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Trouver une place de parking pourrait bientôt devenir plus facile
Quiconque a conduit dans un centre-ville bondé sait que le stationnement peut signifier des cercles presque sans fin à la recherche d'une place à proximité de votre destination. Aujourd'hui, les ingénieurs de l'Université Rutgers dans le New Jersey ont combiné des capteurs à ultrasons simples, des récepteurs GPS et des réseaux de données cellulaires pour créer un moyen peu coûteux et très efficace de trouver l'espace de stationnement disponible le plus proche.
Espace libre?: Ce télémètre à ultrasons, collé à une portière de voiture avec des aimants, est à la base d'un système prototype développé à l'Université Rutgers pour surveiller le stationnement dans la rue.
Les chercheurs de Rutgers affirment que rendre les données de stationnement détaillées largement disponibles via des cartes Web ou des systèmes de navigation pourrait réduire les embouteillages en permettant aux voyageurs de décider s'ils doivent se garer dans un garage central, rechercher un stationnement dans la rue ou choisir un autre mode de transport à l'avance. Si les conducteurs choisissent le stationnement dans la rue, cela pourrait aider en suggérant des places de stationnement aux utilisateurs via un appareil de navigation ou un téléphone portable.
L'équipe, dirigée par des professeurs assistants Marco Gruteser et Wade Trappe , monté des capteurs de distance à ultrasons sur les portes côté passager de trois voitures. À l'aide de données recueillies sur deux mois alors que les conducteurs se rendaient à Highland Park, dans le New Jersey, les chercheurs ont développé un algorithme qui traduisait les lectures de distance par ultrasons en un nombre de places de stationnement disponibles précis à 95 %. En combinant cela avec les données GPS, ils ont également généré des cartes des espaces occupés et ouverts qui étaient précises à plus de 90 %.
Les embouteillages sont un énorme problème à l'échelle nationale, en particulier dans les centres-villes. Une étude de Alternatives de transport , un groupe de défense des transports de la ville de New York, a découvert que jusqu'à 45 % du trafic à Manhattan est généré par des voitures circulant autour du pâté de maisons à la recherche d'un parking. En 2006, Donald Shoup, professeur au département d'urbanisme de l'Université de Californie à Los Angeles, a calculé qu'au cours d'une année, les véhicules cherchant à se garer dans un petit quartier d'affaires de Los Angeles ont brûlé 47 000 gallons d'essence. et a produit 730 tonnes de dioxyde de carbone. Le problème est si grave que certaines villes, comme San Francisco, ont investi des millions de dollars dans des infrastructures de stationnement intelligentes, des systèmes qui détectent la présence de véhicules dans les places de stationnement à l'aide de capteurs fixes installés dans l'asphalte ou dans des parcmètres.
Mais de tels systèmes ne fonctionnent que pour les places de stationnement payantes ou à créneaux. Ils ont également des coûts d'installation et d'exploitation importants. le SFpark Le projet à San Francisco couvre 6 000 places, soit environ 25 % seulement des places de stationnement disponibles dans la rue. À un coût estimé de 500 $ pour installer et entretenir chaque capteur pendant un an, cela représente 3 millions de dollars. L'équipe Rutgers a entrepris de créer une alternative à moindre coût qui peut fonctionner à la fois pour les espaces de stationnement avec compteur et sans créneaux.
Les ingénieurs ont conçu un prototype de plate-forme de détection utilisant un capteur à ultrasons de 20 $ qui rapporte la distance jusqu'à l'obstacle le plus proche et un récepteur GPS de 100 $ qui note l'emplacement correspondant. Ils se sont tous deux connectés à un PC léger avec une carte Wi-Fi pour transmettre les données à un serveur central.
L'algorithme mis au point par les chercheurs base la détection des véhicules en stationnement sur les creux dans les lectures des capteurs à ultrasons. Pour distinguer les voitures garées des autres obstacles plus petits sur le chemin du capteur, par exemple des arbres, des bacs de recyclage ou des personnes, ils ont comparé la largeur et la profondeur de chaque creux avec des seuils déterminés à partir d'une série de données de formation dans lesquelles les ingénieurs ont marqué chaque capteur. tremper comme une voiture ou un autre objet. Ils ont ensuite développé des filtres qui suppriment tous les creux dont la profondeur est inférieure au seuil que l'algorithme a appris à partir des données d'entraînement. Pour les places de stationnement à créneaux, l'algorithme avait une précision de détection d'environ 95 %. Pour le stationnement sans créneaux, ils ont atteint une précision d'environ 96 %.
L'équipe a également intégré ses données de détection avec des cartes de référence pour créer une carte précise de la disponibilité du stationnement. Ils ont été confrontés à un défi majeur pour y parvenir, car les coordonnées de localisation fournies par un récepteur GPS ne sont généralement précises qu'à trois mètres. Avec une longueur approximative de place de stationnement d'environ sept mètres, un véhicule pourrait facilement être associé à une place adjacente incorrecte. Ils ont donc développé un autre algorithme qui utilise les lectures des capteurs à ultrasons pour détecter certains objets fixes, tels que les arbres et les panneaux de signalisation. Cela leur a permis de réduire leur taux d'erreur de plus de la moitié.
Après avoir prouvé que le concept fonctionnait, Gruteser et ses collègues ont voulu voir si un tel système pouvait être efficacement déployé dans une grande ville en installant des systèmes de capteurs dans des véhicules qui circulent régulièrement, tels que des taxis, des voitures de police et d'autres véhicules gouvernementaux. L'équipe a utilisé un ensemble de données publiques de 536 taxis à San Francisco pour étudier les modèles de mobilité des voitures. Alors que les taxis visitaient trop rarement certaines parties de la ville pour que les données recueillies soient utiles pour une carte de stationnement en temps réel, l'échantillonnage fourni par ces mêmes taxis dans le centre-ville de San Francisco était plus que suffisant pour couvrir la zone plus petite.
Les ingénieurs estiment qu'ils pourraient couvrir le centre-ville de San Francisco en utilisant seulement 300 taxis pour environ 200 000 $, un facteur d'économie d'environ 15 par rapport à un système à capteur fixe. Nous savons que ces économies sont liées au fait que nous obtenons un échantillonnage aléatoire non garanti des places de stationnement, par rapport à la surveillance continue offerte par les systèmes de capteurs fixes, explique Gruteser.
Développer un système pour un déploiement dans le monde réel ne devrait pas être si difficile, dit Gruteser. L'équipe a choisi d'utiliser des télémètres à ultrasons en raison de leur coût relativement faible par rapport aux télémètres laser et aux radars automobiles, un meilleur fonctionnement de nuit par rapport aux caméras et leur disponibilité croissante dans les systèmes d'aide au stationnement et de stationnement automatisé dans les voitures. Cela signifie que les ingénieurs pourraient potentiellement utiliser des capteurs à ultrasons déjà présents dans les véhicules dans un futur système de surveillance du stationnement.
Alors que les chercheurs se sont appuyés sur des connexions Wi-Fi opportunistes pour transmettre leurs données des voitures au serveur central, les véhicules pourraient signaler leurs données via des modems cellulaires largement disponibles, disent-ils. Enfin, selon Gruteser, il serait assez simple de diffuser des informations sur la disponibilité des parkings sur Internet, de la même manière que Google superpose les données de congestion du trafic sur ses cartes. Ou, en collaboration avec des fabricants d'appareils de navigation, il pourrait être envoyé à des récepteurs GPS commerciaux.
L'équipe Rutgers a soumis son rapport de projet à la Conférence internationale annuelle sur les systèmes, applications et services mobiles ( Mobisys ), qui se tiendra en juin à San Francisco.