一种停车引导方法技术

本发明专利技术公开了一种停车引导方法，将LoRa模块和地磁传感器封装形成LoRa地磁，以一对一方式埋于每个停车位下方；同时为每个停车位设定一个由坐标x、y构成的二维坐标并记录在LoRa地磁中，当地磁传感器感应到停车位占用情况发生变化时，LoRa模块将该二维坐标与当前车位状态信息一同通过无线传递至LoRa网关，进而传至后台服务器；服务器通过互联网向客户下发车位状态信息以及提供停车导航；在停车导航的路径规划中，确定标定三类关键点坐标，分别是起始坐标、目标坐标和障碍物坐标；其中，起始坐标固定在停车场入口处，目标坐标由各个LoRa地磁与起始坐标进行计算后得出，最后通过A*算法算出从起始坐标到目标坐标之间的最短路径，引导车主泊车。泊车。泊车。

【技术实现步骤摘要】
一种停车引导方法


[0001]本专利技术涉及智能引导领域，具体涉及一种停车引导方法。

技术介绍

[0002]在目前的停车引导中，多选择Dijkstra算法完成停车引导，能保证找到最短路径但运算较慢。此外需要车主必须自己预定车位才能确定终点位置，客户体验感较差。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的是提供一种停车引导方法，结合LoRa技术和A*算法，实现系统自动为车主识别到最近的空闲车位并给予最短路径引导。
[0004]为了实现上述任务，本专利技术采用以下技术方案：
[0005]一种停车引导方法，将LoRa模块和地磁传感器封装形成LoRa地磁，以一对一方式埋于每个停车位下方；同时为每个停车位设定一个由坐标x、y构成的二维坐标并记录在LoRa地磁中，当地磁传感器感应到停车位占用情况发生变化时，LoRa模块将该二维坐标与当前车位状态信息一同通过无线传递至LoRa网关，进而传至后台服务器；
[0006]服务器通过互联网向客户下发车位状态信息以及提供停车导航；在停车导航的路径规划中，确定标定三类关键点坐标，分别是起始坐标、目标坐标和障碍物坐标；其中，起始坐标固定在停车场入口处，目标坐标由各个LoRa地磁与起始坐标进行计算后得出，障碍物坐标包含路障、石柱以及已有汽车的车位均标为障碍物；最后利用三个关键点坐标通过A*算法算出从起始坐标到目标坐标之间的最短路径，引导车主泊车。
[0007]进一步地，所述每个LoRa地磁设定一个由坐标x、y构成的二维坐标，具体包括：
[0008]对停车场所在区域进行平面建模，建模后构建一个包括所有停车位、停车场入口点在内的矩形区域，然后将该矩形区域进行网格划分，网格的大小与停车位大小相同，或略大于停车位的大小；沿矩形区域的横向x、纵向y给每个网格编号，即每个网格可通过一个坐标x、y的二维坐标进行表示；通过此方法，可得到各停车位的二维坐标；得到二维坐标后，建立该二维坐标与实际坐标之间的映射。
[0009]进一步地，所述目标坐标由各个LoRa地磁与起始坐标进行计算后得出，包括：
[0010]在矩形区域中，将路障、石柱以及已有汽车的车位所在网格均标注为障碍物，由此得到障碍物坐标；对于所有状态为空闲的停车位，分别计算这些停车位的网格与停车场入口点网格的起始坐标之间的欧氏距离，选择欧式距离最小的停车位所在网格的二维坐标作为目标坐标。
[0011]进一步地，由于停车位的状态占用会导致障碍物发生变化，因此所述障碍物按照预设的时间间隔进行更新。
[0012]进一步地，在目标坐标确定好之后，其余停车位的网格均标注为障碍物，以便于后续的路径规划。
[0013]进一步地，所述利用三个关键点坐标通过A*算法算出从起始坐标到目标坐标之间
的最短路径，包括：
[0014]通过A*寻路算法计算出在障碍物坐标约束下，从起始坐标到目标坐标之间的最短路径，其估价函数公式表示为：
[0015]f(n)＝g(n)+h(n)
[0016]其中f(n)是从起始坐标由经状态n到目标坐标的代价估计，g(n)是在状态空间中从起始坐标到状态n的实际代价，h(n)为启发函数，表示从状态n到目标坐标的最佳路径的估计代价；
[0017]将g(n)附近8个方块限制为5个方块，即上、右、左上、右上、右下，h(n)启发函数采用曼哈顿距离计算，其公式如下：
[0018]d(x,y)＝|x1‑
x2|+|y1‑
y2|
[0019]其中x1和y1为起始坐标(x1,y1)，x2和y2为目标坐标(x2,y2)；
[0020]得到最短路径后，将最短路径根据二维坐标与实际坐标之间的对应关系，转换为实际路径，即可用于引导车主泊车。
[0021]进一步地，在引导停车的过程中，停车场中一些路线可能因为突发情况存在障碍物，包括长时间逗留在行径路线中的汽车；此时利用摄像头识别这些长时间停留的物体，标记为暂时性障碍物，并将坐标通过LoRa网关发送给后台服务器，以在路径规划时作为障碍物进行考虑。
[0022]与现有技术相比，本专利技术具有以下技术特点：
[0023]1.传统停车引导方法需采用车主预定方法设置目标坐标，而本专利技术利用了LoRa地磁和设计好的二维坐标来确定目标位置，即将目标坐标的确定交由引导系统完成，提升了人性化服务水平。
[0024]2.传统停车引导方法多采用Dijkstra算法，与A*算法相比，空间复杂度和时间复杂度都比较高。本专利技术使用A*算法，同时限制了传统的g(n)，进一步减小空间复杂度和时间复杂度。
附图说明
[0025]图1为本专利技术一个实施例中停车场栅格化模型示意图；
[0026]图2为本专利技术一个实施例中停车场中停车位的状态示意图；
[0027]图3为各个空闲车位的LoRa地磁坐标与起始坐标进行欧式距离计算比较后得到的停车位状态图；
[0028]图4为路径规划后的结果示意图。
具体实施方式
[0029]参见附图，本专利技术的一种停车引导方法，结合LoRa技术和A*算法，LoRa具有广覆盖、穿透性强的特点，适合运用在地下停车场；将LoRa模块和地磁传感器封装形成LoRa地磁，以一对一方式埋于每个停车位下方；同时为每个停车位设定一个由坐标x、y构成的二维坐标并记录在LoRa地磁中，当地磁传感器感应到停车位占用情况发生变化时，LoRa模块将该二维坐标与当前车位状态信息一同通过无线传递至LoRa网关，进而传至后台服务器；
[0030]服务器通过互联网向客户下发车位状态信息以及提供停车导航；在停车导航的路
径规划的计算任务中，关键要确定标定三类关键点坐标，分别是起始坐标、目标坐标和障碍物坐标；其中，起始坐标固定在停车场入口处，目标坐标由各个LoRa地磁与起始坐标进行计算后得出，障碍物坐标包含路障、石柱以及已有汽车的车位均标为障碍物；最后利用三个关键点坐标通过A*算法算出从起始坐标到目标坐标之间的最短路径，引导车主泊车。
[0031]其中，所述每个LoRa地磁设定一个由坐标x、y构成的二维坐标，具体包括：
[0032]对停车场所在区域进行平面建模，建模后构建一个包括所有停车位、停车场入口点在内的矩形区域，然后将该矩形区域进行网格划分，网格的大小与停车位大小相同，或略大于停车位的大小；沿矩形区域的横向x、纵向y给每个网格编号，即每个网格可通过一个坐标x、y的二维坐标进行表示；通过此方法，可得到各停车位的二维坐标；得到二维坐标后，建立该二维坐标与实际坐标(即停车位实际所在位置)之间的映射。
[0033]参见图1，为本专利技术一个实施例中停车场栅格化后的示意图，图中灰色的浅灰色的方格表示停车位，该区域为一个10
×
10大小的网格区域，每个停车位可通过(xn,yn)来表示，n＝1,2,
…
10；例如左上角第一个停车位为(x3,y3)。二维坐标设置在LoRa地磁中，由LoRa地磁发现车位状态变化时将二维坐本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种停车引导方法，其特征在于，将LoRa模块和地磁传感器封装形成LoRa地磁，以一对一方式埋于每个停车位下方；同时为每个停车位设定一个由坐标x、y构成的二维坐标并记录在LoRa地磁中，当地磁传感器感应到停车位占用情况发生变化时，LoRa模块将该二维坐标与当前车位状态信息一同通过无线传递至LoRa网关，进而传至后台服务器；服务器通过互联网向客户下发车位状态信息以及提供停车导航；在停车导航的路径规划中，确定标定三类关键点坐标，分别是起始坐标、目标坐标和障碍物坐标；其中，起始坐标固定在停车场入口处，目标坐标由各个LoRa地磁与起始坐标进行计算后得出，障碍物坐标包含路障、石柱以及已有汽车的车位均标为障碍物；最后利用三个关键点坐标通过A*算法算出从起始坐标到目标坐标之间的最短路径，引导车主泊车。2.根据权利要求1所述的停车引导方法，其特征在于，所述每个LoRa地磁设定一个由坐标x、y构成的二维坐标，具体包括：对停车场所在区域进行平面建模，建模后构建一个包括所有停车位、停车场入口点在内的矩形区域，然后将该矩形区域进行网格划分，网格的大小与停车位大小相同，或略大于停车位的大小；沿矩形区域的横向x、纵向y给每个网格编号，即每个网格可通过一个坐标x、y的二维坐标进行表示；通过此方法，可得到各停车位的二维坐标；得到二维坐标后，建立该二维坐标与实际坐标之间的映射。3.根据权利要求1所述的停车引导方法，其特征在于，所述目标坐标由各个LoRa地磁与起始坐标进行计算后得出，包括：在矩形区域中，将路障、石柱以及已有汽车的车位所在网格均标注为障碍物，由此得到障碍物坐标；对于所有状态为空闲的停车位，分别计算这些停车位的网格与停车场入口点网格的起始...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐献圣，乔海晔，臧艳辉，齐新燕，祝家东，
申请(专利权)人：佛山职业技术学院，
类型：发明
国别省市：