停車場智能泊車引導系統

山東科技大學 韓浩然 楊曙光 靳世松 吳蘊豪

隨著城市的現代化發展，人們的出行方式發生了翻天覆地的變化，汽車開始作為人們日常出行的首選出行方式，汽車雖然為人們帶來了許多便利，同時與此同時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“停車難”，駕駛員無法順利的將車輛停放到車位中。由于當前大多數停車系統的不合理管理和規劃，造成了許許多多的停車問題，例如：車主無法得知現有停車場內空閑的車位數量，有時還會出現無車位可停的局面；在大型停車場內沒有明確的指示標志，容易使車主在尋找車位時迷失方向，造成在場內的無序行駛，影響交通安全；在停放車輛較多時，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車位的使用情況，不能合理的優化車位資源，進而降低了場內停車位的利用率。為了提高停車場車位的利用率，增強對停車場的管理，降低管理成本，方便駕駛員出行，停車場智能泊車服務就顯得及其重要，節省了時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系統，通過獲取車位信息，計算出到達停車位的最優路程，為駕駛員進行停車引導。同樣的，駕駛員可以通過手機APP端進行線上預約車位，解決了無車位可停的問題。系統采用STM32單片機為主控MCU獲取車位信息和車輛引導，通過上位機對停車場進行實時監控和控制，增強對停車場的管理和運行效率，通過Freertos系統的使用，合理分配任務執行順序和執行時序，提高算法執行度以期提高車位分配效率。

1 系統設計目標與方案

本系統由車位狀態采集、主控系統、車輛引導顯示、上位機顯示系統、手機APP五部分組成。

車位狀態信息由紅外傳感器和APP預約信息提供。主控芯片使用STM32單片機，對車位數據進行分析、規劃停車路徑指示和控制車道處引導顯示裝置。車輛引導顯示系統控制各個車道上的指示箭頭來引導駕駛員前往最近的停車位置。上位機用于顯示從下位機獲取的車位狀態，并提供預約功能。

2 軟硬件的設計與實現

2.1 硬件結構

車位狀態檢測由車位上的紅外測距傳感器實現。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，紅外裝置發射紅外線，電磁波傳入時產生反射，當反射的光線足夠強時，就可以使用接收器進行接收。由于停車場車位數較多，直接檢測每一個車位會占用大量的I/O口資源，因此采用74HC165N芯片并行讀取車位數據，單片機讀取末端互補串行輸出的數據來節省硬件資源。圖1中表示了讀取16個車位狀態的電路設計。

圖1 74HC165N原理圖

車輛引導顯示裝置是由單片機控制分布在各個道口的8h8點陣模塊組成。通過點陣的箭頭指示，引導駕駛員前往空余車位。為節省單片機資源，8h8點陣由MAX7219芯片驅動（圖2）。MAX7219芯片為一種集成化串行輸入的全自動動態掃描顯示驅動器，還可以實現15級的亮度調節，同時它具有限制回轉電流的段驅動來減少EMI。

圖2 引導顯示裝置原理圖

2.2 軟件設計

本系統采用STM32F407單片機為主控單元，程序使用Visual Studio Code軟件進行編寫與燒錄。運用FreeRTOS系統優化和處理系統任務分配。

將各個車位以及入口坐標存入內部FLASH中，通過讀取紅外數據來獲取車位狀態，當系統檢測到入口來車時，將檢測場內的剩余車位，通過Dijkstra算法尋找距離車主最近的停車位，并將該車位設置為待停放車位，分布在各車道的指示裝置將引導車主前往該車位。一段時間后，系統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，將重新檢測場內車位使用情況，及時更新場內車位狀態數據并上傳到云端。使得駕駛員可以通過手機APP端隨時查看車位狀態。

3 算法實現

解決路徑規劃有著很多種方法，其中Dijkstra算法和遺傳算法是實現路徑規劃問題中較為實用且精確的算法，傳統的Dijkstra算法在區域內求取最優解有著其本身的優勢但是由于其本身算法的局限性每次只能選擇區域內最合適的路徑，當路徑復雜度以及區域較大時，其本身弊端就會暴露，導致數據運算的不精確以及路徑規劃的低效性，所以我們引入了遺傳算法，以求提高整體路徑規劃的精確性和合理性。

具體步驟：

第一步：選定汽車進入的入口為中心，在其50m半徑內搜索車位使用情況，若無停車位置，則繼續擴大搜索范圍。直至找到空余車位。

第二步：獲取所有空余車位的位置數據，選定汽車進入的入口為中心起點，將各個空余停車點存入數組N，每一個空車位記作節點Ni，其中i∈[0，s-1]，其中s為節點個數；將各個節點與其相鄰節點的距離存入數組distance[Ni][E]，其中E為相鄰的節點個數。

第三步：從起點作為起始節點，求取與其相鄰節點的最短距離D1min;使得D1min∈distance[N1][E]；選取與其相鄰節點距離最近的節點作為下一節點繼續重復上述運算，于是可得Dmin={D1min，D2min，....，Ddmin}；d為算法選擇后經過的節點數量。

第四步：之后選取集合Dmin所對應的節點個數d作為初始群體，以1/Ddmin為每個個體的自適應值。選用輪盤賭法選擇算子，計算起點到空車位的距離，生成新種群，計算適應值，篩選出最優解，繼續存入Dmin集合中，不斷更新d的賦值。

第五步：選取合適的迭代次數，取出此時的Dmin集合，將其所有元素進行求和運算。得出最優路徑集合。

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