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LGWL-PK01型 智能停车场实训系统
一、系统简介
LGWL-PK01型 智能停车场主题沙盘实训系统以实际停车场为原型,综合运用传感器采集、设备控制、无线传感器网络、射频识别、图像采集、嵌入式系统、无线通信等物联网技术以及多学科技术的交叉融合,依托部署在停车场沙盘中的智能小车、传感器节点、控制节点、工业摄像机、智能网关、服务器与客户端实现车辆身份的自动识别,计时收费管理、出入库道闸的自动开关、出入库车辆抓拍、不停车支付、车位检测与管理、客户端车位查询、车位预约等功能,为解决现代城市停车难、出库难等一系列问题提供了技术路线,也为物联网专业教学提供了一个完备的应用实训系统。
二、系统构成
系统利用各种传感器检测停车场环境与车位占用状况;结合嵌入式数据库存储技术将采样数据统一保存管理;利用ZigBee无线传感器网络统一管理各个节点;利用射频技术实现车辆的自动识别;利用图像采集技术实现车辆抓拍;利用自动控制理论和反馈控制理论实现智能控制;利用嵌入式Linux系统实现智能停车场管理软件;利用WIFI网络实现网关与服务器/客户端之间的通信,激发用户了解物联网技术在城市停车场等现实环境的应用。
1、系统外观

智能停车场沙盘外观图
LGWL-PK01型 智能停车场主题沙盘实训系统以实际停车场为原型,综合运用传感器采集、设备控制、无线传感器网络、射频识别、图像采集、嵌入式系统、无线通信等物联网技术以及多学科技术的交叉融合,依托部署在停车场沙盘中的智能小车、传感器节点、控制节点、工业摄像机、智能网关、服务器与客户端实现车辆身份的自动识别,计时收费管理、出入库道闸的自动开关、出入库车辆抓拍、不停车支付、车位检测与管理、客户端车位查询、车位预约等功能,为解决现代城市停车难、出库难等一系列问题提供了技术路线,也为物联网专业教学提供了一个完备的应用实训系统。
二、系统构成
系统利用各种传感器检测停车场环境与车位占用状况;结合嵌入式数据库存储技术将采样数据统一保存管理;利用ZigBee无线传感器网络统一管理各个节点;利用射频技术实现车辆的自动识别;利用图像采集技术实现车辆抓拍;利用自动控制理论和反馈控制理论实现智能控制;利用嵌入式Linux系统实现智能停车场管理软件;利用WIFI网络实现网关与服务器/客户端之间的通信,激发用户了解物联网技术在城市停车场等现实环境的应用。
1、系统外观

智能停车场沙盘外观图
2、系统构成拓扑图

系统构成拓扑图
三、硬件资源
智能停车场主题沙盘实训系统主要由感知设备、控制设备、射频识别装置、图像采集设备、智能小车、智能网关、智能终端、供电设备、铝合金钢架模型等组成。
1、感知设备:主要由传感器调理板、ZigBee通信模块以及接口底板组成。传感器包括车位状态检测传感器、光线传感器等,可根据客户需求定制不同类型的传感器节点。它们通过ZigBee技术将采样数据传输给智能网关。
2、控制设备:主要由执行设备、ZigBee通信模块以及接口底板组成的控制节点。此处的控制设备主要指直流供电型设备。它主要包括车位状态指示灯、车库照明灯、道闸控制器、语音播放器、站台LCD显示器等。
3、射频识别装置:主要由超高频读写器、天线、以及超高频标签组成,可通过改变天线射频功率实现读写距离远近的调节,主要用来实现车辆身份识别,并通过TCP/IP协议将识别信息传输给智能网关。
4、图像采集设备:主要是模拟摄像头。它安装在停车场的出入口处,对车辆进行抓拍备案,用于后期的车牌识别或车流量统计。
5、智能小车:由核心控制板、ZigBee通信模块、传感器采集板、伺服电机、供电板、轮式底盘组成,实现自动循迹、避障、红灯择路行驶、前进、后退、左右转弯、到站停车、以及与智能网关的通信等功能。
6、智能网关:安装在本地,主要由嵌入式主板组成,封装在模具内,美观大方。嵌入式主板集成ZigBee无线通信模块,可设计为ZigBee协调器或路由器,分别用于建立ZigBee网络或维护ZigBee网络。主板也集成了WiFi模块,用于连接无线路由器,降低以太网布线的复杂度。主板留有GPRS、3G模块的接口,可实现智能网关接入移动互联网功能。
7、智能终端:Android平板电脑,运行智能停车场管理软件,实现车位预约与导引。
8、供电设备:配有完善的供电设备,包括空气开关、急停开关、电源指示灯等,安装在底座钢架上,为系统输入安全稳定的交流220V总电源。
9、 钢架模型:支撑智能车场的整个设施,内部铺设供电线路。除了提供标准智能停车场模型外,还可根据学校的要求设计停车场的外观,线路,以及设备部署方式等。
四、软件资源
系统软件默认采用C/S结构,主要包括智能小车软件、无线网络传感器数据透明传输软件、基于QT的智能停车场管理软件、基于Android的智能停车场管理软件等。
1、智能小车软件:
主要包含自动循迹和遥控两种实现方式。它们都是驱动直流伺服电机带动万向轮转动,实现小车的行驶。区别在于前者主要利用微控制器的接口技术,驱动红外反射传感器实现的线路识别;后者是通过接收遥控器的行驶指令实现的线路识别。
2、无线网络传感器数据透明传输软件:
主要实现ZigBee网络的建立、节点的自动入网、节点休眠与唤醒、节点之间数据的透明传输、传感器节点的采样与传输、以及执行节点驱动设备的功能。
3、基于QT的智能停车场管理软件:
智能网关采用嵌入式Linux操作系统,上电后即运行基于QT的智能停车场管理软件。软件包括系统设置、车场管理等界面,集成了嵌入式数据库,用于保存车辆身份信息以及车位状态。用户可以在本地网关上直接浏览出入库车辆的图片,身份信息、停车费用信息、车位占用状况等,也可以手动控制出入口处的闸机。
4、智能终端停车场管理软件:
智能终端运行基于Android的智能停车场管理软件,主要实现停车场车位的预约和车位的地图导引等功能。
(1)智能网关停车场管理软件

(2)智能终端停车场管理软件

五、系统功能
六、教学资源
智能停车场管理实训系统覆盖了微控制器接口技术、ZigBee无线传感器网络、Linux智能网关、以及Android监控终端四部分,提供了约二十个课时的实验,从微控制器驱动传感器信号采集、无线传输,到网关汇聚分析处理,再到Android监控终端的应用,一条线贯穿,让学生在实验中逐步领悟物联网的体系结构,关键技术以及实现方式,培养学生动手解决问题的能力,激发学生的创造力。
另外,为方便用户教学和学习,系统提供了一本使用手册和一本实验指导书。使用手册主要介绍如何安全正确地操作这套系统,使其正常运转,实现智能停车场的各项功能。实验指导书详细地介绍了系统的网络结构,网络参数,实验目的,实验原理,以及实验步骤等。
1、基础实验能力
2、创新实验能力
3、科研实验能力
除了上述传感控制设备、智能网关与智能终端的相关实验外,系统还提供了科研开发类实验。
智能停车场主题沙盘实训系统主要由感知设备、控制设备、射频识别装置、图像采集设备、智能小车、智能网关、智能终端、供电设备、铝合金钢架模型等组成。
1、感知设备:主要由传感器调理板、ZigBee通信模块以及接口底板组成。传感器包括车位状态检测传感器、光线传感器等,可根据客户需求定制不同类型的传感器节点。它们通过ZigBee技术将采样数据传输给智能网关。
2、控制设备:主要由执行设备、ZigBee通信模块以及接口底板组成的控制节点。此处的控制设备主要指直流供电型设备。它主要包括车位状态指示灯、车库照明灯、道闸控制器、语音播放器、站台LCD显示器等。
3、射频识别装置:主要由超高频读写器、天线、以及超高频标签组成,可通过改变天线射频功率实现读写距离远近的调节,主要用来实现车辆身份识别,并通过TCP/IP协议将识别信息传输给智能网关。
4、图像采集设备:主要是模拟摄像头。它安装在停车场的出入口处,对车辆进行抓拍备案,用于后期的车牌识别或车流量统计。
5、智能小车:由核心控制板、ZigBee通信模块、传感器采集板、伺服电机、供电板、轮式底盘组成,实现自动循迹、避障、红灯择路行驶、前进、后退、左右转弯、到站停车、以及与智能网关的通信等功能。
6、智能网关:安装在本地,主要由嵌入式主板组成,封装在模具内,美观大方。嵌入式主板集成ZigBee无线通信模块,可设计为ZigBee协调器或路由器,分别用于建立ZigBee网络或维护ZigBee网络。主板也集成了WiFi模块,用于连接无线路由器,降低以太网布线的复杂度。主板留有GPRS、3G模块的接口,可实现智能网关接入移动互联网功能。
7、智能终端:Android平板电脑,运行智能停车场管理软件,实现车位预约与导引。
8、供电设备:配有完善的供电设备,包括空气开关、急停开关、电源指示灯等,安装在底座钢架上,为系统输入安全稳定的交流220V总电源。
9、 钢架模型:支撑智能车场的整个设施,内部铺设供电线路。除了提供标准智能停车场模型外,还可根据学校的要求设计停车场的外观,线路,以及设备部署方式等。
四、软件资源
系统软件默认采用C/S结构,主要包括智能小车软件、无线网络传感器数据透明传输软件、基于QT的智能停车场管理软件、基于Android的智能停车场管理软件等。
1、智能小车软件:
主要包含自动循迹和遥控两种实现方式。它们都是驱动直流伺服电机带动万向轮转动,实现小车的行驶。区别在于前者主要利用微控制器的接口技术,驱动红外反射传感器实现的线路识别;后者是通过接收遥控器的行驶指令实现的线路识别。
2、无线网络传感器数据透明传输软件:
主要实现ZigBee网络的建立、节点的自动入网、节点休眠与唤醒、节点之间数据的透明传输、传感器节点的采样与传输、以及执行节点驱动设备的功能。
3、基于QT的智能停车场管理软件:
智能网关采用嵌入式Linux操作系统,上电后即运行基于QT的智能停车场管理软件。软件包括系统设置、车场管理等界面,集成了嵌入式数据库,用于保存车辆身份信息以及车位状态。用户可以在本地网关上直接浏览出入库车辆的图片,身份信息、停车费用信息、车位占用状况等,也可以手动控制出入口处的闸机。
4、智能终端停车场管理软件:
智能终端运行基于Android的智能停车场管理软件,主要实现停车场车位的预约和车位的地图导引等功能。
(1)智能网关停车场管理软件

(2)智能终端停车场管理软件

五、系统功能
车位的集中管理 | 每个车位检测器具有一个唯一的mac地址,用来识别车位。车位检测器实时检测车位占用状况,将数据传输给网关管理软件,以图形方式显示在GUI界面上。同时智能终端管理软件上的车位状态也会根据网关的状态进行更新,方便停车人员实时查看。 |
车辆的身份识别 | 车身粘贴RFID超高频电子标签,车辆经过停车场入口、出口处,进入超高频天线的辐射磁场中,工业超高频读卡器会自动把电子标签中车辆的识别信息读取出来,发送给网关应用系统存储以及匹配。 |
出入库车辆抓拍 | 当车辆出入库时,车身电子标签被触发,网关系统除了保存身份信息外,还需要启动出入口处的AV摄像头,对车辆进行拍照,用于以后车牌识别。 |
出入库道闸自动开关 | 当车辆出入库时,车身电子标签被触发,网关系统除了身份信息识别、车辆抓拍功能外,还要及时开启道闸,等待车辆通过后,及时关闭道闸。 |
ETC收费系统 | 系统模拟车场出口的ETC收费站,收费站安装有射频读卡器,当车辆进入ETC入口处射频读写器的感应范围时,读卡器读出车辆信息,与入库的时间进行对比,根据计费标准自动扣除标签中的费用,打开闸机,让车辆驶出车库。 |
客户登录预定车位 | 客户预定车位时,需先输入登录账户密码进入系统,然后长按车位区域进行预定操作。 |
客户车位查询 | 客户端与系统网关通过UDP协议建立连接。系统网关是服务器,处于监听状态。客户端一旦请求服务器,就与服务器建立了连接。两者之间通过固定的帧格式交换数据,比如客户端查询车位状态,申请某一个车位,取消某一个车位等。 |
智能停车场管理实训系统覆盖了微控制器接口技术、ZigBee无线传感器网络、Linux智能网关、以及Android监控终端四部分,提供了约二十个课时的实验,从微控制器驱动传感器信号采集、无线传输,到网关汇聚分析处理,再到Android监控终端的应用,一条线贯穿,让学生在实验中逐步领悟物联网的体系结构,关键技术以及实现方式,培养学生动手解决问题的能力,激发学生的创造力。
另外,为方便用户教学和学习,系统提供了一本使用手册和一本实验指导书。使用手册主要介绍如何安全正确地操作这套系统,使其正常运转,实现智能停车场的各项功能。实验指导书详细地介绍了系统的网络结构,网络参数,实验目的,实验原理,以及实验步骤等。
1、基础实验能力
名称 | 实验 |
无线传感器网络通信类实验 |
IAR集成开发环境搭建实验 车位检测实验 车位状态指示灯控制实验 闸机开关控制实验 基于Z-Stack协议栈传感节点透明传输程序的使用实验 |
Linux智能网关实验 |
Qt开发环境搭建实验 基于Qt的车位检测实验 基于Qt的车位状态指示灯控制实验 基于Qt的闸机开关控制实验 基于Qt的停车位WSN组网实验 基于Qt的RFID射频识别显示实验 |
Android智能终端实验 |
网关与Android终端的TCP通信实验 网关与Android终端的UDP通信实验 |
名称 | 实验 |
1. 基于QT的智能网关创新实验 |
基于Qt的摄像头图像采集GUI界面显示实验 基于Qt的智能停车场GUI综合实验 |
2. 基于Android的智能终端创新实验 |
基于Android的系统登录验证实验 基于Android的车位预定实验 基于Android的出库导引实验 |
除了上述传感控制设备、智能网关与智能终端的相关实验外,系统还提供了科研开发类实验。
名称 | 实验 |
1.无线传感器网络开发实验 |
简单的无线收发实验 误码率测试实验 频谱分析实验 Z-Stack 点对点通讯实验 Z-Stack 星状网通讯实验 Z-Stack 树状网通讯实验 Z-Stack MESH网通讯实验 Z-Stack ZigBee PRO通讯实验 基于Z-Stack2007协议栈的GenericApp实例的移植实验 基于Z-Stack2007协议栈的无线数据传输实验; 基于Z-Stack2007协议栈温湿度节点与协调器的无线数据传输; 基于Z-Stack2007协议栈多传感器节点与协调器无线数据传输; 基于Z-Stack2007协议栈的网络拓扑定制实验; |
2.智能网关开发实验 |
嵌入式Linux开发环境建立实验: Uboot启动代码配置编译实验 Linux内核配置编译实验 Linux内核驱动开发实验 Linux驱动接口测试实验 Yaffs根文件系统的制作实验 Qtopia2.2.0图形系统编译实验 Qt-4.7.3程序库的编译实验 |