解决最优停车位问题的改进蚁群算法

在停车诱导系统中,一般只提供停车场外的诱导,而没有停车场内部的停车诱导,论文利用蚁群算法求解停车场内部最优停车位,提供停车场内部的停车诱导,在求解过程中不仅考虑最短路径问题,并且根据驾驶员、车辆和停车位的特点,对蚁群算法进行改进,并给出了具体的求解步骤,使之更加符合实际停车场的最优停车位的选择。

基于Python的智能停车系统设计

基于Python编程语言设计车辆使用停车位的优化流程,以驾驶者停车、取车的时间尽可能短为目标,车辆在停车场入口通过车牌扫描程序(基于高斯模糊和卷积神经网络设计)识别并存储车牌信息,并根据最优停车位选择算法来规划停车路线,通过每条线路上的显示屏引导车辆寻找车位。用户可通过输入车牌号,经过显示屏引导来寻找车辆,并在出口处自动结算车费。基于Python的智能停车系统能实现停车的智能化、人性化以及高效化。

基于排队论的升降横移立体车库控制策略研究

关于升降横移自动化立体车库的结构优化设计问题,为车库结构安全可靠,操作方便,给出了三种不同存取车辆策略的定义,以排队论为理论依据,结合最优车位计算原则,对实际情况中遇到的存(取)车高峰期和非高峰期时间段建立了使用存车优先、原地复位、交叉存取不同控制策略车库相应的数学模型,对特定参数的模型进行了Matlab仿真,并给出分析结果,综合分析结果表明采用原地复位存取车策略车库的平均存取车时间较短,车位利用率较高,对车库设计前期和管理者决策具有重要的现实意义。

基于蚁群算法的智能停车场引导系统

针对传统停车场存在的人工管理效率低,停车不方便等问题,利用物联网相关技术,将软件、硬件相结合实现停车场自动化管理系统.停车场内利用超声波传感器对停车场内车位状态检测,并将车位信息通过ZigBee无线传输方式传输至上位机,上位机通过蚁群算法对停车场实际车位的情况求解最优停车位路线.传统的蚁群算法在求解过程中容易出现死锁、停滞甚至无解的情况,本文根据停车场建立的结构模型改进基本蚁群算法,利用改进过的蚁群算法求解停车场的最优停车位.最后上位机根据得到的最优结果通过TCP/IP通信方式向显示屏发送左、前、右指令来诱导驾驶者行驶至最佳停车位置.

基于A^(*)算法的智慧停车场设计

本设计通过对停车场安装地磁感应、摄像头等设备,配合上位机和数据库,采用图像识别、A^(*)的改进算法(一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法)等技术,建立一体化的停车场管理系统,实现车牌识别、最优停车位推荐、场内行程引导等智慧服务,提高停车场的管理使用效率。本文主要讲述了该智慧停车场各个功能模块的研究设计过程及其发展应用前景,通过对本次设计的功能测试表明,该智慧停车场可以很好的缓解城市车位使用率低下的问题。