Інтелектуальна система паркування автомобілів

Селітбовський, Даніїл Владиславович

Please use this identifier to cite or link to this item: https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/6403

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.advisor	Міценко, Сергій Анатолійович	-
dc.contributor.author	Селітбовський, Даніїл Владиславович	-
dc.date.accessioned	2025-12-18T15:23:08Z	-
dc.date.available	2025-12-18T15:23:08Z	-
dc.date.issued	2024-12	-
dc.identifier.uri	https://er.chdtu.edu.ua/handle/ChSTU/6403	-
dc.description.abstract	В кваліфікаційній роботі проаналізовано сучасні системи управління парковками та їхні принципи організації. Виявлено основні структурні компоненти апаратного і програмного забезпечення, що забезпечують автоматизацію процесів керування і моніторингу. Це дозволило визначити можливі шляхи вдосконалення таких систем із застосуванням IoT-пристроїв, хмарних і інтелектуальних сервісів. Досліджено корпоративні та бізнес-орієнтовані рішення для управління мережами парковок, що допомогло виявити їхні недоліки. Обґрунтовано необхідність розробки нових засобів, що базуються на прогнозуванні доступності паркомісць з урахуванням оптимального маршруту. Спроектовано архітектуру інтелектуальної комп’ютеризованої системи управління парковками, що використовує мережу IoT-пристроїв, відеокамери та хмарні сервіси. Це дозволило забезпечити автоматичне виявлення вільних паркомісць та інформування водіїв, які здійснили запит на паркування. Проаналізовано показники ефективності розробленої інтелектуальної комп’ютеризованої системи керування парковками, зокрема щодо розрахунку вартості паркування, доступності вільних місць, прогнозування часу зайнятості паркомісць тощо, що дозволило обґрунтувати доцільність її впровадження.	uk_UA
dc.language.iso	uk	uk_UA
dc.title	Інтелектуальна система паркування автомобілів	uk_UA
dc.type	Bachelor Thesis	uk_UA
Appears in Collections:	123 Комп’ютерна інженерія (Спеціалізовані комп’ютерні системи)

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
Б_123_2024_Селітбовський.pdf Restricted Access		4.44 MB	Adobe PDF	View/Open Request a copy

Show simple item record

Extracted text

МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ І НАУКИ УКРАЇНИ
ЧЕРКАСЬКИЙ ДЕРЖАВНИЙ ТЕХНОЛОГІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ І СИСТЕМ
КАФЕДРА РОБОТОТЕХНІКИ ТА СПЕЦІАЛІЗОВАНИХ КОМП’ЮТЕРНИХ
СИСТЕМ
Пояснювальна записка
до кваліфікаційної роботи
освітнього ступеня «бакалавр»

на тему: ІНТЕЛЕКТУАЛЬНА СИСТЕМА ПАРКУВАННЯ АВТОМОБІЛІВ

Виконав: здобувач вищої освіти 4 курсу,
групи СКС-2007
спеціальності 123 Комп’ютерна
інженерія
Даніїл СЕЛІТБОВСЬКИЙ
(ім'я та ПРІЗВИЩЕ)
Керівник Сергій МІЦЕНКО
(ім'я та ПРІЗВИЩЕ)
Рецензент
(ім'я та ПРІЗВИЩЕ)

Черкаси 2024 року

ЗМІСТ

СПИСОК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ ТА СКОРОЧЕНЬ ............................................ 3
ВСТУП ............................................................................................................................ 4
1 ОГЛЯД ТА АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ ПІДХОДІВ ДЛЯ СИСТЕМ ПАРКУВАННЯ
АВТОМОБІЛІВ .............................................................................................................. 6
1.1 Огляд паркувальних систем автомобілів ........................................................... 6
1.2 Аналіз методів у сфері організації розумних парковок ................................... 9
1.3 Аналіз сучасних систем керування паркінгом ................................................ 11
1.4 Системи контролю парковок з використанням шлагбаумів .......................... 22
2 МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ АВТОМАТИЧНОГО ПАРКУВАННЯ .............. 27
2.1 Огляд систем позиціонування .......................................................................... 27
2.2 Схема інтелектуального управління парковкою ............................................. 30
2.3 Моделювання системи автоматичного паркуваня .......................................... 35
3 ПІДСИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ РЕЄСТРАЦІЙНИХ НОМЕРІВ АВТО ТА
АНАЛІЗ ПОКАЗНИКІВ ЕФЕКТИВНОСТІ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ
ПАРКОВКОЮ .............................................................................................................. 42
3.1 Концепція технології інтернету речей ............................................................. 42
3.2 Проектування підсистеми розпізнавання реєстраційних номерів авто ....... 44
3.3 Аналіз показників ефективності ...................................................................... 47
ВИСНОВКИ ................................................................................................................. 56
СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ .................................................................... 58

ЧДТУ.242069.001 ПЗ
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата
Розроб. Селітбовський Літ. Лист. Листів
Перевір. Міценко Інтелектуальна система 2 60
паркування автомобілів.
Реценз. Пояснювальна записка
Н. Контр. ЧДТУ, СКС-2007
Затверд. Лукашенко

СПИСОК УМОВНИХ ПОЗНАЧЕНЬ ТА СКОРОЧЕНЬ

GPS (Global Positioning System) – Система глобального позиціонування
NFER (Near-field electromagnetic ranging) – Технологія розповсюдження в
ближньому електромагнітному полі
RFID (Radio frequency identification) – Радіочастотна ідентифікація
RSSI (Received signal strength indicator) – Показник рівня сигналу
RTLS (Real-time Locating Systems) – Система позиціонування в режимі
реального часу
SLAM (Simultaneous localization and mapping) – Одночасна локалізація і
картографування
SPI (Serial Peripheral Interface) – Послідовний периферійний інтерфейс
UWB (Ultra Wideband) – Надширокосмугова технологія
ББМ – Блок маяків Bluetooth low energy
БК – Блок керування
БКА – Бортовий комп’ютер автомобіля
БКР – Блок керування рухом автомобіля
БС – Базова станція
МП – Мобільний пристрій
ТЗ – Транспортний засіб
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 3
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

ВСТУП

Актуальність теми. Однією з основних проблем великих міст є організація
парковки, яка залишається найбільш невпорядкованою частиною транспортної
системи. Зі зростанням кількості автомобілів в Україні щороку, кількість паркінгів
збільшується значно повільніше. Крім того, кількість автоматизованих автостоянок
залишається низькою.
Неавтоматизовані автостоянки створюють незручності як для клієнтів, так і
для адміністрації. Водії змушені шукати вільне місце, петляючи по темних
підземних або багатоярусних автостоянках, або об'їжджаючи квартали, що
викликає роздратування та занепокоєння за автомобіль. Вузькі проїжджі частини
іноді призводять до невеликих ДТП, що може призвести до втрати клієнтів та
додаткових проблем. Адміністрація змушена наймати регулювальників на в'їзді,
щоб уникнути заторів і забезпечити контроль, що збільшує витрати та потребу в
персоналі.
Очевидно, що без системи інформування про вільні місця, водій може довго
шукати паркування і, не знайшовши місця, залишити його. Зіштовхнувшись з такою
ситуацією, водії в подальшому намагатимуться уникати паркінгів, витрачаючи час
на пошук місця за їх межами. Паркування без системи управління можна порівняти
з транспортними розв'язками без світлофорів. Завдяки цифровим табло водії
отримують інформацію про наявність і напрямок до вільних місць при в'їзді на
паркінг. Безконтрольні заїзди можуть моніторитися за допомогою камер
відеоспостереження, що при використанні спеціального програмного забезпечення
дозволяє виводити кількість вільних місць на карти. Для повного розкриття
потенціалу інфраструктури, паркінги України потребують вдосконалення.
Особливо це стосується технологічного та інформаційного забезпечення і
систем контролю, що полегшить життя як адміністрації паркінгів, так і
користувачам. Використання систем позиціонування є одним із найбільш
актуальних напрямків вдосконалення технологічних та бізнес-процесів у галузях
безпілотних автомобілів та автоматизованого паркування.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 4
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

У випадку підземних паркінгів або паркінгів всередині великих торговельних
центрів, точно визначити місцезнаходження за допомогою глобальних систем
практично неможливо. Залізобетонні конструкції, підвали, тунелі та погодні умови
значно впливають на точність сигналу. Локальні системи позиціонування
позбавлені цих недоліків і мають явні переваги перед глобальними навігаційними
системами при використанні в обмежених територіях і приміщеннях, зокрема
підземних паркінгах. Такі системи складаються зі стаціонарних і рухомих
пристроїв, блоків керування, серверів та спеціального програмного забезпечення,
структура яких може змінюватися відповідно до потреб.
Тому тема кваліфікаційної роботи, присвячена створенню розумної системи
паркування, є вкрай актуальною.
Мета кваліфікаційної роботи полягає в розробці засобів для впровадження
інтелектуальної комп’ютеризованої системи управління парковками різного типу.
Для досягнення мети необхідно вирішити наступні завдання:
− аналіз сучасних підходів до організації інтелектуальних
комп’ютеризованих систем управління;
− дослідження принципів та практичних рішень щодо організації систем
управління парковками;
− визначення та вивчення факторів, що впливають на гнучкість керування
парковками;
− створення методу керування паркомісцями з урахуванням відстані до
парковки та доступності місць;
− створення способу інтелектуального розпізнавання номерів автомобілів
для управління автоматичним шлагбаумом.
Об'єктом дослідження є процеси розробки інтелектуальних
комп’ютеризованих систем управління парковками.
Предметом дослідження є інтелектуальна система паркування автомобілів.

Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 5
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

1 ОГЛЯД ТА АНАЛІЗ ІСНУЮЧИХ ПІДХОДІВ ДЛЯ СИСТЕМ
ПАРКУВАННЯ АВТОМОБІЛІВ

1.1 Огляд паркувальних систем автомобілів
Автомобільна парковка – це місце, призначене для стоянки автотранспортних
засобів, яке може бути розташоване на проїжджій частині дороги, вулиці
населеного пункту або прилеглій до них території.
Парковка є необхідною складовою будь-якого житлового, офісного,
адміністративного комплексу або торгово-розважального центру. Зазвичай для
кожного будівельного об'єкту розглядається питання розміщення автомобілів його
відвідувачів.
Автоматизована паркувальна система (АПС) складається з спеціалізованого
обладнання та програмного забезпечення, яке дозволяє автотранспортові
проїжджати на парковку та здійснювати оплату за паркування автоматично,
мінімізуючи участь людини. До спеціалізованого обладнання відносяться стійки
в'їзду та виїзду, шлагбауми, автоматичні та ручні каси, системи визначення номерів
за допомогою відеокамер.
Системи управління паркуванням у «розумних містах» сприяють
підвищенню ефективності міського планування та наданню комунальних послуг.
Для цього, при створенні розумних парковок, використовуються сенсори
паркування для збору даних про доступність місць у реальному часі. Камери,
датчики та бездротові технології передачі даних відіграють ключову роль у цих
процесах, дозволяючи збирати та обробляти важливу інформацію.
Системи інтелектуального управління парковками повинні надавати
детальну інформацію в реальному часі туристам та водіям щодо доступних
парковок та кількості вільних місць на них.
Використання датчиків Smart Parking, камер або датчиків підрахунку – один
із способів розв'язання проблеми пошуку парковочного місця. Такі датчики можуть
бути вбудовані в парковочні місця або розташовуватися поруч з ними, показуючи,
чи використовуються ці місця в даний момент часу або вони вільні.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 6
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Розумне паркування може зменшити трафік, надаючи доступні парковочні
місця та зменшуючи ризик відволікання від керування автомобілем. Технологія
смарт-паркування допомагає водіям знаходити парковочні місця, шляхом аналізу
того, чи вони вільні чи зайняті, та надсилаючи відповідні повідомлення за
допомогою індикаторів освітлення.
Ці методи та засоби сприяють зменшенню проблем з дорожнім рухом,
викликаних порушенням правил паркування, за допомогою надання інформації про
можливість залишення автомобіля в конкретному районі у конкретному місці.
Впровадження інтелектуальних комп’ютеризованих систем управління
паркуванням має на меті задоволення потреб у випадку обмежених паркомісць та
надання простих стратегій для владних органів щодо вирішення таких проблем. З
іншого боку, система смарт-паркування допомагає водіям знаходити місця для
паркування. Відкриті місця, зазвичай, позначаються за допомогою додатків для
смартфонів або цифрових екранів поруч з автомагістралями.
Просте обладнання, яке включає бездротові датчики паркування з довгим
терміном служби, допомагає водіям знаходити вільні парковочні місця, що дозволяє
їм економити час та пальне. Це в свою чергу сприяє зменшенню кількості викидів
шкідливих речовин в атмосферу, таких як вуглекислий газ.
Розумне місто, що ефективно використовує свої ресурси, створює сприятливі
умови для життя громадян та допомагає вирішувати проблеми, пов'язані з
транспортом та забезпеченням енергією. Це означає зменшення травматизму на
дорогах та підвищення безпеки для всіх учасників дорожнього руху.
Розумна система паркування забезпечує ефективне використання паркомісць,
поліпшуючи їх якість і роблячи рух транспорту більш плавним. Це дозволяє водіям
приймати оптимальні рішення щодо паркування під час подорожі, не турбуючись
про ціну, доступність і час. Однак для таких розумних систем паркування
операторам доводиться сплачувати податки.
Системи управління розумними парковками включають в себе апаратні
датчики, системи обміну повідомленнями та керування трафіком, а також
бездротові та кабельні засоби зв'язку для клієнтів, сервери, апаратні драйвери та
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 7
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

програмні інтерфейси. Проте головною перешкодою у впровадженні таких систем
є питання підключення різноманітних пристроїв від різних виробників до однієї
мережі.
Один із способів вирішення цієї проблеми – використання детекторів, які
визначають межі паркомісць, наприклад, з використанням технологій
комп'ютерного зору, таких як OpenCV. Але існує проблема з парковками, де не
відмічено конкретних місць. Тому можна припускати, що автомобілі, які не
рухалися протягом певного часу, є припаркованими.
Технологія Інтернету речей (IoT) революціонізувала багато сфер життя, а
розумні парковки залишаються викликом, який необхідно вирішити, щоб
скористатися перевагами технологічного прогресу. У кваліфікаційній роботі
пропонується використовувати передове хмарне рішення AIPS, основане на
Інтернеті речей. Більшість житлових, робочих і громадських закладів мають
стандартне планування автостоянок, де спеціальні парковальні зони призначені для
зручного в'їзду та виїзду з метою зменшення заторів та покращення організації руху.
Для світлового оповіщення про рух транспортних засобів зазвичай
використовується лише електрична енергія з низьким рівнем споживання.
Система паркування функціонує як мережа зв'язаних пристроїв Інтернету
речей. Ці пристрої збирають дані про вільні та зайняті парковочні місця, які потім
передаються до GPS-сенсорів автомобілів. Інформація використовується для
аналізу доступності парковочних місць, розрахунку відстані між ними та загальної
кількості вільних місць на парковці. Така система дозволяє ефективно
використовувати доступний паркінг і покращує зручність для користувачів
автомобілів.
Моделі машинного навчання використовуються для класифікації топологій
місць для паркування на основі їх розташування. Крім того, в пропонованій системі
управління парковкою важливо забезпечити організацію ефективного пошуку
безкоштовного паркомісця за доступною ціною шляхом аналізування надійних
даних про відстань та прогнозування змін у доступності паркомісць на кожній
стоянці.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 8
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

1.2 Аналіз методів у сфері організації розумних парковок
У [6] досліджено системи інтелектуального паркування на основі мережі P2P
з використанням підходу обчислення границь. Інтелектуальні технології
паркування та інтелектуальні транзитні мережі широко використовуються у сфері
штучного інтелекту, а мережа P2P пропонує розумне рішення для паркування з
використанням Edge Computing. Хмарні обчислення, периферійні обчислення та
мережеві технології P2P мають різноманітні застосування, включаючи аналіз
автостоянок, управління транспортом у вітрильному спорті, ідентифікацію
номерних знаків транспортних засобів, формування рахунків та запити про ДТП.
У [8] представлена техніка теорії прийняття рішень щодо інформаційної
невизначеності (IGDT) для інтелектуальної стоянки електромобілів на основі
зберігання водню. Електричні транспортні засоби, зокрема, електромобілі, вже
складають значну частину транспортних мереж завдяки їхнім екологічним
характеристикам. Використання технологій IGDT дозволяє розробляти гнучкі
цінові політики на електроенергію на ринку та визначати оптимальні криві
номіналу цін за допомогою оптимізаційних інструментів GAMS і розв'язувача
DICOPT у контексті змішаноцілочисельних моделей нелінійного програмування.
У [11] розроблена інтелектуальна система паркування з підтримкою
Інтернету речей (IoT-SPS) для промислових логістичних послуг. У промисловості
практики сталого розвитку логістики стають більш привабливими, особливо коли
ефективність транспорту стає критичною. IoT-SPS дозволяє отримувати
комплексну інформацію про вантажні автомобілі та причепи в реальному часі та
виявляти безладне паркування для мінімізації ризиків. Впровадження стійкої
логістики призводить до підвищення продуктивності.
У [13] описана глибока нейронна мережа з довготривалою короткочасною
пам'яттю (DLSTM) для систем розумного паркування. Транспортні затори є однією
з найбільш помітних проблем міського транспорту, які призводять до високого
попиту на енергію та забруднення повітря. Однією з головних причин заторів є брак
вільних паркувальних місць. У [13] представлений метод прогнозування
доступного місця для паркування за допомогою Інтернету речей, хмарних
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 9
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

технологій і сенсорних мереж, зосереджених на глибокій мережі довгострокової
пам'яті (DLSTMN).
У [17] досліджено інтелектуальну систему паркування на основі «квитків» з
використанням мобільних додатків (TSPSMA) для мережі транспортних засобів.
Запропоновано використовувати Інтернет речей (IoT) і мобільний додаток для
створення розумної схеми паркування транспортних засобів на основі квитків.
Мобільна інтелектуальна програма для паркування автомобілів допомагає знайти
місце для паркування за допомогою даних у реальному часі від датчиків
паркування, які встановлені в кожному паркувальному ряді.
У контексті системи розумного паркування, отримані дані передаються
користувачам у формі повідомлень, що надсилаються на їх мобільні телефони. Ці
повідомлення містять усю необхідну інформацію для користувачів, таку як
призначення парковочних місць, напрямок до них та інформацію про виставлення
рахунків за користування парковкою. Це дозволяє користувачам зручно
відстежувати всі деталі свого паркування та оперативно реагувати на необхідні
події.
У [21] побудована модель нейронної мережі вейвлетів (WNNM) для міської
інтелектуальної системи керування паркуванням з пристроями Інтернету речей. В
умовах зростаючої економіки та покращення якості життя людей зростає і кількість
автомобілів. Це зростання сприяє покращенню мобільності та економічному
розвитку, але одночасно ставить виклики перед системами паркування. Модель
WNNM допомагає вибрати оптимальне місце для паркування, використовуючи дані
з пристроїв Інтернету речей.
У процесі виконання кваліфікаційної роботи були досліджені різні методи
для систем розумного паркування, причому застосування технології IoT-AIPS має
на меті подолання перешкод для паркування у місті майбутнього.
Це включає оновлення критеріїв надійності для обчислення вартості
паркування для користувачів, а також методи виявлення вільних парковочних місць
за доступною ціною, з урахуванням відстані та прогнозування змін у доступності
паркомісць.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 10
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

1.3 Аналіз сучасних систем керування паркінгом
Система керування паркінгом «Dahua»
Система управління паркуванням Dahua спрямована на вирішення ряду
проблем, які часто виникають на завантажених і багаторівневих паркінгах. Основні
проблеми, які ця система вирішує, включають:
− Труднощі пошуку вільних місць на парковці: Система навігації та
інформування про вільні місця допомагає водіям швидко і ефективно
знаходити вільні місця для паркування, уникнувши марної їзди по
парковці в пошуках вільного місця.
− Ілюзорна завантаженість паркінгу при наявності вільних місць: Часто
паркінг може виглядати заповненим, навіть коли деякі місця залишені
вільними. Система навігації про вільні місця дозволяє водіям точно
визначити доступні місця і мінімізує ілюзію завантаженості паркінгу.
− Аварії і затори через хаотичність паркування: Пошук місця для
паркування може призвести до хаотичного руху транспортних засобів по
парковці, що може призвести до аварій та утворення заторів. Система
навігації спрямовує водіїв до вільних місць шляхом оптимізації
маршрутів, що допомагає попередити аварії та зменшити затори.
Система інформування про вільні місця на парковці працює в реальному часі,
надаючи водіям актуальну інформацію про доступні місця для паркування за
рівнями, зонами та смугами, тим самим полегшуючи їхню пошукову задачу і
забезпечуючи більш безпечне та організоване паркування.
Система управління паркуванням Dahua, описана в тексті, має кілька
ключових особливостей:
− Повністю автоматична система управління: Система використовує
датчики і світлодіодні індикатори, щоб автоматично визначати наявність
транспортних засобів на паркомісцях.
− Розумна вартість системи: Система пропонує розумне відношення між
функціональністю і вартістю, що робить її доступною для впровадження
на різних паркінгах.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 11
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

− Безвідмовна, надійна робота: З використанням структурованої кабельної
системи та високоякісних датчиків система забезпечує надійну і
безвідмовну роботу.
− Мінімум часу для пошуку місця на парковці: Інформація про доступні
місця для паркування надається водіям у реальному часі, що допомагає
зменшити час пошуку вільного паркомісця.
− Спостереження за допомогою камер високої якості: Система може також
використовувати камери високої якості для спостереження за парковкою
та забезпечення безпеки.
Загалом, ці характеристики роблять систему управління паркуванням Dahua
(рис. 1.1) ефективним та зручним рішенням для розумного управління парковкою.

Рисунок 1.1 – Система управління парковкою Dahua

На рисунку 1.2 зображено систему ідентифікації водія або авто.
Впровадження системи управління паркуванням, як показано на рисунку 1.2,
дійсно може значно покращити ефективність використання паркінгу. До появи цієї
системи було необхідно залишати вільний проїзд в кінці кожного ряду, щоб
уникнути утворення пробок. Однак, завдяки системі управління паркуванням, ця
потреба відпала.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 12
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 1.2 – Система ідентифікації водія/авто

Cистема сприяє збільшенню місткості паркінгу наступним чином:
− Оптимізація використання простору: Система дозволяє керувати
розташуванням транспортних засобів на парковці, що дозволяє
максимально використовувати доступний простір.
− Відміна потреби у вільних проїздах: Завдяки системі, вільні проїзди в
кінці рядів вже не є необхідними, оскільки водіям надається точна
інформація про вільні місця для паркування.
− Збільшення кількості паркомісць: Оскільки не потрібно залишати вільний
простір для проїзду, проектувальники можуть оптимізувати розміщення
паркомісць і збільшити їх кількість на кожному рівні паркінгу.
Це призводить до покращення використання простору паркінгу і збільшення
його місткості без необхідності великих витрат на будівництво додаткових споруд
або розширення.
Точно, збереження інформації про розташування транспортного засобу на
парковці дозволяє вирішувати питання, пов'язані з тривалістю його перебування на
стоянці. Така система може бути корисною для виявлення необгрунтованих та
недостовірних заяв щодо тривалості перебування на парковці (рис. 1.3).
Наприклад, якщо клієнт стверджує, що втратив паркувальний квиток і
припустимо, що транспортний засіб залишився на парковці довше, ніж термін,
вказаний у заяві, то адміністрація може перевірити інформацію про
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 13
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

місцезнаходження автомобіля за допомогою системи моніторингу. Якщо ці дані
підтверджують, що автомобіль дійсно перебував на парковці протягом певного
періоду, це може бути використано для врегулювання ситуації.

Рисунок 1.3 – Зразок розташування паркомісць

Таким чином, система відеоспостереження або автоматичного зчитування
номерних знаків, яка фіксує час та місцезнаходження транспортного засобу на
парковці, може бути ефективним інструментом для вирішення подібних ситуацій та
уникнення можливих зловживань.
Система керування паркінгом AFAPARK
Ця система інформування про вільні парковальні місця на парковці дійсно
надає багато переваг для автомобілістів і полегшує їхнє пересування по парковці.
Давайте розглянемо кожен етап руху користувача на парковці та як система
допомагає в цьому процесі:
− При в'їзді на парковку: Динамічний дисплей показує загальну кількість
вільних місць і запрошує водія в'їжджати, що дозволяє швидко знайти
вільне місце для паркування.
− В середині парковки: Динамічні покажчики напрямку показують, в якому
рівні і зоні знаходяться вільні парковальні місця, що спрощує пошук
вільного місця.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 14
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

− Під час вибору місця для паркування: Миготлива сигналізація зеленого
кольору чітко показує знаходження вільного місця, допомагаючи водію
швидко вибрати місце для паркування.
− Під час паркування: Датчик на стелі або в центрі паркомісця визначає
присутність автомобіля і змінює колір індикатора на червоний,
відмічаючи місце як зайняте.
− Звукове повідомлення: Додаткове звукове повідомлення може бути
включене, щоб допомогти водієві запам'ятати номер паркомісця, а також
надати інформацію або рекламу від відділу маркетингу.
В цілому, ця система створює зручну та ефективну систему паркування, яка
сприяє комфортному та швидкому руху користувачів по парковці, забезпечуючи
при цьому максимальну використаність парковочних місць. Робота системи,
описаної вами, надає значний комфорт та безпеку для користувачів парковки.
Дозвольте розглянути детальніше, як система працює з точки зору клієнта та
керуючого персоналу:
З точки зору клієнта:
− При в'їзді на паркінг: Світлові табло вказують наявність вільних місць або
їх відсутність, що дозволяє водіям прийняти рішення про в'їзд на паркінг.
− Під час руху в парковці: Яскрава світлова сигналізація вказує на всі вільні
парковальні місця, що полегшує пошук вільного місця та забезпечує
комфортну парковку.
− Після зупинки автомобіля: Система озвучування паркувального місця
повідомляє пасажирів про їх місцезнаходження, сприяючи знаходженню
машини або попереджаючи про призначення даного місця для інвалідів.
З точки зору керуючого персоналу:
− Моніторинг роботи системи: Керуючий персонал може відслідковувати
роботу системи, перевіряти наявність вільних місць і вживати необхідних
заходів для покращення ефективності паркування.
− Обслуговування системи: Керуючий персонал забезпечує правильне
функціонування системи, вчасно вирішує будь-які технічні проблеми.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 15
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Загалом, ця система надає інтегрований підхід до паркування, сприяючи
зручності, безпеці та ефективності для всіх користувачів.
Система управління паркуванням AFAPARK не лише забезпечує комфорт для
клієнтів, але й принесе значні переваги з економічного та екологічного погляду. Ось
кілька ключових переваг:
− Ефективне управління парковкою: Адміністрація може ефективно
керувати парковкою, скорочуючи витрати завдяки графічній та статичній
інформації. У випадку аварійних ситуацій також передбачена можливість
швидко повідомити про евакуацію.
− Додатковий дохід: Система може бути використана для демонстрації
реклами, що створює можливості для отримання додаткового доходу та
підвищує рентабельність.
− Оптимізація руху: Система дозволяє оптимізувати рух по парковці, що
призводить до скорочення часу, витраченого на паркування, і зменшення
кількості переміщень.
− Повна використаність паркінгу: Застосування системи гарантує
використання 100% паркувальної площі, що знижує витрати палива і
забруднення повітря.
− Екологічна чистота: Зменшення кількості забруднень допомагає знизити
негативний вплив на навколишнє середовище та забезпечує більш
екологічно чисті умови як для клієнтів, так і для адміністраторів паркінгу.
Загалом, система AFAPARK не лише сприяє зручності паркування, але і
створює значні переваги з економічного та екологічного погляду, що робить її
важливим інструментом для сучасних паркінгів.
Система AFAPARK дійсно має величезний потенціал для створення
економічних переваг ще на етапі проектування та під час експлуатації. Ось кілька
ключових економічних переваг цієї системи:
− Економія часу: Використання системи дозволяє скоротити час паркування
з середніх 8 хвилин до 2 хвилин, що робить процес більш продуктивним
та ефективним.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 16
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

− Гарантована зайнятість паркінгу: Система гарантує 100% зайнятість
стоянкових місць, що робить її ефективною та економічно вигідною.
− Зниження інвестиційних витрат: Застосування системи може знизити
інвестиційні витрати при будівництві паркінгу на до 10%.
− Полегшений рух по території паркінгу: Система допомагає забезпечити
плавний рух автомобілів по території паркінгу, що сприяє зменшенню
заторів і забезпечує більш зручні умови для користувачів.
− Підвищена безпека: Зменшений ризик втрати автомобіля та можливість
ідентифікації спеціально виділених місць стоянок підвищують рівень
безпеки на паркінгу.
− Зниження витрат експлуатації: Система дозволяє зменшити витрати на
експлуатацію паркінгу, зокрема на вентиляцію та освітлення, що сприяє
зниженню загальних витрат.
− Зменшення емісії вихлопних газів: Застосування системи допомагає
зменшити емісію CO2 майже в 4 рази, що сприяє зменшенню забруднення
повітря та покращенню якості середовища для працівників і користувачів
паркінгу.
В цілому, система AFAPARK не лише забезпечує зручність та комфорт для
користувачів, але і створює значні економічні переваги, що робить її важливим
інструментом для будь-якого паркінгу.
Автоматизована парковка FidPark
Система FidPark-CAR розроблена для автоматизації управління платними і
службовими автостоянками, забезпечуючи різні способи оплати та налаштовуючи
параметри для досягнення бізнес-цілей. Ось деякі ключові характеристики і
можливості цієї системи:
− Гнучкість і масштабованість: Система може бути налаштована для будь-
якої кількості контрольних пунктів, паркувальних зон та користувачів, що
забезпечує гнучкість в управлінні стоянками різних розмірів і типів.
− Різноманітність тарифів: Можливість встановлення різних тарифів для
різних днів тижня та часових інтервалів дозволяє оптимізувати прибуток.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 17
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

− Зручність для користувачів: Система надає різні способи оплати та
можливість розширення функціональності, також автоматичне
розпізнавання номерів автомобілів забезпечує зручність для водіїв та
можливість автоматичної оплати.
− Надійність і безпека: FidPark забезпечує захист від вандалізму та злому
програмного забезпечення, а також зберігає локальну функціональність у
разі розриву зв'язку з сервером.
− Економічна вигода: Система допомагає максимізувати прибуток
автостоянки, знижує інвестиційні витрати, скорочує час паркування та
забезпечує ефективне використання паркувальних місць.
− Розширення функціональності: Функція ANPR значно розширює
можливості системи, забезпечуючи автоматичне розпізнавання номерів
автомобілів та підвищуючи зручність користування.
Загалом, FidPark-CAR є повноцінною системою управління автостоянками,
що пропонує різноманітні функції та можливості для оптимізації управління та
забезпечення комфорту для користувачів.

Рисунок 1.4 – Приклад роботи функції ANPR

Використання функції ANPR як додаткової опції для системи FidPark
відкриває нові можливості та забезпечує додаткові переваги для користувачів і
адміністраторів автостоянок.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 18
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Переваги ANPR:
− Автоматична випуск машин: Система може автоматично випускати
автомобілі з парковки без необхідності сканування талона на виїзді, що
спрощує процес і зменшує час очікування.
− Легке визначення часу прибуття: Адміністратор може легко визначити час
заїзду машини з конкретним номером та відповідну вартість парковки, що
сприяє ефективному обліку і розрахункам з клієнтами.
− Запобігання шахрайству: Порівняння номерів на в'їзді і виїзді допомагає
запобігти виїзду автомобіля за чужу перепустку або талон.
− Контроль перебування в зонах: На багатозонних парковках камери ANPR
можуть контролювати фактичне перебування автомобіля в кожній зоні без
додаткових терміналів.
− Зручність для постійних клієнтів: Платежі постійних клієнтів, які
прив'язані до номера їхніх автомобілів, можуть автоматично списуватися
з їх картки або мобільного рахунку, що спрощує оплату та звільняє їх від
необхідності спілкування з касиром або використання касового автомата.
− Можливість бронювання місця: Клієнти можуть забронювати місце на
автостоянці, введенням реєстраційного номера автомобіля на смартфоні,
що забезпечує зручність і попереджає необхідність використання талона
зі штрих-кодом.
− Можливість побудувати службову автостоянку без терміналів: З'являється
можливість побудувати службову автостоянку без в'їзних та виїзних
терміналів, що особливо важливо в містах з обмеженим
землекористуванням.
В цілому, використання функції ANPR (рис. 1.5) доповнює можливості
системи FidPark, роблячи її більш зручною та ефективною як для користувачів, так
і для адміністраторів автостоянок.
Використання системи FidPark з технологією ANPR як єдиною методом
ідентифікації виявляється найбільш зручним для службових автостоянок і, з огляду
на зниження цін на відеокамери, стає все більш популярним.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 19
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 1.5 – Приклад роботи функції ANPR

Переваги і можливості FidPark-ANPR:
− Звільнення від паперових талонів: Усунення потреби у паперових талонах
з штрих-кодами для разових клієнтів допомагає знизити витрати на
підтримку та обслуговування системи.
− Зменшення можливості зловживання: Усувається можливість
зловживання багаторазовим використанням одного пропуску
(антипроходження).
− Автоматичне списання оплати: Зареєстровані клієнти можуть
користуватися парковкою, не тратя час на оплату, оскільки оплата
автоматично знімається з їхнього рахунку при виїзді.
− Можливість бронювання місць: Клієнти можуть забронювати місце для
паркування через Інтернет, просто вводячи реєстраційний номер свого
автомобіля.
− Автоматична реєстрація часу в'їзду/виїзду: У разі паркування без
шлагбаумів забезпечується автоматична реєстрація часу в'їзду / виїзду і
генерація відповідних звітів / рахунків для сплати клієнтами.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 20
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

В цілому, система FidPark з технологією ANPR надає зручні та ефективні
рішення для управління службовими автостоянками, спрощуючи процеси для як
користувачів, так і адміністраторів (рис. 1.6).

Рисунок 1.6 – Приклад роботи функції ANPR для разових користувачів

Система FidPark-ANPR для платних стоянок розроблена з особливим
акцентом на те, щоб зробити всі операції максимально зручними для клієнтів,
навіть у випадку помилкового розпізнавання номерного знаку. Ось деякі важливі
особливості та можливості цієї системи:
− Різні методи ідентифікації: FidPark підтримує різні технології
ідентифікації клієнтів, такі як безконтактні мітки, NFC-карти, номери
автомобілів, номери телефонів та біометричні дані.
− Захист даних клієнтів: Інформація про клієнтів і події зберігається тільки
в базі даних FidPark, що забезпечує високий рівень захисту даних.
− Використання мобільних додатків для ідентифікації водіїв: За допомогою
мобільного телефону водії можуть легко ідентифікувати себе на в'їзді,
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 21
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

зателефонувавши на вказаний номер або використовуючи спеціальний
додаток.
− Самостійне управління користувачами: Орендарі автостоянки можуть
самостійно керувати списком дозволених водіїв через інтерфейс веб-
браузера, додавати нових користувачів та редагувати інформацію про них.
− Ефективне використання: FidPark-ANPR може ефективно
використовуватися як на службових, так і на платних автостоянках як
альтернатива системі з розпізнаванням номерних знаків.
Ця система спрощує процес паркування та забезпечує високий рівень
зручності для клієнтів, одночасно забезпечуючи безпеку та ефективне управління
автостоянкою.

1.4 Системи контролю парковок з використанням шлагбаумів
Системи керованого доступу до парковок, особливо у густонаселених місцях,
важливі для забезпечення порядку та безпеки. Україна, як і багато інших країн,
використовує різноманітні напівавтоматизовані та автоматизовані системи для
контролю потоків руху на парковках та спеціальних паркінгах.
Основним компонентом (рис. 1.7) більшості з них є автоматичний шлагбаум,
що відкриває та закриває доступ до парковки. Він складається з ключових частин:
− Силовий механізм: Цей механізм відповідає за рух стріли вгору та вниз.
Він може бути електричним або пневматичним, залежно від конструкції
та потреб парковки.
− Електронний модуль управління: Цей модуль відповідає за
автоматизоване управління роботою шлагбаума. Він приймає сигнали від
системи контролю доступу та відповідає за відкриття та закриття
шлагбаума відповідно до цих сигналів.
Автоматичні шлагбауми допомагають ефективно керувати потоками
транспорту на парковці, забезпечуючи безпеку та організованість.
Світлова сигналізація та засоби запобігання неконтрольованого опускання
стріли допомагають підвищити безпеку та ефективність роботи автоматичних
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 22
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

шлагбаумів. Ці додаткові функції можуть включати в себе світлові індикатори для
попередження водіїв про стан шлагбаума та можливість виявлення руху під ним для
уникнення аварій.

Рисунок 1.7 – Типові складові елементи шлагбаума

Швидкість реакції стріли також є критичним параметром для ефективної
роботи шлагбаума. Швидкість реакції від 1 до 10 секунд забезпечує швидке
відкриття або закриття шлагбаума, забезпечуючи плавний та безпечний рух
транспорту.
Розумні шлагбауми (рис. 1.8), що здатні фіксувати та розпізнавати номерні
знаки, а також виконувати віддалене керування, представляють сучасний рівень
розвитку технологій у цій області. Ці шлагбауми можуть автоматично відкриватися
або закриватися для автомобілів з валідними номерними знаками, що дозволяє
покращити комфорт та безпеку на парковці.
Унікальні та універсальні ключі для дистанційного керування автоматичними
шлагбаумами представляють різні підходи до забезпечення доступу до паркінгу.
Унікальні ключі мають вбудовану електронну мікросхему шифратора, яка генерує
унікальні ідентифікатори. Ці ідентифікатори потім зчитуються контролером
управління шлагбаумом, і якщо вони відповідають, виконується команда.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 23
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 1.8 – Типова структура автоматичного шлагбаума з відеокамерою

Універсальні ключі також проходять процес генерації ідентифікаторів, але
для кожного виробника генерується обмежена кількість ідентифікаторів, які можуть
використовуватися для різних шлагбаумів цього виробника. Це забезпечує більшу
гнучкість в управлінні, оскільки одні й ті ж ключі можна використовувати для
різних шлагбаумів.
Структурна схема (рис. 1.9) для дистанційного керування автоматичним
шлагбаумом включає в себе елементи, що забезпечують зв'язок між ключем і
контролером шлагбаума, а також електронні модулі для генерації та перевірки
ідентифікаторів. Така система дозволяє забезпечити безпеку та зручність
управління доступом до паркінгу.
Проект «Opos» на мові програмування C# використовує відкриту бібліотеку
OpenCV та обгортку Puma.NET для розпізнавання номерних знаків. Однак,
недоліком є необхідність попереднього збереження зображень на локальному диску,
що може сповільнювати швидкість опрацювання.
Проект «JavaANPR» використовує мову програмування Java та має
кросплатформенну підтримку. Цей проект можна використовувати під керуванням
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 24
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

операційної системи Android. Продуктивність системи залежить від часу
розпізнавання зображення номерного знаку та коливається від 0,2 с до 0,8 с.

Рисунок 1.9 – Приклад структурної схеми управління автоматичним шлагбаумом

Проект «Automatic License Plate Recognition», також написаний на мові
програмування C#, складається з двох бібліотек: "Emgu", що здійснює пошук
номерного знаку, та «Tessnet», що розпізнає реєстраційний номер автомобіля. Ця
система може розпізнавати кириличні символи.
Найбільш ефективним рішенням для реалізації системи управління
шлагбаумом з функцією розпізнавання номерного знаку є використання бібліотеки
OpenCV для визначення місця розташування номера на автомобілі та бібліотеки
Tesseract OCR для розпізнавання зображень.
Серед готових рішень є продукт «Smart Gate» від української компанії
SoftServe, який реалізує функції управління автоматичним шлагбаумом та
розпізнавання номерних знаків автомобілів.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 25
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 1.10 – Архітектура системи керування шлагбаумом фірми SoftServe

Проект «Smart Gate» реалізований з використанням алгоритмів машинного
навчання в області комп'ютерного зору. В процесі реалізації системи на в'їзді до
стоянки були інтегровані IP-камери, спрямовані таким чином, щоб отримувати
зображення номерних знаків автомобілів. Для пошуку номерного знаку
використовувався алгоритм YOLO, який відповідав за знаходження та вирізання
реєстраційного номера з отриманого зображення.
Далі отримане зображення з номерним знаком піддавалося опрацюванню та
оцифруванню за допомогою бібліотеки Tesseract. Результатом цього процесу була
інтерпретація номерного знаку у текстовому форматі. Після цього проводилася
валідація отриманого номера з врахуванням стандартів. Якщо результат валідації
був успішним, система перевіряла відповідність номерного знаку з тими, які
зберігалися у БД. У разі позитивного результату контролер, подавав команду на
підняття стріли протягом 1-2 секунд. Для забезпечення продуктивності системи
зображення з камер зберігалися у кешах системи, що дозволяло швидше виконувати
операції розпізнавання та валідації.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 26
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

2 МОДЕЛЮВАННЯ СИСТЕМИ АВТОМАТИЧНОГО ПАРКУВАННЯ

2.1 Огляд систем позиціонування
Системи локального позиціонування (RTLS) стають все більш важливими
для різних сфер діяльності, особливо для систем розумних паркінгів. Однак їх
успішність залежить від поставлених завдань і цілей в конкретному контексті.
Радіолокаційні технології є одними з найпоширеніших для RTLS. Вони
поділяються на дві основні категорії:
1. Стандартні технології передачі даних: Використовуються Wi-Fi,
Bluetooth, ZigBee та інші, які зазвичай використовуються для передачі
даних, але також можуть використовуватися для визначення відстаней. Ці
технології можуть бути корисними для RTLS у приміщеннях, де
доступний сигнал Wi-Fi або Bluetooth.
2. Технології, які використовуються для вимірювання відстаней: Сюди
входять Ultra-Wideband (UWB), Near Field Electromagnetic Ranging
(NFER) та інші технології, які спеціалізуються на точному вимірюванні
відстаней. Вони можуть мати велику точність та ефективно працювати у
внутрішніх приміщеннях, де GPS сигнал може бути обмеженим або
недоступним.
Обидва типи технологій можуть бути використані для побудови RTLS систем
в різних сферах, включаючи системи розумного паркування. Вибір конкретної
технології буде залежати від конкретних вимог до точності, доступності сигналу та
інших факторів у кожному конкретному випадку.
Технологія UWB (надширокосмугова) використовує короткі імпульси з
високою пропускною здатністю при низькій центральній частоті. Це дозволяє
досягти високої точності в рамках вимірювань відстаней і позиціонування.
Різні виробники пропонують різні варіації технології UWB, які можуть
відрізнятися за формою імпульсів, частотою інформаційної модуляції та іншими
параметрами. Це призводить до значної різноманітності характеристик UWB
систем.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 27
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Принципові обмеження технології UWB включають важкість побудови
систем з істотною потужністю передачі і обмеження з боку органів частотного
регулювання. Такі системи зазвичай використовуються в приміщеннях, де їх
малопотужний сигнал не завдає шкоди іншим системам і не виявляється.
Серед переваг UWB технології можна виділити високий рівень
перешкодозахищеності, високий рівень безпеки і те, що чим вища частота, тим
більше точність. Проте, серед недоліків слід зазначити малий радіус дії і складну
інфраструктуру.
Методи визначення позиції включають Angle of Arrival (AoA), Time of Flight
(ToF), Time of Arrival (ToA), Time Difference of Arrival (TDoA). Кожен з цих методів
має свої переваги та обмеження і може використовуватися в залежності від
конкретних потреб і умов застосування.
Wi-Fi – це технологія бездротового зв'язку з середнім радіусом дії, яка
використовує неліцензовані діапазони частот для забезпечення доступу до мережі.
Однак, вона не була розроблена для використання в системах локального
позиціонування.
Основні переваги Wi-Fi включають широке поширення та низьку вартість
обладнання. Однак, для підвищення точності визначення місця розташування
потрібне збільшення щільності розташування базових станцій. Крім того, існує
проблема завантаженості Wi-Fi ефіру, яка може впливати на точність вимірювань.
Недоліки Wi-Fi включають недостатню точність визначення місця
розташування для деяких завдань, навіть за використання спеціалізованих методів,
таких як RSSI або TDoA. У ідеальних умовах точність може сягати 3-5 метрів, але
в реальних умовах вона зазвичай становить 10-15 метрів.
Методи визначення позиції за допомогою Wi-Fi включають використання
RSSI (Received Signal Strength Indication) та методи на основі TDoA (Time Difference
of Arrival).
ZigBee – це стандарт для набору високорівневих протоколів зв'язку, який
використовує невеликі, малопотужні цифрові трансивери і базується на стандарті
IEEE 802.15.4 для бездротових персональних мереж.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 28
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Основні характеристики ZigBee включають можливість створювати
бездротові мережі з автоматичною ретрансляцією повідомлень, що
самоорганізовуються та самовідтворюються. Цей стандарт призначений для
мобільних пристроїв, які потребують гарантованої безпечної передачі даних при
невеликих швидкостях і з можливістю тривалої роботи від автономних джерел
живлення, таких як батарейки.
ZigBee використовує частотні канали в діапазонах 868 МГц, 915 МГц і
2,4 ГГц, при цьому найвища швидкість передачі даних та найбільша стійкість
досягаються в діапазоні 2,4 ГГц. Відстані між вузлами мережі можуть становити
десятки метрів всередині приміщень і сотні метрів на відкритому повітрі.
Переваги ZigBee включають простоту розгортання, обслуговування та
модернізації, здатність до самоорганізації та самовідтворення, а також низький
рівень споживання енергії. Однак недоліком є низька швидкість передачі даних.
Методи визначення позиції за допомогою ZigBee включають використання
RSSI (Received Signal Strength Indication), TDoA (Time Difference of Arrival) та ToF
(Time of Flight).
NanoLOC – це технологія, розроблена компанією Nanotron Technologies, яка
дозволяє передавати інформацію зі швидкістю 1 Мбіт в секунду на відстань кількох
сотень метрів і визначати відстань між приймачами. Похибка в визначенні відстані
становить приблизно 2 метри, що дозволяє визначати місцеположення приймача-
передавача відносно інших таких пристроїв. Для визначення місця розташування в
тривимірній системі координат потрібно чотири (і більше) пристрої NanoLOC,
координати розташування яких вже відомі.
Переваги NanoLOC включають можливість роботи в неліцензованих
діапазонах частот з потужністю до 100 мВт, методи визначення місця
розташування, які дозволяють локалізувати об'єкти за межами периметра зони
обслуговування зі зниженням точності, широкий вибір готового програмного
забезпечення з відкритим вихідним кодом та стійкість до зовнішніх перешкод
завдяки автокореляційним властивостям сигналу. Недоліки включають обмеження
за кількістю пристроїв в сегменті та пропрієтарний характер технології.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 29
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Методи визначення позиції за допомогою NanoLOC включають використання
RSSI, TDoA, ToF та TWR.
Bluetooth – це специфікація бездротових персональних мереж ближнього
радіусу дії, що працює у частотному діапазоні 2,4-2,4835 ГГц. У Bluetooth несуча
частота сигналу змінюється 1600 разів в секунду псевдовипадковим чином, що
дозволяє уникнути проблем при функціонуванні групи пристроїв у безпосередній
близькості та підвищити безпеку передачі даних.
Переваги Bluetooth включають підвищену безпеку і перешкодозахищеність,
низький рівень споживання енергії (особливо в Bluetooth Low Energy - BLE), низьку
вартість обладнання та компактність модулів.
Недоліком Bluetooth є неможливість досягнення високої точності визначення
місця розташування.
Метод визначення позиції за допомогою Bluetooth зазвичай використовує
RSSI (Received Signal Strength Indication).

2.2 Схема інтелектуального управління парковкою
Схема системи призначена для відображення основної архітектури системи,
включаючи її ключові блоки, підсистеми та основні зв'язки між ними. Система
розділена на дві основні підсистеми:
− підсистема автомобіля;
− підсистема парковки.
Підсистема автомобіля поділена на чотири групи:
− блок датчиків та інформаційних пристроїв (ВК);
− блок виконавчих пристроїв автомобіля;
− блок бездротових модулів автомобіля;
− пристрої обробки інформації (бортовий комп'ютер та інші блоки
керування).
Перша група включає в себе камери, лідари, ультразвукові датчики, радари,
датчики тиску в гальмівній системі та датчик кута повороту керма. Інформація,
отримана з цих датчиків, передається для подальшої обробки.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 30
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Пристрої обробки інформації, такі як бортовий комп'ютер та блоки керування
виконавчими пристроями, отримують дані від датчиків, камер та обробляють їх.
Після цього потік даних надсилається до підсистеми паркування через бездротові
модулі, а також отримує команди керування для передачі їх відповідним блокам
керування виконавчими пристроями.
Підсистема паркування розділена на чотири групи:
− блоки датчиків паркування та інформаційні підсистеми (ППБ, ПВС);
− блок виконавчих пристроїв паркування;
− блок бездротових модулів паркування;
− пристрої обробки інформації (блоки керування, сервери).
Дані, що надходять з автомобіля, передаються через модулі зв'язку, такі як
бездротові модулі або Ethernet, до сервера даних. В той же час інформація від
датчиків парковки, таких як датчики руху, освітлення, а головним чином - дані про
доступність місць та локалізація від виконавчих пристроїв, таких як блоки маяків,
надсилається до сервера сервісів. Особливість цієї структури полягає в тому, що
маяки не є складовими частинами інфраструктури. Тому вони не беруть участь у
формуванні мережі, маршрутизації тощо. Вони вільні від усіх завдань, крім
вимірювання відстаней до рухомих об'єктів (автомобілів) та передачі результатів на
сервер через транспортну інфраструктуру. Це дозволяє істотно спростити маяки і
відповідно знизити їх енергоспоживання та вартість. Маяки взаємодіють з
інфраструктурою через двонаправлений радіоінтерфейс, який визначає частотний
діапазон, форму радіосигналу, методи модуляції та кодування, формати пакетів, а
також команди та звіти, які обмінюються між маяками та інфраструктурою.
Весь процес передачі даних між складовими елементами системи можна
побачити на діаграмі послідовностей системи. Ця діаграма може бути розбита на
наступні складові елементи:
1. Автомобіль (за допомогою певного додатку, встановленого на бортовий
комп'ютер автомобіля) створює запит на підключення до системи через
модулі зв'язку, передаючи певний ідентифікатор для авторизації
користувача.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 31
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

2. Встановлюється канал зв'язку з системою, і клієнт перевіряється в базі
даних (дозвіл на резервування медіаресурсу).
3. Запит на виділення медіаресурсу (з поверненням певного IP), на який
потім будуть відправлені медіадані з автомобіля.
4. Збираються дані з датчиків та відеокамер автомобіля, формується
медіапотік і відправляється на виділений ресурс.
5. Також збираються дані з датчиків парковки та надсилаються разом з
даними автомобіля до сервера сервісів для розрахунку контрольних точок,
маршруту та маневрів паркування.
6. Потім всі розрахунки використовуються сервером додатків для
формування команд керування.
7. Блок керування рухом автомобіля (БКР) надсилає команди на бортовий
комп'ютер автомобіля.
8. Команди попередньо обробляються та подаються на відповідні блоки
керування потрібних виконавчих пристроїв.
Оскільки вирішено спростити реалізацію системи та відмінили створення
бази цифрових відбитків та динамічне уникнення перешкод, система використовує
статичну карту паркінгу та припускає точність самолокалізації автомобіля. Після
підключення автомобіля до системи відбувається визначення його початкового
положення на карті для подальшого планування маршруту. Маршрут створюється
на основі статичної глобальної карти та плану маршруту, який представляє собою
цільові координати на карті. Запит про місцезнаходження триватиме до досягнення
автомобілем кінцевої точки маршруту.
Після аналізу функціональної схеми, етапів роботи системи та діаграми
послідовностей ми переходимо до діаграми прецедентів, зображеної в додатку Е,
щоб з'ясувати, як відбувається рух автомобіля.
Після виявлення перехідних точок на запланованому маршруті та маневру
паркування на сервері сервісів дані зберігаються або оновлюються на сервері
даних. Потім вони використовуються на сервері додатків для формування команд
керування. Блок керування рухом автомобіля (БКР) через модулі зв’язку надсилає
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 32
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

ці команди до автомобіля. Після цього відбувається попередня обробка команд
керування бортовим комп’ютером автомобіля та їх передача відповідним блокам
керування виконавчих пристроїв. Наприклад, блок електродвигунів (БЕ) та блок
гальмівних приводів (БГП) обробляють профіль швидкості та команди прискорення
чи зупинки в кінцевій траєкторії.
Наприклад, коли отримується сигнал зі світлочутливих матриць відеокамери,
він перетворюється в цифровий формат за допомогою аналого-цифрових
перетворювачів та надсилається до блоків цифрової обробки для попередньої
обробки зображень. Після цього відбувається зв'язок через пристрої прийому-
передачі мережі MOST з блоком управління або бортовим комп'ютером.
Структура лідару схожа, але має певні особливості через свою будову. Лідар
потребує підсилювача після світлочутливої матриці. Після цього інформація також
перетворюється, обробляється і передається до блоку керування та бортового
комп'ютера.
Радари та ультразвукові датчики відрізняються за типом підключення: для
радарів застосовується CAN-шина, а для ультразвукових датчиків – мережа MOST.
Під час відправлення ультразвукового імпульсу передавальний пристрій (чутливий
елемент) відправляє сигнал, який після відбиття повертається назад. Отриманий
відбитий сигнал підсилюється та перетворюється в цифровий формат за допомогою
аналого-цифрових перетворювачів перед тим, як його передати до блоків цифрової
обробки для подальшої обробки та передачі до блоку керування та бортового
комп'ютера.
Модулі безпровідного зв'язку зображені як пристрої прийому-передачі, які
підключені через SPI-шину до блоку керування.
Модулі безпровідного зв’язку представлені у вигляді пристроїв прийому-
передачі, які з’єднані через SPI-шину з блоком керування рухом (БКР).
Датчики зайнятості місць мають наступну структуру: передавальний
пристрій (чутливий елемент) відправляє ультразвуковий імпульс, який після
відбиття повертається назад. Отриманий відбитий сигнал підсилюється,
оцифровується за допомогою аналого-цифрових перетворювачів, після чого
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 33
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

надсилається до блоків цифрової обробки для подальшої обробки та передається до
блоку керування через CAN-шину.
Датчики освітлення складаються з світлочутливих матриць та детектора,
який, після досягнення певного рівня яскравості, створює певну напругу. Ця
напруга оцифровується за допомогою аналого-цифрових перетворювачів та
подальшим зв'язком через пристрої прийому-передачі по мережі MOST з блоком
управління.
Bluetooth модулі для маяків вибрано модулі Bluetooth 5.0 NRF52840, які
мають наступні технічні характеристики: використовується метод GFSK для
кодування сигналу, що забезпечує високу стійкість до перешкод. Особливістю цих
модулів є низьке енергоспоживання, що робить їх ідеальними для використання у
пристроях з батарейним живленням. Крім того, модулі мають узгоджувальний
каскад, що дозволяє максимізувати передачу сигналу до приймача антени та
забезпечити оптимальний контроль за смугою частот (рис. 2.1).

Рисунок 2.1 – Архітектура інтелектуальної підсистеми управління доступністю
паркомісць

У модулях можуть бути різноманітні цифрові вузли, включаючи MAC-
контролер, SPI та дисперсійну лінію затримки (DDDL), що реалізує два режими
доступу до мережі з контролем несучої та тимчасовим поділом каналів.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 34
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

2.3 Моделювання системи автоматичного паркуваня
Автоматична парковка автомобіля є складною задачею, яку можна вирішити
за допомогою автоматизованих систем транспортних засобів. Ці системи
використовують широкий спектр бортових датчиків, зокрема:
− Передні та бічні камери для виявлення розмітки смуги руху, дорожніх
знаків, інших транспортних засобів та пішоходів.
− Лідар та ультразвукові датчики для виявлення перешкод та точних
вимірювань відстані.
− Ультразвукові датчики для виявлення перешкод.
− IMU (інерціальна система вимірювання) та колісні кодери для розрахунку
мертвих зон.
Ці вбудовані датчики допомагають автомобілю сприймати навколишнє
середовище та розуміти дорожню ситуацію. Зібрана інформація використовується
для розпізнавання дорожньої розмітки, виявлення перешкод та пошуку доступних
місць для паркування.

Рисунок 2.2 – Карта парковки

Оскільки датчики транспортного засобу отримують інформацію про
оточуюче середовище, автомобіль повинен спланувати маршрут до вільного місця
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 35
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

для паркування та виконати потрібні дії для його досягнення. Під час цього процесу
він має реагувати на зміни в середовищі, наприклад, на рух пішоходів, і коригувати
свій маршрут відповідно.
У цій роботі реалізовано підмножину функцій, необхідних для автоматичної
парковки. Це включає планування маршруту в навколишньому середовищі та
виконання дій, необхідних для проходження цього маршруту.
Для використання об'єкта vehicleCostmap в Simulink функція
helperSLCreateUtilityStruct перетворює vehicleCostmap у масив структури в
ініціалізації маски блоку. Результат використання об'єкта vehicleCostmap показаний
на рисунку 2.2.
Глобальний план маршруту описується як послідовність відрізків смуги, яку
потрібно пройти, щоб дістатися до місця стоянки. Перед моделюванням функція
PreLoadFcn зворотного виклику моделі завантажує план маршруту, який
зберігається у вигляді таблиці.
Планування – це ієрархічний процес, де кожен наступний шар відповідає за
більш дрібні завдання. У верхній частині цього стека знаходиться шар поведінки.
Блок планувальника поведінки (Behavior Planner) запускає послідовність
навігаційних завдань на основі глобального плану маршруту, надаючи проміжні
цілі та конфігурацію для блоку планування руху (Path Planner) та формування
траєкторії.
Транспортний засіб здійснює навігацію по кожному сегменту шляху,
виконуючи такі дії:
1. Планування руху: планує можливий шлях через карту, використовуючи
оптимальний алгоритм швидкого вивчення випадкового дерева RRT* за
допомогою блоку Path Planner.
2. Згладжування контуру: згладжує опорний шлях, адаптуючи до нього
сплайни за допомогою блоку Path Smoothing Spline.
3. Генерація траєкторії: перетворює згладжений шлях у траєкторію,
створюючи профіль швидкості за допомогою блоку Speed Profile
Generator.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 36
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

4. Керування транспортним засобом: на основі згладженого контрольного
шляху, блок Path Analyzer обчислює еталонну позицію та швидкість, а
lateral Controller обчислює кут повороту для контролю напрямку руху
автомобіля. Longitudinal Controller обчислює команди прискорення та
уповільнення для підтримання бажаної швидкості.
Перевірка цілей: блок Goal Checker перевіряє, чи транспортний засіб
досягнув кінцевої цілі (рис. 2.3).

Рисунок 2.3 – Послідовність цілей до місця стоянки

Підсистема «Контролер транспортного засобу» містить блок бічного
контролера Stanley та поздовжнього контролера Stanley для регулювання позиції та
швидкості руху автомобіля відповідно. Для обробки реалістичної динаміки
транспортного засобу, параметр моделі автомобіля в блоці бічного контролера
Stanley встановлений на «Dynamic bicycle model». З цією конфігурацією для
обчислення команди керування кермом потрібні додаткові входи, такі як кривизна
шляху, поточна швидкість та поточний кут повороту. Блок поздовжнього
контролера Stanley використовує перемикаючий пропорційно-інтегральний (ПІ)
контролер для розрахунку команд прискорення та уповільнення, які приводять у
дію гальмо та дросель у транспортному засобі.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 37
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Блок візуалізації показує, як автомобіль слідує за контрольним шляхом. Він
також відображає швидкість автомобіля та керувальні команди в межах. Результати
моделювання зображені на рисунках 2.4.

Рисунок 2.4 – Контрольний шлях до місця парковки

Модель середовища включає в себе карту оточуючого простору, яка охоплює
наявні та зайняті місця для паркування, дорожню розмітку та можливі перешкоди,
такі як пішоходи чи інші транспортні засоби. Карти заповнення є загальним
способом представлення цієї моделі середовища. Така карта, як правило,
створюється за допомогою одночасної локалізації та картографування (SLAM),
інтегруючи дані від датчиків, таких як лідар та камера.
Припустимо, що у нас вже є статична карта паркування, надана, наприклад,
системою транспортного засобу до інфраструктури (V2X) або камерами, які
охоплюють всі місця для паркування. Під час цього сценарію використовується
статична карта паркування, і припускається, що самолокалізація автомобіля є
точною. Приклад паркування, що використовується у цій роботі, складається з
трьох шарів сітки:
− шар нерухомих перешкод: містить інформацію про нерухомі перешкоди,
такі як стіни, перешкоди та межі стоянки;
− шар дорожньої розмітки: містить інформацію про дорожню розмітку,
включаючи розмітку на місцях для паркування;
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 38
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

− шар припаркованих автомобілів: містить інформацію про те, які місця для
паркування вже зайняті.
Кожен шар карти містить різні види перешкод, які представляють різні рівні
небезпеки для рухаючогося автомобіля. Кожен шар можна обробляти, оновлювати
та підтримувати незалежно від інших шарів.
У кожному шарі темні клітини відображають зайняті клітини, а світлі клітини
– вільні. Для завантаження та відображення трьох шарів карти використовується
функція, зображена на рисунку 2.5.

Рисунок 2.5 – Шари карти парковки

Враховуючи глобальний маршрут, планування руху можна використовувати
для того, щоб спланувати шлях через навколишнє середовище для досягнення
кожної проміжної точки, поки транспортний засіб не досягне кінцевого пункту
призначення. Запланований шлях для досягнення кожної цілі повинен бути
реалізованим та без зіткнень. Доступний шлях – це той, який може бути пройдений
транспортним засобом, враховуючи обмеження руху та динаміку. Система
паркування автомобіля передбачає низькі швидкості та прискорення, що дозволяє
безпечно ігнорувати динамічні обмеження, спричинені інерційними ефектами.
Для створення об'єкту pathPlannerRRT для конфігурації планувальника
шляхів використовується оптимальний підхід, який швидко вивчає випадкове
дерево (RRT*). Сімейство алгоритмів планування RRT знаходить шлях, будуючи
дерево пов'язаних позицій транспортних засобів без зіткнень. Позиції з'єднуються
за допомогою рульового управління Dubins або Reeds-Shepp, щоб забезпечити, що
сформований шлях буде кінематично реалізованим.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 39
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Контрольний шлях містить позиції переходу, які представляють точки вздовж
маршруту, що відповідають переходу від одного маневру до наступного. Ці позиції
також можуть відображати зміни напрямку, наприклад, від прямого руху до руху зі
зворотним поворотом за шляхом Reeds-Shepp.
Щоб отримати перехідні позиції та команди з запланованого шляху, можна
скористатися функцією interpolate(refPath), яка поверне два вектори: transitionPoses
– позиції переходу і directions – напрямки.

Рисунок 2.6 – Планування маршруту на карті заповнення

Далі, щоб візуалізувати запланований шлях, можна скористатися функцією
plot. Результат планування маршруту буде відображено на рисунку 2.6.
Моделювання руху авто представлено на рисунку 2.7.

Рисунок 2.7 – Моделювання руху авто
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 40
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Отримано наступні результати:
1. Здійснено планування можливого шляху в напівструктурованому
середовищі, наприклад, на автостоянці, використовуючи алгоритм
планування шляху RRT.
2. Виконано згладжування контуру за допомогою сплайнів і створення
профілю швидкості вздовж згладженого контуру.
3. Реалізовано керування транспортним засобом для проходження
контрольного шляху з бажаною швидкістю.
4. Розроблено різні методи паркування, використовуючи різні налаштування
планувальника руху.

Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 41
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

3 ПІДСИСТЕМА РОЗПІЗНАВАННЯ РЕЄСТРАЦІЙНИХ НОМЕРІВ АВТО
ТА АНАЛІЗ ПОКАЗНИКІВ ЕФЕКТИВНОСТІ СИСТЕМИ УПРАВЛІННЯ
ПАРКОВКОЮ

3.1 Концепція технології інтернету речей
Інтернет речей (IoT) – це концепція, що передбачає створення мережі, в яку
входять фізичні пристрої з вбудованими датчиками та програмним забезпеченням,
що дозволяє обмінюватися даними між фізичними об'єктами та комп'ютерними
системами за допомогою стандартних протоколів зв'язку. Окрім датчиків, у мережі
можуть бути виконавчі пристрої, які вбудовані у фізичні об'єкти і підключені між
собою через дротові або бездротові мережі. Ці пристрої можуть зчитувати,
обробляти та реагувати на інформацію з навколишнього середовища, а також
працювати без участі людини, використовуючи інтелектуальні інтерфейси.
Термін «Інтернет усього» (IoE) – це більш всеохопний підхід, який охоплює
не лише підключення фізичних об'єктів, а й взаємодію між різними типами об'єктів
та системами. Ця концепція викликає певні обурення щодо конфіденційності
інформації, що спричинило появу нового терміну «безпека Інтернету речей».
Головна ідея IoT полягає в підключенні різних об'єктів, які людина
використовує в повсякденному житті, наприклад, холодильник, автомобіль або
навіть велосипед. Усі ці об'єкти повинні мати вбудовані датчики або сенсори, які
можуть зчитувати інформацію з навколишнього середовища, обмінюватися нею та
виконувати різні дії в залежності від отриманих даних. Прикладом такої системи
може бути «розумний будинок» або «розумна ферма», які аналізують дані про
навколишнє середовище і автоматично регулюють різні параметри, такі як
температура або вентиляція, без участі людини.
Для створення мережі Інтернету речей потрібні різноманітні технології:
1. Технологія ідентифікації: Для ідентифікації кожного об'єкту потрібна
проста та компактна технологія. Це дозволить збирати та накопичувати
інформацію про кожен предмет. Для цього можна використовувати
системи унікальної ідентифікації, такі як RFID або QR-коди. Для
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 42
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

визначення точного місцезнаходження об'єктів можна використовувати
технології GPS або локального позиціонування.
2. Сенсори: Для відстеження змін у стані об'єкту або оточуючого
середовища, об'єкти повинні бути оснащені сенсорами. Ці сенсори
забезпечують збір даних про температуру, вологість, освітленість, рух та
інші параметри.
3. Вбудований комп'ютер: Для обробки та накопичення даних з сенсорів
необхідно використовувати вбудовані комп'ютери, такі як Raspberry Pi або
Intel Edison. Ці пристрої забезпечують обчислювальну потужність для
обробки даних та забезпечення взаємодії з іншими пристроями.
4. Бездротові мережі: Для обміну інформацією між пристроями можуть бути
використані різні технології бездротових мереж, такі як Wi-Fi, Bluetooth,
ZigBee або 6LoWPAN. Ці технології забезпечують зручність і
ефективність зв'язку між об'єктами в мережі Інтернету речей.
Транспортний засіб до всього (V2X) – це широкий термін, що охоплює зв'язок
між транспортними засобами та будь-якою сутністю, яка може впливати на них або
бути піддана впливу. Ця технологія включає різні типи зв'язку, такі як V2I
(транспортний засіб до інфраструктури), V2N (транспортний засіб до мережі), V2V
(транспортний засіб до транспортного засобу), V2P (транспортний засіб до
пішохода), V2D (транспортний засіб до пристрою) та V2G (транспортний засіб до
мережі).
Головними мотивами розвитку технології V2X є підвищення безпеки
дорожнього руху, покращення ефективності руху та зменшення споживання енергії.
Технологія V2X може використовувати два основні типи зв'язку: WLAN та
стільниковий зв'язок. Комунікації короткого радіусу дії (DSRC) – це одно- або
двосторонні бездротові канали зв'язку, спеціально призначені для використання в
автомобільній сфері, та вони забезпечують передачу інформації на короткі та
середні відстані.
Системи зв'язку в автомобільній сфері представляють собою комп'ютерні
мережі, в яких транспортні засоби та придорожні блоки взаємодіють, обмінюючись
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 43
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

інформацією про безпеку та дорожній рух. Ці системи є частиною інтелектуальних
транспортних систем (ІТС) та можуть значно покращити безпеку та рух на дорогах.
Безпека є однією з найважливіших аспектів інтернету речей (IoT). Якщо елементи
системи IoT не захищені від несанкціонованого доступу, вони можуть стати
джерелом загроз для конфіденційності та приватності користувачів. Особливо це
стосується речей з вбудованими комп'ютерами, які мають доступ до важливої
інформації, наприклад, місцезнаходження користувача.
Bluetooth-mesh вирішує проблеми безпеки за допомогою ряду заходів:
1. Рівень управління: Пристосовані до мережі пристрої можуть
використовувати сильні криптографічні алгоритми та перевірку
автентичності. Всі дані в мережі шифруються алгоритмом AES-CCM з
128-бітним ключем, що забезпечує конфіденційність і автентичність.
2. Багаторівневість: Шифрування і перевірка автентичності відбувається на
двох рівнях: мережевому і прикладному. Вузли мережі можуть пересилати
дані, не розкриваючи їх вміст. Це забезпечує безпеку під час передачі
повідомлень.
3. Конфіденційність: Кожен пакет даних обробляється таким чином, щоб
вилучити ідентифікаційну інформацію. Це дозволяє уникнути
відстеження пристроїв мережі, особливо коли вони переміщуються в
межах іншої мережі.
Ці заходи забезпечують високий рівень безпеки для мережі Bluetooth-mesh,
дозволяючи впевнено використовувати цю технологію в широкому спектрі
застосувань IoT.

3.2 Проектування підсистеми розпізнавання реєстраційних номерів авто
На рисунку 3.1 зображена структурна схема компонентів та алгоритм
інтелектуальної підсистеми розпізнавання автомобільних номерів, яка є частиною
комплексної системи управління паркуванням.
Як видно з рис. 3.1, основними структурними компонентами підсистеми є:
− відеокамера, яка захоплює зображення номерного знака;
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 44
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

− Raspberry Pi 4, IoT-пристрій, який попередньо обробляє зображення та
передає дані до центрального вузла;
− система розпізнавання зображень, що виконує класифікацію та аналіз
номерів автомобілів.

Рисунок 3.1 – Структурна схема підсистеми розпізнавання номерів авто

Відеокамера фіксує зображення номерного знака автомобіля, який перебуває
перед шлагбаумом більше 10 секунд. Потім мінікомп'ютер RPi 4 відправляє
зображення до високорівневого програмного забезпечення для розпізнавання.
Інтелектуальна підсистема розпізнає номер автомобіля та робить запит до бази
даних для пошуку відповідного запису. Якщо запит повертає не порожню відповідь,
що вказує на успішне виявлення номерного знака, формується службове
повідомлення до контролера автоматичного шлагбаума для виконання відповідної
дії. Інтерфейс користувача програмного забезпечення надає можливість
авторизованого доступу до бази даних та ручного управління шлагбаумом. Якщо
автомобіль вперше користується парковкою або необхідний в’їзд спецслужб,
інтерфейс дозволяє вручну підтвердити додавання запису про автомобіль.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 45
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

На рисунку 3.2 представлені ключові функціональні вимоги, визначені під
час розробки програмного забезпечення для управління автоматичним шлагбаумом.

Рисунок 3.2 – Ключові вимоги при організації підсистеми інтелектуального
розпізнавання номерів авто

З аналізу рисунка 3.2 випливає, що найважливішими вимогами до підсистеми
розпізнавання номерів автомобілів, що забезпечує їх інтелектуальну
аутентифікацію, є:
− здатність керувати автоматичним шлагбаумом;
− можливість створення нових записів про автомобілі, що користуються
парковкою;
− можливість доступу та зчитування відеопотоку з відеокамери.
Розробка модулів обробки зображень номерних знаків і реалізація моделей
розпізнавання номерів автомобілів потребує забезпечення таких можливостей для
розробника:
− організація доступу до нейронної мережі AlexNet;
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 46
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

− гнучке налаштування параметрів моделі, зокрема кількості шарів та
функції активації нейронів;
− управління параметрами швидкості навчання моделі;
− імплементація підходу transfer learning;
− налаштування та управління синаптичними вагами.

Рисунок 3.3 – Структурна схема БД при управлінні автоматичним шлагбаумом

Оскільки функціонування інтелектуального сервісу неможливе без
відповідної бази даних, важливо було спроектувати базу даних для зберігання та
обробки необхідної інформації. Структурна схема реалізованої реляційної бази
даних представлена на рис. 3.3. База даних відображає основні сутності та зв’язки
між ними, що дозволяє ефективно використовувати підсистему управління
автоматичним шлагбаумом при в’їзді та виїзді з парковок.

3.3 Аналіз показників ефективності
Запропонована інтелектуальна комп’ютеризована система управління
парковкою спрямована на підвищення продуктивності, враховуючи економічну
ефективність та розрахунок ймовірності середнього загального часу і часу
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 47
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

очікування в черзі, а також точне визначення маршруту та прогнозування
доступності паркомісць.
Середній загальний час і час очікування є відносними показниками.
Пропускна здатність мережі значно зросте порівняно зі стандартною мережею
завдяки співвідношенню загальної кількості вільних зон до параметрів відстані
планування паркування.
Відстань від поточного розташування автомобіля до парковки є доволі
обмеженою, і водій навряд чи знайде вільне місце на наступній автостоянці,
оскільки частка відкритих автостоянок не враховується. Мережевий вихід у цій
ситуації відрізняється від звичайної мережі.
Метрика доступності вільного місця для паркування при підготовці
сповіщень користувачам означає, що вони розумітимуть, що місце може бути
зайняте з більшою ймовірністю, ніж у загальній мережі. Якщо значення ���� дорівнює
0,8, а ���� – 0,2, запропонована мережа працює краще з мінімальним часом очікування.
Якщо значення ����=1 і ����=0, середній час очікування для запропонованої мережі є
найдовшим, оскільки лише ������������(����,����) обчислюється за допомогою параметра відстані.
На рис. 3.3 показано середній загальний час, а на рис. 3.4 – час очікування.

Рисунок 3.3 – Середній загальний час
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 48
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Рисунок 3.4 – Час очікування

Параметр продуктивності системи – це вартість, яка визначається за часом,
протягом якого користувач взаємодіє із системою, для оцінки її ефективності. Ця
вартість розраховується на основі часу, за який клієнт сплачує за користування
паркомісцем. Зменшення цих витрат може також призвести до зниження інших
витрат, таких як грошові витрати, витрати на бензин і витрати на викиди в
навколишнє середовище.
Час аналізу системи включає загальний час очікування користувача на
обслуговування та середній сукупний час користування системою, враховуючи час
очікування, трафік і час обслуговування. Нижча вартість сприяє підвищенню
ефективності системи. Згідно зі змодельованими параметрами, найменший
параметр витрат часу вважається ідеальним рішенням і рекомендацією для
впровадження подібної операційної моделі.
Розумна схема паркування, яка знижує витрати на найм працівників та
ефективно використовує ресурси власників автостоянок, застосовує системи
управління дорожнім рухом. Знайти місце для паркування в місті з великою
щільністю транспорту потребує часу і терпіння.
Одним із варіантів вирішення цієї задачі є заздалегідь визначена стоянка з
великою місткістю. У кваліфікаційній роботі реалізовано ідею сповіщення водіїв
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 49
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

про наявність паркувальних місць поблизу та бронювання місць за допомогою
підтримуваних пристроїв, таких як смартфони та планшети, за кілька хвилин до
прибуття.
По-перше, алгоритм реалізує найдешевший механізм бронювання
паркомісць. По-друге, якщо стоянка заповнена, спрацьовує механізм вибору
альтернативної стоянки, який пропонує мережу паркувальних місць і створює вузол
мережі для кожного місця.
Кожен вузол отримує інформацію від наступного вузла, щоб забезпечити
безперебійне переміщення за низькою ціною та виявити вільне місце для
паркування. Така схема забезпечує кращу продуктивність порівняно з іншими
системами паркування, що відображено на графіках на рис. 3.5 та рис. 3.6.

Рисунок 3.5 – Співвідношення рентабельності («витрати-ефективність»)

Шляхом моделювання та аналізу результатів оцінюється ефективність
запропонованої системи. Результати моделювання схожі на інші математичні
моделі і навіть демонструють вищі показники ефективності. Запропонована схема
дозволяє зменшити кількість автомобілів, які не знаходяться на паркомісцях, і
зменшити витрати на проїзд всередині паркувальної системи. Вищезгадані витрати
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 50
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

представляють собою час, який споживачам доводиться чекати на послугу, з метою
збереження часу і ресурсів для зниження забруднення атмосфери.

Рисунок 3.6 – Показник прогнозованості заповнення парковок

Показник точного розподілу маршруту дозволяє значно підвищити безпеку
на дорозі та продуктивність. Однак засоби зв'язку, зберігання та обчислення,
доступні у транспортних засобах, недостатньо використовуються для відповіді на
вимоги роботи інтелектуальних транспортних систем.
Vehicle Cloud Computing (VCC) – це прогресуюча система, яка використовує
переваги хмарних обчислень і розширює їх на мережі транспортних засобів. Як
платформа інтелектуальних послуг Інтернету речей у реальному часі на
глобальному рівні, Smart Cloud дозволяє розробляти складні та універсальні
послуги за допомогою стандартних веб-протоколів.
Smart Parking уклала партнерство з Google для впровадження платформи
Google Cloud IoT Core, що спричинило створення Smart Cloud. Ця співпраця
забезпечила ефективний розподіл ресурсів для оптимізації загального стимулу
АПС у довгостроковій перспективі. Заохочення до використання системи
стимулюється тим, що при врахуванні всіх доходів та витрат АПС, а також
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 51
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

різноманіття доступних послуг. Проблема оптимізації визначається як множинний
машинний навчання з розподілом АПС, визначеним простором стану, областю
функціонування, моделлю стимулів і ймовірністю трансформації.
Ітераційний алгоритм використовується для розробки оптимального методу
для вирішення потрібних дій. Чисельні результати показують, що АПС може значно
підвищити ефективність за відповідної складності. На графіку на рисунку 3.7
відображено коефіцієнт точного розподілу маршруту у відсотках.

Рисунок 3.7 – Коефіцієнт точності розподілу шляху (%)

Коефіцієнт прогнозування доступності парковальних місць відображає
важливість передбачення наявності вільних місць для автомобілів, що має критичне
значення для користувачів як приватного транспорту, так і міського. Вибір водіїв
часто залежить від часу, що означає, що вони опираються на свій попередній досвід
та актуальну інформацію в реальному часі. Паркування є ситуацією, де попереднє
уявлення про майбутні умови впливає на рішення водіїв про використання паркінгу.
Тим часом, транспортні потоки та погодні умови негативно впливають на
автомобілі, що шукають вільні місця. Передача інформації щодо паркування є
актуальною, оскільки запропонована технологія підключення до мережі парковок
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 52
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

надає альтернативні засоби отримання інформації для користувачів, забезпечуючи
високу достовірність та ефективність. На рисунку 3.8 відображено коефіцієнт
прогнозування доступності місць для паркування.

Рисунок 3.8 – Коефіцієнт прогнозування доступності паркомісць

Коефіцієнт попиту на паркування транспортних засобів є важливим
показником, який відображає зміни у транспортній індустрії через технологічний
прогрес і нові парадигми подорожей, такі як автомобільні та спільні поїздки.
Розширення IoT пристроїв сприяє збільшенню можливостей компаній з
великими місцями для паркування для мінімізації вуглецевого сліду і використання
згенерованої ними інформації. У дослідженні використовуються алгоритми
глибокого навчання для прогнозування потенційного попиту на паркування в
залежності від часу прибуття та відправлення. Розроблена система також сприяє
ефективному розподілу паркувальних місць, що дозволяє адміністраторам
парковок отримувати дохід від звичайних автомобілів. Детальні дані про коефіцієнт
попиту на паркування транспортних засобів наведено в таблиці 3.1.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 53
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

Таблиця 3.1 – Коефіцієнт попиту на паркування транспортних засобів (%)
Кількість Показник попиту на паркування (%)
транспортних
IoT-SPS DLSTMN TSPMA WNNM IoT-AIPS
засобів
10 43.1 34.2 28.3 52.1 83.2
20 45.4 45.3 35.5 65.2 85.1
30 36.2 52.6 45.4 61.4 81.4
40 55.5 58.8 59.7 59.6 84.6
50 68.7 64.5 74.5 64.8 88.7
60 62.1 69.7 72.1 68.6 89.8
70 71.4 74.8 65.3 71.2 93.9
80 75.8 65.1 75.4 74.3 94.2
90 81.9 79.2 72.7 77.8 96.3
100 84.2 81.3 69.2 79.3 97.5

Коефіцієнт виявлення паркувальних місць є важливим параметром, який
використовується для оптимізації паркування у розумних міських середовищах
перед початком паркування на вулиці. Цей коефіцієнт дозволяє використовувати
математичні та комп’ютерні аналітичні методи для прогнозування наявності
вільних паркувальних місць на кілька етапів перед фактичним паркуванням.
Система, запропонована в дослідженні, використовує значну кількість даних
про паркування, зібраних в реальному часі від великої мережі датчиків паркування
у місті. Моделі розроблені для прогнозування майбутніх паркувань та ймовірності
наявності вільних паркувальних місць, використовуючи як традиційний
статистичний аналіз, так і нейронні мережі. Під таким підходом система
використовує моделі прогнозування в реальному часі та веб-систему. Конкретні
дані про коефіцієнт виявлення паркувального місця представлені в таблиці 3.2.
Технологія IoT-AIPS спрямована на підвищення продуктивності в
паркувальній сфері за допомогою ряду параметрів, таких як економічна
ефективність, прогнозованість, середній загальний час та час очікування, точний
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 54
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

розподіл маршруту, прогноз доступності паркувальних місць, попит на паркування
транспортних засобів і виявлення паркувальних місць.

Таблиця 3.2 – Коефіцієнт виявлення паркувального місця (%)
Кількість Коефіцієнт виявлення паркомісць, (%)
транспортних
IoT-SPS DLSTMN TSPMA WNNM IoT-AIPS
засобів
10 35.1 28.1 43.2 62.2 72.3
20 38.3 43.3 52.4 59.4 74.2
30 45.2 35.5 56.6 56.6 79.5
40 49.6 42.7 59.5 52.7 82.5
50 57.1 47.9 68.1 58.9 85.6
60 52.2 49.2 69.2 65.2 87.7
70 56.6 56.3 71.3 67.1 91.1
80 64.8 62.1 67.4 68.3 93.3
90 72.3 69.2 59.5 72.3 95.4
100 78.1 81.4 62.7 74.2 98.1

У дослідженні порівнюються інтелектуальні системи, в якості базових
моделей використовуються IoT-SPS, DLSTM, TSPSMA, WNNM. Проаналізовано
можливість використання вбудованих камер у парковках, але також розглянуто
можливість ручної конфігурації драйверів перед встановленням системи.
IoT-AIPS може автоматично знаходити вільне паркувальне місце за
мінімальною ціною, використовуючи оновлені методи ефективності для оцінки
споживчих витрат на паркування. Експериментальні результати демонструють, що
IoT-AIPS перевершує інші методи за такими показниками: економічна ефективність
94,3%, ймовірність 92,35%, середній загальний час 1,29 мс, час очікування 1,11 мс,
точний розподіл маршруту 95,2%, прогноз доступності паркування 98,7%, запит на
паркування 97,5%, виявлення паркувального місця 98,1%.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 55
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

ВИСНОВКИ

В кваліфікаційній роботі отримано наступні основні результати:
1. Проаналізовано сучасні системи управління парковками та їхні принципи
організації. Виявлено основні структурні компоненти апаратного і
програмного забезпечення, що забезпечують автоматизацію процесів
керування і моніторингу. Це дозволило визначити можливі шляхи
вдосконалення таких систем із застосуванням IoT-пристроїв, хмарних і
інтелектуальних сервісів.
2. Досліджено корпоративні та бізнес-орієнтовані рішення для управління
мережами парковок, що допомогло виявити їхні недоліки. Обґрунтовано
необхідність розробки нових засобів, що базуються на прогнозуванні
доступності паркомісць з урахуванням оптимального маршруту.
3. Розглянуто принципи організації контрольованого в’їзду та виїзду із закритих
парковок за допомогою розумних шлагбаумів. Це дозволило підтвердити
доцільність їх інтеграції в гнучкі інтелектуальні комп’ютеризовані системи
управління парковками.
4. Спроектовано архітектуру інтелектуальної комп’ютеризованої системи
управління парковками, що використовує мережу IoT-пристроїв, відеокамери
та хмарні сервіси. Це дозволило забезпечити автоматичне виявлення вільних
паркомісць та інформування водіїв, які здійснили запит на паркування.
5. Розроблено метод керування парковкою, який використовує функцію
визначення оптимальної вартості паркування з урахуванням відстані до
парковки та наявності вільних місць. Це дозволяє прогнозувати час, протягом
якого водій зможе скористатися вільним паркомісцем, або запропонувати
альтернативні стоянки для транспортного засобу.
6. Розроблено спосіб керування автоматичним шлагбаумом як частиною
комплексної системи управління парковкою, що забезпечує доступ до
паркомісць та збір додаткової інформації про автомобілі на основі
інтелектуального розпізнавання реєстраційних номерів.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 56
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

7. Розроблено схему бази даних і реалізовано відповідні алгоритми
функціонування інтелектуальної комп’ютеризованої системи управління
парковками, що дозволило в подальшому провести аналіз ефективності
запропонованих рішень шляхом порівняння з існуючими системами.
8. Проаналізовано показники ефективності розробленої інтелектуальної
комп’ютеризованої системи керування парковками, зокрема щодо розрахунку
вартості паркування, доступності вільних місць, прогнозування часу
зайнятості паркомісць тощо, що дозволило обґрунтувати доцільність її
впровадження.

Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 57
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

СПИСОК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ

1. Benson J.P. Car-park management using wireless sensor networks. In Proceedings
of the 2020 31st IEEE Conference on Local Computer Networks, Tampa, FL, USA,
14–16 November 2020. – PP. 588-595.
2. Bulusu N. Adaptive beacon placement. In Proceedings of the 21st International
Conference on Distributed Computing Systems, Mesa, AZ, USA, April 2021. –
PP. 489-498.
3. Dhillon S.S. Sensor placement for effective coverage and surveillance in
distributed sensor networks. In Proceedings of the 2023 IEEE Wireless
Communications and Networking Conference, New Orleans, LA, USA, 16-
20 March 2023; Volume 3. – PP. 1609-1614.
4. Dhillon S.S. Sensor placement for grid coverage under imprecise detections. In
Proceedings of the Fifth International Conference on Information Fusion,
Annapolis, MD, USA, 8–11 July 2022; Volume 2. – PP. 1581-1587.
5. Fonseca C.M. Genetic algorithms for Multiobjective Optimization: Formulation,
Discussion and Generalization. In Proceedings of the Fifth International
Conference on Genetic Algorithms, Urbana-Champaign, IL, USA, 17–22 July
2023; Volume 93. – PP. 416-423.
6. Gu J. Design and implementation of a street parking system using wireless sensor
networks. In Proceedings of the 10th IEEE International Conference on Industrial
Informatics (INDIN), Beijing, China, 25–27 July 2022. – PP. 1212-1217.
7. Jourdan D.B. Multi-Objective Genetic Algorithm for the Automated Planning of a
Wireless Sensor Network to Monitor a Critical Facility. In Proceedings of the SPIE,
Sensors, and Command, Control, Communications and Intelligence (C3I)
Technologies for Homeland Security and Homeland Defense III, Orlando, FL,
USA, 12–16 April 2024; Volume 5403. – PP. 565-575.
8. Li W. A minimum-power wireless sensor network scheme. In Proceedings of the
2023 IEEE Wireless Communications and Networking Conference, New Orleans,
LA, USA, 13–17 March 2023; Volume 3. – PP. 1897-1902.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 58
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

9. Nawaz S. Parksense: A smartphone based sensing system for on-street parking. In
Proceedings of the 19th Annual International Conference on Mobile Computing
and Networking, Miami, FL, USA, 30 September– 4 October 2023. – PP. 75-86.
10. Tang V.W.S. An intelligent car park management system based on wireless sensor
networks. In Proceedings of the 2020 1st International Symposium on Pervasive
Computing and Applications, Urumqi, China, 3–5 August 2020; PP. 65-70.
11. Yass A.A. New design for intelligent parking system using the principles of
management information system and image detection system. In Proceedings of
the 2019 International Conference on Computer Engineering and Applications,
Manila, Philippines, 6–8 June 2019; Volume 2. – PP. 360-364.
12. Zou Y. Sensor deployment and target localization based on virtual forces. In
Proceedings of the Twenty-Second Annual Joint Conference of the IEEE Computer
and Communications Societies (INFOCOM 2023), San Francisco, CA, USA,
30 March–3 April 2023; Volume 2. – PP. 1293-1303.
13. Волков В.П. Особливості інформаційного обміну в процесі дистанційного
управління роботоздатністю транспортних засобів / В.П. Волков,
В.П. Матейчик, П.Б. Комов // Вісник Національного транспортного
університету. – 2021. – Вип. 29. – С. 63-74.
14. Грицук І. Особливості дистанційної ідентифікації режимів роботи водія в
інформаційній системі моніторингу транспортного засобу. // Systemy i środki
transportu samochodowego. Wybrane zagadnienia. Efektywnosc I bezpieczenstwo.
Monografia nr.19. Seria: Transport. Rzeszow, 2019. – С.7-15.
15. Інтелектуальні системи моніторингу транспорту: [монографія] / В. П. Волков;
[під ред. Волкова В. П.]; Харків. нац. автомоб.-дорож. ун-т. – Харків: НТМТ,
2019. – 244 с.
16. Методи системного аналізу властивостей автомобільної техніки: навч. посіб
для студентів ВНЗ / М. Ф. Дмитриченко; Нац. трансп. ун-т. – Київ : НТУ, 2022.
– 163 с.
17. Мигаль В. Д. Інтелектуальні системи в технічній експлуатації автомобілів:
монографія / В. Д. Мигаль. – Харків: Майдан, 2018. – 262 с.
Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 59
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

18. Програмне забезпечення систем моніторингу транспорту: [монографія] /
М. Ф. Дмитриченко; Нац. трансп. ун-т. – Київ: НТУ, 2022. – 202 с.
19. Симоненко Р.В. Дослідження структури інформаційної системи моніторингу
сучасних транспортних засобів. // Матеріали міжнародної науково-
практичної конференції «Сучасні технології та перспективи розвитку
автомобільного транспорту», 21-23 жовтня 2019 року: збірник наукових праць
Вінниця: ВНТУ. 2019. – С.65-68.
20. Симоненко Р.В. Особливості дистанційної ідентифікації режимів праці та
відпочинку водія в системі інформаційного моніторингу транспортних
засобів. // Збірник наукових праць Державного університету інфраструктури
та технологій. – Київ: ДУІТ. 2020. вип.№35. – С.146-156.
21. Храпкіна В.В. Сучасні тенденції розвитку автотранспортної галузі України /
О.М. Вольська, В.В. Храпкіна, І.В. Грицук, В.П. Матейчик, Р.В. Симоненко,
М.В. Володарець – Херсон, ОЛДІ-ПЛЮС, 2020. – 144 с.

Лист
ЧДТУ.242069.001 ПЗ 60
Змн. Арк. № докум. Підпис Дата

ChSTU repository

ChSTU repository preserves and enables easy and open access to all types of digital content including text, images, moving images, mpegs and data sets