基于物联网技术的停车场车辆智能导航系统.pdf

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1、分类号：!丛旦!!UDC：621．39密级：里坌五编号：081011基于物联网技术的停车场车辆智能导航系统IntelligentVehicleNavigationSystemofParkingBasedonInternetofThings学位授予单位及代码：量壹堡王太堂(!Q!墨鱼2学科专业名称及代码：焦皇皇垣垡王猩(Q璺!Q2研究方向：焦呈捡型量值呈处堡堡途生蕉查申请学位级别：王堂亟±论文起止时间：2Q!垄：Q旦二圣Q!圣：!呈长春理工大学硕士学位论文原创性声明IllllllJllIIIIIII

2、JlllllJllllllllllllllIllIY2528646本人郑重声明：所呈交的硕士学位论文，《基于物联网技术的停车场车辆智能导航系统》是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。作者签名：孑晗曲仰年；月沈日长春理工大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解“长春理工大学硕

3、士、博士学位论文版权使用规定”，同意长春理工大学保留并向中国科学信息研究所、中国优秀博硕士学位论文全文数据库和CNKI系列数据库及其它国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权长春理工大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。导师签名：趔年立月2碉摘要本文分析了现今智能停车场系统面临的主要问题，对现有的智能停车场系统进行了大量的对比研究，本文提出了一种基于物联网ZigBee技术的、先进的停车

4、场车辆智能导航系统方案，解决了用户在停车场内快速寻找到停车位的问题。本文选择了高性能的ZigBee通信芯片CC2530与超声波传感器相连接，构造出车位检测节点，各个车位检测节点可以通过自组网的方式构造覆盖整个停车场的ZigBee数据传输网络。停车位检测节点设计了采用高精度超声波车位检测的方案，可以对停车位的占用情况进行监测。为了提高在停车场复杂环境下车辆导航的效率，本文对车辆路径规划的最佳路径算法进行了研究，对已经存在的路径规划算法进行的比较和分析，综合考虑之后提出了一个新颖的最佳路径搜索算法改进

5、方案。通过实验仿真，对比算法速度可以得出，此算法在算法效率和实时性上有着巨大的优势。关键字：车辆导航物联网技术超声波检测最佳路径算法ABSTRACTThispaperanalyzesthemainproblemthatfacedbymanysmartparkingsystemsnowadaysanddoingalargenumberofcomparativestudiesondifferentparkingsystem．Thispaperproposesanintelligentvehiclena

6、vigationsystemofparkingbasedoninternetofthings．ItisadvancedparkingsystemandCanhelptheUSertOquicklyfindaparkingspaceinapark．ThispaperselectCC2530toachievethehigh—performanceofZigBeecommunicationwithultrasonicsensorsconnectedtoconstructaparkingdetection

7、node．EachnodeCandetectparkingspacesandtransmitthedatabymeansofad-hocnetworkcovetingtheentireparkingarea．ParkingspacedetectionnodedesignedwithHigh-precisionultrasonicparkingspacedetectionschemetomonitortheoccupancyofparkingspaces．Inordertoimprovetheveh

8、iclesnavigationefficiencyincomplexenvironmentintheparkingarea,thispaperresearchontheoptimalpathalgorithmforvehicleroutingproblem．Thispapercomparesandanalysestheexistingpathplanningalgorithmandproposesanoveloptimalpathsearchalgorithmsimprovemen