文摘
本文解决了停车系统的重要性使得行驶车辆的运动是不受限制的提供原始人类分类和传感系统之间的集成。如果两个不同的系统结合,那么所有的车辆可以监控停车空间,他们可以直接朝着目的地在短的时间内结束。为这种类型的建立,除了交通工具速度计算误差最小化技术,所有技术故障将避免维持用户约束。进一步解决设计用户限制,一个称为非线性优化介绍了机器学习算法在包传输技术,避免高损失和比例的效率是使用模拟分析结果与网络仿真器(NS2)。此外,从模拟结果证实,投影方法自动停车的车辆提供了高效的操作,甚至安装成本降低。
1。必然性自动预订安排
在当代,所有大都市已经转换为智能城市中心通过建立一个中央控制系统,从而提供一种简单的方法来安装自动化系统。但另一方面,直辖市地区也面临着同样的交通条件由于人口的数量。在印度,大多数乡村的情况下也提高由于交通状况,人们不能在短建立路径,甚至禁止停车设施可供车辆。大部分位于不同地区的人也使用不同的交通工具,甚至老年人都在这样的公路旅行。如果老人是旅行,他们不能够踏长途车辆停车后。在这种情况下,智能停车系统应该使用传感系统开发,包含了所有的人类活动,和这种类型的系统将帮助所有的老年人,他们都可以在确切位置下降。
老年人下降后,所有卡车司机在车辆可以保留停车位位于附近的地区。此外,全球定位系统(GPS)存在于这一代系统,但确切位置,没有显示,不可能自动预订系统。因此,应该引入一个自动停车系统为减少交通条件在所有的地方使用现代科技通信传输过程。
1.1。文献分析
地球是所有生物物种的母亲除了人类所有物种采取他们的生活方式与性质。人口增加的速度可能会接触许多褶皱(2050年1]。人口数量的快速增长速度也增加了许多方法,包括模式的交通工具。总值与城市人口的增加,个人交通方式也获得了巨大的数量的增加,创造更多的城市管理在处理同样的问题。车辆停车管理的必要性迫在眉睫,这使得很难找到一个停车的车主槽在拥挤的地区,针对自动车辆停车系统帮助他们找到内心的平静与节省巨大的时间(2]。减少占用时间和速度控制机制而自动停车系统,实现了几个(2- - - - - -5]。传统交通控制机制像交通灯系统产生的并发症和一些关键的地方,它只是没有工作在提供更好的最优性能6- - - - - -8]。系统可用在当前场景中不包括自治或无人驾驶和农奴驾驶汽车系统也大量增加一天看起来面对未来移动系统(9]。
提供自动化系统解决方案,提出了一种海军最优使自动化停车系统基于先进的无线传感器的体系结构。系统提供自动罐车辆监控和指导系统(10),介绍了复杂嵌入式系统创建实时并发症作为嵌入式系统的成本是相当高的嵌入式编程和操作需要熟练的操作。系统也容易故障由于嵌入式设备有时不合理的故障,因此自动车辆管理系统需要更复杂的工作环境,不应该寻求熟练的人力来操作这个系统。克服这样的缺点,提出了系统进行有效的无线传感器自动车辆控制系统的自动车辆监控和停车系统。
逻辑控制的切换操作车辆路由控制机制创造了更多的实时系统的并发症。实现,选择相结合的技术系统通常被称为混合系统获得的关注广泛的研究人员在最近一段时间(11]随着混合实现安全元素也将来到照片(12];并发症中是分阶段实现11,12如他们已经实现了混合动力系统在三个不同阶段开始详细规划了指令实际上安全特性;然后,他们决定Hamilton-Jacobi-Bellman方程通常是可实现的限制在一个混合系统环境和整个系统以实现上述方程的实时系统。Programming-based系统合并,13)解决的问题实时车辆系统包括前后车辆或obstacle-based解决方案。和系统展品高贸易的编程时间延迟,这是是一个瓶颈在寻找快速解决方案的提出和reverse-related问题使这种方法是一个非保守的以及它需要一个详细的知识渊博的代码编程。设计系统消耗相当高额的成本。许多介绍系统滞后在提供更好的面向成本的解决方案也超出了允许的系统功耗使得更多和问题(14]。规划无人操作的时候,我们失去了控制电源管理。系统缺乏有效的功率处理能力迟早成为雾,研究人员可能会希望在这样一个系统。并发症不限于耐力增强功能和也导致可怜的电源管理关键问题域(14]。近年来基于继电器系统有效地实现,它收益动量研究者之一。一些基于继电器系统只集中继电器的动车15,16)作为一个移动节点继电器和未能解决静态节点及其相关职位。
许多论文未能解决的方向节点自机器人系统在需求寻求其取向做出关键的决定。在某些情况下,机器人定位独自决定的命运的决定。mobility-based继电器控制机制无法解决位置的系统中扮演着重要角色在机器人决策以来,机器人探索纯粹基于当前节点的方向,也就是说,ode行动的当前位置,由于系统应该确保打破原始节点水槽节点之间的联系。拥挤在道路运输系统成为一个核心编译问题在许多国家包括高度密集的亚洲国家的arial车辆系统可能是解决未来的需求(17)需要非常高的吞吐量和零的人为错误在各种各样的活动,没有任何人类司机要求驱动和控制和监视系统18]。由于世界人口的增长是在成倍增长,同样增加个人交通工具的需求中,自动化系统的最佳可能的解决方案是世界上汽车近年来人口跨越13亿(17,18]。这样提高人口,考试进行了智能城市的停车分配系统,只有边际结果获得通过测试在各种约束(19]。在这个复习阶段,许多信息提供了如类型的传感器来实现,通信网络的模式,分类结果。在这种评价,分析同一地区停车设施的信息,和传感器信息是不那么重要。进一步检查现有文献对于理解传感器网络的体系结构,研究人员(20.Linux提供了一个集中的情况。但在当代,模式引入了python集中条件下实现有效的结果;因此,应该建立一个新的食物。由于汽油的技术转移到电动汽车,这个过程还可以延长检测自动化充电站(21]。发达生计,这些扩展不能使用,不能提供两个不同的自动化操作,即使联合卡车司机之间的这种情况下会产生混乱。此外,传感过程一个物联网(物联网)介绍了提高自动化过程的准确性(22),所有数据传输阶段阐述了。相反,这个物联网过程可以实现只有在分离的领域是更大的和一个中心协调系统是至关重要的。
1.2。研究差距和挑战
存在的主要问题是当代网络是没有自动化系统可在任何现实世界的应用程序。在当前形势下,个人使用前缀固定可测量的设备,不能维持所有环境条件。通过辨别上述常规系统,它显然是可以解释的,一个自动化的系统需要实时解决所有问题。因此,本文研究了这种差距,试图解决存在于现有系统的挑战。此外,所有现有系统无法取代直接的方式植入传感器,智能系统如公园距离控制后,parktronic和救助制度是必要的。这些设备应该安装在所有车辆自动泊车空间监测、和安装也存在的挑战,每辆车的安装成本会提高。
1.3。提出了方法和解决方案
目前,传感器的发展是漂浮在世界各地不同的拓扑调查使安装过程是含蓄的。进一步,通过比较成本的安装在单独的区域,最好是安装在不同的车辆只有2到3比例的车辆将会提高成本。甚至通过将传感器技术与多级停车系统,已经观察到整个停车设施应该改变,和一些需要占用的空草地,但该方法将很容易安装在整个的开发电动汽车系统能力与传感设备已经实现。这种发展不仅会把人的化身在城市地区,但物质在农村地区的人也会喜欢同样的好处以低成本自动化监测系统的安装。
1.4。目标
自动停车系统的过程与传感器,实现车辆和机器学习算法是由大量目标集成管理的通信过程如下:(我)利用分离的距离,这是扩展到1500米的最大化序列沟通过程(2)适度使用路由数据包传输过程的延迟较低的开销(3)排气的可能性自动化传感设备通过安装节点在任意点在同一区域
确凿的上述目标,结果证明在在线模式为分配的平方英尺面积。然而,在这篇文章,结果结合机器学习算法模拟,所有调查更好的放纵。如果一台机器学习算法实现,然后自动预测的准确性将会增加,此外,设计的数学约束与CatBoost应该实现算法,以及集成的步骤在图审议1。
2。问题公式化
克服独特的计算机之间的通信和控制机器人系统,设计一个高效的算法集成,这样机器人应该提供有价值的和可测量的信息。因此,考虑一组车辆,其价值应该总是大于1和建模使用方程(1)。
在哪里表示车辆状态,代表函数的车辆状态和控制领域表示车辆状态的控制。
现在,在机器人车辆被近似的情况下使用单周期与相应的约束数量的车辆应该定义为使用微分方程给出了方程(2),
在哪里和代表车辆的速度在正向和反向方向,ω表示车辆的方向θ表示车辆的速度。
方程(2在差模)对应驱动车,车辆可以在一个独立的控制方式如果模型是实施使用方程(3)和(4),
此外,速度可以通过车轮速度和距离之间的关系给出了方程(4):
在哪里和代表两辆车的车轮速度,表示车辆在米的长度。
传感器将实现基于先验的会议地点应该妥善利用。因此,错误最小化可以使用方程(5):
在哪里代表单个车辆的错误。
方程(5)也可以使用梯度向量来表示位置,和备用形式表示使用方程(6):
上面的方程也适用于单个传感器但每个系统的行为变化时通过比较它与节点级别动力学。由于上述原因,所有的方程都是线性的天性,相对位置的不同可以准确计算。此外,实现这些类型的传感器的成本起着至关重要的作用,它应该使用方程计算(7),
在哪里ϒ代表函数来计算成本,δ表示之间的距离th和th车辆。
3所示。优化算法
在本节中,一个精确的优化算法(23)自动停车系统管理哈泽被选中所有特性预测可以更容易使用增强算法。这种类型的提升算法是一种机器学习算法,在不同地区所有估计的值可以集成在一个合适的方式。对于任何给定的输入,CatBoost算法提供精确的输出通过求解不同的特性,可以控制高损失。因为在无线网络、过程数据中提供了不同的类别;这个算法支持不同类别数据如文本和数值。此外,欺诈数据能被探测到,它将在未来发布循环类别;因此,实现的时间减少了。同时,培训结果在这种类型的提升算法将更高的使用不同的命令行接口。在起始段的梯度增加,必须提供常量值提供高一步实现进一步的阶段,因为80%的训练集应该被分割,最初应提供和20%的数据集。启动过程的常量值在第一阶段可以框架如下:
在哪里表示常数指标函数值存在于所有不同阶段之间和 。
如果方程(8)集成,那么二进制值应该表明,它提供了训练数据信息推动的过程。这可以陷害使用方程(9)如下:
如果条件方程(9)是满意的,那么可以用近似减少损失在整体网络。此外,为了简化方程,应该得到一个近似函数结合方程(8),
在哪里表明不同的近似的和相应的时间间隔。
方程(10)提供了有价值的信息提供周期变化在不同时期。因为更多数量的数据集表示,有必要考虑时分多址(TDMA)这种类型的增强算法。此外,每个数据集的更新可以使用方程(11),
在哪里 , ,和代表当前,前,和下次样品定期交换信息。
一旦数据集被更新,那么该算法必须与伪距模型集成使用剩余函数如下:
方程(12)表明,偏导数的阅读每个样本的时钟和时间应该为所有相应的伪功能集成,提供了三种不同的坐标系统。的一步一步实现CatBoost算法提供在图1首先初始化常数设置值,和输出将基于精确的预测。
4所示。结果和分析
传感器节点的参数值,如生命周期,能源消耗,延迟网络中,数据包的通信吞吐量和交付端点进行监视。提出运用,实验分析进行安装离散节点指向一定的覆盖范围是完全视为22500000平方米。在这个区域,为25 100节点安装的面积比例和在测量值,剩余的节点数量将进一步增加到500区域。在这个案例研究中,所有的车辆都在移动位置;因此,移动节点被认为是称为特设网络,和能源初始化这一过程将1000 mJ。同时,分离的距离测量在最大程度上相同的区域,周围1500米和数据包将传播只在这组将光转换成电信号。表1表达了简化版的仿真设置。
4.1。案例研究1:网络生命周期
这是其中一个重要因素,显示系统站多长时间如果当前传播趋势发生,无线传感器网络的担忧,这是非常重要的自传感节点寿命不能扩展(在大多数情况下)。图2解释提出的系统性能与现有方法的比较我们可以理解,提出了在现有技术协议产生了相当大的改进。
4.2。案例研究2:端到端延迟
在无线传感器网络中,主要给减少延迟自延迟增加传感节点按时开关直接从其微型电池最终消耗了巨大的能源可以减少它的生命周期。而且,它表明的质量服务质量的基础上。图3的插图是对比分析使用网络模拟器工具。从图3我们可以理解,提出的方法论的产生减少传输时间降低了整体网络的端到端延迟。
4.3。案例3:吞吐量
理解的传感器网络速度行动,基本工具方便吞吐量。这也是QoS参数解释多少通过网络传输的比特数在一秒钟的时间。图4阐述了这个因素的详细分析,执行和结果使用NS 2清楚地表明,该方法是由许多现有的表现方法。
4.4。案例4:能源消耗
通过定义根据这项工作问题,这是能量花在时间期间二进制数据传输以及数据接收。图5表明,该方案利用矿商在与现有方法的比较。
4.5。案例研究5:交货率
重要的参数显示的数据的有效性。传输节点和接收站之间的交互是作为一个百分比。图6显示了一个比较分析,提出的算法与现有的方法,它清楚地表明,提出的技术会产生更好的结果。同样,口袋里的速度下降是通过图解释7。
4.6。案例研究6:开销
交通拥堵中创建数据传输从源到汇被称为数据开销。这个分析是非常重要的设计一个高效的传感器系统。图8讨论了关于这个场景。模拟结果表明,我们提出的方法优于许多类似的技术在目前的使用。
4.7。案例研究7
在这个案例研究中,自动化的比例对监控参数被描述在距离的分离被认为是实际的自动化过程。讨论这个案例研究的最重要的目的是,如果实现超声波传感器,自动化的比例就会偏离高百分比值。也,同样的案例研究可以评估使用的变化速度,介绍了CatBoost算法将随分配任务。
进一步评估的自动化监控系统,需要一个新的配置管理操作策略和设计使用方程(3)和(4)。随后,积分方程在设计过程完全自动化的比例计算,并绘制在图9。从图9距离,可以看出当前安装的传感节点是不同的从100年到1500米,代表在一个磁盘。因为只有最初的措施,车辆的定速只考虑的建议设置不同10公里/小时45公里/小时。这背后是杰出的阈值,传感装置不会复制正确的位置作为车辆正朝着速度快得多。相同的事件是与现有的方法相比19)的自动化流程的效率要高得多的预测方法。例如,如果分离的距离是600米,然后速度变化的车辆,停车位将检测到一个自动化的比例68年机器学习算法集成。但是没有机器学习过程中,现有的方法可以能够感觉只有10的比例自动车辆,在这种情况下,只有手动操作处理表所示2。
5。结论
在本文中,介绍了一种新颖的方法首次通过整合两个算法。在建立这种传感器的好处是避免用户的流量将保持很长一段时间为了得到他们的车辆停车位置。当用户进入特定区域时,他们会提醒关于停车的帮助下槽安装传感器和GPS设备;用户可以可以去面临的特定位置,没有任何延迟。建立这种技术背后的主要动机是使城市交通比预期的更容易。统一的配方模型将提供准确的计算,它是由灵活即使用户定义的约束。实时传感器模型将工作做好,其吞吐量性能与其他系统相比要高得多。此外,这是第一个传感器技术,提供了有效的方法方面的吞吐量和延迟。在未来,预计模型自动停车系统使用机器学习可以扩展使用无界的分离距离没有任何半径,和物联网的传感器技术可以集成过程使用一个中央数据传输阶段。
数据可用性
使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。