211service.com
Znalezienie miejsca parkingowego może wkrótce stać się łatwiejsze
Każdy, kto jedzie w zatłoczonym centrum miasta, wie, że parkowanie może oznaczać prawie niekończące się krążenie w poszukiwaniu miejsca blisko celu. Teraz inżynierowie z Rutgers University w New Jersey połączyli proste czujniki ultradźwiękowe, odbiorniki GPS i komórkowe sieci danych, aby stworzyć tani, wysoce skuteczny sposób na znalezienie najbliższego dostępnego miejsca parkingowego.
Wolna przestrzeń?: Ten ultradźwiękowy dalmierz, przyklejony do drzwi samochodu za pomocą magnesów, jest podstawą prototypowego systemu opracowanego na Uniwersytecie Rutgers do monitorowania parkingów ulicznych.
Naukowcy z Rutgers twierdzą, że udostępnianie szczegółowych danych parkingowych za pośrednictwem map internetowych lub systemów nawigacyjnych może zmniejszyć natężenie ruchu, umożliwiając podróżnym podjęcie decyzji, czy zaparkować w centralnym garażu, polować na parking na ulicy, czy też wybrać z wyprzedzeniem inny środek transportu. Jeśli kierowcy zdecydują się na parkowanie na ulicy, może to pomóc, proponując użytkownikom miejsca parkingowe za pomocą urządzenia nawigacyjnego lub telefonu komórkowego.
Zespół kierowany przez adiunktów Marco Gruteser oraz Pułapka brodząca , zamontowane ultradźwiękowe czujniki odległości na drzwiach po stronie pasażera trzech samochodów. Wykorzystując dane zebrane w ciągu dwóch miesięcy, gdy kierowcy przejeżdżali przez Highland Park w stanie New Jersey, naukowcy opracowali algorytm, który przekładał ultradźwiękowe odczyty odległości na liczbę dostępnych miejsc parkingowych, która była dokładna w 95 procentach. Łącząc to z danymi GPS, wygenerowali również mapy, które miejsca były zajęte, a które były otwarte i były dokładne w ponad 90 procentach.
Korki drogowe są ogromnym problemem w całym kraju, szczególnie w obszarach śródmiejskich. Badanie autorstwa Alternatywy transportowe , nowojorska grupa promująca transport, odkryła, że do 45 procent ruchu na Manhattanie jest generowane przez samochody krążące wokół dzielnicy w poszukiwaniu parkingu. W 2006 roku Donald Shoup, profesor na wydziale urbanistyki Uniwersytetu Kalifornijskiego w Los Angeles, obliczył, że w ciągu roku pojazdy szukające parkingu w małej biznesowej dzielnicy Los Angeles spaliły 47 000 galonów benzyny. i wyprodukowała 730 ton dwutlenku węgla. Problem jest na tyle poważny, że niektóre miasta, takie jak San Francisco, zainwestowały miliony dolarów w inteligentną infrastrukturę parkingową – systemy wykrywające obecność pojazdów na miejscach parkingowych za pomocą stałych czujników zainstalowanych w asfalcie lub w parkometrach.
Ale takie systemy działają tylko dla mierzonych lub szczelinowych miejsc parkingowych. Mają też duże koszty instalacji i eksploatacji. ten SFpark projekt w San Francisco obejmuje 6000 miejsc – tylko około 25 procent dostępnych miejsc parkingowych na ulicach. Szacowany koszt instalacji i konserwacji każdego czujnika przez rok wynosi 500 USD, co daje łącznie 3 miliony USD. Zespół Rutgers postanowił stworzyć tańszą alternatywę, która sprawdzi się zarówno w przypadku mierzonych, jak i nieprzydzielonych miejsc parkingowych.
Inżynierowie opracowali prototyp platformy czujnikowej wykorzystującej czujnik ultradźwiękowy za 20 dolarów, który raportuje odległość do najbliższej przeszkody, oraz odbiornik GPS za 100 dolarów, który odnotowuje odpowiednią lokalizację. Podłączyli oba do lekkiego komputera z kartą Wi-Fi, aby przesyłać dane do centralnego serwera.
Opracowany przez naukowców algorytm opiera detekcję zaparkowanych pojazdów na zapadnięciach odczytów czujników ultradźwiękowych. Aby odróżnić zaparkowane samochody od innych, mniejszych przeszkód na ścieżce czujnika – na przykład drzew, koszy na śmieci lub ludzi – porównali szerokość i głębokość każdego zanurzenia z progami określonymi na podstawie danych treningowych, w których inżynierowie zaznaczyli każdy czujnik zanurz się jako samochód lub inny przedmiot. Następnie opracowali filtry, które usuwają wszystkie spadki o głębokości mniejszej niż próg, którego algorytm nauczył się na podstawie danych treningowych. W przypadku miejsc parkingowych szczelinowych algorytm miał dokładność wykrywania około 95 procent. W przypadku parkowania bez szczelin osiągnęli około 96 procent dokładności.
Zespół zintegrował również swoje dane z detekcji z mapami referencyjnymi, aby stworzyć dokładną punktowo mapę dostępności parkingów. W tym celu stanęli przed poważnym wyzwaniem, ponieważ współrzędne lokalizacji dostarczane przez odbiornik GPS mają zwykle dokładność tylko do trzech metrów. Przy przybliżonej długości miejsca parkingowego około siedmiu metrów, pojazd można łatwo dopasować do niewłaściwego sąsiedniego miejsca. Opracowali więc inny algorytm, który wykorzystuje odczyty czujników ultradźwiękowych do wykrywania pewnych nieruchomych obiektów, takich jak drzewa i znaki drogowe. To pozwoliło im zmniejszyć poziom błędów o ponad połowę.
Po udowodnieniu, że koncepcja działa, Gruteser i jego koledzy chcieli sprawdzić, czy taki system można skutecznie wdrożyć w dużym mieście, umieszczając systemy czujników w pojazdach, które regularnie jeżdżą, takich jak taksówki, samochody policyjne i inne pojazdy rządowe. Zespół wykorzystał publiczny zestaw danych z 536 taksówek w San Francisco do zbadania wzorców mobilności samochodów. Chociaż taksówki odwiedzały niektóre części miasta zbyt rzadko, aby zebrane przez nie dane były przydatne do tworzenia mapy parkingowej w czasie rzeczywistym, próbkowanie dostarczane przez te same taksówki w centrum San Francisco było więcej niż wystarczające, aby objąć mniejszy obszar.
Inżynierowie szacują, że mogliby pokryć centrum San Francisco, korzystając tylko z 300 taksówek za około 200 000 USD, co oznacza oszczędność kosztów o około 15 w porównaniu z systemem ze stałymi czujnikami. Wiemy, że te oszczędności są związane z faktem, że otrzymujemy niegwarantowane, losowe próbkowanie miejsc parkingowych, w przeciwieństwie do ciągłego monitorowania oferowanego przez stałe systemy czujników, mówi Gruteser.
Opracowanie systemu do wdrożenia w świecie rzeczywistym nie powinno być takie trudne, mówi Gruteser. Zespół zdecydował się na zastosowanie dalmierzy ultradźwiękowych ze względu na ich stosunkowo niski koszt w porównaniu z dalmierzami laserowymi i radarami samochodowymi, lepszą pracę w nocy w porównaniu z kamerami oraz ich coraz większą dostępność w systemach wspomagania parkowania i zautomatyzowanych systemach parkowania w samochodach. Oznacza to, że inżynierowie mogliby potencjalnie wykorzystać czujniki ultradźwiękowe już obecne w pojazdach w przyszłym systemie monitorowania parkowania.
Podczas gdy naukowcy polegali na oportunistycznych połączeniach Wi-Fi do przesyłania danych z samochodów na serwer centralny, pojazdy mogły przesyłać swoje dane za pośrednictwem szeroko dostępnych modemów komórkowych. Wreszcie Gruteser mówi, że rozpowszechnianie informacji o dostępności parkingów przez Internet byłoby dość proste, podobnie jak Google nakłada dane o korkach na swoich mapach. Lub, współpracując z firmami produkującymi urządzenia nawigacyjne, może zostać wysłany do komercyjnych odbiorników GPS.
Zespół Rutgers przedłożył raport z projektu na doroczną międzynarodową konferencję na temat systemów mobilnych, aplikacji i usług ( Mobisys ), która odbędzie się w czerwcu w San Francisco.