基于物聯網的停車泊位智能巡航系統架構設計

摘要：文章設計了一種基于物聯網的智能停車泊位巡航系統架構，旨在解決多停車場信息整合、實時動態路徑規劃及數據安全等問題。系統通過高靈敏度傳感器節點實現車位狀態監測，采用NB-IoT技術和無線傳感網絡進行數據傳輸和匯聚，結合大數據和人工智能算法優化車位分配和路徑導航。平臺性能測試結果顯示，系統在高并發和長時間運行下表現優異，具備高效、穩定和可靠的特點，為用戶提供了智能化、實時化的停車服務體驗。

關鍵詞：物聯網；停車泊位；智能巡航系統；架構設計

中圖分類號：G434 文獻標志碼：A

1 物聯網技術與智能停車系統概述

1.1 物聯網基本概念和體系結構

物聯網是通過各種信息傳感設備（如傳感器、射頻識別技術、全球定位系統、激光掃描儀等），按照約定的協議，把物品與互聯網連接起來，進行信息交換和通信，以實現智能化識別、定位、跟蹤、監控和管理的一種網絡。物聯網的體系結構一般分為感知層、網絡層和應用層3個層次。

1.2 智能停車系統的組成與功能

智能停車系統由感知層、傳輸層和應用層組成。感知層通過傳感器實時監控車位狀態；傳輸層利用無線網絡將數據傳輸至中央處理系統；應用層通過大數據分析和智能算法進行車位分配、路徑優化和用戶引導。該系統利用物聯網技術實現車位的實時監控與管理，確保數據傳輸的穩定性和低功耗，并采用大數據和人工智能算法提供智能停車引導和動態路徑規劃服務，提升停車效率和用戶體驗［1］。

2 智能停車系統的需求分析

2.1 功能需求分析

2.1.1 空位感知與信息采集

系統須實時感知停車場車位使用情況，采集空閑、占用、預訂等數據。這要求部署高精度傳感器網絡，具備高靈敏度和低誤報率，確保數據可靠性和準確性。

2.1.2 路網信息協同

系統須管理多個停車場的車位信息，整合交通流量、道路狀況和停車場容量等數據，提供區域級停車引導服務。

2.2 性能需求分析

智能停車系統須要滿足實時性、準確性、可擴展性和安全性。實時性確保車位狀態和用戶請求的即時更新與響應；準確性要求傳感器數據的精確檢測和傳輸，以提升用戶信任和體驗；可擴展性使系統能適應城市規模擴大和車流量增加，通過模塊化和分布式架構便于擴展功能；安全性則保障車輛和用戶數據的隱私與安全。

3 停車泊位智能巡航系統架構設計

3.1 無線傳感器網絡設計

無線傳感器網絡（Wireless Sensor Network，WSN）是智能停車系統感知車位狀態和數據采集的關鍵技術，由布設在停車場各處的傳感器節點組成，通過無線通信將數據傳輸至中央處理單元。設計WSN須考慮節點部署策略、數據傳輸協議和能量管理與優化。節點應合理分布，確保每個車位有效覆蓋，兼顧信號傳輸質量、數據采集精度和安裝維護便利性［2］。選擇合適的無線通信協議，確保數據傳輸的可靠性和穩定性，并支持多跳傳輸，擴大覆蓋范圍和提高傳輸效率。傳感器節點通常由電池供電，須采用低功耗設計和智能休眠機制，延長工作壽命。

3.2 系統架構設計

NB-IoT是一種適用于大規模傳感器節點連接的物聯網通信技術，具有廣覆蓋、低功耗、大連接和低成本的特點。NB-IoT在智能停車系統中的應用體現在以下幾個方面：廣覆蓋與深度覆蓋，確保城市各個角落的停車場均可接入網絡，尤其是地下停車場等信號較弱區域；低功耗設計，延長傳感器節點的電池壽命，降低維護成本；大連接能力，滿足城市級智能停車系統對大量傳感器節點的需求。

基于NB-IoT和無線傳感器網絡的智能停車系統架構包括以下層次。

（1）感知層。由停車場內的傳感器節點組成，負責實時監測車位狀態，并通過無線通信將數據傳輸至匯聚節點。

（2）網絡層。利用NB-IoT技術實現數據遠程傳輸，匯聚節點將傳感器數據上傳至云端服務器或中央處理單元。

（3）處理層。中央處理單元或云端服務器對采集的數據進行處理、存儲和分析，利用大數據和人工智能技術實現車位狀態的預測和停車引導。

（4）應用層。通過移動應用、車載系統等用戶界面，將處理結果反饋給用戶，實現車位預訂、導航和支付等功能。

3.3 系統功能模塊設計

3.3.1 車位狀態監測模塊

車位狀態監測模塊是智能巡航系統的核心部分，負責高精度實時監測車位的占用情況。首先，通過部署大量高靈敏度傳感器節點，實現對每個車位的有效覆蓋，這些傳感器節點采用基于二進制傳感理論的算法，利用貝葉斯估計優化傳感器的數據采集精度，使車位狀態檢測的準確率提升至99.9%［3］。具體而言，傳感器節點的數據采集遵循以下公式：

其中，Si表示第i個車位的狀態，1為占用，0為空閑；Di表示傳感器采集到的檢測數據，P（Si=1|Di）是基于貝葉斯估計的后驗概率。

在數據匯聚處理方面，本文采用卡爾曼濾波算法對傳感器數據進行動態校正，過濾噪聲和誤差，以獲取更為精確的車位狀態信息。卡爾曼濾波器的狀態更新方程和測量更新方程分別為：

車位狀態數據通過NB-IoT網絡上傳至中央處理單元，進行存儲和分析。為了延長傳感器節點的使用壽命，模塊設計中引入了基于馬爾科夫決策過程的能量管理策略，智能調控傳感器節點的工作和休眠狀態，實現低功耗高效能的車位監測。

3.3.2 實時車位預訂模塊

該模塊利用高級算法實現車位預訂的智能化和動態化。首先，基于大規模用戶請求和車位狀態數據，模塊使用混合整數線性規劃（Mixed Integer Linear Program，MILP）模型進行車位分配優化，目標函數定義為：

min∑Ni=1∑Mj=1cijxij（5）

其中，Cij為用戶 i預訂車位 j的成本；xij為決策變量，表示用戶i是否預訂車位j。該優化模型不僅考慮了車位的實時狀態，還結合用戶的偏好、車輛類型以及停車時長等因素，確保預訂方案的全局最優。

為進一步提升車位預訂系統的響應速度和準確性，模塊引入了動態博弈理論，對多用戶同時預訂情況進行建模和分析。通過求解納什均衡點，系統能夠在復雜、多變的環境中實時調整預訂方案，避免資源沖突和用戶體驗下降［4］。納什均衡的求解過程如下：

其中，ui為用戶i的效用函數，xi和x-i分別表示用戶i的策略和其他用戶策略組合，x*i和x*-i為納什均衡策略組合。此方法確保在多用戶預訂時，每個用戶的選擇都是最優的，并且在任何策略調整下都不會導致整體效用的下降。

3.3.3 動態路徑規劃導航模塊

該模塊利用A*算法和Dijkstra算法的結合，通過啟發式搜索和最短路徑計算，實現路徑規劃的高效性和準確性。A*算法的核心公式為：

f（n）=g（n）+h（n）（7）

其中，f（n）為節點 n的總評估成本，g（n）為起點到節點n的實際成本，h（n）為節點n到目標節點的啟發式估計成本。通過設定適當的啟發函數h（n），系統能夠在復雜路網中快速找到最優路徑。

為進一步提升路徑規劃的動態響應能力，模塊采用實時交通流量數據進行路徑優化，利用動態時間窗（Dynamic Time Window，DTW）算法調整路徑規劃結果。DTW算法通過分析不同時刻的交通狀態數據，動態調整路徑規劃策略，公式如下：

D（i，j）=d（i，j）+min{D（i-1，j），D（i，j-1），D（i-1，j-1）}（8）

其中，D（i，j）為第i時刻至第j時刻的累積距離，d（i，j）為時刻i和時刻j的距離。該算法能夠有效處理交通狀態的時變性，提供實時更新的路徑規劃方案。

4 平臺性能測試

4.1 測試環境

測試環境設計包括高性能硬件和專業軟件配置。硬件方面，使用Dell PowerEdge R740服務器（雙Intel Xeon Gold 6130 CPU，128 GB內存，RAID 5 SSD），客戶端設備為Intel Core i9-9900K CPU，32 GB內存，NVIDIA RTX 2080 Ti顯卡。軟件方面，服務器端運行CentOS 7，使用Apache Kafka、Redis、MySQL 8.0，測試工具包括JMeter、Wireshark、Perf，應用服務器部署Tomcat 9.0，Java環境為JDK 11。網絡配置為千兆以太網，核心交換機為Cisco Catalyst 9500，網絡參數通過iPerf3測量。測試中采用Docker容器技術虛擬化多個用戶，容器配置為2 vCPU和4 GB內存，模擬終端設備行為，評估平臺在高并發情況下的性能表現。

4.2 測試樣本及方法

測試樣本包括1000個用戶，模擬登錄、查詢、預訂和支付等操作，每個用戶平均操作間隔為5 s，峰值并發用戶數為500，持續時間為60 min。采用混合負載測試策略，壓力測試每秒500請求，逐步增加至1000請求，負載測試在60 min內監測CPU、內存、網絡帶寬和數據庫響應時間［5］。

數據傳輸速率設定為1 Gbps，延遲控制在10 ms以內，丟包率低于0.1%。日志數據通過Elasticsearch集中存儲和分析，系統響應時間采用95%置信區間統計。異常處理場景包括高峰流量、數據庫中斷和網絡波動，測試自動重試機制和負載均衡策略，評估系統容錯性和穩定性。

4.3 測試結果分析

測試結果顯示平臺在高并發環境下性能優越。壓力測試中，每秒500請求時，平均響應時間110 ms；1000請求時，平均響應時間220 ms。系統CPU使用率72%，內存占用率60%，網絡帶寬利用率78%。在60 min負載測試中，系統平均響應時間為170 ms，95%的請求在250 ms內完成。數據庫響應時間平均為50 ms，峰值不超過100 ms。CPU和內存使用率分別為70%和58%，網絡帶寬利用率70%。異常處理場景下，系統恢復能力強。高峰流量測試中，響應時間短暫上升至500 ms，20 s內恢復；數據庫連接中斷時，自動重試機制在4 s內恢復，請求丟失率低于0.1%；網絡延遲增至100 ms時，系統響應時間增加至300 ms，95%的請求在400 ms內完成。測試數據表明，平臺在高并發和長時間運行下表現優異。自動重試和負載均衡策略保障了系統的容錯性和穩定性，為用戶提供可靠的服務體驗。

5 結語

未來，隨著物聯網技術的發展和成熟，智能停車系統將朝著更加智能化、精準化和人性化的方向發展，為緩解城市交通壓力、提升城市生活質量提供強有力的技術支撐。通過不斷創新與優化，智能停車系統必將成為智慧城市建設的重要組成部分，推動城市交通管理的革新與進步。

參考文獻

［1］李貴勇.舒強.李文彬.基于NB-IoT系統的eDRX的分析與研究［J］.電子技術應用，2018（8）：98-101.

［2］周紅崗.郭寶.張陽.NB-IoT網絡覆蓋性能評估與優化［J］.電信工程技術與標準化，2018（6）：1-5.

［3］王磊.王瑞.NB-IoT功控方式和低功耗技術分析［J］.電信工程技術與標準化，2018（6）：16-19.

［4］劉昕.劉從柏.劉湘梅.NB-IoT和eMTC商用部署策略［J］.電信科學，2017（增刊2）：64-70.

［5］周楊，耿夢瑩.基于大數據技術的數字化供電系統分析［J］.集成電路應用，2023（8）：246-247.

Architecture design of intelligent cruise control system for parking spaces based on the Internet of Things

Abstract： This article designs an intelligent parking and parking cruise control system architecture based on the Internet of Things， aiming to solve problems such as multi parking lot information integration， real-time dynamic path planning， and data security. The system monitors the status of parking spaces through highly sensitive sensor nodes， uses NB IoT technology and wireless sensor networks for data transmission and aggregation， and combines big data and artificial intelligence algorithms to optimize parking space allocation and path navigation. The platform performance test results show that the system performs excellently under high concurrency and long-term operation， with high efficiency， stability， and reliability， providing users with an intelligent and real-time parking service experience.

Key words： Internet of Things; parking spaces; intelligent cruise control system; architecture design