吳家葳 李智韜 李洋陽(yáng) 張楊 李瑞瑩

摘要：本論文設(shè)計(jì)、研究并分析了無(wú)人駕駛技術(shù)智能停車場(chǎng)的應(yīng)用。首先，車主在停車場(chǎng)外附近區(qū)域?qū)④囕v系統(tǒng)與停車場(chǎng)系統(tǒng)相連接，即可下車離開(kāi)，無(wú)需進(jìn)入停車場(chǎng)內(nèi)。其次，停車場(chǎng)內(nèi)的地感傳感器系統(tǒng)會(huì)識(shí)別車輛信息，為車輛安排車位，通過(guò)路徑規(guī)劃、室內(nèi)導(dǎo)航技術(shù)及無(wú)人駕駛技術(shù)使車輛停入適當(dāng)車位。最后，用戶需要取車時(shí)，可在手機(jī)軟件上向停車場(chǎng)系統(tǒng)發(fā)出取車申請(qǐng)，停車場(chǎng)系統(tǒng)會(huì)再次用同樣的方法，將車輛行駛至指定區(qū)域等待車主。因此，該論文的研究?jī)?nèi)容旨在解決當(dāng)今社會(huì)尤其繁忙購(gòu)物中心、寫字樓所出現(xiàn)的停車難、找車難、車位少等問(wèn)題，幫助車輛用戶更高效的利用時(shí)間。

Abstract： This paper designs， studies and analyzes the application of driverless technology in smart parking lots. First of all， the car owner connects the vehicle system with the parking lot system in the area near the parking lot， and can get off and leave without entering the parking lot. Secondly， the ground-sensing sensor system in the parking lot will recognize vehicle information， arrange parking spaces for the vehicles， and park the vehicles in appropriate parking spaces through route planning， indoor navigation technology and driverless technology. Finally， when the user needs to pick up the car， he can send an application to the parking lot system on the mobile phone software， and the parking lot system will use the same method again to drive the vehicle to the designated area to wait for the owner. Therefore， the research content of this paper aims to solve the problems of parking， finding cars， and lack of parking spaces that are particularly busy in shopping malls and office buildings in today's society， and help vehicle users use their time more efficiently.

關(guān)鍵詞：無(wú)人駕駛技術(shù);智能停車場(chǎng);停車場(chǎng)設(shè)計(jì);傳感器

Key words： unmanned driving technology;intelligent parking lot;parking lot design;sensor

中圖分類號(hào)：TP391.44? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文章編號(hào)：1006-4311（2020）31-0175-04

1? 研究背景

隨著我國(guó)科技與經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，汽車保有量以及城市的汽車承載量之間的矛盾愈演愈烈，進(jìn)而產(chǎn)生了停車難、交通擁堵等問(wèn)題。為解決這些問(wèn)題，我國(guó)各個(gè)城市建立了許多的停車場(chǎng)，然而這些傳統(tǒng)停車場(chǎng)本身卻存在很多的弊端，具體如下：其一，必須配備大量的專職管理人員在停車場(chǎng)內(nèi)引導(dǎo)車輛?？浚黾油＼噲?chǎng)管理成本。其二，停車場(chǎng)內(nèi)空余車位的情況需動(dòng)用人力去勘察，增加停車場(chǎng)人力成本。其三，車主進(jìn)入停車場(chǎng)后無(wú)法快速方便的找到可以停車的車位，只能在場(chǎng)內(nèi)無(wú)序的尋找空車位，不但占用場(chǎng)內(nèi)出入主車道資源，造成交通擁堵，還浪費(fèi)車主的大量時(shí)間和精力等等。

在汽車社會(huì)的繁華背后，不管是有車一族還是無(wú)車一族，都面臨著汽車發(fā)展過(guò)程中所帶來(lái)的不便。在當(dāng)前大環(huán)境下，很多政策條件開(kāi)始越來(lái)越利于發(fā)展新型停車場(chǎng)。除此之外，在萬(wàn)物互聯(lián)的大趨勢(shì)下，消費(fèi)者對(duì)自動(dòng)駕駛產(chǎn)品越發(fā)關(guān)注，雖然現(xiàn)在這一技術(shù)正處于初期發(fā)展階段，但可以預(yù)見(jiàn)與之相適應(yīng)的各種設(shè)施在未來(lái)將會(huì)成為必需品。因此，在傳統(tǒng)停車場(chǎng)基礎(chǔ)上，我們提出一種基于無(wú)人駕駛技術(shù)的未來(lái)停車場(chǎng)構(gòu)想及設(shè)計(jì)，希望可以改善目前商用停車場(chǎng)內(nèi)停車難、找車難、車位設(shè)置不合理等問(wèn)題。

2? 當(dāng)前兩類主流停車場(chǎng)的調(diào)研

我們?cè)谀壳耙呀?jīng)商用的停車場(chǎng)中，選取了兩個(gè)具有代表性的停車場(chǎng)進(jìn)行了調(diào)研——華北電力大學(xué)地下停車場(chǎng)及北京五棵松體育館地下無(wú)人停車場(chǎng)。華北電力大學(xué)地下停車場(chǎng)與我國(guó)大多數(shù)停車場(chǎng)擁有共同的設(shè)施及特點(diǎn)，例如車牌識(shí)別技術(shù)、自動(dòng)抬桿技術(shù)等等;而北京五棵松體育館地下無(wú)人停車場(chǎng)引進(jìn)了AGV智能停車機(jī)器人技術(shù)，在當(dāng)前商用停車場(chǎng)中較為先進(jìn)。

4.1.2 車輛傳感器

對(duì)于我們所提出的智能停車場(chǎng)的解決方案來(lái)說(shuō)，除了需要對(duì)停車位的形狀以及分布進(jìn)行一定的設(shè)計(jì)外，如何使車輛安全到達(dá)指定停車位也不可忽略。由于停車場(chǎng)系統(tǒng)在計(jì)算車輛最優(yōu)路徑的時(shí)候，需要用到車輛的位置信息，因此就需要大量傳感器的原始數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)其進(jìn)行分析。我們對(duì)現(xiàn)階段常用的三種車載傳感器進(jìn)行了調(diào)研，發(fā)現(xiàn)車載普通雷達(dá)與車載相機(jī)或多或少都對(duì)我們針對(duì)的問(wèn)題存在一定的不適應(yīng)性，而毫米波雷達(dá)雖較為適用且產(chǎn)生數(shù)據(jù)量沒(méi)有車載相機(jī)那么大，但是仍有10-100Mb/s的數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度。

現(xiàn)階段，僅針對(duì)于汽車無(wú)線通訊，最廣泛運(yùn)用于車輛通訊的協(xié)議稱為專用短程通信（DSRC）[3]。對(duì)于這種協(xié)議而言，其在實(shí)現(xiàn)車對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施（V2I）通訊的基礎(chǔ)上，還可以初步實(shí)現(xiàn)車對(duì)車（V2V）的通訊甚至是車對(duì)所有（V2X）通信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)通訊，但是其最大傳輸速率僅為2-6Mb/s。同時(shí)可以運(yùn)用于V2X通信系統(tǒng)的還有第四代（4G）蜂窩系統(tǒng)，但是對(duì)于4G系統(tǒng)，數(shù)據(jù)傳輸速率最大也僅有100Mb/s[4]。在這樣的傳輸速率下，再加上環(huán)境的限制，車輛在停車場(chǎng)中低速巡航時(shí)的數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量尚且無(wú)法得到保證，更不用說(shuō)當(dāng)車輛面臨大流量數(shù)據(jù)傳輸時(shí)（如在自動(dòng)停車時(shí)需要精準(zhǔn)定位）有可能出現(xiàn)的高延時(shí)、高丟包率等情況，由于我們所面對(duì)的實(shí)際系統(tǒng)容錯(cuò)率極低，這種情況往往是無(wú)法忍受的。所以在本文中，我們鼓勵(lì)在車輛上使用比DSRC和4G（V2X）傳輸速率更高，帶寬通道更寬的毫米波頻譜來(lái)進(jìn)行車載通訊。毫米波通訊現(xiàn)階段已經(jīng)有可以商用的國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)：IEEE 802.11ad[5]，并且其已經(jīng)成為5G蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)的一部分。毫米波頻譜的使用使得我們可以利用其極高的帶寬通道進(jìn)行通信，從而帶來(lái)了每秒千兆級(jí)數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰?，使得車輛可以在無(wú)人停車場(chǎng)這種終端密集型場(chǎng)所，低延時(shí)的傳輸大流量原始數(shù)據(jù)，考慮到數(shù)據(jù)傳輸對(duì)于智能停車場(chǎng)的重要性，我們認(rèn)為現(xiàn)階段有必要考慮毫米波在車輛通信中的使用。且對(duì)于V2X通信系統(tǒng)而言，在查閱了一些資料并做了相應(yīng)的調(diào)研后，我們認(rèn)為將毫米波應(yīng)用于車輛通信時(shí)將擁有良好的通信表現(xiàn)，控制表現(xiàn)和機(jī)械響應(yīng)表現(xiàn)[7]，且運(yùn)用毫米波通信的通信裝置較小，將可以大大節(jié)省車輛空間，其也將是未來(lái)車載雷達(dá)系統(tǒng)的潛在選擇。

4.2 停車場(chǎng)算法

4.2.1 智能算法及相關(guān)技術(shù)

4.2.1.1 室內(nèi)定位技術(shù)

智能停車場(chǎng)系統(tǒng)需要有高精確度和抗干擾性，實(shí)現(xiàn)車輛高效準(zhǔn)確定位。從相關(guān)技術(shù)特點(diǎn)來(lái)看，無(wú)線WiFi雖然布置簡(jiǎn)單且成本較低，但在實(shí)際復(fù)雜應(yīng)用中表現(xiàn)較差，同時(shí)在車輛數(shù)量較多時(shí)運(yùn)行效率會(huì)降低。ZigBee技術(shù)的拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)雖然功耗小、可以自組網(wǎng)，但精確度較低。超寬帶室內(nèi)定位技術(shù)雖然性能較好，但是其功耗較大，并且與其他智能終端不能很好的融合[9]。新一代藍(lán)牙技術(shù)5.0相比于上一代：數(shù)據(jù)傳輸速度快、有效距離遠(yuǎn)、定位精確度高、增加導(dǎo)航功能，再加上藍(lán)牙目前兼容性好的優(yōu)點(diǎn)，藍(lán)牙的優(yōu)勢(shì)較大。因此我們?cè)谥悄芡＼噲?chǎng)系統(tǒng)中選擇了使用藍(lán)牙5.0技術(shù)。

4.2.1.2 最短路徑算法

智能停車場(chǎng)系統(tǒng)需要一種高效的路徑算法，降低車輛在路上花費(fèi)的時(shí)間，提高工作效率。為此，我們對(duì)比了幾種常見(jiàn)的路徑算法。迪杰斯特拉算法最終搜索結(jié)果是起始節(jié)點(diǎn)到其他所有頂點(diǎn)的最短路徑[10]，但因?yàn)槊看味家獙?duì)剩余節(jié)點(diǎn)進(jìn)行搜索，計(jì)算量較大。A*算法目的性強(qiáng)，相對(duì)運(yùn)算復(fù)雜度較低，但每次當(dāng)路網(wǎng)環(huán)境發(fā)生變化后，都需要重新進(jìn)行全局搜索，計(jì)算量大且實(shí)時(shí)性差。蟻群算法能夠快速給出問(wèn)題最為合理的解答，但在正反饋的調(diào)節(jié)下，可能掩蓋更具有優(yōu)勢(shì)的路線，其給出的最優(yōu)路徑可能不是全局最優(yōu)路徑[11]。經(jīng)過(guò)對(duì)比，我們選用了迪杰斯特拉算法作為最優(yōu)路徑算法。

4.2.2 迪杰斯特拉算法

Dijkstra算法是一種用以計(jì)算一個(gè)節(jié)點(diǎn)到其他所有節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)路徑算法，其主要特點(diǎn)是以起始點(diǎn)為中心向外層層擴(kuò)展，直到擴(kuò)展到終點(diǎn)為止。

在一般情況下，我們解決最優(yōu)規(guī)劃問(wèn)題時(shí)，使用的是最優(yōu)子結(jié)構(gòu)的性質(zhì)，即：所研究的問(wèn)題得到的最優(yōu)解中所包含的子問(wèn)題的解也是最優(yōu)的。所以最優(yōu)路徑的最優(yōu)子結(jié)構(gòu)的性質(zhì)一般可以描述為：如果P（i，j）={Ni…Nk…Ns…Nj}是從點(diǎn)i到點(diǎn)j的最優(yōu)路徑，點(diǎn)k和點(diǎn)s是該最優(yōu)路徑上的中間點(diǎn)，那么P（k，s）就是從點(diǎn)k到s的最優(yōu)路徑。

由上文可知，為得到最優(yōu)路徑，Dijkstra提出了根據(jù)最優(yōu)路徑的距離逐漸遞增，從而生成最優(yōu)路徑的算法，例如計(jì)算從N0到Nk的最短路徑，首先對(duì)于起始頂點(diǎn)N0，選擇與頂點(diǎn)N0直接相鄰的所有頂點(diǎn)中距離最短的頂點(diǎn)N1，然后以N1為頂點(diǎn)尋找與其距離最近的頂點(diǎn)N2，然后依次尋找符合要求的頂點(diǎn)。所以從N0到Nk的最短路徑，可將其表示為：Dist[k]=min{Dist[k]，Dist[0]+matrix[0][k]}。

圖1為一停車場(chǎng)的示例。該停車場(chǎng)有一入口X1，該停車場(chǎng)所有停車位都長(zhǎng)5m，寬2.5m，停車場(chǎng)內(nèi)部道路寬5m。將停車場(chǎng)內(nèi)部的交叉口從右到左設(shè)置為O1，O2，假設(shè)該停車場(chǎng)內(nèi)部Q1，Q2，Q3，Q4，Q5，Q6為空余車位。則根據(jù)該停車場(chǎng)示意圖，我們可以使用Dijkstra算法對(duì)其最優(yōu)路徑進(jìn)行分析。

現(xiàn)在假設(shè)圖中的Q6（左上角）是車主選定的車輛所需?？康耐＼囄?，現(xiàn)在根據(jù)Dijkstra算法原理得到用戶所在的入口處X1到Q6之間的最優(yōu)路徑，其步驟如下：①選擇入口X1，其距離為0，其余除X1以外的點(diǎn)選擇距離為∞;②將入口X1作為中間點(diǎn)，計(jì)算與其直接相鄰的所有節(jié)點(diǎn)的距離，以及他們分別到達(dá)O1的距離，并選取其中最短的一個(gè)，其他點(diǎn)距離變?yōu)椤?③將O1作為中間點(diǎn)，計(jì)算與其相連的O2之間的距離，并與X1到O1的距離相加，然后把其余點(diǎn)的距離設(shè)置為∞;④將O2作為中間點(diǎn)，計(jì)算其與Q6的距離，再與前面做得到的距離相加，則可得到最短距離。同樣的，車輛駛出停車場(chǎng)時(shí)的線路規(guī)劃與上面的步驟類似，只需將起點(diǎn)設(shè)為停車位，終點(diǎn)設(shè)為出口即可。

5? 智能停車場(chǎng)優(yōu)化設(shè)計(jì)

5.1 傳統(tǒng)雙向車道可改為環(huán)島式單向車道

在傳統(tǒng)停車場(chǎng)內(nèi)，過(guò)道由于需要考慮人為誤差、車輛交匯等問(wèn)題，其面積占比在停車場(chǎng)面積中往往較高，從而不得不相應(yīng)的減少停車位數(shù)量。而基于無(wú)人駕駛技術(shù)下的停車場(chǎng)，由于采用了智能操作，可通過(guò)停車場(chǎng)系統(tǒng)的控制，同一停車場(chǎng)內(nèi)的車輛行駛方向可以得到統(tǒng)一，不會(huì)出現(xiàn)交匯情況，因此雙向車道可以全部改為單向環(huán)島式車道，從而減少了車道的占用面積，停車數(shù)量則得以相應(yīng)提高。

5.2 進(jìn)一步縮小停車位尺寸

在無(wú)人駕駛技術(shù)下的停車場(chǎng)內(nèi)，由于車主不再需要進(jìn)入停車場(chǎng)內(nèi)，因此停車位將不再需要預(yù)留車主上下車所需要的空間，車輛橫向凈間距可近似按汽車與柱間凈間距設(shè)計(jì)，預(yù)計(jì)節(jié)省面積將達(dá)到60%以上。而基于智能操作的準(zhǔn)確性，停車位長(zhǎng)寬數(shù)據(jù)還可進(jìn)一步優(yōu)化，具體優(yōu)化值隨無(wú)人駕駛技術(shù)準(zhǔn)確性而定。

5.3 引入不同尺寸停車位

智能停車場(chǎng)基于地磁傳感器，可測(cè)量車輛長(zhǎng)度大小，從而在車輛進(jìn)入停車場(chǎng)時(shí)將車輛分為大、中、小型車三類，為其選擇停車位并設(shè)計(jì)路線。由于中大型車數(shù)量較多，且長(zhǎng)度差距相對(duì)較小，因此商用停車場(chǎng)的停車位大小通常取中型車和大型車車位設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的中間值，這對(duì)小型車及微型車來(lái)說(shuō)，將浪費(fèi)相當(dāng)大一部分的面積。因此，在同一停車場(chǎng)內(nèi)應(yīng)設(shè)計(jì)不同大小的停車位，可以更好的利用停車場(chǎng)內(nèi)的空間資源。

5.4 根據(jù)大中小型車比例更改停車位設(shè)計(jì)地圖

由于停車過(guò)程不再需要司機(jī)操控，因此停車場(chǎng)內(nèi)不再需要實(shí)體畫(huà)線來(lái)引導(dǎo)車主停到適宜的位置，而這一點(diǎn)也為停車場(chǎng)總體設(shè)計(jì)提供了更多的可能性。根據(jù)停車場(chǎng)實(shí)際地形，可以提前設(shè)計(jì)出不同的停車方案地圖，以適應(yīng)不同比例的大、中、小型車數(shù)量，例如當(dāng)大、中、小型車的比例為2：6：2時(shí)，則需要更多的中型車車位，這時(shí)可以將預(yù)備在停車場(chǎng)操控臺(tái)中中型車車位最多的地圖應(yīng)用于該停車場(chǎng);而當(dāng)大、中、小型車的比例為2：2：6時(shí)，則可應(yīng)用小型停車位最多的地圖。

5.5 出入口處設(shè)置潮汐車道

潮汐車道最早是運(yùn)用于交通通行中為減少道路擁堵情況而設(shè)計(jì)的一種特殊通道，其可根據(jù)車流量變化來(lái)改變通行車道的方向，以達(dá)到緩解交通緊張的目的。我們將潮汐車道運(yùn)用到智能停車場(chǎng)中，在出入口處設(shè)置潮汐車道。由于停車場(chǎng)內(nèi)車輛的行駛方向及路徑由停車場(chǎng)系統(tǒng)決定，因此出入口處的車道方向可根據(jù)停入車流量以及取車車流量的變化而變化當(dāng)停車場(chǎng)出入口處只有駛?cè)胲囕v而暫時(shí)沒(méi)有駛出車輛時(shí)，可暫時(shí)將出入口處所有車道全部設(shè)為駛?cè)敕较?，以達(dá)到緩解車流量，減少汽車等待時(shí)間的目的。

6? 停車及取車步驟

以下為該智能停車場(chǎng)的停、取車流程，車主全程無(wú)需進(jìn)入停車場(chǎng)，且無(wú)需在出入口排隊(duì)取車。

停車：

①車主將車開(kāi)到入口時(shí)，傳感器獲得車輛基本信息（車牌、車輛大小、ETC等）;

②車主下車，關(guān)閉車門，使用APP將車輛接入停車場(chǎng)系統(tǒng);

③自動(dòng)停車系統(tǒng)接管車輛，按車輛大小和停車場(chǎng)剩余車位情況規(guī)劃車位;

④自動(dòng)停車系統(tǒng)按照智能算法計(jì)算路徑，將車輛停入預(yù)定車位;

⑤停車場(chǎng)系統(tǒng)將車輛實(shí)時(shí)信息上傳到APP。

取車：

①車主按照自己的行程可選擇APP上的預(yù)取車

服務(wù);

②自動(dòng)停車系統(tǒng)將車輛停到靠近停車場(chǎng)出口的取

車區(qū);

③自動(dòng)停車系統(tǒng)將車輛在取車區(qū)的車位信息發(fā)送到APP上;

④車主到取車區(qū)取走車輛，自行駛離停車場(chǎng);

⑤車輛行駛到停車場(chǎng)出口時(shí)，停車場(chǎng)可依據(jù)車輛車牌或ETC完成計(jì)費(fèi)，并將賬單發(fā)送給車主，車主在APP上完成支付。

7? 總結(jié)

本文根據(jù)當(dāng)今社會(huì)停車場(chǎng)現(xiàn)狀，提出了基于無(wú)人駕駛技術(shù)的智能停車場(chǎng)方案，旨在解決停車場(chǎng)停車難、找車位難、車位少等問(wèn)題。停車難和找車位難的問(wèn)題可依靠無(wú)人駕駛技術(shù)以及停車場(chǎng)傳感器電腦系統(tǒng)解決，而車位少的解決方案則是在無(wú)人駕駛技術(shù)及停車場(chǎng)傳感器電腦系統(tǒng)的基礎(chǔ)上對(duì)車位大小及分布的創(chuàng)新設(shè)計(jì)。由于無(wú)人駕駛技術(shù)尚未廣泛應(yīng)用，本文的所有創(chuàng)新設(shè)計(jì)主要針對(duì)現(xiàn)有的無(wú)人駕駛技術(shù)而提出。但就近幾年無(wú)人駕駛技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，其技術(shù)模式的變化并不大，因而即使未來(lái)無(wú)人駕駛技術(shù)有了新的突破，本文中的創(chuàng)新設(shè)計(jì)仍然適用。

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