基于Wi-Fi技術的地下車庫導航系統

張潔　于躍躍　侯文琦　李圣

摘要：本文針對現在車多位少停車難以及現有停車管理系統缺乏停車場內部管理問題，設計了一個基于Wi-Fi技術的地下車庫導航系統，采用超聲波傳感器檢測車位狀態信息并通過Wi-Fi上傳，用戶獲得車位信息，實現地下車庫導航，快速尋找空車位，提高地下車庫使用效率。

[關鍵詞]Wi-Fi車位信息導航

人們生活水平提高使得汽車作為代步工具極其普遍，由此帶來的車多位少停車難的問題日益突出，一線城市寸土寸金，額外劃停車位是不現實的，因此可行辦法就是對現有停車場進行升級改造，現有停車場位置特殊，一般都是建設在地下，通常光線昏暗，視野不開闊，司機尋找停車位困難，改造一方面是要考慮成本，另一方面還要考慮施工強度和社會的發展趨勢。在現有停車場的基礎上加入定位導航功能迎合市場需求，使司機受惠。地下停車場，磚墻實體的遮擋，GPS（GlobalPositionSystem）信號極弱，難以定位，傳統的定位技術在室內情況下由于硬件成本高難以廣泛應用，而隨著“室內定位”概念的日趨完善，技術也在日漸成熟，利用隨處可見的Wi-Fi信號定位就是解決方案之一。本系統采用基于位置指紋的Wi-Fi定位方法，手機APP的開發為用戶提供更好的定位導航服務，快速尋找停車位，提高車位使用效率。

1系統整體組成

整個系統由空車位檢測，車位信息上傳，車輛定位導航組成，如圖1所示。為了避免大面積施工以及毀壞現有車位建設，空車位檢測通過最簡單的測距方式判斷車位狀態。空車位檢測后獲得的狀態信息上傳至服務器，用戶向服務器發出請求信息，服務器將車位信息發送給用戶。用戶利用手持移動端連接Wi-Fi獲得定位，基于位置指紋的Wi-Fi定位技術分為離線數據采集和在線定位兩個階段。離線數據采集階段需要利用現有AP（AccessPoint）節點，采集不同物理位置接收到同一AP的RSS（ReceiveSignalStrength）值，并將RSS值與現實世界的距離值相互映射，形成位置指紋數據庫。在線定位階段對實時測量的RSS值進行位置解算，從而判斷當前位置，為用戶提供空車位導航服務。

2系統詳細設計

2.1車位信息

首先系統的基礎信息是車位狀態信息，車位狀態信息的獲取可以分為接觸式測距法和非接觸式測距法。為了避免大面積施工以及毀壞現有車位建設，因而檢測電路采用非接觸測距法。現有的非接觸測距技術包括激光測距、電磁波測距、雷達測距和超聲波測距，超聲波測距因其指向性強，易于安裝，成本低廉等優點而被廣泛使用。圖2為使用超聲波傳感器進行車位信息檢測。

根據發射端和接收端的時間差，可計算超聲波測距模塊到待測車位的距離。將距離L值與停車場高度設置閾值S比較后，判斷后得出車位狀態。

2.2室內定位

本系統基于Wi-Fi技術的位置指紋實現定位，該方法主要包括兩個階段，離線數據采集和在線定位。位置指紋定位技術是利用接收信號強度值RSS與物理位置之間的映射關系進行定位，即利用不同物理位置接收到同一AP的RSS的特征值不同。RSS的特征值不同是在定位前期離線采集數據階段的參考點（referenceplace，RP）不同所致，采集位置指紋數據后，對數據進行統計分析，得出RSS的特征值，后利用定位特征值與物理位置之間的關聯，在線階段對實時測量的RSS進行位置解算，確定定位結果，主要原理和流程圖如圖3所示。

2.3導航

Dijkstra算法是典型的計算兩個節點間最短路徑的導航算法。Dijkstra算法需要各節點的相鄰距離組成二維矩陣，從中可以看出各個節點之間是否存在通路。

本系統采用Dijkstra算法求最短路徑。繪制寢室樓的平面圖，在地圖的重要位置設置節點，選取的節點越多越密集，在路徑規劃階段，所顯示的路徑較短，信息較詳細，但是復雜度也更高，本次選取的地圖較簡單，僅需將所有路線清晰展現即可。路徑規劃圖如圖4所示。

2.4綜合管理數據庫

本系統主要采用WirelessMon檢測本地Wi-Fi網絡和附近網絡的信號。采集到的數據如圖5所示。

根據采集到的數據，利用MySQL創建離線位置指紋數據庫，已便在線階段對位置進行解算。

2.5手機APP

搭載Android系統的通信手機更像小型化PC，鐘情于Android系統的用戶日益增多，手機端應用下載也觸手可及。本系統通過Java語言進行Android開發定位導航APP供用戶下載。

3軟件設計與實現

3.1車位狀態檢測

主要由中斷服務程序和車位狀態指示程序等部分組成，實現車位狀態檢測并用指示燈指示。軟件設計流程圖如圖6所示。

中斷服務程序包括定時中斷子程序和外部中斷子程序。定時中斷子程序用來檢測超聲波是否發射完，記錄超聲波模塊發射端和接收端的時間差。外部中斷子程序根據公式計算超聲波測距模塊到待測車位的距離。車位狀態指示程序用于判斷車位狀態。

3.2APP系統開發

將接收到的RSS值按數值從大到小排列，得到最強的n個Wi-Fi信號信息。訪問位置指紋數據庫，將n個Wi-Fi信號信息的MAC與指紋數據庫中的指紋信息進行對比，采用基于相似度的加權質心算法，得到唯一定位點坐標。通過定位點坐標與地圖的映射關系將當前位置顯示在手機APP顯示界面。定位實測圖如圖7所示。

黑色表示空車位，得到空車位后，點擊空車位選項，顯示導航路徑。

4結論

通過空車位檢測，Wi-Fi定位導航的設計與實現，基于Wi-Fi位置指紋的室內定位，并采用現有軟件WirelessMon和便攜式計算機測試記錄Wi-Fi信號，通過對信號處理構建位置指紋數據庫，空車位檢測模塊檢測車位狀態上傳車位信息，既而通過定位算法進行定位然后根據用戶需求導航到空車位。以Android手機為平臺，將手機作為定位服務器，實時測量RSS的值，實現空車位定位導航。

參考文獻

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