位位置和方向指引。3D 投影技术可以智能泊车系统的开发设计朱海纳（南京信息工程大学地理科学学院 江苏省南京市 210044）摘要：本文提出了一种智能泊车系统的优化方案，利用人工智能技术和人脸识别技术为驾乘人员提供最优泊车位和泊车路径，指引车辆前往泊位，并为驾乘人员提供回车指引，合理运用空余停车位。关键词：智能泊车系统；人工智能技术；停车位优化；系统设计图 1：智能泊车系统电力与电子技术Power&Electronical Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering163将数字或图像通过激光投射在车库墙壁上，形成一个清晰的指引。在智能泊车系统中，可以将车辆的位置信息与车库空位信息结合，将最优的泊车位位置及其导航路径投影在车库墙壁上，使驾乘人员能够快速找到泊车位并正确驶入。1.2.2 指引灯带指引灯带是一种通过灯光颜色和闪烁频率来指示车位状态的指引装置。在智能泊车系统中，可以将车位空余状态和车辆导航路径与指引灯带结合起来，为驾乘人员提供指引。当车位为空闲时，指引灯带会以绿色常亮的方式提示；当车位已被占用时，指引灯带会以红色常亮或闪烁的方式提示。此外，指引灯带还可以结合车辆导航路径，在停车过程中向驾乘人员提供具体的方向指引，帮助其准确驶入泊车位。通过以上的指引方式，智能泊车系统可以为驾乘人员提供准确、直观的指引信息，帮助他们快速找到泊车位并准确驶入，从而提高泊车效率，减少人为因素导致的交通事故发生。1.3 利用人脸识别技术为驾乘人员提供回车指引在智能泊车系统中，为了方便驾乘人员找到自己的车辆，可以使用人脸识别技术为其提供回车指引。具体实现方法可以如下：（1）注册驾乘人员面部信息：在驾乘人员进入停车场时，系统会利用摄像头拍摄其面部信息，然后对其进行人脸识别和注册，将其面部信息与对应的车辆信息进行关联，存储在系统数据库中。（2）人脸识别进出停车场：当驾乘人员返回停车场时，系统会再次进行人脸识别，确定其身份和对应的车辆信息，并在系统数据库中查找该车辆的具体位置信息。（3）提供回车指引：根据驾乘人员车辆的具体位置信息，系统可以为其提供回车指引，例如通过 3D 投影或指引灯带等方式，指引驾乘人员前往其车辆位置，缩短找车时间，提高泊车效率。如图 2 所示。需要注意的是，在使用人脸识别技术时需要保护驾乘人员的隐私信息，严格遵守相关法律法规。同时，系统需要具备高精度和高速度的人脸识别能力，以保证指引的准确性和实时性1.4 合理运用空余停车位合理运用空余停车位是智能泊车系统的另一个优化方案。在停车场中，空余停车位可能分布在不同的区域，利用它们可以提高停车场的使用效率和泊车成功率。针对这个问题，可以考虑以下措施：智能泊车系统可以实时监测停车场中每个泊车位的使用情况，及时更新可用车位的信息，并将其展示在系统界面上。这样，驾乘人员可以根据系统提示，前往空余车位附近寻找停车位。系统可以根据车辆类型、车位大小、车位距离出口等因素，智能规划每辆车的停车位，避免出现车位浪费和空间浪费的情况。在特殊情况下，比如停车场出现车位紧张的情况，系统可以通过调度空余车位来优化整个停车场的利用率。例如，当某个区域的车位已经全部占用，而其它区域还有很多空余车位时，系统可以将这些空余车位指引给需要泊车的驾乘人员，从而避免因空间浪费而导致的车位紧张。2 系统设计和实现2.1 系统架构设计在智能泊车系统的架构设计中，需要考虑系统的各个组成部分之间的协作和交互关系，以实现系统的高效稳定运行。智能泊车系统的架构一般包括以下几个组成部分：（1）前端系统：主要包括用户界面、摄像头、指引灯带、传感器等设备，用于感知车辆信息和提供用户图 2：停车场指引灯带回车指引电力与电子技术Power&Electronical Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering164指引服务。（2）后端系统：主要包括数据库、算法模块、控制器等，用于处理数据、运算、控制系统行为。（3）通信网络：主要包括系统内部通信和与外界通信，用于传输数据和指令。系统架构设计的目标是将各个组成部分有机结合起来，确保系统能够高效稳定地运行，并具备可扩展性、可维护性和可靠性等特点。在智能泊车系统的架构设计中，应该考虑以下几个方面：（1）数据采集和处理：对车辆的信息进行采集和处理，包括车型、尺寸、颜色等，以及车位信息等。（2）智能算法和模型设计：针对不同的停车场环境和车辆尺寸，设计合适的算法和模型，以实现最优泊车位和泊车路径的规划。（3）用户指引系统设计：通过 3D 投影或指引灯带等方式，向驾驶员提供最优泊车位和泊车路径的指引，确保车辆能够准确无误地停放在指定位置。（4）系统控制和管理：对智能泊车系统进行控制和管理，包括系统运行状态监测、数据分析和处理、安全措施等。（5）用户服务和管理：提供方便快捷的用户服务和管理，包括用户信息管理、车位预定、停车场导航等。2.2 程序设计和实现针对智能泊车系统的程序设计和实现，主要包括以下几个步骤：2.2.1 数据采集与处理通过传感器、相机等设备采集停车场内的车位使用情况、车辆位置等数据，经过预处理和分析，得到可供使用的数据。2.2.2 泊车位和路径规划算法设计通过对停车场的地形地貌和停车位的大小和位置进行分析，设计泊车位和路径规划算法，为每一辆车提供最优的泊车位和泊车路径。常见的算法包括基于 A*算法、深度学习等。2.2.3 界面设计为了方便驾乘人员操作，需要设计直观易用的界面，将泊车位和泊车路径图形化展现，并提供语音或文字提示。2.2.4 数据存储和处理将采集的数据、规划的泊车位和路径等信息进行存储和处理，为后续的优化和调整提供依据。2.2.5 硬件设备选型和布置根据设计的程序和算法，选择适合的硬件设备，如激光雷达、相机、显示器等，并合理布置，以保证系统的正常运行。2.2.6 系统集成和调试将各个模块进行集成和调试，确保系统的各项功能和性能符合预期。2.2.7 优化和升级对系统进行优化和升级，提升系统的准确性和稳定性，增强系统的容错能力，以适应复杂的实际应用环境。2.3 硬件设备选型和布置智能泊车系统的硬件设备主要包括车位检测传感器、控制中心、导航屏幕和摄像头等。车位检测传感器是用来检测每个停车位是否有车辆停放的，控制中心是用来处理和管理停车场的数据和信息的，导航屏幕和摄像头则用于指引驾驶员停车和找车。在选型和布置硬件设备时，需要考虑以下几个因素：传感器类型：根据停车场的具体情况选择合适的传感器类型，如地磁传感器、超声波传感器、光电传感器等。传感器数量和布局：需要确定每个停车位需要安装几个传感器以及传感器的布局方式。一般情况下，每个停车位需要至少安装两个传感器，以确保准确检测车辆的停放情况。控制中心的计算能力和存储容量：根据停车场的规模和需要处理的数据量确定控制中心的计算能力和存储容量。一般情况下，控制中心需要能够实时处理和管理大量的数据和信息。导航屏幕和摄像头的数量和布局：需要确定导航屏幕和摄像头的数量和布局，以确保驾驶员能够方便地找到自己的车位并安全地驾驶车辆。设备的可靠性和维护成本：需要选择可靠性高、维电力与电子技术Power&Electronical Technology电子技术与软件工程Electronic Technology&Software Engineering165护成本低的硬件设备，以确保系统的长期稳定运行。3 系统测试和优化系统测试和性能优化是智能泊车系统开发中非常重要的环节，其目的是确保系统的稳定性、可靠性和性能，保证系统在各种情况下都能够正常工作。本节将详细阐述智能泊车系统的测试和优化。3.1 系统测试智能泊车系统的测试主要包括功能测试和兼容性测试。3.1.1 功能测试功能测试是测试系统各个功能是否正常运行的过程。在智能泊车系统中，需要测试系统的自动泊车、自动导航、车位信息更新、车位状态监测、数据管理等各个功能是否能够正常工作。在测试中，需要通过模拟各种实际情况来测试系统的稳定性和可靠性，例如在不同时间段、不同车流量的情况下进行测试，确保系统能够应对各种情况下的需求。3.1.2 兼容性测试兼容性测试是测试系统是否能够在不同平台、不同设备上正常运行的过程。在智能泊车系统中，需要测试系统在不同型号的车辆上、不同版本的操作系统上、不同品牌的硬件设备上能否正常工作。在测试中，需要考虑到不同设备的兼容性问题，例如在测试中需要测试系统在不同型号的车辆上的泊车效果是否良好，需要测试系统在不同品牌的硬件设备上的显示效果是否正常。3.2 性能优化系统性能是指系统在特定的运行环境下所表现出的性能特征，包括系统的稳定性、响应时间、吞吐量等。为了提高智能泊车系统的性能，需要进行性能优化。3.2.1 系统稳定性优化系统稳定性是指系统在长时间运行中是否出现异常情况的能力。为了保证系统的稳定性，需要进行系统崩溃测试、数据恢复测试等测试来测试系统的稳定性和可靠性。在测试中，需要不断地进行系统的优化和修复，提高系统的稳定性。3.2.2 响应时间优化系统的响应时间是指系统对用户请求作出响应的时间，是衡量系统性能的重要指标之一。为了提高智能泊车系统的响应时间，需要对系统进行优化，例如对数据库进行优化、对程序进行优化、对系统架构进行优化等，以减少系统响应时间。3.2.3 吞吐量优化系统的吞吐量是指系统在一定时间内所能处理的请求数量。为了提高智能泊车系统的吞吐量，需要对系统进行优化，例如增加系统资源以提高系统并发处理的能力、针对泊车位分配算法、路径规划算法等进行优化以缩短计算时间等。4 结论和展望随着人工智能技术的不断发展和应用，智能泊车系统有望在未来得到更广泛的应用和发展。未来可以通过与智能车辆的互联互通，进一步提高泊车的自动化水平，让驾驶员在车内就能自动完成泊车操作。同时，可以考虑将系统与公共交通相结合，实现车辆的智能停靠和转移，提高城市道路的通行效率。此外，还可以考虑引入新的技术手段，如机器视觉、激光雷达等，进一步提高系统的精度和可靠性，更好地为用户提供服务。参考文献1 黄玉平,李金涛.基于机器视觉的车辆自主泊车技术 J.机械设计与研究,2020(05):119-121+126.2 张兴,李树刚.智能泊车技术综述 J.智能计算机与应用,2021,11(1):8-13.3 陈广,陈玉静.基于智能算法的无人驾驶泊车系统设计与实现 J.计算机工程与应用,2020,56(4):159-167.4 杨兵,葛鸣,李勇.智能泊车系统技术研究综述J.汽车工程师,2020,42(11):50-54.作者简介朱海纳（2004-）,男,江苏省扬州市人。大学本科在读。