本文關(guān)鍵詞：基于嵌入式技術(shù)的智能車(chē)載系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著城市化的快速發(fā)展,城市交通系統(tǒng)在推動(dòng)城市經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展,保證城市各項(xiàng)功能正常運(yùn)轉(zhuǎn)等方面發(fā)揮了重要作用。然而,隨著私家車(chē)的數(shù)量持續(xù)增加,中心城市交通在諸多時(shí)段、區(qū)域擁擠情況經(jīng)常發(fā)生,嚴(yán)重影響了人們正常的生產(chǎn)和生活。因此如何改善城市的交通擁堵?tīng)顩r成為了亟待解決的城市問(wèn)題之一。本課題主要針對(duì)當(dāng)前公共交通系統(tǒng)(出租車(chē)系統(tǒng)和公交車(chē)系統(tǒng))存在的問(wèn)題而設(shè)計(jì)。旨在改善交通,推動(dòng)“和諧交通”發(fā)展,支持城市的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略。解決當(dāng)前城市公共交通系統(tǒng)中存在的問(wèn)題,乘客對(duì)公交車(chē)、出租車(chē)實(shí)時(shí)信息掌握不足以及乘客與出租車(chē)司機(jī)之間信息不對(duì)稱,造成交通資源浪費(fèi)。本系統(tǒng)由手機(jī)客戶端、服務(wù)器端、車(chē)載智能終端三部分組成。手機(jī)客戶端主要包括在Android系統(tǒng)及iOS系統(tǒng)上開(kāi)發(fā)的手機(jī)應(yīng)用,其中Android系統(tǒng)使用了Jdk、Eclipse、Android SDK等開(kāi)發(fā)工具,開(kāi)發(fā)語(yǔ)言為Java、XML,ISO系統(tǒng)使用的開(kāi)發(fā)工具包括Xcode 4.5、iOS SDK 6.0,編程語(yǔ)言為Objective-C。服務(wù)器端數(shù)據(jù)庫(kù)采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySql,生產(chǎn)環(huán)境為Windows,PHP解釋器,Apache服務(wù)器軟件。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)信息通過(guò)SQL語(yǔ)句進(jìn)行查詢、插入和刪除。車(chē)載智能終端以ARM11為控制核心,采用S3C6410芯片、新一代gts-4e系列的GPS模塊。本智能終端具有高性能,高集成度及高可用性等特點(diǎn)。整個(gè)裝置包括3G上網(wǎng)模塊、電源模塊、GPS定位模塊、存儲(chǔ)器模塊、LCD顯示模塊、ARM核心板,并且搭載了專門(mén)研發(fā)的軟件。同時(shí)本課題還對(duì)子系統(tǒng)路徑誘導(dǎo)系統(tǒng)中的最短路徑算法進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),本算法采用Dijkstra最短路徑算法的核心思想,并且針對(duì)實(shí)際交通路網(wǎng)的應(yīng)用特點(diǎn)及困難,對(duì)Dijkstra算法提出優(yōu)化方案、解決方案,為實(shí)際交通路網(wǎng)構(gòu)建模型,使用鄰接表的存儲(chǔ)方式來(lái)代替鄰接矩陣的存儲(chǔ)方式,降低時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度,提出復(fù)合加權(quán)法來(lái)優(yōu)化權(quán)值,并提出為結(jié)點(diǎn)賦予權(quán)值的方案,使算法更加精確,最后設(shè)計(jì)出更加符合實(shí)際路網(wǎng)特點(diǎn)的最短路徑算法。實(shí)踐表明,本系統(tǒng)工作穩(wěn)定可靠,基本實(shí)現(xiàn)了預(yù)期的功能,具備良好的社會(huì)效益和推廣價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：嵌入式技術(shù) 智能車(chē)載系統(tǒng) 車(chē)聯(lián)網(wǎng) Dijkstra最短路徑算法Android客戶端 iOS客戶端
【學(xué)位授予單位】：河北師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：U463.6;TP311.52
【目錄】：

• 中文摘要4-5
• 英文摘要5-11
• 1 緒論11-17
• 1.1 項(xiàng)目來(lái)源11
• 1.2 研究背景11-12
• 1.3 研究意義12-13
• 1.4 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.4.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)15-16
• 1.6 本章小結(jié)16-17
• 2 系統(tǒng)需求17-27
• 2.1 業(yè)務(wù)需求分析17
• 2.2 出租車(chē)端功能需求分析17-19
• 2.2.1 出租車(chē)端需求分析17-18
• 2.2.2 出租車(chē)端功能描述18-19
• 2.3 手機(jī)端功能需求分析19-25
• 2.3.1 公交車(chē)模塊需求分析19-20
• 2.3.2 公交車(chē)模塊功能描述20-22
• 2.3.3 出租車(chē)模塊需求分析22-23
• 2.3.4 出租車(chē)模塊功能描述23-25
• 2.4 非功能性需求25-26
• 2.4.1 系統(tǒng)性能需求25
• 2.4.2 安全性需求25-26
• 2.4.3 可擴(kuò)展性需求26
• 2.5 本章小結(jié)26-27
• 3 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)27-32
• 3.1 系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)27-28
• 3.2 軟件體系結(jié)構(gòu)風(fēng)格28
• 3.3 軟件框架模式28-30
• 3.4 后臺(tái)數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)與服務(wù)器轉(zhuǎn)發(fā)原理30-31
• 3.5 車(chē)載智能終端設(shè)計(jì)31
• 3.6 本章小結(jié)31-32
• 4 系統(tǒng)詳細(xì)設(shè)計(jì)32-62
• 4.1 車(chē)載智能終端詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)32-40
• 4.1.1 顯示控制32-33
• 4.1.2 S3C6410處理器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模塊38-40
• 4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)40-51
• 4.2.1 數(shù)據(jù)庫(kù)E-R模型設(shè)計(jì)40-42
• 4.2.2 數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)表詳細(xì)設(shè)計(jì)42-44
• 4.2.3 系統(tǒng)接口設(shè)計(jì)44-50
• 4.2.4 后臺(tái)數(shù)據(jù)處理與服務(wù)器實(shí)現(xiàn)50-51
• 4.3 Android手機(jī)端軟件設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)51-56
• 4.3.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境51
• 4.3.2 編碼設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)51-53
• 4.3.3 本地存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)53-54
• 4.3.4 主要功能實(shí)現(xiàn)思路54-56
• 4.3.5 Android手機(jī)端軟件綜述56
• 4.4 iOS手機(jī)端軟件詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)56-61
• 4.4.1 開(kāi)發(fā)環(huán)境56-57
• 4.4.2 iOS終端架構(gòu)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)57-58
• 4.4.3 關(guān)鍵功能實(shí)現(xiàn)58-61
• 4.4.4 iOS手機(jī)端軟件綜述61
• 4.5 本章小結(jié)61-62
• 5 基于Dijkstra算法的路徑誘導(dǎo)設(shè)計(jì)62-81
• 5.1 Dijkstra算法在實(shí)際路網(wǎng)中應(yīng)用62-63
• 5.1.1 Dijkstra最短路徑算法62
• 5.1.2 Dijkstra算法基本思想62-63
• 5.1.3 在實(shí)際路網(wǎng)中面臨的問(wèn)題63
• 5.2 實(shí)際路網(wǎng)模型構(gòu)建63-69
• 5.2.1 實(shí)際路網(wǎng)建模63-64
• 5.2.2 實(shí)際路網(wǎng)特點(diǎn)64-65
• 5.2.3 經(jīng)緯度處理65-67
• 5.2.4 道路及交叉路口數(shù)據(jù)存儲(chǔ)67-68
• 5.2.5 基于經(jīng)緯度信息算法68-69
• 5.3 實(shí)際路網(wǎng)中Dijkstra算法優(yōu)化69-77
• 5.3.1 存儲(chǔ)方式優(yōu)化69-73
• 5.3.2 權(quán)值設(shè)置優(yōu)化73-77
• 5.4 Dijkstra算法在實(shí)際路網(wǎng)中實(shí)現(xiàn)77-80
• 5.4.1 實(shí)現(xiàn)思想77-78
• 5.4.2 算法步驟78
• 5.4.3 算法實(shí)現(xiàn)78-80
• 5.5 本章小結(jié)80-81
• 6 系統(tǒng)測(cè)試與分析81-87
• 6.1 測(cè)試概述81
• 6.2 測(cè)試方案81-83
• 6.2.1 系統(tǒng)測(cè)試方法81
• 6.2.2 搭建測(cè)試環(huán)境81-82
• 6.2.3 功能測(cè)試82
• 6.2.4 系統(tǒng)UI測(cè)試82-83
• 6.2.5 性能測(cè)試83
• 6.3 測(cè)試用例83-85
• 6.4 測(cè)試結(jié)果分析85-86
• 6.5.1 測(cè)試結(jié)果85
• 6.5.2 BUG類型分析85
• 6.5.3 BUG嚴(yán)重程度及狀態(tài)分析85-86
• 6.5.4 測(cè)試結(jié)論86
• 6.5 本章小結(jié)86-87
• 7 總結(jié)與展望87-89
• 7.1 總結(jié)87
• 7.2 展望87-89
• 參考文獻(xiàn)89-91
• 致謝91

【相似文獻(xiàn)】

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