基于地磁传感器的车位信息精确定位系统研究与应用

基于地磁传感器的车位信息精确定位系统研究与应用

  王豪杰,马婉倩,宋扬

郑州科技学院

摘要：随着城市化进程加快和汽车保有量不断增加，停车难问题日益凸显，本文提出一种基于地磁传感器的车位信息精确定位系统，系统采用磁传感阵列和卡尔曼滤波算法能精确定位车位占用情况并及时更新，系统可以有效解决传统引导系统的缺陷，提高停车场运营效率，节省车主寻车时间，减轻交通拥堵压力。

关键词：车位信息系统；地磁传感器阵列；卡尔曼滤波算法；精确定位

引言：

随着城市化水平不断提升，汽车保有量快速增长，合理高效的车位引导系统有助于缓解停车难问题，目前许多停车场采用车检器、视频监控等传统车位引导系统，但存在车位占用信息滞后更新、无法精确定位等不足，给车主带来诸多不便，为此本文提出一种基于地磁传感器的车位信息精确定位系统，旨在克服传统系统的缺陷，提高停车场管理运营效率。

一、核心技术原理

（一）地磁传感器阵列检测原理

地磁传感器阵列检测系统利用磁性材料对地球磁场产生的微小扰动来检测车辆的存在及位置，地磁传感器阵列由多个高精度磁传感器组成，这些传感器均匀分布于停车场地面，形成有序的阵列布局，每个传感器能精确测量地磁场的三维矢量分量，从而全面描述磁场的大小和方向，当车辆驶入或驶离车位时其磁性部件会扰动原有的地磁场分布，传感器阵列可以灵敏地检测到这种局部扰动并生成相应的数字信号输出。通过分析多个传感器检测到的磁场变化模式及幅度可以精确计算出车辆的位置坐标和朝向，由于地磁场变化仅与车辆本身有关，不受外界环境如温度、湿度等因素的干扰，因此这种检测方式具有很高的鲁棒性和可靠性，同时磁性传感技术成本较低、无辐射、无需外界供电，是一种绿色环保的检测手段。

（二）卡尔曼滤波算法

由于实际工作环境复杂，传感器测量值会受到各种噪声的影响，使得获取的原始数据存在一定误差，为了从原始数据中精确重建出车辆的运动轨迹和位置，需要对测量数据进行滤波处理，消除噪声干扰、提取有用信息，卡尔曼滤波算法正是一种行之有效的最优化滤波方法，卡尔曼滤波是一种线性无偏最小方差估计，可以估计包括向量过程在内的不可观测的状态变量。该算法可以根据模型参数和先验数据预测状态变量的新估计值并将新的测量值与该预测值相结合进行修正，产生新的状态变量估计值，通过反复迭代，算法可以使状态估计值收敛于真实值，卡尔曼滤波具有自动跟踪能力，可以对信号噪声进行有效滤波，具有最优化滤波性能。

二、系统架构设计

（一）软硬件集成设计

本车位信息精确定位系统由硬件和软件两大部分组成，两者紧密集成，相互配合，共同实现车位检测和信息发布的全过程，硬件部分主要包括地磁传感器阵列和现场控制终端，软件部分则负责数据处理、状态监测和可视化展示等功能，硬件部分的核心是特制的地磁传感器阵列，这些传感器按照预定布局均匀安装于停车场地面组成有序阵列，每个传感器能精确测量三维磁矢量分量，共同构成一个覆盖面积较大的磁场检测网格，这些传感器通过有线或无线方式与现场控制终端相连，将采集到的原始磁场数据实时传输至终端进行处理，现场控制终端由工业级嵌入式计算机和通讯模块组成，用于数据采集、初步处理和与中心服务器的数据交互。软件部分由数据处理模块、状态监测模块、可视化展示模块和通讯模块等子系统构成，其中数据处理模块运行在现场控制终端上，负责对原始磁场数据进行卡尔曼滤波等算法处理，获得车辆位置和车位占用状态信息，状态监测模块则部署在云端服务器上，通过分析来自各停车场的车位状态数据对整个停车系统的运行状况进行监测和管理，可视化展示模块为车主和管理人员提供友好的图形化界面，实时展示各车位的占用情况，通讯模块则负责现场终端与云端服务器之间的数据传输交互。

（二）车位状态监测及数据上传

车位状态的精确监测是系统的核心任务，在硬件层面地磁传感器阵列实时采集车辆磁场信息，在软件层面，数据处理模块基于卡尔曼滤波算法对原始磁场数据进行分析计算，从而获得车辆的精确三维位置坐标，系统通过判断该位置坐标是否落在车位区域内即可判断该车位的占用状态是空闲还是已被占用。当确定某车位的占用状态发生变化时，该信息将第一时间上传至云端服务器的状态监测模块，状态监测模块不仅接收各停车场的车位信息还对整个系统的运行状况进行实时监控，包括统计各停车场的空余车位数量、车位使用率等数据，为后续的智能调度和管理优化提供决策支持。上传至云端的车位状态信息不仅用于系统内部监控管理还将通过可视化展示模块发布至车主端移动APP和管理端控制台，车主可以根据APP上的实时车位显示快速找到附近的空余车位，有效减少寻车时间，管理人员则可以通过控制台监视各停车场的运行状况并根据车位使用率等数据进行人员调配和车位引导策略优化，提高整个系统的管理运营效率，该系统通过车位状态的精确监测和及时数据上传可以确保云端和终端始终掌握最新的车位占用动态，为停车场的高效管理和车主的便利寻车提供了有力支撑。

三、应用实践与效果评估

（一）系统应用实践

基于地磁传感器的车位信息精确定位系统经过多年的研发和测试，目前已在国内多个城市的大型停车场投入实际应用，取得了良好的实践效果，在上海某大型综合体停车场该系统实现了全场域的车位状态监测，为车主和管理人员提供了及时、精确的车位信息服务，该停车场总面积达5万平方米，设有2500余个车位，传统的视频监控和车检器系统因成本高、维护困难等原因无法覆盖全场域，通过部署地磁传感器阵列仅需少量前期投入即可实现对全场车位的精确监测，系统安装有3000多个磁传感器分布于各停车楼层的地面上，组成一个高精度、高密度的检测网格。所有传感器与控制中心相连，将采集到的磁场数据实时上传至云端服务器进行处理，经过卡尔曼滤波算法分析，系统能够精确定位每个车位的占用状态并将最新状态信息推送至车主APP和管理控制台，车主可以根据APP上的动态车位显示找到附近的空闲位，大大节省了寻车时间，管理人员则可随时掌握全场的车位使用情况，为智能车位调配和引导策略优化提供决策支持。

（二）效果评估

为评估该车位精确定位系统的实际应用效果，停车场运营方对系统投入使用前后的相关数据进行了对比分析，主要包括车主寻车效率、停车场运营管理效率、交通拥堵缓解效果三个方面的效果评估，首先是车主寻车效率的提升，数据显示在系统投入使用后车主平均寻车时间由之前的8.5分钟缩短至5.8分钟，寻车时间缩减30.6%，尤其在节假日车流量高峰时该系统的效果更加明显，可以使车主节省多达50%的寻车时间。然后是停车场运营管理效率的提高，由于能够实时掌握全场车位的占用动态，管理人员可以根据使用率数据对车位进行合理调配，将车主及时引导至空闲区域，大幅减少了传统"全手工"管理模式下的盲目性，同时系统还能智能预测未来车位使用趋势，为员工值班排班等管理决策提供依据，统计数据显示该停车场的日常运营管理效率提升了25.2%。最后是交通拥堵缓解效果的评估，快速找车位有助于减少绕行寻车的车辆数量，缓解因此引发的交通拥堵，根据对周边主要道路的车流量监测，在该系统投入使用后上下班高峰时段的交通拥堵程度明显下降，高峰小时车速提高10%以上，拥堵路段数量减少20%左右，综合以上数据可见基于地磁传感器的车位精确定位系统能够显著提升寻车效率和管理运营水平，间接改善了区域交通状况，反映出该系统在实际应用中取得了理想成效，具有推广应用的巨大潜力，

结束语

本文提出的基于地磁传感器的车位信息精确定位系统较好地克服了传统引导系统的不足，实现精确定位、实时更新，提高了停车场使用体验，为解决城市停车难问题贡献了积极力量，该系统具备技术先进性、可靠性强、应用前景广阔等特点，有望为智慧停车管理提供有力支持。

参考文献

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