城市智能公交車輛定位系統的設計

中國電信股份有限公司宿遷分公司 何 賽

城市智能公交車輛定位系統的設計

中國電信股份有限公司宿遷分公司 何 賽

為了實現城市公交車輛的實時定位，根據接收信號強度指示（RSSI）定位和極大似然估計定位算法原理，采用LTE（長期演進）4G、ZigBee（基于IEEE802.15.4標準的低功耗局域網協議）及GIS（地理信息系統）技術組建成公交車輛定位系統。系統4G模塊采用華為生產的ME906V，ZigBee模塊采用TI（德州儀器）生產的CC2530。該系統可以為車輛調度，乘客等車等帶來方便，具有功耗低、成本低、實用價值高等優點。

車輛定位； 接收信號強度指示； 長期演進； 地理信息系統

0 引言

近些年我國城市化速度加快，城市車輛越來越多，擁堵現象也日益明顯，極大程度上制約了人們的出行。目前國內大多的公交系統無法將行車信息與道路通行信息及時送達調度系統。致使用戶無法得知公交車輛何時到達的具體信息，為乘客等車帶來不便，一旦發生車輛故障、交通堵塞或交通事故時，也會給公交中心進行車輛實時調度帶來不便。

本文提出將公交車節點的位置信息與電子地圖結合起來，建立LTE（長期演進）4G[1]、ZigBee（ZigBee是基于IEEE 802.15.4標準的低功耗局域網協議）[2]與GIS（地理信息系統）[3]相結合的無線公交車輛定位系統。該系統通過公交車上安裝的終端節點及時將車輛信息及行車信息發送到調度中心，為科學合理調度車輛，為乘客提供車輛實時行駛信息，真正實現智能交通。

1 無線定位系統架構

基于ZigBee的公交車輛無線定位系統采用“信標節點—終端節點—后臺定位系統”的三層結構，系統結構見圖1。

圖1中的安裝在路段兩邊的信標節點1至信標節點N通過網絡協議實現了無線傳感器網絡。盲節點可以接收相鄰節點傳輸的RSSI（接收信號強度指示）[4]值。通過LTE 4G技術和ZigBee技術，網關節點可以將信標節點與盲節點間的RSSI值及信標節點坐標信息上傳到中心服務器，并存入數據庫中。后臺定位系統通過對數據庫中的信息進行定位計算得到公交車的實時位置，而后通過GIS將公交車的位置在電子地圖上顯示。

2 定位算法

基于RSSI的定位技術利用電磁波信號在傳播過程中的功率衰減與傳輸距離存在某種關系，得到盲節點和信標節點之間的距離，再通過位置估計得到盲節點的位置。利用RSSI定位不需要增加額外的硬件設備，不需要時間同步，只需較小的通信開銷，且實現起來也比較簡單，因此得到了十分廣泛的應用[5]。本設計亦采用此種方法進行定位。該算法分為兩個部分：距離計算和位置計算。

2.1 距離計算

接收信號強度是傳輸功率衰減和傳輸距離（收發者之間的距離）的函數。接收信號強度隨著距離的增加按如下等式遞減：

其中n指具體的傳播環境下信號能量隨收發節點之間的距離增加而衰減的速率，d指發射節點與接收節點之間的距離，a指天線在全向模式下距發射節點1 m處接收信號的RSSI絕對值，與信號發射的強度有關。則由上式可以計算得到信標節點和盲節點間的距離值d。

2.2 位置計算

位置估算一般采用極大似然估計法，其極大似然估計法的基本原理如圖2所示，已知n個信標節點1,2,…, n。信標節點的坐標分別為(x1, y1), (x2,y2), …, (xn, yn)。n個信標節點到盲節點D的距離分別為d1, d2,…, dn，假設盲節點D的坐標為(x, y)。

則有如下公式：

從第一個方程開始依次減去最后一個方程，可得：

式(3)的線性方程可以表示為：AX＝b，其中X＝[x y]T，且

對于節點D的坐標可以采用多種方法來求解，最常用的最小二乘估計法，采用此種方法計算得到的D的坐標為：

3 硬件設計

3.1 硬件架構

本設計硬件包括終端節點和信標節點。其中信標節點主要采用CC2530設備，終端節點包括網關節點和盲節點，主要包括CC2530，LPC2378的32位處理器及LTE 4G模塊GTM900C。硬件架構如圖3所示。

3.2 信標節點及盲節點

信標節點及盲節點的ZigBee模塊均采用TI生產的2.4 GHz 射頻芯片CC2530，具有高度集成、低成本、低電壓、低功耗的特點，它結合了業內標準的增強型8051CPU內核，內置一個數字直接序列擴頻調制解調模塊，可編程輸出功率高達4.5 dBm。 CC2530支持專用點到點，簡單星形以及樹型及網狀網絡。其最小系統如圖4所示。

3.3 網關節點主控芯片

網關節點主控芯片采用了Philips推出的一款支持實時仿真的32位／16位的具有ARM7TDMI-S內核的微控制器LPC2378，該芯片不僅僅有UART（通用異步收發器）、IIC（集成電路總線）、SPI（串行外設接口）、USB（通用串行總線）接口，還有AD（模數轉換）接口、定時器接口等，具有穩定性好、可靠性高、接口豐富等優點，可大大簡化外圍硬件電路設計，降低設計成本與復雜度。它主要用轉發CC2530盲節點接收到的信標節點與盲節點間的RSSI值及信標節點坐標信息，將其通過LTE 4G模塊上傳至后臺服務器。

3.4 LTE 4G模塊

網關節點數據采用中國電信的天翼4G網絡進行傳輸。中國電信4G網速更快、體驗更好，FDD（頻分雙工）下載峰值速度150 Mb/s、TD上行峰值速度50 Mb/s，完全可以滿足網關節點的數據傳輸需求。4G模塊采用華為生產的ME906V模塊，它是一款高度集成的CDMA/CDMA2000/LTE FDD/LTE TD模塊，內嵌TCP/IP（傳輸控制協議/網際協議）模塊，易于集成，可以順利接入電信4G網絡。此外，該模塊擁有2路模擬音頻輸入輸出接口，電源輸入接口和充電管理，ADC（模擬數字轉換器）輸入，全雙工串行接口，TTL（晶體管—晶體管邏輯）電平，支持TCP/IP擴展AT（attention）指令集。完全可以滿足本設計的要求，并且很大程度上降低了成本。

3.5 EEPROM（電可擦除只讀存儲器）模塊

AT24C256是Atmel生產的256 kb串行電可擦的可編程只讀存儲器，它采用8引腳雙排式封裝，具有結構緊湊、存儲容量大等特點。特別適用于具有大容量數據存儲要求的數據采集系統。本設計方案中需要存儲大量的信標節點傳遞上來的RSSI信息，需要通過IIC與AT24C256進行通信將RSSI信息存儲于其中。

4 實時定位

4.1 定位過程

確定定位算法后，利用搭建好的智能公交車定位系統即可對公交車進行定位。其定位過程主要分為如下幾個階段：

1） RSSI的采集階段，信標節點周期發送自身信息：節點ID（標識），自身位置信息等。

2） 通過盲節點和多個信標節點之間的相互通信，盲節點接收到多個信標節點的RSSI值和信標節點的自身信息。

3） 網關節點通過LTE 4G將收到的RSSI數據包信息上傳至后臺服務器，并存至后臺服務器數據庫中。

4） 上位機軟件對數據庫進行操作，測算公交車節點和各個信標節點之間的距離估計值，并利用極大似然估計法求得公交車節點的估計位置

5） 保存數據結果并利用GIS顯示公交車定位結果。

4.2 定位實現

信標節點安裝在公交車行駛路段的兩邊，它是無線定位系統中已知坐標的節點。該節點要正確地配置在定位區域中。它主要將一個包含自己位置的坐標（x, y）和與公交節點間通信的RSSI值的信息包發送至盲節點。

盲節點安裝在公交車上。它向信標節點發送連接命令，接收來自信標節點的RSSI數據包。盲節點和離自己最近的參考節點通信，收集這些節點的坐標（x, y）和RSSI值并將這些信息通過串口發送給網關節點。

網關節點安裝在公交車上，其主要功能是接收盲節點傳送過來的RSSI數據包，并將其通過LTE 4G發送至后臺服務器。其中與盲節點及LTE 4G模塊的通信均是通過串口進行。

4.3 結果顯示

本設計GIS實時地圖采用北京慧圖信息科技公司的TopMap地理信息設計開發平臺。該平臺提供了豐富的地理信息設計功能，包括地圖的圖層管理、GIS交換格式導入導出、地圖編輯、圖層編輯、實體編輯、屬性數據操作、圖像輸出等功能。通過采用上述方法，提出的本設計方案能夠實現電子地圖上的公交車輛的實時定位。

5 定位結果

本系統CC2530模塊無線通信的距離是180 m，設定在盲節點可通信范圍內信標節點個數分別為3、5、7、9、11時所測得的定位誤差分別如圖5所示。

從圖5中可以看出，本系統在信標節點大于6個時歸一化的定位誤差將穩定在15%左右，基本符合公交車定位精度要求，說明該系統的定位是有效的，但信標節點的數目要多點較好。

6 結語

本設計利用ZigBee網絡得到路邊信標節點傳送給公交車終端節點的RSSI信息，通過LTE 4G將其上傳到后臺服務器并存入數據庫中。通過上位機對數據庫進行定位處理，而后通過GIS技術將公交車的地理位置實時顯示出來。經實際測試，該系統運行穩定，可以實時了解公交車輛行車信息和車輛狀況，為乘客和調度提供極大的方便，也符合目前智慧城市的需求。同時，雖然該定位系統是以公交車輛定位為依托的，但為類似的定位系統的設計也可以參考。

[1]陳勇，楊明輝. 基于LTE 4G模塊的無線通信系統的設計[J]. 軟件導刊，2010,9(12): 135-136.

[2]CUI Guangzhao, JIN Song, HU Zhihong. Design of ZigBee network test and control system based on S3C2410[J], Advanced Materials Research ,2010,637-641.

[3]張智, 張藺. GIS和ZigBee在煤礦井下人員實時定位的應用[J]. 企業技術開發(技術版), 2010,29(3): 47-48.

[4]BENKIC K, MALAJNER M, PLANINSIC P. Using RSSI value for distance estimation in wireless sensor networks based on ZigBee//[C]. Proc of 15th International Conference on Systems, Signals and Image Processing. Bratislava: IWSSIP , 2008, 303-306.

[5]PRAVEEN K, LOHITH R, SHIRSHU V. Distance measurement and error estimation scheme for RSSI based localization in wireless sensor networks//[C]. Proc of the 5th International Conference on Wireless Communication and Sensor Networks. Jalpāiguri Area:WCSN,2009, 80-83.

“南京欣網杯”“互聯網+”獲獎論文一等獎