智慧停車設施中信息化系統解析與前沿技術研究

許毅，馬會凱，奚迪

（上海市質量監督檢驗技術研究院電子電器家用電器質量檢驗所，上海 201114）

引言

近年來，停車難已然成為眾所周知的大中型城市生活的弊病，鑒于停車資源的有限性、環境復雜性和不可復制性，限與放兩方面需要不斷平衡，一方面對于源頭私家汽車的數量和出行限制，另一方面，放開信息營的束縛，更要注重利用新型智能裝備以及物聯網/互聯網+等高新技術，大力發展和完善城市智慧停車領域的建設與管理，打破信息不對等造成的資源浪費，實現現存的有限停車資源的合理調度與有效利用，這些需求都驅使著基于智能化停車引導新型信息化系統和數據管理平臺亟待開發。

日前，國務院辦公廳轉發國家發展改革委、住房城鄉建設部、公安部、自然資源部幾大部門《關于推動城市停車設施發展的意見》[1]，強調我國城市停車設施規模持續增大，產業化發展日漸深入，指出尚且存在供給力短缺、治理水平低、市場進程滯后等問題，為加快補齊停車供給的短板、改善城市交通環境、推進高質量發展，提出了推進停車設施規劃建設、加快設施提質增效以及相關政策保障等共計二十二條要求和意見，其中，針對智慧停車信息化系統領域，關于提升裝備技術水平、優化停車信息管理、推廣智能化停車服務、鼓勵停車資源共享四個方面均提出了結合新技術和新模式的更為細化的支持措施。

早在2015年和2016年，國家發改委連續兩年發布了《關于加強城市停車設施建設的指導意見》[2]和《停車場建設工作要點的通知》[3]，均提出關于停車智能化和信息化的建設要求，大力開展城市級停車信息系統的開發，促進與互聯網的融合發展，進行停車數據平臺建設，建立基礎數據庫并實現動態更新與實時共享，用以充分發掘停車位的存量資源，為大眾提供更便捷和高效的停車引導服務。另，2017年上海舉辦中國商業年會（TASICC）[4]，主題為“開放、智慧、融合”，其中，國內智慧停車行業領軍企業承辦“智慧城市+靜態交通發展論壇”，從政策與規劃的高度，指出智慧交通解決問題關鍵在于打破城市中交通、出行、停車和收費等各個信息壁壘，推動整個大數據應用實現開放、共享、集成，改變目前城市運行和管理的不合理局面。“中國制造2025”重點領域明確的發展技術路線圖中指出智能網聯汽車的發展目標是：至2025年將自主的智能網聯汽車產業鏈與智慧交通體系基本建成[5]。

以停車為切入點，以智能信息化技術為依托，以停車場應用為場景，“物聯/互聯網+停車”將是一個具備萬億級市場空間的領域。與智能網聯汽車產業應用密切相關的智能停車領域正在成為智慧交通最重要的風口和真正解決問題的關鍵所在。

1 智慧停車產業發展與系統基本構成

1）智慧停車產業發展概況

智慧停車產業涉及的不單是停車功能的需求，還涉及整套由停車為起始所引發的生態圈和服務產業鏈（如圖1所示）：第一層面是停車基礎功能方面的需求，如空車位查詢與預定、停車路線定位與導航等；第二層面涉及支付相關的需求，如停車費支付、預約繳費和補繳等；第三層面，車生活相關的需求，如停車代泊、汽車保養和保險等；第四層面，最終數據共享方面的需求以及與其它行業的數據對接與融合等。

圖1 停車生態圈和服務產業鏈結構圖

城市解決停車難，停車線一端連接著動態交通，一端扎進社區和公路內外，各應用場景的管理方式也不盡相同，一方面，需要建立一個高效、高性能的新型信息化裝備系統和實時、動態化、多樣化集成、分布式控制的交通信息數據網，另一方面這也是一個城市多方面綜合治理的社會課題，智能停車涉及諸多權益關系的分界與協調，需要政府機構、企業、用戶個人相匹配適應的綜合智慧治理架構。這不只是目前北上廣深的迫切需求，更是全國所有大中型城市經濟發展需要考慮的社會問題。

高新技術固然是解決問題的工具和手段，另一方面真正的設施建設和社會化推廣絕對需要“兼容并舉”。目前提供智慧停車解決方案的企業、系統集成商、設備研發制造商等各自分頭行動，技術能力良莠不齊，車位信息采集的實現方式多種多樣、采用設備性能層次高低不等、信息處理與查詢算法千變萬化、信息傳輸模式、通信協議和軟件數據接口復雜多元，更是難以互聯互通，利益驅使各自為政、圈地為營，數據信息靜態化且數據存儲彼此獨立，更談不上實時性和動態化共享，用戶跨域使用不便，城市管理難以升級，停車也就難以真正實現“智慧化”。

智慧停車系統的用戶主體包括停車場業主方、停車場建設者、物業管理者、運營管理者、公共安全保障部門、相關機構等六大類。智慧停車系統的服務主體主要包括軟硬件產品/設備提供商、產品/服務提供商、政府執法部門、停車信息服務提供者、基礎設施管理部門等幾大類，隨著智慧停車平臺技術和規模擴展，智能化程度提高，可應用的商業模式也會不斷拓展，未來也可能會涉及交通管理部門、旅客運輸部門、緊急事件管理部門、貨物運輸服務提供者等新的服務對象。

2）基于已有技術的智能停車系統基本構成

從目前客戶應用的角度進行簡單通俗描繪，智慧停車系統平臺即通過通信信息網絡和智能自動化裝置協助車輛駕駛員或自動駕駛機制在一定時限內獲取本車可用的停車位置信息，并提供給駕駛員或自動機制精確的定位和路線導航，完成最終停泊/取車的任務全流程，也包括預定和移動支付等服務項目的延展應用。

從應用層面講，智慧停車平臺的功能就是實現有限資源的動態化實時調度與合理再利用。根據設計原理，智慧停車系統可分為三大部分：信息的采集與傳輸、信息的處理與人機界面、信息的儲存與查詢。一個先進的智慧停車系統的基本架構，從網絡平面而言主要有四個組成部分，其中三個是構成系統架構的硬件部分，包括停車信息采集終端子系統（傳感器組網的部分）、網關和服務器的通信傳輸網中繼設備，一個是用戶端軟件，與城市級信息化數據中心的建立共同構成架構的軟件部分，后續大數據的積累將會產生更廣泛的應用場景、滿足更多需求偏好。

2 新型智慧停車信息化系統的構建與各部分關鍵技術點

新型智慧停車平臺將是計算機統一管理下集多種技術于一體的復雜機電一體化信息系統，可能涉及但不限于：物聯技術、互聯網技術、傳感器技術、無線通信技術、組網技術、信息技術、新能源技術、自動控制技術、嵌入式軟件、數據存儲與處理、云計算技術等，將大量傳感器、嵌入式終端、智能中控、通信設備和設施通過虛擬網絡-實體物理網絡系統CPS形成智能網，使人、機器與服務之間能夠互聯，從而實現橫、縱向層面以及端對端的高度集成和資源整合，從而建立起的一種在大范圍內、全方位發揮作用的，實時、準確、高效的綜合停車管理系統，未來或將具備“智慧、能自學習、能進化”的生命體特征。

從功能實現的技術層面而言，目前智慧停車信息系統主要可分為數據采集系統、數據中心和用戶端三大部分（如圖2所示）。

圖2 智慧停車信息系統的結構

數據采集系統負責靜態和動態停車數據的采集，包括可用車位數量，車位地理信息，收費價格，等等。采集系統得到的數據通過無線通信發送或者人工錄入數據中心。

數據中心有兩個主要功能：第一功能為保存車位實時信息，歷史數據信息，采集系統設備信息，用戶信息，用戶記錄等；第二個功能是根據用戶需求給出大數據分析結果，比如5 min后用戶目的地址周圍可用停車位概率。數據中心提供接口給用戶端的停車引導應用。

停車引導應用為用戶提供獲取停車信息的界面和接口，包括手機應用程序，web頁面，PC應用程序等。用戶可以通過這些應用獲得目的地址周圍的停車信息，比如：可用停車位數量，車位可得概率，收費價格等，來幫助自己停車，也可用這些信息提前規劃行程。

1）數據采集系統

智慧停車數據采集系統的設計應能接納現有的數據采集技術，并能和已建成基礎設施保證較好的兼容性。以壓力傳感技術作為停車位采集終端所構成的系統為例，其中，靜態數據一般可采用人工采集和利用第三方數據庫來收集；而動態數據采集可有三種方式：

①對已建成的智能停車場設施，數據采集系統通過建立相應接口，傳感器直接執行采集。

②對于第三方的停車數據庫，如果其數據精確，數據采集系統通過數據接口獲取數據，這就要求兩方數據庫接口互相兼容。

③對于非智能停車場、路邊停車位、老舊小區停車和新建停車場，則可利用低成本的無源壓力傳感器件監測車位狀態。

新型壓力傳感數據采集系統包含兩類設備（如圖3所示）：傳感器節點和中繼節點。傳感器節點負責監測多車位并把車位占用信息發送到中繼節點；中繼節點負責將多個傳感器節點的信息轉發給數據中心。傳感器節點和中繼節點之間通信采用最新的低速率長距離通信技術（如LoRa、NB-IoT等）。

圖3 新型壓力傳感器的停車位數據采集子系統

2）數據中心

智慧停車數據中心以功能實現的角度，包含四個子系統，如圖4所示。

圖4 數據中心的功能邏輯架構

①設備信息系統負責數據采集系統的管理和維護。

②實時停車數據系統負責實時停車數據的存儲、管理和維護，響應來自用戶的實時數據請求，提供數據給歷史數據系統查詢。

③歷史停車數據系統負責對歷史數據的分析和結果的存儲，響應來自用戶端對歷史數據分析結果的請求。

④用戶信息系統負責用戶信息的存儲、管理和維護，負責車位可得概率的分析，響應來自用戶的各種請求。

智慧停車數據中心要實現的功能需求和效果（未量化）：

①數據要全面：數據既要包含如停車價格之類的靜態數據，也要包含實時可用停車位這樣的動態數據。數據地域性信息要廣且及時，這是考慮到駕車者擴地域行駛時，越是陌生地域對數據的需求越迫切。

②數據要準確：精確的可用車位數據才能保證駕車者體驗舒適度和用戶對停車引導系統的信任度。

③基于大數據分析的預測能力：基于精確的停車大數據，臨近的短期和極短時間內的可用停車位概率預測對用戶的使用更有價值。比如5分鐘內目的地周圍可用車位數量及可得概率可以幫助用戶停車；一天內的停車預測更適合幫助用戶規劃自己的行程。

在數據中心的建設上，可采用自建云服務和購買云服務相結合方式構建數據中心，平衡成本和安全兩個方面性能。為了保證數據中心的穩健性、安全性和可擴展性，可采用以下技術：

①在數據采集服務集群中采用的A/B雙點負載均衡技術，以KeepAlive型服務為主，實現服務可用性；

②在API服務集群中采用的多應用服務輪詢負載均衡技術，以Nginx技術為主，保證服務性能；

③采用ElasticSearch多節點集群服務，實現復雜查詢的拆解來保證分布式多節點的橫向擴展、高可用、高性能等特征；

④內存緩存（Redis）在高速訪問中對已有數據的key/value型緩存和定時持久化，為數據抽取代理提供緩存服務；

⑤針對不同的數據類型可采用不同技術型式的數據庫，保證實時和高效的數據查詢和管理，比如對用戶數據將采用關系型數據庫，對車位數據和設備數據將采用時序型數據庫，等等。

⑥所有數據庫將采用異地定時同步主從備份技術（延遲在12~24 h內），為容災做準備。

3）車位可得概率預測技術

實時的可用車位信息只能提供當前的車位使用狀況，無法保證在用戶到達目的地的時候仍然有空余車位。而車位預測可以結合歷史與實時數據，給用戶一個未來車位狀態的描述和反饋，依據用戶端需求給停車操作帶來更多的確定性。

新型智慧停車數據中心的預測服務器根據用戶的目的地址需求，可以利用車位預測算法對當用戶到達所選停車場時可用停車位數量及相應可取得概率進行合理預測。

圖5給出一種新型車位預測算法流程：給定當前的時間為T，目標結果是預測未來?t時長后可用車位的數量及概率。首先使用聚類算法將城市中所有停車場進行劃分，然后在每個類別內進行分析，先使用主成分分析將數據進行壓縮，再使用決策樹預測可用車位數量，最后使用生存分析預測相應概率，給出最終計算結果。

圖5 一種可用停車位數量及相應概率預測算法示例

3 結語

在諸多國家政策的大力推動下，為高新技術企業與質檢機構、試驗室和研究所等機構協作提供了一個重要契機，在技術評測的督導和監管下，開發高性能的新型智能停車裝備、完善整體解決方案的架構、改進各組成子系統的設計和功能，在完成政府市場監管職能的同時提供技術支持和數據支撐，促進企業高標準地完成系統集成和工程實施，擴大業務和實現市場積累，完成行業布局和推廣，為最終建立城市級的大型智慧停車管理示范平臺奠定基礎。這些工作將旨在推動系統發展和打破各方割據的局面，建立真正互聯互通的城市級智慧停車平臺，實現城市內乃至全國范圍內車位資源的合理管理與調配，為城市級乃至國家級戰略信息資源的開發和利用起到積極推動作用。