基于嵌入式技术的智能车载系统设计与实现

发布时间：2017-08-27 05:07

  本文关键词：基于嵌入式技术的智能车载系统设计与实现

  更多相关文章： 嵌入式技术 智能车载系统 车联网 Dijkstra最短路径算法Android客户端 iOS客户端

【摘要】：随着城市化的快速发展,城市交通系统在推动城市经济健康发展,保证城市各项功能正常运转等方面发挥了重要作用。然而,随着私家车的数量持续增加,中心城市交通在诸多时段、区域拥挤情况经常发生,严重影响了人们正常的生产和生活。因此如何改善城市的交通拥堵状况成为了亟待解决的城市问题之一。本课题主要针对当前公共交通系统(出租车系统和公交车系统)存在的问题而设计。旨在改善交通,推动“和谐交通”发展,支持城市的可持续发展战略。解决当前城市公共交通系统中存在的问题,乘客对公交车、出租车实时信息掌握不足以及乘客与出租车司机之间信息不对称,造成交通资源浪费。本系统由手机客户端、服务器端、车载智能终端三部分组成。手机客户端主要包括在Android系统及iOS系统上开发的手机应用,其中Android系统使用了Jdk、Eclipse、Android SDK等开发工具,开发语言为Java、XML,ISO系统使用的开发工具包括Xcode 4.5、iOS SDK 6.0,编程语言为Objective-C。服务器端数据库采用关系型数据库MySql,生产环境为Windows,PHP解释器,Apache服务器软件。数据的存储信息通过SQL语句进行查询、插入和删除。车载智能终端以ARM11为控制核心,采用S3C6410芯片、新一代gts-4e系列的GPS模块。本智能终端具有高性能,高集成度及高可用性等特点。整个装置包括3G上网模块、电源模块、GPS定位模块、存储器模块、LCD显示模块、ARM核心板,并且搭载了专门研发的软件。同时本课题还对子系统路径诱导系统中的最短路径算法进行设计与实现,本算法采用Dijkstra最短路径算法的核心思想,并且针对实际交通路网的应用特点及困难,对Dijkstra算法提出优化方案、解决方案,为实际交通路网构建模型,使用邻接表的存储方式来代替邻接矩阵的存储方式,降低时间复杂度和空间复杂度,提出复合加权法来优化权值,并提出为结点赋予权值的方案,使算法更加精确,最后设计出更加符合实际路网特点的最短路径算法。实践表明,本系统工作稳定可靠,基本实现了预期的功能,具备良好的社会效益和推广价值。
【关键词】：嵌入式技术 智能车载系统 车联网 Dijkstra最短路径算法Android客户端 iOS客户端
【学位授予单位】：河北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6;TP311.52
【目录】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-11
• 1 绪论11-17
• 1.1 项目来源11
• 1.2 研究背景11-12
• 1.3 研究意义12-13
• 1.4 国内外研究现状13-15
• 1.4.1 国外研究现状13-14
• 1.4.2 国内研究现状14-15
• 1.5 论文组织结构15-16
• 1.6 本章小结16-17
• 2 系统需求17-27
• 2.1 业务需求分析17
• 2.2 出租车端功能需求分析17-19
• 2.2.1 出租车端需求分析17-18
• 2.2.2 出租车端功能描述18-19
• 2.3 手机端功能需求分析19-25
• 2.3.1 公交车模块需求分析19-20
• 2.3.2 公交车模块功能描述20-22
• 2.3.3 出租车模块需求分析22-23
• 2.3.4 出租车模块功能描述23-25
• 2.4 非功能性需求25-26
• 2.4.1 系统性能需求25
• 2.4.2 安全性需求25-26
• 2.4.3 可扩展性需求26
• 2.5 本章小结26-27
• 3 系统总体设计27-32
• 3.1 系统体系结构27-28
• 3.2 软件体系结构风格28
• 3.3 软件框架模式28-30
• 3.4 后台数据库设计与服务器转发原理30-31
• 3.5 车载智能终端设计31
• 3.6 本章小结31-32
• 4 系统详细设计32-62
• 4.1 车载智能终端详细设计与实现32-40
• 4.1.1 显示控制32-33
• 4.1.2 S3C6410处理器33-34
• 4.1.3 ARM核心板34-35
• 4.1.4 核心板PCB分析35-38
• 4.1.5 GPS模块38-40
• 4.2 数据库详细设计与实现40-51
• 4.2.1 数据库E-R模型设计40-42
• 4.2.2 数据库存储表详细设计42-44
• 4.2.3 系统接口设计44-50
• 4.2.4 后台数据处理与服务器实现50-51
• 4.3 Android手机端软件设计与实现51-56
• 4.3.1 开发环境51
• 4.3.2 编码设计与实现51-53
• 4.3.3 本地存储实现53-54
• 4.3.4 主要功能实现思路54-56
• 4.3.5 Android手机端软件综述56
• 4.4 iOS手机端软件详细设计与实现56-61
• 4.4.1 开发环境56-57
• 4.4.2 iOS终端架构设计与实现57-58
• 4.4.3 关键功能实现58-61
• 4.4.4 iOS手机端软件综述61
• 4.5 本章小结61-62
• 5 基于Dijkstra算法的路径诱导设计62-81
• 5.1 Dijkstra算法在实际路网中应用62-63
• 5.1.1 Dijkstra最短路径算法62
• 5.1.2 Dijkstra算法基本思想62-63
• 5.1.3 在实际路网中面临的问题63
• 5.2 实际路网模型构建63-69
• 5.2.1 实际路网建模63-64
• 5.2.2 实际路网特点64-65
• 5.2.3 经纬度处理65-67
• 5.2.4 道路及交叉路口数据存储67-68
• 5.2.5 基于经纬度信息算法68-69
• 5.3 实际路网中Dijkstra算法优化69-77
• 5.3.1 存储方式优化69-73
• 5.3.2 权值设置优化73-77
• 5.4 Dijkstra算法在实际路网中实现77-80
• 5.4.1 实现思想77-78
• 5.4.2 算法步骤78
• 5.4.3 算法实现78-80
• 5.5 本章小结80-81
• 6 系统测试与分析81-87
• 6.1 测试概述81
• 6.2 测试方案81-83
• 6.2.1 系统测试方法81
• 6.2.2 搭建测试环境81-82
• 6.2.3 功能测试82
• 6.2.4 系统UI测试82-83
• 6.2.5 性能测试83
• 6.3 测试用例83-85
• 6.4 测试结果分析85-86
• 6.5.1 测试结果85
• 6.5.2 BUG类型分析85
• 6.5.3 BUG严重程度及状态分析85-86
• 6.5.4 测试结论86
• 6.5 本章小结86-87
• 7 总结与展望87-89
• 7.1 总结87
• 7.2 展望87-89
• 参考文献89-91
• 致谢91

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本文编号：744507