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摘 要：文中研究了一种基于自旋阀巨磁阻（GMR）传感器的车位监测算法，设计并实现了一个车位管理系统。车位监测算法的核心是二级基线跟踪算法，算法设置一大一小两个阈值，通过小阈值控制基线跟踪，通过大阈值判断车位状态。磁传感器采用东方微磁公司研发的高灵敏度、低功耗的GMR传感器SAS022-1和VA100F3。系统通过检测车辆对地磁场的扰动大小来判断停车位是否存在车辆，并将车位信息通过ZigBee无线传感网络发送到服务器，由上位机软件显示车位信息。实验表明，该系统体积小、功耗低、检测精度高，能够广泛用于停车场管理。
关键词：三轴GMR传感器；ZigBee；车位检测；停车管理；基线跟踪
中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2016）05-00-05
0 引 言
随着我国经济的发展，汽车保有量正逐年攀升，对城市交通系统造成了巨大的压力[1]，给城市带来了严重的停车问题。以目前数据来看，汽车泊位的数量远远满足不了停车的需要，停车已经成为制约城市经济发展、妨碍市民日常生活的大问题。因此，解决城市停车问题不仅可以缓解城市交通，还对促进城市经济发展具有重大意义。提高停车场的工作效率成了解决停车问题的一种思路。
高效的停车场管理系统可大大提高停车场工作效率，其中车位检测技术是关键。目前国际上常用的车位检测技术[2]有超声波检测[3]、红外检测[4]、环行线圈检测[5]、视频检测、地磁传感器检测[6]。超声波检测具有安装方便，寿命长，成本低等优点，但是探测精度易受环境影响，抗干扰能力差；红外检测有良好的直线性，抗干扰性能好，成本低，响应速度快，但是极易受到环境的影响，特别是热源的影响；环形线圈检测技术成熟，应用广泛，抗干扰能力强，但是安装麻烦，施工强度大，易损坏，寿命短，维护费用高；视频检测的单一摄像头可以同时检测多个车位，起到安防作用，但是成本高，技术成熟度不够；地磁检测是一种新的检测方法，它的优点是精准度高、可靠性高，不易受环境影响，成本低、体积小，适用于各种停车场，能够应付各种恶劣天气。
1 检测原理
地球自带0.5～0.6高斯的磁场，地球表面各处的磁场强度大小和方向都因地而异，地表磁场受各种因素如天气、周围环境的影响会随着时间而发生改变。铁磁性物体会对磁场的分布产生扰动，具体的扰动和铁磁性物体的结构、形状和材质有关。
众所周知，汽车绝大部分部件的材质是钢材或者铁质，所以汽车会对地磁场产生很大的扰动，通过磁传感器检测地磁的扰动，对磁场变化信号采样进行适当的滤波和算法分析，便可判断是否有车辆存在。
本文采用的东方微磁公司的自旋阀巨磁电阻（GMR）传感器芯片是用于检测磁场的惠斯通电桥结构。当向电桥供电后，在敏感轴方向加入磁场强度会引起电桥电阻元件的变化，导致电桥输出端的电压产生相应的变化，即传感器的输出电压变化量与外加磁场强度成正比，具有宽测量范围、高灵敏度、低磁滞、低温漂和优良的线性度等特点。
系统采用TI公司生产的CC2530作为主控芯片，东方微磁公司的巨磁阻传感器使用ZigBee技术组成传感器网络[7]，当有车辆停在监控节点上方时，三轴巨磁阻传感器可以探测到磁场的变化，监控节点通过传感器网络把车位状态信息发送给协调器，协调器再把信息转发到服务器，通过客户端便可查询到车位信息。车位检测系统流程如图1所示。
图1 车位检测系统流程
2 检测算法
磁传感器采集的信号需要进行滤波、去噪处理，地磁场在短时间内受环境、天气影响非常小，基本处于平稳状态，但是从长时间来看，地磁场自身可能会发生微弱的变化或者受到环境、天气、周围建筑的影响而发生改变。因此，车位检测首先需要检测出背景磁场强度的大小，即基线值。基线值在短时间内是平稳的，但是从长时间来看，基线值是变化的，所以基线跟踪算法是车位检测的关键。
2.1 信号滤波
系统使用滑动滤波[8]对磁传感器采集的信号进行滤波处理，具体步骤是对当前信号及前N-1个信号做均值处理，这种方法可有效去除噪声干扰，对磁场信号M（k）做N次滑动滤波处理后的均值A（k）如公式（1）所示：
在公式（2）中，Bi（k）代表基线值，αi代表加权系数，Ai（k）代表传感器采集的磁场信号大小。加权系数越大，基线跟踪速度越快。
但现实情况是，在车辆停入车位的过程中，已经对周围的地磁场产生了较大的扰动，但数据是小于阈值的，在这种情况下会执行基线跟踪，基线值会发生改变，检测正确率会降低。为了解决这个问题，必须保证在这种情况下基线值保持不变，一种方法是用较小的加权系数值αi，但是较小的加权系数会使跟踪速度大大降低。
本文采用的方法是设定两个阈值，当传感器采集的磁场强度数据与基线值差的绝对值小于阈值1时，执行基线跟踪；当数据大于阈值1小于阈值2时，基线值与上一状态保持一致；当数据大于阈值2时，则判断车位状态改变，基线值与上一状态保持一致。为阈值1、阈值2、加权系数设置合适的值可取得非常好的检测效果。二级基线跟踪流程如图4所示。
图4 二级基线跟踪流程图
3 系统设计
系统主要分为采集节点、路由器、服务器软件三个部分。采集节点[10]安装在车位上，负责采集车位地磁场信号并发送信息到路由器。路由器负责管理接入它的采集节点和路由器，桥接采集节点与协调器之间的通信，协调器是一种特殊的路由器，在一个ZigBee网络中只能有一个协调器，它负责建立网络、管理整个网络的路由器和采集节点，通过串口与服务器通信，是整个网络与服务器之间通信的桥梁，路由器和协调器在硬件上没有任何区别。采集节点使用锂电池供电，并运行在低功耗模式。经测量，采集节点在低功耗模式下的工作电流为0.1 mA，使用800 mAh的锂电池供电，理论上可持续工作333天。路由器和协调器都采用直流电源供电。一个ZigBee网络理论上最多可容纳65 535个设备节点，但是当网络层数过多时，网络边缘的设备节点通信时延过大，在实际情况中，一个ZigBee网络总节点数一般不会超过500个。当停车位超过500个时，可在停车场部署多个ZigBee网络以满足需求。 由于地磁场自身受天气、温度、人类的走动等影响的变化是微小的，较大的阈值1会降低检测精度，经试验测试，将采集节点放置在房间内，连续采集48小时的地磁场数据，该次采集到的地磁场电压最大的变化值为3.2 mV，本系统在3.2mV的基础上加上一倍的容错值，所以本系统阈值1设置为6.4 mV。从图14中可知，在车辆底部大部分范围内，图中数据都大于50 mV，阈值2设置为50 mV可以覆盖车辆底部较大的范围，所以，本系统阈值2设置为50 mV。
将车位检测系统安装到停车位进行测试，共测试70车次，正确识别车位状态67次，识别率达到95%，且距离采集节点80 cm以外的车辆都不会对检测精度造成影响。测试结果显示，本系统采用二级基线跟踪算法能够快速对背景磁场进行基线跟踪，并且能过滤车辆在停入车位时对基线值的影响，大大提高了检测精度，能正确检测出车位上是否有车辆存在。为进一步提高车位判定的准确度，还需要通过大量的试验去完善。
5 结 语
车位检测准确率是实现智能停车场系统的基础。本文提出的基于GMR传感器的无线车位检查算法通过跟踪地磁场基线值，采用二级基线跟踪算法，能够很好地跟踪背景磁场的变化，滤除车辆驶入时对地磁场的扰动，算法简单易用，能够起到很好的效果。本文基于该算法的系统实现，具有低功耗、体积小、抗干扰能力强的特点，可广泛用于停车场管理、智能交通系统等方面。
参考文献
[1]鲍晓东，张仙妮.智能交通系统的现状及发展[J].道路交通与安全，2006，8（2）：15-18.
[2]彭春华，刘建业，刘岳峰，等.车辆检测传感器综述[J].传感器与微系统，2007，26（6）：4-7.
[3]赵亚妮，高辉.基于超声波的车辆检测器设计[J].计算机测量与控制， 2011， 19（10）：2542-2544.
[4]宋颖华.交通检测技术及其发展[J].公路，2000（9）：34-37.
[5]张永忠，张军强，李颖宏.多路环形线圈车辆检测器设计[J].电子技术应用， 2013， 39（11）：23-26.
[6]尤三伟.高速公路常用车辆检测器的性能比较[J].甘肃科技， 2008， 24（1）：83-85.
[7]邹初建，钱正洪，白茹，等.基于三轴GMR传感器的无线车位检测系统的研制[J].仪表技术与传感器，2014（9）： 62-65.
[8]李云龙，张足生，马新军，等.基于AMR传感器的车辆检测算法[J].传感器与微系统，2013，31（9）： 119-122.
[9]何志强，罗飞，于峰崎，等.基于地磁传感器的车辆检测算法[J].科学技术与工程，2014，14（15）：203-206.
[10] Sifuentes E，Casas O，Pallas-Areny R.Wireless Magnetic Sensor Node for Vehicle Detection With Optical Wake-Up[J].Sensor Journal，IEEE，2011，11（8）：1669-1676.
[11]钱正洪，白茹，黄春奎，等.先进磁电子材料和器件[J].仪表技术与传感器，2009（B11）：96-101.
[12]朱红松，孙利民.无线传感器网络技术发展现状[J].中兴通讯技术，2009（5）：1-5.
[13]卢全国，周敏，舒亮，等.轴向磁场分布对磁致伸缩驱动器磁滞特性的影响[J].磁性材料及器件， 2013（6）： 5-9.
关键词：三轴GMR传感器；ZigBee；车位检测；停车管理；基线跟踪
中图分类号：TP274 文献标识码：A 文章编号：2095-1302（2016）05-00-05
0 引 言
随着我国经济的发展，汽车保有量正逐年攀升，对城市交通系统造成了巨大的压力[1]，给城市带来了严重的停车问题。以目前数据来看，汽车泊位的数量远远满足不了停车的需要，停车已经成为制约城市经济发展、妨碍市民日常生活的大问题。因此，解决城市停车问题不仅可以缓解城市交通，还对促进城市经济发展具有重大意义。提高停车场的工作效率成了解决停车问题的一种思路。
高效的停车场管理系统可大大提高停车场工作效率，其中车位检测技术是关键。目前国际上常用的车位检测技术[2]有超声波检测[3]、红外检测[4]、环行线圈检测[5]、视频检测、地磁传感器检测[6]。超声波检测具有安装方便，寿命长，成本低等优点，但是探测精度易受环境影响，抗干扰能力差；红外检测有良好的直线性，抗干扰性能好，成本低，响应速度快，但是极易受到环境的影响，特别是热源的影响；环形线圈检测技术成熟，应用广泛，抗干扰能力强，但是安装麻烦，施工强度大，易损坏，寿命短，维护费用高；视频检测的单一摄像头可以同时检测多个车位，起到安防作用，但是成本高，技术成熟度不够；地磁检测是一种新的检测方法，它的优点是精准度高、可靠性高，不易受环境影响，成本低、体积小，适用于各种停车场，能够应付各种恶劣天气。
1 检测原理
地球自带0.5～0.6高斯的磁场，地球表面各处的磁场强度大小和方向都因地而异，地表磁场受各种因素如天气、周围环境的影响会随着时间而发生改变。铁磁性物体会对磁场的分布产生扰动，具体的扰动和铁磁性物体的结构、形状和材质有关。
众所周知，汽车绝大部分部件的材质是钢材或者铁质，所以汽车会对地磁场产生很大的扰动，通过磁传感器检测地磁的扰动，对磁场变化信号采样进行适当的滤波和算法分析，便可判断是否有车辆存在。
本文采用的东方微磁公司的自旋阀巨磁电阻（GMR）传感器芯片是用于检测磁场的惠斯通电桥结构。当向电桥供电后，在敏感轴方向加入磁场强度会引起电桥电阻元件的变化，导致电桥输出端的电压产生相应的变化，即传感器的输出电压变化量与外加磁场强度成正比，具有宽测量范围、高灵敏度、低磁滞、低温漂和优良的线性度等特点。
系统采用TI公司生产的CC2530作为主控芯片，东方微磁公司的巨磁阻传感器使用ZigBee技术组成传感器网络[7]，当有车辆停在监控节点上方时，三轴巨磁阻传感器可以探测到磁场的变化，监控节点通过传感器网络把车位状态信息发送给协调器，协调器再把信息转发到服务器，通过客户端便可查询到车位信息。车位检测系统流程如图1所示。
图1 车位检测系统流程
2 检测算法
磁传感器采集的信号需要进行滤波、去噪处理，地磁场在短时间内受环境、天气影响非常小，基本处于平稳状态，但是从长时间来看，地磁场自身可能会发生微弱的变化或者受到环境、天气、周围建筑的影响而发生改变。因此，车位检测首先需要检测出背景磁场强度的大小，即基线值。基线值在短时间内是平稳的，但是从长时间来看，基线值是变化的，所以基线跟踪算法是车位检测的关键。
2.1 信号滤波
系统使用滑动滤波[8]对磁传感器采集的信号进行滤波处理，具体步骤是对当前信号及前N-1个信号做均值处理，这种方法可有效去除噪声干扰，对磁场信号M（k）做N次滑动滤波处理后的均值A（k）如公式（1）所示：
在公式（2）中，Bi（k）代表基线值，αi代表加权系数，Ai（k）代表传感器采集的磁场信号大小。加权系数越大，基线跟踪速度越快。
但现实情况是，在车辆停入车位的过程中，已经对周围的地磁场产生了较大的扰动，但数据是小于阈值的，在这种情况下会执行基线跟踪，基线值会发生改变，检测正确率会降低。为了解决这个问题，必须保证在这种情况下基线值保持不变，一种方法是用较小的加权系数值αi，但是较小的加权系数会使跟踪速度大大降低。
本文采用的方法是设定两个阈值，当传感器采集的磁场强度数据与基线值差的绝对值小于阈值1时，执行基线跟踪；当数据大于阈值1小于阈值2时，基线值与上一状态保持一致；当数据大于阈值2时，则判断车位状态改变，基线值与上一状态保持一致。为阈值1、阈值2、加权系数设置合适的值可取得非常好的检测效果。二级基线跟踪流程如图4所示。
图4 二级基线跟踪流程图
3 系统设计
系统主要分为采集节点、路由器、服务器软件三个部分。采集节点[10]安装在车位上，负责采集车位地磁场信号并发送信息到路由器。路由器负责管理接入它的采集节点和路由器，桥接采集节点与协调器之间的通信，协调器是一种特殊的路由器，在一个ZigBee网络中只能有一个协调器，它负责建立网络、管理整个网络的路由器和采集节点，通过串口与服务器通信，是整个网络与服务器之间通信的桥梁，路由器和协调器在硬件上没有任何区别。采集节点使用锂电池供电，并运行在低功耗模式。经测量，采集节点在低功耗模式下的工作电流为0.1 mA，使用800 mAh的锂电池供电，理论上可持续工作333天。路由器和协调器都采用直流电源供电。一个ZigBee网络理论上最多可容纳65 535个设备节点，但是当网络层数过多时，网络边缘的设备节点通信时延过大，在实际情况中，一个ZigBee网络总节点数一般不会超过500个。当停车位超过500个时，可在停车场部署多个ZigBee网络以满足需求。 由于地磁场自身受天气、温度、人类的走动等影响的变化是微小的，较大的阈值1会降低检测精度，经试验测试，将采集节点放置在房间内，连续采集48小时的地磁场数据，该次采集到的地磁场电压最大的变化值为3.2 mV，本系统在3.2mV的基础上加上一倍的容错值，所以本系统阈值1设置为6.4 mV。从图14中可知，在车辆底部大部分范围内，图中数据都大于50 mV，阈值2设置为50 mV可以覆盖车辆底部较大的范围，所以，本系统阈值2设置为50 mV。
将车位检测系统安装到停车位进行测试，共测试70车次，正确识别车位状态67次，识别率达到95%，且距离采集节点80 cm以外的车辆都不会对检测精度造成影响。测试结果显示，本系统采用二级基线跟踪算法能够快速对背景磁场进行基线跟踪，并且能过滤车辆在停入车位时对基线值的影响，大大提高了检测精度，能正确检测出车位上是否有车辆存在。为进一步提高车位判定的准确度，还需要通过大量的试验去完善。
5 结 语
车位检测准确率是实现智能停车场系统的基础。本文提出的基于GMR传感器的无线车位检查算法通过跟踪地磁场基线值，采用二级基线跟踪算法，能够很好地跟踪背景磁场的变化，滤除车辆驶入时对地磁场的扰动，算法简单易用，能够起到很好的效果。本文基于该算法的系统实现，具有低功耗、体积小、抗干扰能力强的特点，可广泛用于停车场管理、智能交通系统等方面。
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