基于Android的车位导航APP设计
发布时间:2021-11-10 21:14
基于Andriod的车位导航系统,由停车场的智能硬件传感器识别车位是否有车辆停放,将此信息上传至服务端。APP根据相关信息为用户预定空闲停车位,并以用户当前位置为起点,自动规划到达停车位的最短路线,将用户导航至预定停车位。
【文章来源】:计量与测试技术. 2019,46(11)
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
车位导航功能验证停车位导航功能的验证结果与设计的功能指标终终(a)寻路中(b)寻路结束
找到了最优路径。4APP测试4.1功能测试在APP中点击车位导航按钮,进入导航,为了体现车位导航功能的真实性,采用随机生成障碍物和设定起点终点的方式,来检验最优路径生成功能。如图6所示为功能验证的过程。寻路中…请稍后…终终起起(a)寻路中(b)寻路结束图6车位导航功能验证停车位导航功能的验证结果与设计的功能指标要求相符,符合设计要求。4.2性能测试选用百度移动云测试中心MTC(MobileTestingCenter)对APP进行了性能测试和兼容性测试,兼容性测试结果如图7所示。图7兼容性测试结果在50款终端上对车位导航APP的兼容性进行了测试,通过率为84%,最终评级为该平台的Lev-el4,属于较优秀的级别,由于本款APP在最初确定的开发目标版本就是Android4.4以上,车位导航APP的兼容性较好,满足目标需求。性能测试如图7所示,该APP在50种移动终端设备上的性能测试中,启动耗时平均为0.34s、CPU占用率平均为4.7%,内存占用平均为152MB,流量耗用平均3578KB、平均电量耗用4.47mAh,测试结果为Level3属于可接受范围。综上所述,本款APP性能良好,能满足设计需求。5总结与展望本车位导航系统解决了用户在停车场很难寻找到停车位的问题,节省用户寻找车位的时间。另外,利用路径搜索的方法,自动为用户规划到达停车位的最短路线,并提供实时的导航。对停车场而言,车位导航的应用功能可以让停车场高效的利用这些车位,减少停车场中车辆违停的现象,维护停车场秩序。APP基于移动端主流的Android系统,性能优异,对不同版本的Android系统兼容好。基于Andriod的?
【参考文献】:
期刊论文
[1]城市停车选择行为研究综述[J]. 郑楠,王立晓,艾克热木·艾合买提. 交通运输研究. 2017(01)
[2]Dijkstra算法在停车诱导系统中的应用[J]. 黄震,薛文科,李鹏,李剑平. 计算机时代. 2013(12)
[3]快速Dijkstra最短路径优化算法的实现[J]. 司连法,王文静. 测绘通报. 2005(08)
[4]智能化停车诱导系统有效停车泊位数据的预测技术研究[J]. 杨兆升,陈晓冬. 交通运输系统工程与信息. 2003(04)
硕士论文
[1]基于微信小程序的地下停车场智能停车系统设计[D]. 吴琪.中国矿业大学 2019
本文编号:3487959
【文章来源】:计量与测试技术. 2019,46(11)
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
车位导航功能验证停车位导航功能的验证结果与设计的功能指标终终(a)寻路中(b)寻路结束
找到了最优路径。4APP测试4.1功能测试在APP中点击车位导航按钮,进入导航,为了体现车位导航功能的真实性,采用随机生成障碍物和设定起点终点的方式,来检验最优路径生成功能。如图6所示为功能验证的过程。寻路中…请稍后…终终起起(a)寻路中(b)寻路结束图6车位导航功能验证停车位导航功能的验证结果与设计的功能指标要求相符,符合设计要求。4.2性能测试选用百度移动云测试中心MTC(MobileTestingCenter)对APP进行了性能测试和兼容性测试,兼容性测试结果如图7所示。图7兼容性测试结果在50款终端上对车位导航APP的兼容性进行了测试,通过率为84%,最终评级为该平台的Lev-el4,属于较优秀的级别,由于本款APP在最初确定的开发目标版本就是Android4.4以上,车位导航APP的兼容性较好,满足目标需求。性能测试如图7所示,该APP在50种移动终端设备上的性能测试中,启动耗时平均为0.34s、CPU占用率平均为4.7%,内存占用平均为152MB,流量耗用平均3578KB、平均电量耗用4.47mAh,测试结果为Level3属于可接受范围。综上所述,本款APP性能良好,能满足设计需求。5总结与展望本车位导航系统解决了用户在停车场很难寻找到停车位的问题,节省用户寻找车位的时间。另外,利用路径搜索的方法,自动为用户规划到达停车位的最短路线,并提供实时的导航。对停车场而言,车位导航的应用功能可以让停车场高效的利用这些车位,减少停车场中车辆违停的现象,维护停车场秩序。APP基于移动端主流的Android系统,性能优异,对不同版本的Android系统兼容好。基于Andriod的?
【参考文献】:
期刊论文
[1]城市停车选择行为研究综述[J]. 郑楠,王立晓,艾克热木·艾合买提. 交通运输研究. 2017(01)
[2]Dijkstra算法在停车诱导系统中的应用[J]. 黄震,薛文科,李鹏,李剑平. 计算机时代. 2013(12)
[3]快速Dijkstra最短路径优化算法的实现[J]. 司连法,王文静. 测绘通报. 2005(08)
[4]智能化停车诱导系统有效停车泊位数据的预测技术研究[J]. 杨兆升,陈晓冬. 交通运输系统工程与信息. 2003(04)
硕士论文
[1]基于微信小程序的地下停车场智能停车系统设计[D]. 吴琪.中国矿业大学 2019
本文编号:3487959
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3487959.html