基于Android智能終端的實時地鐵變形監測系統軟件設計

余 騰，胡伍生，焦明連，孫小榮

(1. 宿遷學院建筑工程學院，江蘇 宿遷 223800； 2. 東南大學交通學院，江蘇 南京 210096； 3. 淮海工學院測繪與海洋信息學院，江蘇 連云港 222001)

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基于Android智能終端的實時地鐵變形監測系統軟件設計

余 騰1，胡伍生2，焦明連3，孫小榮1

(1. 宿遷學院建筑工程學院，江蘇 宿遷 223800； 2. 東南大學交通學院，江蘇 南京 210096； 3. 淮海工學院測繪與海洋信息學院，江蘇 連云港 222001)

以運營期內南京地鐵二號線某區間的連續監測數據為例,在以TM30測量機器人和RTU數據傳輸集成單元為主體的自動化監測系統硬件基礎上，詳細論述了基于Android智能終端的實時地鐵變形監測系統的軟件需求分析、架構設計和功能模塊劃分，分析了BLE應用程序開發過程中所使用的關鍵技術和解決的重難點問題，開發了一款方便實用的Android應用程序軟件，使得Android智能終端與自動化監測系統能夠協同工作。實踐證明變形信息傳輸時效性大為增強，以期在類似工程中推廣應用。

地鐵變形；監測；BLE；Android；系統

近年來，隨著我國經濟的快速發展，地鐵已成為一種便捷、主流的交通出行方式。地鐵交通運載力大，準時準點，速度快，不占用地上空間，我國已建和規劃建設地鐵的城市已達100余個[1]。鑒于地鐵在城市建設和人民生活中的重要地位，且一般位于鬧市區，一旦發生事故會產生重大后果，地鐵結構安全已成為社會重要問題。

運營期地鐵結構安全監測是地鐵安全的重中之重，目前總體而言，地鐵變形實時監測已基本實現自動化，上海、深圳和南京等地地鐵均采用測量機器人系統實時采集變形值[2]，海量監測數據得以實時采集，而數據往往不能及時上傳到監控端，甚至依賴于有線傳輸[3]，如果數據傳輸花費大量時間則極大影響地鐵安全情況掌握的現勢性，實測變形值等安全信息如何及時準確傳達給監管部門已成為一個急需研究的課題。

隨著智能通信設備普及和信號無線傳輸技術的發展，包括目前物聯網和云計算技術的革新，人們生活方式和資訊瀏覽習慣已發生變化，監控者不僅局限于在監控室觀察，也希望在手機等移動終端上能方便及時查看地鐵結構安全信息。目前，Android智能終端發展十分迅猛，因其開放性好、硬件支持豐富和應用程序開發方便而被廣泛應用[4]，據2015年度資料，Android系統在移動終端操作軟件系統占有率已達到80%[5]。

傳統WinCE系統的性能和通信均受限制，基于通信技術的變革，而國內尚未見到已開發的基于Android智能終端的實時地鐵變形監測系統，同時藍牙4.0(bluetooth 4.0)標準推出并迅速成為Android智能終端的標配[6]，而低功耗藍牙技術(BLE)原理上可實現Android智能終端與TM30測量機器人系統之間的通信[7]。因此，本文關注并解決軟件系統的設計難點，開發的地鐵變形監測Android智能終端通過3G/4G/WiFi方式實現了Android智能終端與后臺服務器的通信，能夠將監測數據實時上傳至后臺服務器，及時接收地鐵主體結構監測數據并繪制實時變形時程曲線，實現遠程監控。

1 運營期地鐵結構自動化監測系統結構簡述

地鐵車輛高強度運行和管壁周圍荷載環境變化都會造成地鐵結構變形，地鐵結構一旦發生較大整體性或局部不均勻變形，會連帶造成列車軌道變形、維護管片錯位開裂甚至滲漏、供水排水管道損壞、電力系統損壞等嚴重后果[8]。且人工監測因采集、處理、上報效率低下和人身安全等因素已逐漸淘汰，因此現階段地鐵結構變形監測必須做到實時性和自動化。

1.1 工程項目背景

本文選取的工程實例來自南京地鐵二號線，數據采樣于圓通站到雨潤大街站區間，監測數據為20 000組連續觀測值，時間跨度從2011年至2014年。運營期地鐵結構變形自動監測需融合計算機技術、網絡技術、電子測量設備技術、數據處理模型理論等各方面的研究成果，經過調研、方案設計、試驗、改進到運用，開發了一套自動化監測預報系統并已工作[9]。

1.2 自動化監測系統的結構

本文示例工程中地鐵自動化監測系統流程如圖1所示。

圖1 運營期地鐵結構自動化監測系統流程

1.3 采集數據的傳輸

地鐵隧道結構變形監測使用Leica TM30測量機器人自動采集變形數據，并采用GeoMos軟件進行數據自動解算分析，RTU為數據采集單元。系統由通信、供電和控制模塊組成，測量機器人等傳感器將采集的監測原始數據以RS232信號輸出，通過RS232轉RS485模塊轉換為RS485信號，有線連接到RTU串口服務器，串口服務器將RS485信號轉換為RJ45信號，通過RJ45網線與3G/4G無線模塊相連，傳感器與RTU之間用8芯網線連接，用于供電及數據通信[10]。數據傳輸流程如圖2所示。

此系統可將數據及時上傳至監控室服務器，但不能及時反映到監控者隨身攜帶的手機上，且沒有相關軟件。基于此，本文研究的問題才有實際意義，但研究需以此系統為平臺。

圖2 自動化監測系統的數據傳輸流程

2 Android系統與相關無線通信技術

2.1 Android系統與開發平臺

監測軟件需在Android智能終端上開發相應的BLE應用程序，并與監測系統協同工作。

Android是一種基于Linux的自由及開放源代碼的操作系統，主要應用于智能手機和平板電腦等移動設備[11]。Android操作系統的底層建立在Linux系統之上，主要由應用程序層、應用程序框架層、函數庫、Android運行時和Linux內核四層組成。系統結構使得層與層之間相互分離，明確各層的分工，這種分工保證了層與層之間的低耦合，當下層的層內或層下發生改變時，上層應用程序無須任何改變[12]。具體的體系結構如圖3所示。

圖3 Android系統的體系結構

試驗選用Windows 7操作系統作為開發平臺，在Windows 7操作系統上搭建Android開發平臺需要使用到JDK 1.7、Android SDK、Eclipse和ADT(Android development tools)等工具包。在安裝和配置好開發環境后，在Eclipse下使用Java語言編寫代碼開發Android應用程序。Android應用程序編譯和打包后會生成APK安裝文件，既可以在Android模擬器上運行，也可以下載到Android設備上進行測試[13]。

2.2 無線通信技術

試驗采用Android智能終端作為監測系統瀏覽終端，TM30測量機器人通過短距離無線通信技術建立無線體域網(wireless body area network，WBAN)，將監測數據實時傳輸至智能終端進行顯示、分析和上傳。采用無線通信技術，整套設備輕巧便攜，無需線纜介質，不受卡口和線路的約束，以及地鐵運行對纜線的影響。

常用的短距離無線通信技術有IEEE 802.11、ZigBee、藍牙(bluetooth)、紅外、RF射頻等[14]，其參數對比見表1。

表1 無線通信技術參數對比

考慮到藍牙比IEEE 802.11的功耗更低[15]，同時Android操作系統也在其4.3版本中加入了對藍牙4.0技術的支持，因此測量機器人與Android智能終端之間選用低功耗的藍牙4.0通信方式進行通信。

3 終端程序的設計與實現

3.1 軟件需求分析

BLE應用程序軟件需要實現與TM30測量機器人通信、與后臺服務器通信、變形時程曲線繪制、開機重啟和后臺運行功能。

3.2 軟件架構設計

在軟件需求分析的基礎上，需根據BLE應用程序的功能設定，選取合適的軟件架構將應用程序劃分為不同的功能模塊。軟件框架應該能將整個軟件劃分為若干層或若干模塊，并表現出清晰的層次化和模塊化特點;同時使各層次內和各模塊內部高內聚，層次之間、模塊之間低耦合[16]。MVC(model view controller)框架模式是一種軟件設計典范，其通過將界面顯示、業務邏輯、數據處理分離的方法來組織代碼，具有耦合性低、可擴展性好和模塊職責劃分明確的特點[17]，因此試驗采用MVC框架模式。

根據軟件需求分析和MVC框架模式，可以將BLE應用程序分為藍牙4.0通信單元、服務器通信單元、變形時程曲線繪制單元和變形預警單元4個部分，程序的框架結構如圖4所示。

圖4 BLE應用程序的框架結構

3.3 Android智能終端與TM30測量機器人通信

Android平臺上藍牙4.0開發流程為藍牙搜索、連接、數據傳輸和數據解析存儲。

(1) Android智能終端上BLE搜索和連接首先需要獲取Android設備的藍牙設備管理器，再通過已經獲取到的藍牙設備管理器進一步獲取藍牙設備適配器，調用Adapter.startLeScan()函數來搜索有效范圍內的所有BLE設備，調用Gatt gatt=device.connectGatt()函數進行BLE連接，連接成功后返回一個BluetoothGatt對象gatt，通過gatt和gattCallback對象就可以和已經連接上的TM30測量機器人進行交互。

(2) 在完成Android智能終端與測量機器人之間的BLE連接后，還需作進一步的設置。BLE通信分為Service、Characteristic、Descriptor 3個部分，每個部分都有UUID作為唯一標示符。一個藍牙4.0設備可以包含多個Service，一個Service可以含有多個Characteristic，一個Characteristic包含有一個Value和多個Descriptor，一個Descriptor包含有一個Value。Characteristic是Android智能終端與測量機器人之間交換數據的關鍵,通信設置過程如圖5所示。

圖5 Android藍牙4.0通信設置過程

(3) Android智能終端與TM30測量機器人中的藍牙4.0模塊建立連接并完成相關設置后，即可以實現兩者之間的數據交換。由于需要交換多種類型的數據，為了確保數據傳輸和接收的完整性，試驗采用數據包的形式來完成數據通信。測量機器人完成一段時間的采樣后，將數據按照指定的格式打包后通過藍牙4.0模塊發送至Android智能終端。由于藍牙4.0模塊為短包傳輸模式，測量機器人通過藍牙4.0模塊向Android智能終端發送數據包時，藍牙4.0模塊會將監測數據包轉換為短數據包，每個短數據包中有效數據長度不超過30 byte。Android智能終端接收到一個短數據包后，Android系統會回調onCharacteristicChanged()函數，短數據包中的有效數據即為characteristic.getValue()。由于數據之間的短間隔，為了避免監測數據丟失，必須盡快執行完onCharacteristicChanged()函數，并取出和保存好每一個短數據包中的監測數據。

為了確保BLE通信正常，藍牙4.0模塊內部分別用兩個整型的credits記錄藍牙模塊可發送的數據包個數和可接收的數據包個數，藍牙模塊每發送一個數據包至Android智能終端上，其內部記錄發送的credits就會減1[18]。當記錄發送的credits減為0時，藍牙模塊就不能繼續向Android智能終端發送數據，直到Android智能終端向其寫入新的記錄發送的credits，其才能繼續向Android智能終端發送數據。

(4) 利用管道流來暫時存儲和傳輸接收到的實時監測數據，是出于對藍牙4.0傳輸特性和穩定性的考慮，而且管道流存儲容量有限，并不適合直接對其中存儲的監測數據進行其他操作。因而需要取出管道流中的監測數據并保存至其他存儲方式中，并同時開啟新線程來對接收到的監測數據進行解析和存儲。具體數據解析流程如圖6所示。

3.4 Android智能終端與服務器通信

Android智能終端作為與測量機器人相連的數據接收前端，在完成監測數據的收集后，需要通過3G/4G/WiFi無線網絡實時和完整地將監測數據發送到后臺服務器，以供遠程監測。

良好的網絡環境下，使用TCP通信協議可以在兩個設備之間進行網絡通信，但是在移動網絡中，由于無線信號的不穩定性等原因，很容易造成數據丟包和觸發不必要的擁塞控制，不能確保Android智能終端將需要上傳至后臺服務器的數據快速地完成傳輸，從而導致TCP協議性能下降[19]。因而需要設計一個合適的數據上傳緩沖池，從而確保Android智能終端需要上傳的數據能夠在網絡環境可用的情況下都成功上傳。

圖6 數據解析流程

數據上傳緩沖池有用ConcurrentHashMap來管理需要上傳的數據包和直接使用雙重循環隊列來管理需要上傳的數據包兩種方案。雙重循環隊列結構如圖7所示。

圖7 雙重循環隊列結構

經過試驗對比，第一種方案采用動態開辟內存的方式來存儲數據包，開辟的內存大小不確定，隨著未能成功上傳的數據包的增多而增大，動態內存開辟過程中增加了性能消耗，且無法實現數據包的重新傳輸；第二種方案采用開辟固定大小內存的方式存儲數據包，開辟的內存大小可控，且能夠實現數據包的重新傳輸。綜合考慮App應用程序的性能，本文選用第二種方案設計數據上傳緩沖池。

3.5 變形時程曲線的繪制

Android智能終端在解析出測量機器人傳輸的監測數據后，即可根據監測數據繪制出實時變形曲線圖，供監控者查看。Android系統提供的繪圖機制分為2D繪圖和3D繪圖[20]，2D繪圖通過Skia來實現，變形時程曲線圖的實時繪制是2D繪圖。

(1) 直接在View視圖上顯示圖片簡單方便，但同時也只能繪制靜態或極簡單的2D圖像，無法實現高品質繪圖。Canvas是由Android系統中Skia模塊定義的一個2D概念，其擁有一套完整的繪圖API函數，通過調用這些API函數能夠繪制出所需要顯示的圖形和動畫。Canvas繪圖方式可分為調用普通或專用的SurfaceView控件進行繪圖。

調用專用SurfaceView控件的Canvas繪圖方式中會定義一個單端的線程來實現繪圖工作，App應用程序不需要在主線程中去實現繪圖，也不需要等待View繪圖的刷圖，且刷新區域可選，不需對整個控件都刷新，能夠達到較高的刷新幀率。要對變形曲線的實時繪制需要達到30幀以上的幀率，因此選擇調用專用SurfaceView控件的Canvas進行變形圖繪制。

(2) TM30測量機器人的采樣頻率為100 Hz，并傳輸為X、Y、H三維的監測數據，即對應于Android智能終端每秒鐘會解析出300個監測信號點。為了能夠在Android智能終端屏幕上動態地顯示地鐵隧道某一監測點形變位移走勢，可以先在Android智能終端屏幕上繪制網格形狀的坐標系，將Android智能終端的屏幕寬度從左至右方向映射為時間軸，長度從下至上方向映射為變形幅度。

變形時程曲線圖繪制線程開啟后，Android智能終端接收到測量機器人采集數據后，將監測數據寫入繪圖緩沖區中。每次進行屏幕繪制操作，都根據當前時間與上次進行屏幕繪制時間之間的間隔，從繪圖緩沖區中取出對應長度的監測數據，將監測數據點通過SurfaceView實時繪制在Android智能終端屏幕上。如果剩余屏幕寬度不足以繪制，則清空屏幕，從頭進行繪制，從而實現變形時程曲線圖的動態實時繪制。

4 BLE應用程序優化和軟件系統測試

4.1 BLE應用程序性能優化

試驗中，BLE應用程序優化主要針對開機自啟動功能和后臺運行功能兩方面。

(1) 由于Android智能終端存在電池電量耗盡等因素造成設備關機或重新啟動現象，從而導致應用程序在使用過程中非正常關閉，故需要在應用程序中加入開機自啟動功能。

(2) Android智能終端作為測量機器人與后臺服務器之間的連接器，測量機器人的測量有時是長期連續的，因此需要長時間運行BLE應用程序。考慮到Android智能終端的屏幕耗電量大，同時使用者一般也不會長時間通過Android智能終端來實時觀察，故應該將BLE應用程序設置為后臺運行模式。在Activity中啟動Service有兩種方式：①調用bindService()函數來綁定和啟動Service，當Activity退出時，Service也會退出，Activity和Service之間可以進行通信；②調用startService()函數來啟動Service，當Activity退出時,Service不會退出，Activity和Service之間不可以進行通信[21]。根據BLE應用程序需求分析，本文采用將兩種啟動方式相結合的方法在Activity中啟動Service，這樣既可以實現Activity與Service之間的通信，也能實現當Activity退出時Service繼續運行，從而實現BLE應用程序在鎖頻狀態下的后臺運行。

4.2 軟件系統測試

在軟件開發過程中，開發者雖然使用了許多能夠保證軟件質量的方法來分析、設計和實現軟件，但軟件產品中仍可能存在隱藏錯誤和缺陷。測試中選用小米4智能手機作為Android智能終端，其主要相關參數為：1920×1080(FHD)分辨率、Android OS 4.4系統、3 GB RAM、四核驍龍CPU、CPU主頻2.5 GHz、3080 mAh電池[22]。

以Android智能終端為載體的地鐵自動化監測軟件開發后需進行測試，主要包括系統功能測試、穩定性測試和BLE應用程序性能測試3部分[23]。

(1) 將安裝有BLETest應用程序的小米4智能手機放置在距離測量機器人10 m的地方，啟動BLETest應用程序，搜尋BLE設備并建立連接，發送“請求數據”指令，進行實時監測數據的接收和解析。測試界面及結果如圖8所示。

圖8 BLETest程序測試界面及結果

測試結果表明，小米4智能終端與測量機器人之間可通過藍牙4.0連接，能夠根據預定協議發送和接收數據，Android智能終端能夠根據協議成功解析出各種信息，通信功能正常。

此外，還要進行Android智能終端繪制地鐵某監測點變形曲線圖功能、智能終端與后臺服務器通信功能、BLE應用程序優化功能、系統整體功能的測試，試驗結果達到預定目標。

(2) 在完成系統各個模塊的功能測試后，還需對相關模塊進行穩定性測試，才能確保系統能夠長期穩定工作。穩定性主要體現在Android智能終端與測量機器人之間藍牙4.0通信的穩定性。具體測試包括藍牙4.0單次連接穩定通信時間和藍牙4.0斷線重連性能，試驗顯示穩定通信時間可達4 h以上，斷線重連的次數可達7次。

(3) 通過系統的功能和穩定性測試后，已經能夠確定BLE應用程序能夠良好地驅動Android智能終端使得軟件系統正常穩定工作。同時BLE應用程序的性能直接關系實時系統的整體性能，影響整個產品的用戶體驗，因而還需要對BLE應用程序的性能作相應的測試和分析。本項目試驗從BLE應用程序的CPU占用率、內存消耗和耗電量3個方面來測試分析。

CPU占用率是指應用程序運行時占用CPU時間片的比例，CPU占用率越高，應用程序運行時消耗的CPU資源越多。單個應用程序的CPU占用率過高會導致Android系統卡頓，應用程序運行不流暢，甚至使得應用程序或系統崩潰。一個良好的應用程序在運行時應該占用較少的CPU資源，擁有較低的CPU占用率。使用DDMS工具對BLE應用程序前臺運行和后臺運行兩種情況下的CPU占用率進行測試截圖，餅狀圖中com.nl.holter(user)部分即為BLE應用程序的CPU占用率。

測試結果顯示，應用程序前臺運行和后臺運行的CPU占用率分別為20%和9%，并且在測試過程中其CPU占用率沒有明顯的波動，這說明軟件對CPU資源的利用是比較合理的。

內存消耗測試結果顯示BLE應用程序前臺運行時Android系統為其分配了33.698 MB的堆內存，已被使用的內存大小為25.867 MB；BLE應用程序后臺運行時Android系統為其分配了29.367 MB的堆內存，已被使用的內存大小為22.546 MB。

耗電量的測試結果顯示BLE應用程序前臺運行時由于手機屏幕耗電過大，僅能維持4 h的正常使用；在鎖屏情況下使應用程序后臺運行時，能夠維持21 h的正常使用。在實際使用中，BLE應用程序多在后臺運行，故能夠實現實時軟件系統的長時間運行。

5 結 語

本文總結了運營期地鐵自動化監測流程方法，針對Android智能終端迅速發展普及的現狀，分析了基于Android智能終端設計實時地鐵監測軟件系統的實際意義和可行性，探討了BLE應用程序的功能需求、軟件系統框架、通信連接方法并完成程序設計，最后通過試驗成功實現了Android智能終端與TM30測量機器人和后臺服務器的連接。

通過小米4手機對基于Android智能終端的實時監測軟件系統從功能性及穩定性兩方面進行測試，并對BLE應用程序從不同方面進行了性能分析，驗證了基于Android智能終端的實時地鐵監測系統的可行性和實用性。

隨著科技的發展，相對于傳統WinCE系統，Android系統開源、免費、執行效率更高、開發體驗更好，筆者認為越來越多的工程實時監測嵌入式裝置將采用Android系統作為其平臺，智能終端作為載體。

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Software Design of Real Time Subway Deformation Monitoring System Based on Android Smart Terminal

YU Teng1,HU Wusheng2,JIAO Minglian3,SUN Xiaorong1

(1. Department of Civil Engineering, Suqian College, Suqian 223800, China; 2. Transportation School of Southeast University, Nanjing 210096, China; 3. School of Surveying and Marine Information, Huaihai Institute of Technology, Lianyungang 222001, China)

Taking a section of operation in Nanjing No. 2 subway line continuous monitoring data as an example, based on the hardware of the automatic monitoring system which is based on the TM30 measuring robot and the RTU data transmission as the main body, this paper mainly discusses the requirement analysis,architecture design and function module partition of subway deformation monitoring system based on Android smart terminal,analyzes the key technologies used in the realization of the BLE application and the main methods to solve the key and difficult problems. It develops a convenient and practical application of Android,making Android intelligent terminal and automatic monitoring system can work together. Practice has proved that the timeliness of deformation information transmission is greatly enhanced, and has been expected to be applied in similar projects.

subway deformation; monitoring; BLE; Android; system

余騰，胡伍生，焦明連,等.基于Android智能終端的實時地鐵變形監測系統軟件設計[J].測繪通報，2017(6)：98-104.

10.13474/j.cnki.11-2246.2017.0199.

2016-08-18

國家自然科學基金(41574022)；江蘇省科技支撐(工業)項目 (BE2014026)；江蘇省高校自然科學研究項目(13KJB420004)

余 騰(1985—)，男，碩士，實驗師，研究方向為測量儀器集成開發應用和精密工程測量與數據處理。E-mail：164002786@qq.com

P258

A

0494-0911(2017)06-0098-07