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Abgleich von GPS-Punkten mit dem Straßennetz

Abgleich von GPS-Punkten mit dem Straßennetz


Ich bin ein Neuling in Postgres und Postgis und versuche, GPS-Punkte mit dem Straßennetz abzugleichen. Ich muss die nächste Straße aus einem Shapefile finden und daraus das Geschwindigkeitsattribut nehmen. Ich verwende PostgreSQL 9.3.7 und Postgis 2.1.7.

Ich habe ein Shapefile des Straßennetzes in meine Datenbank importiert. Es gibt viele Spalten, unter anderem: speedlimit, rlid, startdate, enddate, startdistance, enddistance, direction und geom.

Bei SRID bin ich mir unsicher. Als ich den Inhalt der .prj-Datei in prj2epsg.org einfügte, erhielt ich als Ergebnis 3006 - SWEREF99_TM, und das habe ich zum Importieren des Shapefiles verwendet. Aber ich weiß nicht, ob ich es in 4326 umwandeln muss, weil GPS-Punkte, die ich abgleichen möchte, Längen- und Breitengrade sind, die ich von Google Maps erhalten habe.

Die Abfrage:

select different(ST_SRID(mytable.geom)) as srid, count(*) from mytable group by srid;

ergibt: 3006; 2674798

Null; 930

Ich habe einige Lösungen gefunden und ausprobiert:

Abfrage 1:

SELECT speedlimit, ST_Distance(ST_GeomFromText('POINT(lat long)',3006),geom) AS Distance FROM mytable ORDER BY Distance ASC LIMIT 1;

70;6146326.22657711 (diese Abfrage liefert immer das gleiche Ergebnis, auch wenn ich GPS-Punkte ändere)

Abfrage 2:

SELECT ST_makePOINT(lat long) als gps_point, ST_Distance( ST_Closestpoint( st_setSRID(r.geom,4326), st_setSRID(ST_makePOINT(lat long),4326) ) , ST_makePOINT(lat long) ,true ) as distance_with_speed.c_p, ROMr r WHERE (ST_Distance_Spheroid (st_setSRID(r.geom,4326),st_setSRID(ST_makePOINT(lat long),4326) , 'SPHEROID["GRS 1980",6378137,298.257222101]') < 100 ) ORDER BY 2 LIMIT 5

"01010000008849B89047D64C408FFE976BD1222840"; 1.088.667,79697218; 50 "01010000008849B89047D64C408FFE976BD1222840"; 1.088.667,79697218; 50 "01010000008849B89047D64C408FFE976BD1222840"; 3.784.055,84203355; 110 "01010000008849B89047D64C408FFE976BD1222840"; 5.163.241,18884849; 80 "01010000008849B89047D64C408FFE976BD1222840"; 5.163.241,18884849; 80

Abfrage 3:

with index_query as ( select st_distance(geom, 'SRID=3006;POINT(lat long)') als Distance, mytable.speedlimit from mytable order by geom <#> 'SRID=3006;POINT(lat long)' limit 100 ) select * aus index_query-Reihenfolge nach Entfernungsgrenze 1;

6146326.22657711;70 (diese Abfrage liefert auch das gleiche Ergebnis, auch wenn ich GPS-Punkte ändere)

Ich verstehe nicht, warum die nächste Entfernung immer so weit weg ist. GPS-Punkte werden von den Hauptstraßen genommen, und ich habe mehrere GPS-Punkte getestet.

Liegt es an SRID oder was mache ich falsch?


Wenn Sie eine Entfernung in sinnvollen Einheiten wünschen, möchten SieST_TransformIhr GPS zeigt von 4326 zur Zielprojektion. DannST_Distanzliefert Ihnen Ergebnisse in den Einheiten der Projektion (normalerweise Meter, aber einige nordamerikanische Projektionen verwenden stattdessen Vermessungsfüße).

Also stattST_GeomFromText('POINT(lat long)',3006), du möchtest sowas wieST_Transform(ST_SetSRID(ST_Point(long,lat),4326),3006).

Aus Leistungsgründen sollten Sie in Erwägung ziehen, eine Spalte der GPS-Geometrie zu erstellen und zu indizieren, wenn Sie sie wiederholt verwenden.


Bitte beachten Sie den folgenden Code:

with index_query as ( select st_distance(geom, 'SRID=4326;POINT(long lat)') als Distance, mytable.speedlimit from mytable order by geom <#> 'SRID=4326;POINT(long lat)' limit 100 ) select * aus index_query-Reihenfolge nach Entfernungslimit 1;

Bitte beachten Sie, dass SRID = 4326 ist und auch "lat long" auf "long lat" umstellen


Chartered Surveyor ist die Beschreibung (in vielen Ländern gesetzlich geschützt) von Professional Members und Fellows des RICS, die berechtigt sind, die Bezeichnung zu verwenden (und eine Reihe von Variationen wie "Chartered Building Surveyor" oder "Chartered Quantity Surveyor" oder "Chartered Civil Engineering Surveyor" je nach ihrem Fachgebiet Expertise) in Commonwealth-Ländern und Irland.

Bauingenieurwesen ist eine professionelle Ingenieurdisziplin, die sich mit der Planung, dem Bau und der Instandhaltung der physischen und natürlich gebauten Umwelt befasst, einschließlich Arbeiten wie Straßen, Brücken, Kanäle, Dämme, Flughäfen, Abwassersysteme, Pipelines und Eisenbahnen.


Datenquelle der räumlichen Interpolation

Zu den Datenquellen für die kontinuierliche räumliche Oberflächeninterpolation gehören:

Orthophoto- oder Satellitenbilder, die durch Photogrammetrie gewonnen wurden

Scannen von Bildern von Satelliten oder Space Shuttles

Probenahmedaten werden im Feld gemessen. Abtastpunkte sind zufällig oder regelmäßig linear verteilt (entlang von Profilen oder Konturen).

Digitalisierte Polygon- und Höhenlinienkarten

Räumlich interpolierte Daten sind in der Regel Messdaten von Abtastpunkten mit begrenzter räumlicher Variation, diese bekannten Messdaten werden als „harte Daten“ bezeichnet. Wenn die Abtastpunktdaten relativ klein sind, kann die räumliche Interpolation gemäß dem bekannten Informationsmechanismus eines natürlichen Prozesses oder Phänomens unterstützt werden, der eine gewisse räumliche Änderung verursacht, dieser bekannte Informationsmechanismus wird "weiche Information" genannt. Im Allgemeinen ist es jedoch aufgrund des unklaren Mechanismus dieses natürlichen Prozesses oft notwendig, einige Annahmen über die räumliche Variation der Attribute des Problems zu treffen, z der Zusammenhang zwischen Verteilungswahrscheinlichkeit und statistischer Stabilität wird beachtet.

Die räumliche Lage der Abtastpunkte hat einen großen Einfluss auf die Ergebnisse der räumlichen Interpolation, idealerweise sind die Punkte gleichmäßig im Untersuchungsgebiet verteilt. Bei einer großen Anzahl regelmäßiger räumlicher Verteilungsmuster in der regionalen Landschaft, wie beispielsweise regelmäßig verteilte Zahlen oder Gräben, ist jedoch klar, dass ein vollständig regelmäßiges Stichprobennetz ein einseitiges Ergebnis liefert, aus diesem Grund hoffen die Statistiker, Passieren Sie einige Zufallsstichproben, um den unverzerrten Mittelwert und die Varianz zu berechnen. Die vollständige Zufallsauswahl hat aber auch ihre Nachteile, zum einen ist die Verteilung von Stichprobenpunkten irrelevant, während die Verteilung von regulären Stichprobenpunkten nur einen Startpunkt, eine Richtung und ein festes Größenintervall benötigt, insbesondere in komplexen Gebirgen und Wäldern. Zweitens führt eine vollständig zufällige Abtastung zu einer ungleichmäßigen Verteilung der Abtastpunkte, einer Datendichte einiger Punkte und einem Mangel an Daten an anderen Punkten. Abbildung 8-15 listet mehrere Optionen für die Verteilung der räumlichen Stichprobenpunkte auf.

Abbildung 8-15: Verschiedene Probenahmemethoden

Eine gute Kombination aus Regelstichprobe und Zufallsstichprobe ist die geschichtete Zufallsstichprobe, d. h. einzelne Punkte werden im regelmäßigen Raster zufällig verteilt. Aggregierte Stichproben können verwendet werden, um räumliche Variationen auf verschiedenen Skalen zu analysieren. Regelmäßige Querschnittsproben werden häufig verwendet, um Fluss- und Hangprofile zu messen. Isolinien-Sampling ist die am häufigsten verwendete Methode für die digitale Konturinterpolation eines digitalen Höhenmodells.

Begriff: Ein Eigenschaftswert eines Datenpunkts, der einer aller Messpunkte ist. Es ist der Wert eines Punktes x0nach Interpolation. Wenn ein Interpolationsverfahren Daten berechnet, bei denen die berechneten Daten des Abtastpunktes gleich den bekannten Abtastdaten sind, wird das Interpolationsverfahren als genaues Interpolationsverfahren bezeichnet, alle anderen Interpolationsverfahren sind ungefähre Interpolationsverfahren, die Differenz zwischen den berechneten und gemessenen Werten ( absolut und quadriert), - ein häufig verwendeter Indikator zur Bewertung der Qualität ungenauer Interpolationsverfahren.


Geografisch denken

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Kommentare (Alle 54 anzeigen)

Justin Zhang sagte

Human Environment - Das zweite Thema der Geographie, wie es im Nationalen Implementierungsprojekt Geography Educational definiert wurde, ist die wechselseitige Beziehung zwischen Mensch und Umwelt.

Beispiel: Bewässerungssysteme, wie sie in frühen Zivilisationen in Ägypten und China und anderen Teilen der Welt vorhanden waren, brachten Wasser aus nahegelegenen Quellen dorthin, wo Getreide angebaut wurde, wodurch die Zivilisationen expandieren und wachsen konnten.

Bibiana Toro sagte

Periode 4
Distanz: Messung des physischen Raums zwischen zwei Orten. Beispiel: Geographen könnten die Entfernung zwischen zwei Orten kartieren, um zu bestimmen, wie weit sie voneinander entfernt sind und wie wahrscheinlich es ist, dass sich ihre Kulturen verbreiten.
Medizinische Geographie: das Studium von Gesundheit und Krankheit in einem geografischen Kontext und aus einer geografischen Perspektive. Betrachtet Quellen, Verbreitungswege und Verbreitung von Krankheiten. Bsp.: derzeit würde dies in Afrika implementiert, in einem Fall, in dem Forscher Ebola untersuchen und seine Quelle und seine Verbreitungswege identifizieren könnten und wie es sich verbreitet, also was Sie in einer Gemeinschaft tun könnten, um seine Ausbreitung zu stoppen

Clayton McDonald sagte

Feldforschung: Das Studium geographischer Phänomene durch den Besuch von Orten und die Beobachtung, wie Menschen mit diesen Orten interagieren und sie dadurch verändern.
Beispiel: Ein Geograph reist nach Ägypten, um zu untersuchen, wie sich das ägyptische Volk um den Nil drängt und sich auf ihn verlässt.

Muster: Das Design einer räumlichen Verteilung.
Beispiel: Städtische Gebiete scheinen überfüllter und geschäftiger zu sein, während ländliche Gebiete im Allgemeinen breiter und verlangsamt sind.

Stimulus-Diffusion: Eine Form der Verbreitung, bei der eine kulturelle Anpassung als Ergebnis der Einführung eines kulturellen Merkmals von einem anderen Ort geschaffen wird.
Beispiel: Als Korea zur Zeit des Zweiten Weltkriegs von den Japanern bewohnt wurde, verbreiteten die Japaner alle ihre kulturellen Merkmale nach Korea und zwangen sie, sie zu akzeptieren.

Clayton McDonald sagte

Qiji lian sagte

ZEITRAUM 4
9-1Kulturökologie: untersucht die Beziehung zwischen einer bestimmten Gesellschaft und ihrer natürlichen Umgebung sowie die Lebensformen und Ökosysteme, die ihre Lebensweise unterstützen.
In der hinduistischen Kultur beispielsweise ist die Kuh einer der zentralen Anbetungspunkte. Die Menschen in Indien brauchten Kühe für die Milch und den Anbau, die für ihr Überleben unabdingbar waren. Westler denken, dass Inder lieber verhungern würden, als ihre Kühe zu fressen. Was sie nicht verstehen, ist, dass sie verhungern werden, wenn sie ihre Kühe essen. Dies schließt Kühe in ihre Religion ein und macht sie heilig. aber letztendlich am Leben zu erhalten, damit sie in der Landwirtschaft und zum Melken verwendet werden können.
9-2Humangeographie: die Untersuchung der Interaktion zwischen Menschen und ihrer Umwelt an bestimmten Orten und über räumliche Bereiche.
Beispiel: das Studium der Kultur, Wirtschaft & Hellip eines Ortes.
9-3Relativer Standort: bezieht sich auf die Position eines Ortes oder einer Entität basierend auf seiner positiven in Bezug auf andere Standorte.
Beispielsweise liegt der Standort des US Capitol etwa 38 Meilen südwestlich von Baltimore.

Vinuthna Garidipuri sagte

Periode 4
Kartographie: Das Studium und die Praxis des Kartenmachens
Beispiel: Durch die Kombination von Wissenschaft, Ästhetik und Technik baut die Kartografie auf der Prämisse auf, dass die Realität so modelliert werden kann, dass räumliche Informationen effektiv kommuniziert werden.

Geographisches Konzept: Möglichkeiten, die Welt räumlich zu sehen, die von Geographen bei der Beantwortung von Forschungsfragen verwendet werden.
Beispiel: Grundlegende geografische Konzepte sind: Standort, Region, Ort (physikalische und kulturelle Attribute), Dichte, Streuung, Muster, räumliche Interaktion sowie Größe und Maßstab.

Ort: eine Beschreibung der Merkmale, die einen bestimmten Ort auszeichnen. Zu den physikalischen Eigenschaften gehören Landschaftsformen, Vegetation und Klima. Zu den menschlichen Merkmalen gehören Kultur, Wirtschaft und Regierung. Jeder Ort hat eine einzigartige Kombination von physischen und menschlichen Eigenschaften.
Beispiel: Die Große Pyramide von Gizeh hat Eigenschaften wie Sand, Hitze und das Vorhandensein einer großen Pyramide.

Keon Ahn sagte

Erreichbarkeit: Der Grad der Leichtigkeit, mit der es möglich ist, einen bestimmten Ort von anderen Orten aus zu erreichen. Die Erreichbarkeit variiert von Ort zu Ort und kann gemessen werden.
Beispiel: Von Seven Lakes aus ist es viel einfacher, in Katy Mills einzukaufen als in der Memorial City Mall, da Seven Lakes näher an Katy Mills liegt als an der Memorial City Mall.

Standorttheorie: Ein logischer Versuch, das Standortmuster einer Wirtschaftstätigkeit und die Art und Weise, in der ihre Produktionsgebiete miteinander verbunden sind, zu erklären.
Beispiel: Die landwirtschaftliche Standorttheorie des von Thünen-Modells legt nahe, dass die Zugänglichkeit zum Markt ein landwirtschaftliches Landnutzungssystem schaffen kann.

Alice Wang sagte

Epidemie: ein weit verbreitetes Auftreten einer Infektionskrankheit in einer Gemeinde zu einem bestimmten Zeitpunkt
Beispiel: Smallpox wurde Ende des 17. Jahrhunderts auf europäischen Schiffen nach Amerika gebracht und dezimierte die lokale Bevölkerung der amerikanischen Ureinwohner.

Bewegung: bezieht sich auf die Art und Weise, wie sich Menschen, Produkte, Informationen und Ideen von einem Ort zum anderen bewegen
Beispiel: Es wird angenommen, dass Menschen während der Eiszeit auf einer Landbrücke nach Nordamerika wanderten.

Räumliche Interaktion: Der Fluss von Waren, Personen oder Informationen zwischen Orten als Reaktion auf lokales Angebot und Nachfrage hängt normalerweise von Entfernungen, Erreichbarkeit, Transport und Kommunikationskonnektivität ab
Beispiel: Eine Person steht jeden Samstag früh auf und fährt 6 Minuten zum Bäcker, um frisches Brot zu kaufen.

Vishal Gupta sagte

Periode 5
13-1 Kulturkomplex: Eine Gruppe von Merkmalen, nach denen eine bestimmte Kultur lebt oder an denen sie teilnimmt, sie verwenden sie, um die Kultur zu definieren

Beispiel: In Indien verbietet die Religion den Verzehr von Rindfleisch. Dies gilt als Kulturkomplex, wie es in ganz Indien zu sehen ist

13-2 Possibilismus: Die Theorie, dass die physische Umgebung dem menschlichen Handeln Grenzen setzen kann, aber der Mensch die Fähigkeit hat, sich an die physische Umgebung anzupassen und eine Handlungsweise aus vielen Alternativen zu wählen

Beispiel: Brücken bauen, um große Gewässer zu passieren.

Paul Zmick sagte

Periode 5:
Landschaft – Das Gesamterscheinungsbild eines Gebiets. Die meisten Landschaften bestehen aus natürlichen und vom Menschen verursachten Einflüssen.
Beispiel- Katys Landschaft war früher von Reisfeldern geprägt, heute aber von boomenden Vierteln und wachsenden Unternehmen.

Tofe Alimi sagte

Periode 5:
Konnektivität – der Grad der Verknüpfung zwischen Standorten in einem Netzwerk
Beispiel – Die Konnektivität zwischen Houston und seinen Vororten wie Katy und Sugarland ist hoch.

Bewegung – die Mobilität von Menschen, Gütern und Ideen über die Erdoberfläche
Beispiel – Es gibt eine immer größere Bewegung von Menschen in die Vororte im Gegensatz zu den städtischen Gebieten.

Shreya Gupta sagte

Periode 5:
Kultur - die Überzeugungen, Bräuche, Künste usw. einer bestimmten Gesellschaft, Gruppe, eines Ortes oder einer bestimmten Zeit
Politische Ökologie - Studium der Beziehungen zwischen politischen, wirtschaftlichen und sozialen Faktoren mit Umweltfragen und -veränderungen

Shreya Gupta sagte

Kulturbeispiel - In der indischen Kultur müssen Braut und Bräutigam 7 Runden um das heilige Feuer drehen, um eine Bindung von 2 Leben für 7 Leben zu symbolisieren
Beispiel der politischen Ökologie - Reisterrassen in Yunnan, China, belegen, wie die Umwelt von Wirtschaft und Gesellschaft geprägt und geprägt wird

Nahal Iranpour sagte

Kulturelle Barriere: Vorherrschende kulturelle Einstellung, die bestimmte Innovationen, Ideen oder Praktiken in dieser bestimmten Kultur inakzeptabel macht.
Beispiel: Religiöse Lehren unterstützen möglicherweise bestimmte Praktiken wie Scheidung, Abtreibung usw. nicht.

Globalisierung: Die Ausweitung wirtschaftlicher, politischer und kultureller Prozesse bis zu einem Punkt, an dem sie in Umfang und Wirkung global werden. Die Prozesse der Globalisierung überschreiten staatliche Grenzen und haben Ergebnisse, die je nach Ort und Maßstab variieren.
Beispiel: Die Seidenstraße ermöglichte den Austausch von Kultur, Gütern und Wissen.

Referenzkarten: Karten, die die absolute Position von Orten und geografischen Merkmalen zeigen, die durch einen Referenzrahmen, normalerweise Breiten- und Längengrad, bestimmt werden.
Beispiel: Eine Karte, die allgemeine Referenzmerkmale wie Grenzen, Städte, Hauptstädte, Flüsse und Seen anzeigt.

Suchi sagte

#3
Aktivitätsraum: Orte, an die wir bei unseren täglichen Aktivitäten routinemäßig reisen.
Beispiel: Das 5 Minuten entfernte Starbucks liegt in meinem Aktivitätsbereich.
Geocaching: ein immer beliebter werdendes Hobby basierend auf der Verwendung von GPS.
Beispiel: Geocaching wird immer häufiger verwendet, um eine Schatzsuche in Innenräumen zu spielen.
Physische Geographie: Teilgebiet der Geographie, das sich mit natürlichen Mustern und Prozessen befasst
Beispiel: Landformationen, Klima, Strömungen und Verbreitung von Flora und Fauna eines Ortes

Bryce Griffin sagte

Periode 5 - #11
Kulturlandschaft: Kulturgüter, die das kombinierte Werk von Natur und Mensch darstellen
Beispiel: Mount Rushmore

Ort: Alle in der Regel physischen Merkmale eines Gebiets, die es von jedem anderen Gebiet unterscheiden
Beispiel: Schule als Ort umfasst Bücher, Säle, Lehrer, Schüler, Unterricht, Whiteboards, Bleistifte, Aufsätze, Matheaufgaben, Instrumente, Theateraufführungen, Sportspiele oder Spiele usw.

Karen Tai sagte

Kulturkomplex – Ein Kulturkomplex ist ein zusammenhängender Satz kultureller Merkmale, der aus einer diskreten Kombination von Merkmalen besteht.
Beispiel: Alles, was Amerikaner tun: Vorherrschende Kleiderordnung und Koch- und Essgeschirr

Standort - Standort ist das erste Thema der Geographie und ist die geographische Lage von Menschen und Dingen. Es zeigt auf, wie die geografische Position von Menschen und Dingen auf der Erdoberfläche beeinflusst, was passiert und warum.
Beispiel: Das Empire State Building befindet sich auf 40,7 Grad Nord (Längengrad), 74 Grad West (Breitengrad). Es liegt an der Kreuzung der 33rd Street und der Fifth Avenue in New York City, New York.

Ortsgefühl - Ein Ortsgefühl ist ein Geisteszustand, der durch die Infusion eines Ortes mit Bedeutung und Emotionen entsteht, indem man sich an wichtige Ereignisse erinnert, die an diesem Ort stattgefunden haben, oder einen Ort mit einem bestimmten Charakter bezeichnet.
Beispiel: Du fühlst dich in deiner Heimatstadt wohl, weil es dir ein Gefühl von "zu Hause" gibt und dich an schöne Erinnerungen erinnert, die du dort hattest.

Glaube Banjoko sagte

Periode 5
#7
1. Kulturelle Barriere: Kulturelle Einstellung, die bestimmte Ideen, Innovationen oder Praktiken verursacht, die für die umgebenden Kulturen inakzeptabel sind.
Ex. Kulturelle Konflikte zwischen Israel und Palästina

2. Muster: Die Anordnung der räumlichen Verteilung
Ex. Wie der Prozentsatz der Unterernährung in Gebieten mit mehr Macht und Wohlstand auf der ganzen Welt niedriger ist

Tyler Takeyama sagte

Periode 5
Global Positioning System (GPS) – ein Satellitensystem, das verwendet wird, um den Standort einer Person, eines geografischen Merkmals oder eines Objekts zu bestimmen.

Beispiel: GPS wird in Autos und Mobiltelefonen verwendet, um den absoluten Standort zu bestimmen und sie an ihr Ziel zu führen.

Räumliche Perspektive - eine Beobachtung, die bestimmte Phänomene betrachtet und darüber nachdenkt, wie und warum diese Phänomene auftreten und wie sie mit anderen interagieren

Beispiel: Wenn ein Geschäftsleiter beschließt, ein Geschäft zu eröffnen, schaut er sich das Einkommen des Viertels und seine Bevölkerung an, um zu bestimmen, welcher Ort am besten für die Eröffnung des Geschäfts geeignet ist.

Luke Heffernan sagte

fünfte Periode
Kulturmerkmal: Ein einzelnes Unterscheidungsmerkmal des regelmäßigen Auftretens in einer Kultur. Zum Beispiel Essensgewohnheiten, Kleidung, die von bestimmten Personen aufgrund ihres Geschlechts oder sozialen Ranges getragen wird.
Referenzkarten: Eine Karte mit Referenzinformationen für einen bestimmten Ort, die insbesondere beim Auffinden von Orientierungspunkten und beim Navigieren hilft.Zum Beispiel eine Karte, die Nationalparks und einzigartige Merkmale des Landes enthält, andere Dinge, die bei der Navigation durch das Gebiet helfen würden.

Naveen Chokkar sagte

Kulturelle Verbreitung: Verbreitung kultureller Elemente wie Ideen, Stile, Religionen, Technologien, Sprachen usw. zwischen Individuen, sei es innerhalb einer einzelnen Kultur oder von einer Kultur zur anderen.
EX: Das Christentum, eine Religion, die in Europa begann, verbreitete sich schließlich und dominierte auch die Neue Welt.

Wahrnehmung des Ortes: Glaube oder "Verständnis" über einen Ort, entwickelt durch Bücher, Filme, Geschichten oder Bilder.
EX. Texas wird von Bürgern verschiedener anderer Staaten als ein Ort identifiziert, an dem die Leute mit einem südlichen Gespann sprechen, immer Revolver tragen und die Abkürzung "allerdings" exzessiv verwenden.

Haris sagte

5. Periode - #15
Region: Gebiete, die grob nach physikalischen Eigenschaften, menschlichen Auswirkungen und der Interaktion von Mensch und Umwelt unterteilt sind
Bsp.: Mittlerer Osten

Entfernung: entlang der Erdoberfläche gemessene Entfernung
Bsp.: Meilen, Meter, Kilometer

Sharon Xu sagte

Periode 5- #27
Hierarchische Diffusion: Eine Form der Verbreitung, bei der sich eine Idee oder Innovation verbreitet, indem sie zuerst unter den am stärksten verbundenen Orten oder Völkern vorbeigeht
Bsp.: Modetrends werden oft zuerst in urbanen Gebieten etabliert und von Prominenten verbreitet, die einen hohen Einfluss auf andere urbane Gebiete haben.

Thematische Karten: Eine Art von Karte, die speziell entwickelt wurde, um ein bestimmtes Thema zu zeigen, das mit einem bestimmten geografischen Gebiet verbunden ist.
Beispiel: Eine Karte, die den durchschnittlichen Niederschlag in einem Gebiet anzeigt

Deborah Galvin sagte

<5th period>
Kulturökologie – Das Studium der menschlichen Anpassungen in einer bestimmten Gesellschaft, einschließlich biologischer und kultureller Prozesse, an soziale und physische Umgebungen.

Wahrnehmungsregion – Orte, die sympathische Gefühle oder andere Emotionen widerzuspiegeln scheinen.

Zion Mpeye sagte

Fünf Themen:
1. Standort – Hebt hervor, wie die geografische Position von Menschen und Dingen auf der Erdoberfläche beeinflusst, was passiert und warum. Es hilft, den Kontext festzulegen, in dem Ereignisse und Prozesse angesiedelt sind.
Beispiel: Da die Verwerfungslinie von San Andreas durch Kalifornien verläuft, ist sie anfällig für Erdbeben.
2. Mensch-Umwelt-Interaktionen - Berücksichtigt, wie sich Menschen an die Umwelt anpassen und diese verändern, wobei die wechselseitige Beziehung zwischen Mensch und Umwelt betrachtet wird, die positive und/oder negative Auswirkungen auf die Umwelt haben kann.
Beispiel: Der Bau des Chunnel unter dem Ärmelkanal, ein Eisenbahntunnel, der England und Frankreich verbindet.
3. Region – Ein Gebiet mit bestimmten verbindenden Merkmalen wie Klima, Sprache oder Geschichte.
Beispiel: Arizona, Texas, Oklahoma und New Mexico liegen im Südwesten der Vereinigten Staaten.
4. Ort – Die einzigartigen physischen und menschlichen Eigenschaften eines Ortes.
Beispiel: New York City ist bekannt für seine hohen Wolkenkratzer.
5. Bewegung – Die Mobilität von Menschen, Gütern und Ideen über die Erdoberfläche.
Beispiel: Die Zerstreuung der Menschen aus Louisiana im Jahr 2005, als der Hurrikan Katrina traf.

Sinn für den Ort: Der Geisteszustand, der durch die Infusion eines Ortes mit Bedeutung und Emotionen entsteht, indem man sich an wichtige Ereignisse erinnert, die an diesem Ort stattgefunden haben, oder einem Ort einen bestimmten Charakter verleiht.
Beispiel: Für die meisten Menschen wird das National September 11 Memorial and Museum immer ein düsterer Ort sein.

David Akpedeye sagte

(5. Periode)
#4
Kartographie – Die Kunst und Wissenschaft des Kartenmachens ist so alt wie die Geographie selbst.
Beispiel: Der arabische Geograph Muhammad al-Idrisi erstellte 1154 seinen mittelalterlichen Atlas Tabula Rogeriana. Er integrierte das Wissen über Afrika, den Indischen Ozean und den Fernen Osten

#35
Mental Map- Ist eine Karte, die jeder Mensch in seinem Kopf trägt und die jeden Ort enthält, von dem er gehört oder an dem er gewesen ist.
Bsp.: Wenn Ihre Freundin anruft und Sie bittet, sie im Kino zu treffen, stellen Sie sich den Flur, die Haustür, den Weg zum Auto und die Spur vor, die Sie wählen müssen, um bereit zu sein, nach links abzubiegen, und Ihren Weg in Theater und bis zum Popcorn-Stand.

Jessie Miller sagte

Expansionsdiffusion – Die Verbreitung einer Innovation oder einer Idee durch eine Bevölkerung in einem Gebiet, so dass die Zahl der Beeinflussten kontinuierlich größer wird, was zu einem wachsenden Verbreitungsgebiet führt
Beispiel: Seit seiner Entstehung ist das Internet immer beliebter geworden und hat sich über verschiedene Kontinente und Demografien verbreitet

Fernerkundung – Eine Methode zum Sammeln von Daten oder Informationen durch die Verwendung von Instrumenten, die physisch vom Untersuchungsbereich oder -objekt entfernt sind
Beispiel: Satelliten im Weltraum sammeln Informationen über die Erdoberfläche und die Atmosphäre

Eva Patel sagte

(5. Periode)
#21
Formale Region: Eine Region mit einem oder mehreren gemeinsamen Merkmalen, z. B. kulturellen oder physischen Merkmalen. Ändert sich, wenn sich der Analysemaßstab ändert.
Beispiel: Eine Region, in der Spanisch von der Mehrheit der Menschen gesprochen wird, wäre eine spanischsprachige Region.

Sequent Occupance: Die Theorie, dass die Bewohner einer Region aufeinanderfolgende kulturelle Spuren hinterlassen, die die nächsten Bewohner überlagern und beeinflussen.
Beispiel: Der Parthenon in Griechenland, ursprünglich ein Athena-Tempel, spiegelt kulturelle Veränderungen wider. Sie wurde im 5. Jahrhundert n. Chr. in eine christliche Kirche umgewandelt und später nach der Eroberung durch die Osmanen in eine Moschee umgewandelt.

Rolland Zhang sagte

(5. Periode)
#30
Unabhängige Erfindung: Ein Merkmal entwickelt sich in mehr als einem kulturellen Herd oder Gebiet, ohne von einem anderen Herd beeinflusst zu werden.
Beispiel: Die Landwirtschaft begann unabhängig voneinander an verschiedenen Orten wie Südchina, Afrikas Sahel und Teilen Indiens, ohne voneinander beeinflusst zu werden.

Yumei Li sagte

(5. Periode)
#17
Epidemie: der regionale Ausbruch der Krankheit

Beispiel: Der Schwarze Tod dezimierte das Europa des 14. Jahrhunderts. Dieser Ausbruch tötete ein Drittel bis mehr als die Hälfte der Bevölkerung Europas.

Umsiedlungsdiffusion: Sequentieller Diffusionsprozess, bei dem die zu verbreitenden Gegenstände von ihren Trägern übertragen werden, während sie die alten Gebiete evakuieren und die neuen umsiedeln.
Die häufigste Form der Umsiedlungsdiffusion ist die Verbreitung von Innovationen durch die abwandernde Bevölkerung.

Beispiel: Die Migration des Christentums mit europäischen Siedlern, die nach Amerika kamen.

Karl Kim sagte

Umweltdeterminismus
- Das menschliche Verhalten, individuell und kollektiv, wird stark von der physischen Umgebung beeinflusst, sogar kontrolliert oder bestimmt.

ex) sowohl Aristole als auch Cushing schlugen das Klima als kritischen Faktor für das menschliche Verhalten vor. Dies war jedoch falsch, weil sie es hatten
verschiedene Klimaideale, die eine bessere Charakteristik ergeben. Für Aristole war es das Klima des Griechenlands und Cushing gaben neuere Kommentatoren aus Westeuropa und Nordamerika an.

-die Lage eines Ortes in Bezug auf andere menschliche und physische Merkmale.

ex) Wenn Sie einem Ausländer Katy erklären, ist es besser, ihm einen relativen Standort wie den Vorort von Houston zu geben, als
erklärt Katy durch den absoluten Standort, die Cordiantes.

Pranav Agrawal sagte

5. Periode
#1
Absoluter Standort – Der genaue Standort eines Ortes oder geografischen Merkmals unter Verwendung eines Koordinatensystems (Längen- und Breitengrad)
Beispiel: Flugzeugpiloten verwenden den absoluten Standort, wenn sie mit einem GPS-System zu ihrem Ziel fliegen. Sie fliegen möglicherweise zu einem Flughafen in Houston und verwenden die Koordinaten 29.9844° N, 95.3414° W.

Pranav Agrawal sagte

5. Periode
#1
Ort - ein Begriff, der verwendet wird, um einen Punkt oder ein Gebiet auf der Erdoberfläche zu identifizieren, er ist genauer als der Begriff "Ort" und weniger zweideutig.
Beispiel: Die Seven Lakes High School befindet sich in Katy TX.

Isabel Alonzo sagte

Zugänglichkeit: die Möglichkeit und der Grad der Leichtigkeit für die Interaktion zwischen einem Ort und einem anderen.
Beispiel: Während der letzten Eiszeit vor 12.000 Jahren sank der Meeresspiegel, um eine Landbrücke namens Beringia zwischen Russland und Alaska freizulegen. Es wird angenommen, dass diese Landbrücke die Besiedlung Amerikas ermöglichte und somit den Zugang zu neuem Land erhöhte. Dies verbreitete die Kultur und schuf neue Möglichkeiten für diejenigen, die nach Amerika einreisten.

Formale Region: eine Region mit klar festgelegten Grenzen und unbestrittenen Grenzen.
Beispiel: Die angrenzenden Vereinigten Staaten sind eine formale Region, da sie offizielle Grenzen und ein festgelegtes Territorium haben.

Wahrnehmungsregion: eine Region, die durch die Wahrnehmung eines bestimmten Gebiets durch eine Person definiert wird, die durch ihr eigenes persönliches Wissen und ihre Ansichten über die Kultur, Religion usw. einer Region beeinflusst werden kann. Diese Region ist nicht durch Grenzen festgelegt.
Beispiel: Die Wahrnehmungsregion "der Süden" wird mit einer Gruppe von Reitern und Cowboys assoziiert und betrachtet, die in der Wüste leben.

Zeit Entfernungsverfall: der abnehmende Akzeptanzgrad einer Idee mit zunehmender Zeit und Entfernung die abnehmende Interaktion zwischen Orten mit zunehmender Entfernung.
Beispiel: Alle Landformen rund um das Mittelmeer waren so wertvoll, weil sie bei Seereisen eine Verringerung der Entfernung zwischen den Orten ermöglichten. Als ein Imperium die Kontrolle über das Mittelmeer hatte, florierte der Handel aufgrund der zunehmenden Interaktion. Diese verstärkte Interaktion war größtenteils auf die Erreichbarkeit neuer Orte und die Abnahme der Entfernung zurückzuführen, was eine Erklärung dafür lieferte, warum Imperien wie Byzanz während ihrer Herrschaft so erfolgreich waren.

Peder H. Sverdrup sagte

4. #12
Bearbeiten Sie die Definition der Neuskalierung:
Neuskalierung: Einbeziehung von Akteuren (externe Faktoren) auf anderen Ebenen, um Unterstützung für eine Position oder Initiative zu generieren.
Beispiel: die Kampagne Kony 2012, die ein regionales Thema Zentralafrikas beleuchtet und durch die Nutzung von Youtube und Facebook weltweit Aufmerksamkeit und Unterstützung erhält.

[email protected] sagte

um 10:18 am 13. Januar 2015

Sandra Tran: Wortschatz. Umweltdeterminismus – Glaube, dass die physische Umwelt der sozialen Entwicklung des Menschen Grenzen setzt *Geografische Behinderung für den Menschen wie Wüsten* Mentale Karte-Bild der Art und Weise, wie der Raum organisiert ist, wie durch den Wahrnehmungseindruck einer Person und das Wissen über diesen Raum bestimmt *Erinnerung des Weges um nach Hause zu gehen, verlässt sich der Alltag auf eine mentale Karte* Räumliche Verteilung – physische Lokalisierung geographischer Phänomene im Weltraum *Polizeibehörden kodieren einen Stadtplan nach der Anzahl der Verbrechen*

[email protected] sagte

Bhavana Gollapudi aus deiner 5. Periode.

10.) Kulturherd- ist ein Bereich, in dem sich kulturelle Merkmale entwickeln (Ursprungspunkt) und aus dem sich Merkmale verbreiten (wo Kultur die besondere Lebensweise einer bestimmten Gruppe ist).

Beispiel: das Niltal oder das Industal.
Oder die Religion, der Islam (kulturelles Merkmal) lässt sich auf einen einzigen Ort und eine einzige Zeit zurückverfolgen

10.) Physische Geographie – räumliche Analyse der Struktur, Prozesse, Lage von Klima, Boden, Pflanzen, Tieren und Topographie (Naturphänomene der Erde).

Beispiel: physikalische Phänomene – Landschaftsformen und Umweltveränderungen
Interaktion zwischen Mensch und Umwelt

[email protected] sagte

David Yuan
Periode 5
Humangeographie – das Studium der Interaktion zwischen Menschen und ihrer Umwelt an bestimmten Orten und über räumliche Bereiche.
Ex. Die Bewegung der afroamerikanischen Bevölkerung in den Vereinigten Staaten nach dem Bürgerkrieg
Time Distance Decay - Der abnehmende Akzeptanzgrad einer Idee oder Innovation mit zunehmender Zeit und Entfernung von ihrem Ursprungspunkt oder ihrer Quelle.
Die Akzeptanz kultureller Praktiken nimmt ab, je weiter Sie vom ursprünglichen Ort der Praktiken wegschauen

Yumei Li sagte

Weiß jemand was das zusätzliche Guthaben ist?

[email protected] sagte

Karl Kim sagte
um 00:33 Uhr am 9. Januar 2015
5 zeitraum

Umweltdeterminismus
- Das menschliche Verhalten, individuell und kollektiv, wird stark von der physischen Umgebung beeinflusst, sogar kontrolliert oder bestimmt.

ex) sowohl Aristole als auch Cushing schlugen das Klima als kritischen Faktor für das menschliche Verhalten vor. Dies war jedoch falsch, weil sie es hatten
verschiedene Klimaideale, die eine bessere Charakteristik ergeben. Für Aristole war es das Klima des Griechenlands und Cushing gaben neuere Kommentatoren aus Westeuropa und Nordamerika an.

-die Lage eines Ortes in Bezug auf andere menschliche und physische Merkmale.

ex) Wenn Sie einem Ausländer Katy erklären, ist es besser, ihm einen relativen Standort wie den Vorort von Houston zu geben, als
erklärt Katy durch den absoluten Standort, die Cordiantes.

Charlie Haaga sagte
um 8:15 Uhr am 9. Januar 2015
Charlie Haaga 4. Periode

Konnektivität – Der Grad der Verknüpfung zwischen Standorten in einem Netzwerk
Geographisches Informationssystem - Eine Sammlung von Computerhardware und -software, die es ermöglicht, räumliche Daten zu sammeln, aufzuzeichnen, zu speichern, abzurufen, zu bearbeiten, zu analysieren und dem Benutzer anzuzeigen.
Politische Ökologie - ein Ansatz zur Untersuchung der Beziehungen zwischen Natur und Gesellschaft, der sich mit der Art und Weise beschäftigt, in der Umweltfragen die politischen und sozioökonomischen Kontexte, in denen sie sich befinden, widerspiegeln und daraus resultieren.


1. Einführung und Hintergrund

Das Bevölkerungswachstum in städtischen Regionen nimmt mit zunehmender Stadt-Land-Migration, insbesondere in Entwicklungsländern, rapide zu. Städte expandieren daher ohne Rücksicht auf zukünftige Bebauungsplanregeln und -szenarien, mehr noch im Hinblick auf das anfallende Abfallaufkommen (Brockerhoff 2000 ). Der erhöhte Verbrauch verschiedener natürlicher und künstlicher Verbundressourcen in diesen städtischen Gebieten führt zu riesigen Mengen an Müll und anderen Abfallstoffen, die richtig verwaltet werden müssen, wenn ein nachhaltiges Wachstum realisiert werden soll. Traditionell gibt es einige Möglichkeiten zur Entsorgung von städtischen Abfällen, von denen eine der kohärentesten die Deponierung auf geeigneten Deponien (z. B. stillgelegten Steinbrüchen) außerhalb der Städte (Kohbanani et al. 2009 ).

Obwohl die Abfallentsorgung in den meisten Städten und Gemeinden in einfacher Form der Deponierung erfolgt, wurde dem Einsatz von Experten- und Ingenieurwissen weniger Aufmerksamkeit geschenkt, um die optimale Abfalldeponie in der kommunalen Abfallwirtschaft (MSWM) zu finden. Einer der wichtigsten Aspekte einer gut durchdachten Deponiestandorte ist die Bestimmung eines langfristig optimalen Deponiestandortes (Awomeso et al. 2010 ).

Die Auswahl von Deponien lässt sich im Allgemeinen in zwei Hauptschritte unterteilen: die Identifizierung potenzieller Standorte durch ein vorläufiges Screening und die Bewertung ihrer Eignung auf der Grundlage von Umweltverträglichkeitsprüfung, Wirtschaftlichkeit, technischer Planung und Kostenvergleich (Karadimas und Loumos 2008 ). Folglich kann die Deponierung als schwieriger, komplexer, langwieriger und langwieriger Prozess eingestuft werden (Allanach 1992).

Viele Standortfaktoren und -kriterien sollten sorgfältig organisiert und von Experten analysiert werden. Ein ursprünglich ausgewählter Kandidatenstandort kann später aufgegeben werden, weil aufgrund zuvor vernachlässigter, aber wichtiger Faktoren Widerstand entsteht. Eine solche Verzögerung erhöht die Kosten und verschiebt die endgültige Entscheidung einer Deponie. Das Phänomen „Nicht in meinem Hinterhof“ und „Nicht in irgendjemandems Hinterhof“ wird heutzutage populär und übt einen enormen Druck auf die Entscheidungsträger und Experten aus, die an der Auswahl einer Deponie beteiligt sind, da eine unsachgemäß gelegene Abfallentsorgung die Umgebung beeinträchtigen kann und andere wirtschaftliche und soziokulturelle Aspekte (Chang et al. 2008 ).

Die Kriterien für das vorläufige Standortscreening sind in erster Linie die Untersuchung der Nähe potenzieller Standorte in Bezug auf geografische Objekte, die von der Deponierung betroffen sein können (z. B. Flüsse, Grundwasserbrunnen) oder den Deponiebetrieb beeinträchtigen können (z steile Abhänge). Die verwendeten Methoden basieren normalerweise auf einer zusammengesetzten Eignungsanalyse mit thematischen Kartenüberlagerungen (O'Leary et al. 1986) und ihre Erweiterung auf statistische Analysen (Anderson und Greenberg 1982). Mit den Weiterentwicklungen der geografischen Informationssysteme (GIS) basiert der Deponieortungsprozess zunehmend auf einer ausgefeilteren räumlichen Analyse und Modellierung. Jensen und Christensen (1986) demonstrierten die Verwendung eines rasterbasierten GIS mit der zugehörigen Booleschen Logik-Kartenalgebra, um potenzielle Mülldeponien basierend auf der Eignung der Topographie und der Nähe in Bezug auf wichtige geografische Merkmale zu identifizieren. Die Nutzung von GIS für ein Vorscreening erfolgt in der Regel durch die Einteilung einer einzelnen Karte nach ausgewählten Kriterien in genau definierte Klassen oder durch die Bildung von Pufferzonen um zu schützende geografische Merkmale. Alle Kartenebenen werden dann geschnitten, sodass die resultierende zusammengesetzte Karte zwei unterschiedliche Bereiche enthält (Kao et al. 1997). Es ist erwähnenswert, dass Konzepte von GIS-Raumanalysen von McHarg (1969) in seinen Richmond Parkway-Studien initiiert wurden.

Vielfältige Entscheidungsansätze mit multikriteriellen Entscheidungsfindungen und entsprechenden Methoden wurden entwickelt und je nach Problemstellung mehr oder weniger erfolgreich angewendet. In der Vergangenheit war der analytische Hierarchieprozess (AHP) (Saaty 1994) eine der nützlichen Methoden, die eine wichtige Rolle bei der Auswahl von Alternativen spielt (Fanti et al. 1998 , Labib et al. 1998 , Chan et al. 2000). AHP ist ein analytisches Werkzeug, das eine explizite Rangfolge materieller und immaterieller Kriterien zur Auswahl von Prioritäten ermöglicht. Der Prozess beinhaltet die Strukturierung eines Problems von einem primären Ziel bis hin zu sekundären Kriterien und Alternativen. Sobald die Hierarchie erstellt wurde, wird eine paarweise Vergleichsmatrix jedes Elements innerhalb jeder Ebene erstellt. AHP ermöglicht Gruppenentscheidungen, bei denen Gruppenmitglieder ihr Fachwissen, ihre Erfahrung und ihr Wissen nutzen können, um ein Problem in eine Hierarchie zu unterteilen und es durch die AHP-Schritte zu lösen. Die Teilnehmer können innerhalb jeder Ebene jedes Element gegeneinander abwägen, jede Ebene ist mit den Ebenen darüber und darunter verbunden und das gesamte Schema ist mathematisch miteinander verbunden. Zur Bewertung der zahlreichen Kriterien hat sich AHP zu einer der am weitesten verbreiteten Methoden zur praktischen Lösung von multikriteriellen Entscheidungsproblemen entwickelt (Cheng 1997, Akash et al. 1999 , Chan et al. 2000). Die Hauptschwierigkeit liegt in der Schätzung der benötigten Eingabedaten, die qualitative Expertenbeobachtungen und Präferenzen zum Ausdruck bringen. Der AHP wird hauptsächlich in fast klaren Entscheidungsanwendungen verwendet und berücksichtigt nicht die Unsicherheit, die mit der Abbildung des Urteilsvermögens von Menschen auf eine Bewertungsskala verbunden ist (Chen 1996, Hauser und Tadikamalla 1996, Cheng 1997). Um die Unzulänglichkeiten des klaren AHP zu überwinden, schlägt diese Studie eine gewichtete Multi-Kriterien-Entscheidungsanalyse (MCDA) und ein GIS vor, um die optimale Alternative für die Deponiestandortbestimmung zu bestimmen.

Diese Verbindung von MCDA und GIS ermöglicht uns nicht nur die Verwaltung der Raumbezugsinformationen, sondern auch die Anwendung von Analysemethoden, die es ermöglichen, die relevantesten und profitabelsten Informationen auf räumlich-zeitlichen Skalen zu erhalten. Der MCDA-GIS-Hybrid-Ansatz verwendet MCDA, um nicht nur die traditionellen quantitativen Kriterien, sondern auch die qualitativen und ungenauen Kriterien von Experten für die Standortlokalisierung zu berücksichtigen.Das Ziel dieser Studie ist die Entwicklung einer Deponieortungsmethodik, die das MCDA, das die AHP- und die gewichtete Linearkombinationsmethode ist, in eine GIS-Umgebung integriert. Dieser in Abschnitt 3 beschriebene vorgeschlagene Ansatz wird auf die Gemeinde Eldoret (EM) in Kenia angewendet, um die potenziellen Gebiete für die Deponie innerhalb der Gemeinde zu bewerten und das am besten geeignete Gebiet für die Ansiedlung einer neuen Deponie vorzuschlagen, indem relevante Standorte integriert werden Determinanten.

Eldoret Town mit mehr als 500.000 Einwohnern ist eine Industrie- und Landwirtschaftsstadt im Rift Valley im Westen Kenias. Trotz des rasanten Bevölkerungswachstums und der wirtschaftlichen Aktivitäten wurde die Stadt nie mit einem organisierten Verwüstungssystem ausgestattet, und folglich werden Müll und andere Abfallmaterialien meist außerhalb der Stadt entsorgt, ohne dass eine bestimmte verwaltete Strategie angewendet wird. Ein derart ungeeignetes Verfahren hat der Umwelt erhebliche Schäden zugefügt (Foto 1).


A megrendelt területről a kért részletességgel felmérést végzünk, majd a felmért adatbázisból 3D térkéz »

A megrendelőtől kapott tervek vagy f & oumlldhivatalb & oacutel megrendelő k & eacuter & eacutes & eacutere beszerzett adatok alapj & aacuten a k & eacutert pontokat r & oumlvid hat & aacuteridővel a helysz & iacutenen kitűzz & uumlk, a r & eacuteszletpontokat megjel & oumllj & uumlk, vagy k & uumll & oumln k & eacuter & eacutesre & aacutelland & oacutes & iacutetjuk. »


Smart Parking in IoT-fähigen Städten: Eine Umfrage

Das schnelle Bevölkerungswachstum hat zu erheblichen Verkehrsengpässen in den jüngsten Verkehrssystemen geführt. Dies führt nicht nur zu erheblicher Luftverschmutzung sowie Zeit- und Energieverschwendung, sondern bedeutet auch das Problem der Parkplatzknappheit. Im Zeitalter des Internets der Dinge (IoT) und Smart-City-Ökosysteme sind intelligentes Parken und relevante innovative Lösungen für nachhaltigere Städte der Zukunft notwendig. Intelligentes Parken mit Hilfe von Sensoren, die in Autos und städtische Infrastrukturen eingebettet sind, kann die Blockaden bei Parkproblemen lindern und den Bürgern die beste Servicequalität und den besten Gewinn bieten. Vor der Implementierung solcher Lösungen sollten jedoch mehrere Designaspekte gut untersucht und analysiert werden. In diesem Papier klassifizieren wir die intelligenten Parksysteme unter Berücksichtigung weicher und harter Designfaktoren. Wir geben einen Überblick über die Basistechnologien und Sensoren, die in der Literatur häufig verwendet werden. Wir betonen die Bedeutung von Datenzuverlässigkeit, Sicherheit, Datenschutz und anderen kritischen Designfaktoren in solchen Systemen. Neue Parktrends im Ökosystem werden untersucht, wobei der Schwerpunkt auf Dateninteroperabilität und -austausch liegt. Darüber hinaus skizzieren wir offene Forschungsfragen zum aktuellen Stand intelligenter Parksysteme und empfehlen ein konzeptionelles Hybrid-Parkmodell.

1. Einleitung Die Idee des Smart Parking wurde eingeführt, um das Problem des Parkraum- und Parkraummanagements in Megastädten zu lösen. Mit der steigenden Anzahl von Fahrzeugen auf den Straßen und der begrenzten Anzahl von Parkplätzen ist der Stau von Fahrzeugen vorprogrammiert. Dieser Stau würde zu Aggression der Fahrer und Umweltverschmutzung führen. Diese Faktoren können sich insbesondere während der Stoßzeiten verschlechtern, wenn die Verkehrsdichte am höchsten ist und es nahezu unmöglich ist, einen freien Parkplatz zu finden. Ein aktueller Bericht von INRIX (Cookson, 2019) zeigt, dass ein typischer amerikanischer Autofahrer im Durchschnitt 17 Stunden im Jahr mit der Parkplatzsuche verbringt. Betrachtet man eine Großstadt wie New York, ist diese Zahl jedoch viel höher. Dem Bericht zufolge verbringen New Yorker Autofahrer 107 Stunden pro Jahr damit, nach Parkplätzen zu suchen. Unter Berücksichtigung der in diesem Zeitraum verbrauchten Brennstoffmenge wird erwartet, dass erhebliche Mengen an Emissionen und schädlichen Gasen auftreten. Diese Probleme zu erkennen und zu versuchen, sie effektiv und gleichzeitig nachhaltig zu lösen, ist eine anspruchsvolle Aufgabe. Im Kontext eines Smart-City-Ökosystems müssen Eingaben von Elementen wie Fahrzeugen, Straßen und Benutzern miteinander vernetzt und analysiert werden, um den besten Service auf schnelle und sichere Weise bereitzustellen (Gohar, Muzammal, & Ur Rahman, 2018). Einer der Gründe für den Marsch in Richtung eines Smart-City-Ökosystems ist die Nutzung des Potenzials von

bestehenden Technologien und Infrastrukturen, um den Benutzern den besten Nutzen zu bieten und ihre Zukunft zu verbessern. Mit Hilfe von IoT-Anwendungen gelten Mobilität und Transport als die wichtigsten Einflussfaktoren für die Erhaltung unserer Umgebung, insbesondere derjenigen, die intelligente Transportsysteme (ITS) nutzen (Bibri, 2018). Eine der Schlüsselkomponenten von ITS ist das Smart Parking System (SPS), das sich maßgeblich auf die Analyse und Verarbeitung der Echtzeitdaten stützt, die von Fahrzeugerkennungssensoren und den auf Parkplätzen installierten Radiofrequenz-Identifikationssystemen (RFID) gesammelt werden, um die Abwesenheit zu melden und/oder Anwesenheit eines Fahrzeugs. Diese Sensoren haben ihre Stärken und Schwächen in bestimmten Einsatzgebieten. Darüber hinaus kann es bei Datenanomalien und -diskrepanzen zu Problemen kommen, wenn die gesammelten Informationen nicht immer dem ursprünglich erwarteten Muster entsprechen. Dies könnte möglicherweise zu einem weniger zuverlässigen System führen. Darüber hinaus müssen Sicherheits- und Datenschutzfragen der übertragenen und/oder empfangenen Daten sorgfältig behandelt werden. Mehrere Faktoren wie Kommunikation und Datenverschlüsselung müssen im Voraus gründlich untersucht werden, bevor solche Systeme implementiert werden. Diese Themen müssen ernsthaft berücksichtigt werden, da die von diesen Sensoren gesammelten Daten in mehreren kritischen Szenarien wie der Parkplatzvorhersage in Notfällen und der Wegoptimierung bei selbstfahrenden Autos verwendet werden könnten. Jede Schwachstelle in diesen Szenarien, egal wie bedeutend/unbedeutend sie ist, kann möglicherweise zu einem Verlust personenbezogener Daten führen und

Korrespondierender Autor. E-Mail-Adresse: [email protected] (F. Al-Turjman).

https://doi.org/10.1016/j.scs.2019.101608 Eingegangen am 27. Dezember 2018 Eingegangen in überarbeiteter Form 14. Mai 2019 Angenommen 14. Mai 2019 Online verfügbar 28. Mai 2019 2210-6707/ © 2019 Elsevier Ltd. Alle Rechte vorbehalten.

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Tabelle 1 Liste der verwendeten Abkürzungen. Abkürzung

ABGS AI AMR APTS AVI CAPS CCTV COINS DSRC ECC EV FCFS FMCW GAN GIS GPS IIOT ILD IoT IOV ITS LDR LoRaWAN LPWAN LTE MANET MAV ML

Agentenbasiertes Leitsystem Künstliche Intelligenz Anisotropes Magnetoresistives Advanced Public Transport System Automatisierte Fahrzeugidentifikation Zentralisiertes assistiertes Parken Suche Closed-Circuit-Fernsehen Parkplatz-Belegungs-Informationssystem Kurzstreckenkommunikation Elliptische Kurven-Kryptographie Elektrofahrzeug First Come First Serve Frequenzmodulierte Dauerstrich-Generativer Gegner Netzwerk Geografisches Informationssystem Globales Positionsbestimmungssystem Industrielles Internet der Dinge Induktiver Schleifendetektor Internet der Dinge Internet der Fahrzeuge Intelligentes Transportsystem Lichtabhängiger Widerstand Weitbereichsnetzwerk Weitbereichsnetzwerk mit geringer Leistung Langfristige Entwicklung Mobiles Ad-hoc-Netzwerk Mikroluftfahrzeugmaschine Lernen

MQTT MSN NAPS NB-IoT OAPS OBU O-DF O-MI PGIS PLRS PRS QoL QoS RFID RSU SDN SPS SVG TBIS UAV V2I V2R V2V VANET VIM VMS WSN

Message Queuing Telemetry Transport Mobile Storage Nodes Non-Assisted Parking Search Schmalband-Internet der Dinge Opportunistisch unterstütztes Parking Search On Board Unit Offenes Datenformat Open Messaging Interface Parking Guidance and Information System Parking Lot Recharge Scheduling Parking Reservation System Lebensqualität Quality of Service Radio-Frequency Identifikation Straßenrandeinheit Softwaredefiniertes Netzwerk Intelligentes Parksystem Skalierbare Vektorgrafiken Transitbasiertes Informationssystem Unbemannte Luftfahrzeuge Fahrzeug zu Infrastruktur Fahrzeug zu Straßenrand Fahrzeug zu Fahrzeug Fahrzeug Ad-hoc-Netzwerke Vehicle-In Motion Wechselverkehrszeichen Drahtloses Sensornetzwerk

erhöhen das Risiko von Sicherheitsangriffen. Die Berücksichtigung der oben genannten Aspekte kann die Erfahrung sowohl der Parkplatzbetreiber (durch Maximierung ihrer Einnahmen) als auch der SPS-Benutzer (durch einfache Suche, Buchung und Vorauszahlung ihres Parkplatzes) erheblich verbessern. Dementsprechend muss jede smarte Anwendung im aktuellen Smart-City-Ökosystem kontextbewusst sein und sich dynamisch an zusammenhängende Veränderungen anpassen. In (Lu, Lin, Zhu & Shen, 2009) stellten die Autoren die Hauptmotivationen für das Tragen von Smart Devices und die Korrelation zwischen dem Kontext der Benutzerumgebung und der verwendeten Anwendung vor. Sie konzentrierten sich auf Kontextbewusstsein in intelligenten Systemen und Weltraumforschungsparadigmen. Neue Generationen der Echtzeitüberwachung in SPS wurden kürzlich diskutiert und haben ebenfalls Aufmerksamkeit erregt. Vehiculer Ad Hoc Networks (VANET), in denen Fahrzeuge mit anderen Fahrzeugen in der Nähe sowie mit straßenseitigen Einheiten kommunizieren, spielen eine Schlüsselrolle in SPS und bieten einen Echtzeit-Parknavigationsdienst (Lu et al., 2009). Die Autoren haben die Entwicklung eines hybriden Sensor- und Fahrzeugnetzwerks für Sicherheits-ITS-Anwendungen in Betracht gezogen. Ein weiterer Trend sind die unbemannten Luftfahrzeuge (UAVs), die drahtlose Konnektivität an Orten bieten, an denen die Mobilfunkreichweite begrenzt ist oder die vorhandene Infrastruktur nicht funktioniert. Die Ausrüstung von UAVs (oder Drohnen) mit den Fahrzeugerkennungssensoren kann letztendlich viele Probleme lösen, mit denen die aktuellen Bereitstellungen von intelligenten Parksystemen konfrontiert sind. Darüber hinaus können mit den aufkommenden Langstrecken-Low-Power-Wide-Area-Networks (LPWAN) und den Netzwerken der 5. Generation (5 G) mehrere IoT-Dienste in SPS bereitgestellt werden. In (Uckelmann, Harrison, Michahelles & Al-Turjman, 2011) beschreiben die Autoren das IoT-Paradigma als eine dynamische globale Netzwerkinfrastruktur mit selbstkonfigurierenden Fähigkeiten basierend auf standardisierten und interoperablen Kommunikationsprotokollen. Mit der täglich steigenden Anzahl verbundener Geräte wird der Bedarf an schnelleren und effizienteren drahtlosen Kommunikationstrends in Parksystemen erwartet. Hier können 5 G die Lücke schließen (AlTurjman, 2019). Allerdings können Interoperabilitätsprobleme im Zusammenhang mit Software- und Hardwareaspekten in diesen Lösungen die Systemleistung dramatisch verschlechtern. Daher müssen allgegenwärtige IoT-Lösungen in SPS offen sein und in andere bestehende Plattformen integriert werden können.

1.1. Der Umfang dieses Papiers Diese Umfrage zielt darauf ab, einen Einblick in neue Parkparadigmen in ITS zu geben. Wir betrachten verschiedene Aspekte des Smart Parking Systems (SPS). Zunächst definieren und klassifizieren wir die bestehenden Smart-Parking-Versuche, um dem Leser eine Vorstellung vom Konzept des Smart-Parking-Systems im Allgemeinen und seinen möglichen Kategorien/Alternativen zu geben. Für eine umfassende Studie decken wir in diesem System sowohl Hardware- als auch Softwareaspekte ab. Hardwareseitig untersuchen wir alle aktuell im Einsatz befindlichen Fahrzeugsensoren über mehrere Use-Cases auf ihre Stärken und Schwächen. Darüber hinaus listen und überblicken wir die verschiedenen physikalischen Kommunikationstechnologien, die insbesondere beim Smart Parking eingesetzt werden, und identifizieren die wichtigsten Elemente, die die Leistungsfähigkeit des Parksystems beeinflussen. Außerdem wurden Übersichtstabellen hinzugefügt, um einen schnellen und umfassenden Überblick über diese Sensoren und Kommunikationstechnologien zu bieten. Andererseits wurden auch relevante Softwaresysteme und Algorithmen untersucht, die verwendet werden, um eine reibungslose und komfortable Dienstqualität für den Endbenutzer zu gewährleisten. Wir skizzierten und analysierten potenzielle Algorithmen in der Parkvorhersage, Wegoptimierung und unterstützenden Techniken in der Literatur. Wir haben uns auch mit den weichen Sicherheitsfragen befasst und die Literatur auf Gegenmaßnahmen gegen die bestehenden Sicherheitsangriffe bewertet. Für einheitlichere und offenere Zugangslösungen diskutierten wir die Systeminteroperabilität aus der Sicht des weichen Datenschutzes im Kontext von Smart Parking. Darüber hinaus stellen wir neue aufkommende Anwendungen und Softwaresysteme vor, die mit Hilfe von VANET-Paradigmen gängige Parkprobleme behandeln, und empfehlen ein neuartiges konzeptionelles hybrides intelligentes Parksystem. Im Allgemeinen zielt diese Umfrage darauf ab, kritische Designaspekte zu sammeln und zu vertiefen, die für Leser aus Wissenschaft und Industrie von Interesse sein könnten. Es bietet eine multidisziplinäre Quelle für diejenigen, die sich für Ökosysteme und IoT-fähige Smart Cities interessieren. Außerdem öffnet es die Tür für weitere interessante Forschungsprojekte und Umsetzungen in naher Zukunft. Zur besseren Lesbarkeit sind die in dieser Umfrage verwendeten Abkürzungen zusammen mit ihren Definitionen in Tabelle 1 aufgeführt.

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fassen diese Unterschiede im Vergleich zu den oben genannten Erhebungen und Beiträgen in der Literatur zusammen. Der Rest dieses Papiers ist wie folgt aufgebaut. Abschnitt II klassifiziert die bestehenden intelligenten Parksysteme in zentrale versus verteilte Systeme und diskutiert ihre Hauptmerkmale. In Abschnitt III betrachten und vergleichen wir den aktuellen Stand der Fahrzeugerkennungstechnologien und konzentrieren uns dabei auf kritische Parameter wie Skalierbarkeit, Genauigkeit und Empfindlichkeit gegenüber Wetterbedingungen. Verwendete Sensoren werden auch in aktive versus passive Sensoren eingeteilt. In Abschnitt IV werden allgemeine Designfaktoren unter drei Hauptkategorien weiche, harte und Interoperabilitätsfaktoren aufgelistet. Unterschiedliche Anwendungsfälle wurden sowohl im Kontext von kleinmaßstäblichen Einzelfahrzeugsystemen als auch großmaßstäblichen Implementierungen für Smart-City-Ökosysteme vorgestellt und diskutiert. Wir untersuchen auch die neue Generation intelligenter Parksysteme unter Verwendung von VANET- und Drohnenparadigmen und empfehlen ein neues konzeptionelles Hybridmodell für das intelligente Parksystem. In Abschnitt VI geben wir einen Überblick über bestehende offene Forschungsfragen zu intelligenten Parksystemen, die von den Sensorbeschränkungen über die Fähigkeiten des Kommunikationsnetzwerks bis hin zur Notwendigkeit von Energy Harvesting und Dateninteroperabilität reichen. Schließlich schließen wir unsere Umfrage in Abschnitt VII ab.

1.2. Vergleich mit anderen Umfragen Ähnliche Versuche und Umfragen gab es in der Literatur zu intelligenten Parklösungen mit ihren eigenen Vorzügen und Grenzen. In diesem Unterabschnitt geben wir einen Überblick über diese Versuche und heben hervor, wie sie im Gegensatz zu unserer Umfrage stehen. Beispielsweise wurde in (Chandrahasan, Mahadik, Lotlikar, Oke & Yeole, 2016) eine sehr kurze Umfrage zu den Parkplatzreservierungen in Cloud-basierten Systemen diskutiert. Die Erklärung für den Mechanismus jeder Reservierungstechnik wurde kurz mit Beispielen diskutiert. Eine ähnliche Übersicht findet sich in (Revathi & Dhulipala, 2012), jedoch ohne Beispiele aus der Literatur. Die Autoren haben einige Arten von Fahrzeugsensoren leicht berührt. Dennoch war es nicht umfassend und deckte nicht alle Arten von möglichen Sensoren und Einschränkungen ab. Die Unzulänglichkeit der vorherigen Umfragen wurde in (Idris, Leng, Tamil, Noor & Razak, 2009) mit weiteren Beispielen und Begründungen abgedeckt und besser ausgedrückt. Die Autoren stellten einige der Fahrzeugerkennungssensoren mit Beispielen aus der Literatur vor. Andere Aspekte des intelligenten Parksystems (SPS) wie die verwendeten Kommunikationsprotokolle und/oder Softwaresysteme werden jedoch nicht demonstriert. In Bezug auf die Kommunikation erklärten die Autoren von (Hilmani, Maizate & Hassouni, 2018) die verschiedenen Implementierungsaspekte der drahtlosen Sensorkommunikationsprotokolle und schlugen später ein adaptives und selbstorganisiertes Protokoll vor. Trotzdem berücksichtigten sie die aufkommenden Trends bei LPWAN-Kommunikationsprotokollen (Low Power Wide Area Network) nicht und verließen sich bei ihrer Forschung hauptsächlich auf Sensoren und RFID-Systeme. Multi-Agent-, Fuzzy-, Vision- und VANET-basierte Smart-Parking-Methoden wurden in (Faheem, Mahmud, Khan, Rahman & Zafar, 2013) vorgestellt. Die Autoren sprachen über die verwendeten Softwaresysteme im Allgemeinen, gingen jedoch nicht viel auf die Hardwaredetails ein. Eine diesbezügliche, wenn auch kurze Zusammenfassung von Smart Parking Softwaresystemen und Anwendungen mit unterschiedlichen Vor- und Nachteilen wurde in (Hassoune, Dachry, Moutaouakkil, & Medromi, 2016) präsentiert. Allerdings fehlten, wie auch bei den anderen Umfragen, sinnvolle Teile der notwendigen Informationen und Hardwaredetails. Die vielleicht am besten vergleichbare Übersicht zu unserer Arbeit findet sich in (Lin, Rivano & Le Mouel, 2017). Diese Umfrage bezog sich auf sinnvolle Aspekte des intelligenten Parksystems wie die Sammlung, Verbreitung und Bereitstellung von Informationen. Es stützt sich jedoch auf veraltete Referenzen und es fehlt die Diskussion über neue Grundlagentechnologien im Zusammenhang mit Drohnen und anderen aufkommenden Sensoren in diesem Bereich. Unsere Umfrage kann als eine der umfassendsten und aktuellsten Studien im Vergleich zu den oben genannten Umfragen mit zusätzlichen Erkenntnissen und Diskussionen über die neuen Trends in der SPS angesehen werden, die in der Literatur nur kurz erwähnt und/oder völlig ignoriert wurden. Neben den detaillierten Hardwarekomponenten werden Dateninteroperabilität, Datenschutz und Sicherheitsaspekte diskutiert und bewertet. Darüber hinaus werden hybride Lösungen mit einer umfassenderen Analyse in Bezug auf Kommunikationsnetze und neuere innovative Parkanwendungen im Kontext der Smart City diskutiert. In Tabelle 2 haben wir

2. Intelligente Parksysteme und Klassifizierungen Intelligente Parksysteme werden in verschiedene Kategorien eingeteilt, von denen jede einen anderen Zweck hat und unterschiedliche Technologien zur Erkennung von Fahrzeugen verwendet. Von intelligenten Parksystemen profitieren sowohl die Fahrer als auch die Betreiber. Fahrer verwenden das System, um die nächsten Parkplätze zu finden, und die Parkbetreiber können das System und die gesammelten Informationen nutzen, um sich auf bessere Parkplatzmuster und eine bessere Preisstrategie zu einigen. Da beispielsweise die Nachfrage nach einem Parkplatz nicht stabil ist, kann ein dynamischer Preisansatz, der den Zeitpunkt und die Art der Kunden berücksichtigt, den Betreibern helfen, ihre Einnahmen zu steigern (Polycarpou, Lambrinos & Protopapadakis, 2013). Intelligentes Parken ermöglicht mehrere attraktive Dienste wie die intelligente Zahlung/Reservierung, die das Erlebnis sowohl für Fahrer als auch für Betreiber erheblich verbessern kann. Darüber hinaus trägt das intelligente Parksystem dazu bei, die unbefugte Nutzung von Fahrzeugen zu verhindern, da es die Sicherheitsmaßnahmen auf Parkplätzen erhöht. Darüber hinaus kann SPS eine bedeutende Rolle bei der Bereitstellung einer sauberen und grünen Umwelt spielen, indem die Fahrzeugemissionen durch verringerte Verzögerungen bei der Suche nach freien Parkplätzen minimiert werden (Chinrungrueng, Sunantachaikul & Triamlumlerd, 2007). Architekturen von intelligenten Parksystemen (SPS) bestehen üblicherweise aus mehreren Schichten, basierend auf ihren Funktionalitäten (Bagula, Castelli & Zennaro, 2015, Revathi & Dhulipala, 2012). Erstens die Sensing-Schicht, die das Rückgrat des intelligenten Parksystems ist und für die Erkennung der Anwesenheit und/oder Abwesenheit eines Fahrzeugs in einem Bereich mit verschiedenen Sensing-Technologien verantwortlich ist. Diese Technologien bestehen hauptsächlich aus Empfängern, Sendern und Ankern. Zweitens das Netzwerk

Tabelle 2 Zusammenfassung verwandter Erhebungen. Bezug

Interoperabilität und Datenaustausch

(Chandrahasan et al., 2016) (Revathi & Dhulipala, 2012) (Idris, Leng et al., 2009) (Hilmani et al., 2018) (Faheem et al., 2013) (Hassoune et al., 2016) ( Lin, Rivano, Le Mouel et al., 2017) Unsere Umfrage

✓stellt eine umfassende Analyse dar. ✓* stellt eine allgemeine Analyse dar.✓† repräsentieren sehr wenig Analyse. - bedeutet nicht berücksichtigt. 3

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Abb. 1. Smart Parking System Architektur, adaptiert von (Revathi & Dhulipala, 2012).

2015). PGIS kann sowohl auf stadtweiten als auch auf einzelnen Parkplätzen implementiert werden, wo die Fahrer in beiden Fällen leicht folgen und navigieren können, um den freien Parkplatz zu erreichen (Buntić, Ivanjko & Gold, 2012). In (Hui-ling et al., 2003) wird eine Kombination aus PGIS und Dedicated ShortRange Communication (DSRC) vorgestellt, bei der das DSRC-basierte PGIS eine schnelle und effiziente Echtzeitführung bietet. Bedenken hinsichtlich der Effizienz des PGIS-Algorithmus und der Datensicherheit sowie die Notwendigkeit, heterogene intelligente Subsysteme zu integrieren, können jedoch in der Implementierungsphase schwerwiegende Probleme verursachen. In (Qian & Hongyan, 2015) wurde ein kombiniertes PGIS mit einem Mobiltelefonterminal mit Hilfe des Global Positioning System (GPS) vorgestellt, um freie Plätze zu lokalisieren und vorherzusagen und Fahrer zum Ziel zu führen. Während Shiue et al. sowohl GPS als auch 3 G in nutzten (Shiue, Lin & Chen, 2010). Die Zuverlässigkeit der GPS- und 3G-Konnektivität auf einem mehrstöckigen Parkplatz ist ein Problem, das dazu führen kann, dass solche Systeme unpraktisch und ineffektiv sind. In (Chen & Chang, 2011) schlugen die Autoren ein PGIS in Kombination mit Ultraschallsensoren und WSNs vor. Inzwischen (Patil & Bhonge, 2013) integrierte RFID- und ZigBee-basierte Lösungen. Diese sensorbasierten Lösungen haben ihre eigenen Nachteile, wie wir später in diesem Artikel erläutern werden. Im Allgemeinen werden alle Verarbeitungs- und Entscheidungsprozesse in PGIS auf einem zentralen Prozessor (Server) durchgeführt (Kokolaki, Karaliopoulos, & Stavrakakis, 2012).

Schicht, und es ist das Kommunikationssegment des Systems, das für den Austausch von Nachrichten zwischen Sendern/Empfängern und den Ankern verantwortlich ist. Drittens die Middleware-Schicht, die die Verarbeitungsschicht jeder SPS ist, in der intelligente und ausgeklügelte Algorithmen verwendet werden, um die Echtzeitdaten zu verarbeiten. Es fungiert auch als Datenspeicher sowie als Bindeglied zwischen den Endbenutzern, die Dienste von den unteren Schichten anfordern. Schließlich die Anwendungsschicht, und es ist die oberste Schicht im System, die die SPS mit Kunden (Endbenutzern) verbindet, die unterschiedliche Dienste von verschiedenen mobilen und/oder stationären Informationstafeln anfordern, wie in Abb. 1 dargestellt. Diese mehrschichtigen Parksysteme lassen sich in die folgenden drei Typen einteilen. 2.1. Zentral unterstützte intelligente Parksysteme Bei zentralisierten intelligenten Parksystemen sammelt ein einziger zentraler Server die notwendigen Parkinformationen und verarbeitet sie, um Dienste wie die Parkplatzreservierung, Zuweisung und/oder Fahrerführung bereitzustellen. Die folgenden Beispielsysteme werden in der Regel als zentrales System implementiert. 2.1.1. Parkleit- und Informationssystem (PGIS) PGIS, oder auch als Advanced Public Transport System (APTS) bekannt, arbeitet durch dynamisches Sammeln von Parkinformationen von Schleifendetektoren, Ultraschall-, Infrarot- und Mikrowellensensoren, um die Fahrer in Echtzeit zu informieren über den freien Parkplatz über ein Bordleitsystem oder ein Wechselverkehrszeichen (VMS) (Chinrungrueng et al., 2007 Hui-ling, Jian-min, Yu, Yu-cong & Ji-feng, 2003). PGIS besteht aus vier Hauptsubsystemen, nämlich der Sammlung, Verarbeitung, Übertragung und Verteilung von Informationen (Qian & Hongyan,

2.1.2. Zentralisierte unterstützte Parksuche (CAPS) In diesem Beispiel wird der First Come First Serve (FCFS)-Ansatz verwendet, bei dem das erste anfordernde Fahrzeug zu einem garantiert freien Platz geführt wird, der dem Fahrerstandort am nächsten ist. Auf diese Weise sind jedoch andere in der Warteschlange wartende Fahrzeuge in ständiger Bewegung, bis der Server sie befriedigen kann. Dies bringt das Problem der Unkooperativität 4

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zwischen Treibern, die die Leistung in CAPS erheblich beeinträchtigen können. Darüber hinaus sind die hohen Wartungskosten und die Skalierbarkeit auch bei CAPS ernste Bedenken. In (Kuran, Viana et al., 2015) schlugen die Autoren ein Parkplatz-Ladeplanungssystem (PLRS) unter dieser Kategorie für Elektrofahrzeuge vor. Die Autoren verglichen die Leistung ihres Ansatzes mit grundlegenden Scheduling-Mechanismen wie FCFS und früheste Frist zuerst (EDF). Ihre optimierte Version von FCFS und EDF übertrifft die grundlegenden Mechanismen hinsichtlich der Maximierung des Umsatzes und der Anzahl der Fahrzeuge auf dem Parkplatz. In einem anderen Beispiel konzentriert sich edPAS, die Abkürzung für ereignisgesteuertes Parkplatzzuweisungssystem, auf eine effektive Parkplatzzuweisung basierend auf bestimmten Ereignissen auf dem Parkplatz, während der Kommunikator dynamisch aktualisiert wird (Raichura & Padhariya, 2014). Dieses System verwendet sowohl FCFS- als auch Prioritäts-(PR)-basierte Zuteilungsschemata.

Parken ist sehr hoch, aber für die Dienstleistungen, die Sie erhalten, ist der Preis sehr wettbewerbsfähig. Tatsächlich wird eine Einsparung von 50 % im Vergleich zu herkömmlichen Parkmöglichkeiten an Orten erwartet, an denen die Parkgebühren hoch und zeitlich begrenzt sind (Mario Buntić et al., 2012). In diesen Systemen kann die Verwendung eines oder einer Kombination vieler Dienste und Sensoren integriert werden, um einen schnellen, zuverlässigen und sicheren Parkmodus mit geringen oder keinen Interaktionen zwischen den Fahrern und dem System bereitzustellen. Ein generelles Bedenken bezüglich eines solchen Systems besteht darin, dass es noch keine universelle Bauordnung gibt. Um alle Kunden bedienen zu können, müssen Kompatibilitätsprobleme mit den unterschiedlichen Fahrzeugmodellen angegangen und gelöst werden. 2.2. Verteilt unterstützte intelligente Parksysteme In verteilten intelligenten Parksystemen sind viele Dienste verbunden und werden von einem einzigen Server gesteuert. Dies wird in Fahrzeugnetzwerken gut erklärt, in denen ein Fahrzeug Informationen mit einem oder mehreren Fahrzeugen austauschen kann, wodurch effektiv ein verteiltes Netzwerk von Fahrzeugen geschaffen wird. Ein weiteres Beispiel sind die Systeme, bei denen die Informationsverarbeitung und -verbreitung im Allgemeinen auf der straßenseitigen Infrastruktur basiert. Die folgenden Beispiele werden in der Literatur als verteiltes und opportunistisches intelligentes Parksystem betrachtet.

2.1.3. Parkplatzbelegungsinformationssystem (COINS) COINS verwendet Videosensortechniken, die auf einer einzigen Quelle basieren, um die Anwesenheit und/oder Abwesenheit von Fahrzeugen zu erkennen. Der Status wird dann auf Informationstafeln angezeigt, die strategisch um den Parkplatz herum platziert sind (Bong, K.C, & Lai, 2008). COINS ist hauptsächlich von vier verschiedenen Technologien abhängig: 1) der zählerbasierten Technologie, 2) der kabelgebundenen sensorbasierten Technologie, 3) der drahtlosen sensorbasierten Technologie und 4) der computergestützten Technologie. In diesem Wissen kann die Verwendung der letzten Technologie genauere Ergebnisse über den genauen Status des Parkplatzes liefern, ohne andere Sensoren an jedem einzelnen Parkplatz einzusetzen (Bong et al., 2008 Buntić, Ivanjko & Gold, 2012). In (Bong et al., 2008) wurde COINS in verschiedenen Umgebungen mit unterschiedlichen Parametern wie Wetterbedingungen und Beleuchtungsschwankungen entwickelt und simuliert, was dem System eine zusätzliche Komplexitätsebene hinzufügen kann. Anwendungen von COINS auf einem mehrstöckigen Parkplatz sind aufgrund von Skalierbarkeits- und Abdeckungsproblemen möglicherweise nicht so effektiv wie die anderen Parksysteme.

2.2.1. Verkehrsbasiertes Informationssystem (TBIS) TBIS ist ein Park-and-Ride-basiertes Leitsystem mit ähnlichen Funktionalitäten wie PGIS. Es kommuniziert mit den Fahrern über VMS, um sie zu einem freien Parkplatz zu führen. Es bietet auch Echtzeitinformationen über den Status der Fahrpläne/Strecken öffentlicher Verkehrsmittel, die es den Fahrern ermöglichen, ihre Fahrt effizienter zu planen (Idris, Leng et al., 2009). Ein Feldtest in San Francisco (Rodier & Shaheen, 2010) zeigt vielversprechende Ergebnisse zur Wirksamkeit von TBIS. Aufgrund der anfänglichen Kapitalkosten sollte ein solches System jedoch hauptsächlich in Großanwendungen implementiert werden, um die Kosten zu decken. Das geografische Informationssystem (GIS) ist auch eine weitere Möglichkeit, Benutzern Verkehrsinformationen bereitzustellen (Pal & Singh, 2011 Peng, 1997). Dieses System bietet die minimale Reisezeit, indem es die Route/den Fahrplan des funktionierenden öffentlichen Verkehrssystems in Echtzeit optimiert. Es ermöglicht die Implementierung von webbasierten GIS-Systemen, um den Benutzern die Planung ihrer Reisen zu erleichtern.

2.1.4. Agentenbasiertes Leitsystem (ABGS) ABGS simuliert explizit das Verhalten jedes Fahrers in einer dynamischen und komplexen Umgebung. Der Agent in diesem System ist in der Lage, Entscheidungen zu treffen und die Interaktion zwischen Fahrern und dem Parksystem basierend auf den vom Fahrer wahrgenommenen Fakten und anderen unterschiedlichen Aspekten wie Autonomie, Proaktivität, Reaktivität, Anpassungsfähigkeit und sozialer Fähigkeit zu definieren. SUSTAPARK wurde beispielsweise in (Dieussaert, Aerts, Thérèse, Maerivoet & Spitaels, 2009) entwickelt, um das Sucherlebnis bei der Suche nach Parkplätzen in einem städtischen Gebiet mit einem agentenbasierten Ansatz zu verbessern. Ziel der Autoren war es, die Parkaufgabe in überschaubare Teilaufgaben aufzuteilen, denen die Computeragenten mit Techniken der Künstlichen Intelligenz (KI) folgen könnten. Ein weiterer agentenbasierter Ansatz wurde in (Benenson, Martens & Birfir, 2008) mit dem Namen PARKAGENT eingeführt, der auf ArcGIS mit ähnlichen Funktionalitäten wie SUSTAPARK basiert. Es berücksichtigt jedoch die Auswirkungen der Heterogenität der Systemeinheiten und der Bevölkerungsverteilung der Fahrer. In (Chou, Lin & Li, 2008) wurde ein agentenbasiertes System als Verhandlungspartner verwendet, um die Parkgebühr mit Führungsfunktionen auszuhandeln, um die Fahrer auf dem kürzesten Weg zum optimalen Parkziel zu führen. Es stützte sich auf einige wahrgenommene Faktoren und führte Interaktionen mit anderen Agenten durch.

2.2.2. Opportunistisch unterstützte Parksuche (OAPS) Fahrzeuge mit Kommunikationsstandard IEEE 802.11x können im Ad-hoc-Modus Informationen über den Status und die Lage der Parkplätze austauschen. Dies ermöglicht es Fahrern, fundiertere Entscheidungen zu treffen, während sie in der Menge suchen. Bei diesem Ansatz werden Autofahrer zum nächsten freien Parkplatz geleitet, indem sie beispielsweise Zeitstempel und geografische Adressen mithilfe von GPS-Geräten analysieren. Da der OAPS-Verbreitungsdienst kein globales gemeinsames Wissen über den Status von Parkplätzen vorschreibt. Die veralteten Zeitstempel und seltene Aktualisierungen könnten zu Verzögerungen führen und die Wirksamkeit dieses Ansatzes einschüchtern (Kokolaki et al., 2012). Ein weiteres Problem könnte das Fehlverhalten von Fahrern sein, wenn sie die von anderen Fahrern geteilten Informationen genießen, aber egoistisch zeigen, wenn sie ihre teilen (Kokolaki, Kollias, Papadaki, Karaliopoulos & Stavrakakis, 2013). Dies kann die Entfernung zwischen dem Ziel und dem Parkplatz erhöhen und zusätzlich die Parksuchzeit verlängern.

2.1.5. Automatisiertes Parken Automatisiertes Parken besteht aus computergesteuerten mechanischen Systemen, die es den Fahrern ermöglichen, ihre Fahrzeuge in eine bestimmte Bucht zu fahren, ihre Fahrzeuge zu verriegeln und dem automatisierten Parksystem zu ermöglichen, den Rest der Arbeit zu erledigen (Chinrungrueng et al., 2007 Idris, Leng et al., 2009). Das Stapeln von Autos mit sehr geringem Zwischenraum ermöglicht es diesem System, effizient zu arbeiten, so dass der maximal verfügbare Platz im Parkraum ausgenutzt wird. Der Abrufvorgang der Fahrzeuge ist so einfach wie die Eingabe eines vordefinierten Codes oder Passworts. Der Prozess ist vollständig automatisiert, was dem gesamten System, einschließlich Fahrer und Fahrzeuge, eine zusätzliche Sicherheitsebene hinzufügt (Idris, Leng et al., 2009). Obwohl die anfänglichen Kosten der automatisierten

2.2.3. Mobile Storage Node-Opportunisticly Assisted Parking Search (MSNOAPS) Anstelle von normalen Fahrzeugknoten wird der Informationsfluss über Mobile Storage Nodes (MSNs) geleitet, die den Informationsaustausch mit anderen mobilen Knoten ermöglichen, die als Relais zwischen den Fahrzeugen fungieren. Ähnliche Probleme bei der Datenverbreitung sind auch zu beobachten, wenn sich der Status des Parkplatzes im Laufe der Zeit ändert. Weil die Genauigkeit der verbreiteten Daten mit zunehmender Anzahl von Relais tendenziell abnimmt. In (Kokolaki et al., 2013) schlugen die Autoren vor, dass MSN 5

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zur Berechnung der Parkgebühr erforderlich. Mit dem Internet verbundene Parkuhren können auch als Werkzeug für die Bestimmung und Vorhersage von Parkmustern verwendet werden, insbesondere für das Parken auf der Straße, bei dem maschinelle Lerntechniken angewendet werden. Das technische Problem bei SPS ist jedoch die Zuverlässigkeit und Integrität des Systems im Falle von drahtlosen Signalabfang- und/oder Routingprotokollangriffen, die vertrauliche Informationen gefährden könnten (Juliadotter, 2016).

die Leistung von OAPS verbessern. Es hat jedoch keinen signifikanten Effekt, wenn ein egoistischer Fahrer, wie wir oben beschrieben haben, ihn verwendet. 2.3. Nicht unterstützte Parkplatzsuche (NAPS) Beim NAPS-Ansatz gibt es keinen Informationsfluss von irgendeinem Fahrzeug/Server. Die Parkentscheidung ist allein abhängig von der Beobachtung des Fahrers auf dem Parkplatz oder von einer früheren Erfahrung unter Berücksichtigung des Verkehrsflusses und der Ankunftszeit auf dem Parkplatz. Autofahrer wandern auf einem Parkplatz umher und suchen nacheinander nach freien Plätzen, bis ein leerer Parkplatz gefunden wird. Dieser leere Platz wird dann dem Fahrer zugewiesen, der den Platz zuerst erreicht hat (Kokolaki et al., 2012 Thierry, Sergio, Sylvain & Nicolas, 2013). Normalerweise wird es mit minimalem Technologieaufwand durchgeführt. Deshalb nennen wir es „nicht unterstütztes“ Parken. Skalierbarkeits- und Kostengestaltungsprobleme, die mit den oben genannten Kategorien von intelligenten Parksystemen verbunden sind, werden hauptsächlich durch die Menge und Art der verwendeten Sensoren und/oder Basistechnologien gerechtfertigt/behauptet. Beispielsweise können bei einer groß angelegten Smart-Parking-Anwendung (z. B. in mehrstöckigen Einkaufszentren), bei der mehrere Sensoren eines oder mehrerer Typen erforderlich sind, die Gesamtkosten die Kosten für die Nutzung desselben Parksystems in . übersteigen eine kleine Anwendung. Daher können, wie in Tabelle 3 erwähnt, die Kosten einiger intelligenter Parksysteme von der Größe und dem Umfang der angestrebten Anwendung abhängen. Tabelle 3 listet die zuvor beschriebenen Parksysteme anhand ihrer unterschiedlichen Parameter und Anforderungen auf.

2.4.2. Parkplatzreservierungssystem (PRS) PRS ist ein neues Konzept in intelligenten Verkehrssystemen (ITS), das es Fahrern ermöglicht, sich insbesondere in Stoßzeiten vor oder während ihrer Fahrt einen Parkplatz zu sichern (Mouskos, Boile & Parker, 2007). Das Ziel von PRS besteht darin, entweder die Parkeinnahmen zu maximieren oder die Parkgebühren zu minimieren. Dies wurde durch die Formulierung und Lösung eines Min-Max-Problems erreicht. Die Implementierung von PRS erfordert mehrere Komponenten, nämlich: das Reservierungsinformationszentrum, das Kommunikationssystem zwischen den Benutzern und dem PRS, das Echtzeit-Überwachungssystem für den Parkplatz und eine Schätzung der erwarteten Nachfrage (Mouskos et al., 2007). Autofahrer können später eine Vielzahl von Kommunikationsdiensten wie SMS, Handy oder webbasierte Anwendungen nutzen, um einen Parkplatz zu reservieren. Die SMS-basierte Reservierung wurde in (Hanif, Badiozaman & Daud, 2010) implementiert, wo die Integration von microRTU (Remote Terminal Unit) und des Mikrocontrollers neben anderen Sicherheitsfunktionen es zu einer intelligenten Lösung in PRS macht. Ein solches System ist auch skalierbar und in der Lage, mehrere Anforderungen von Fahrern zu verarbeiten. Das CrowdPark-System ist ein weiteres Beispiel für PRS, das in (Yan et al., 2012) vorgeschlagen wurde, bei dem das System durch Crowdsourcing und Belohnung funktioniert, um Fahrer zu ermutigen, das System zu nutzen und den freien Parkplatz zu melden. Böswillige Benutzer und die Genauigkeit des Parkplatzes sind bei diesen Arten von Systemen ein Problem. Im Fall von CrowdPark wurde jedoch eine Erfolgsquote von 95% in der Innenstadt von San Francisco gemeldet. Der Crowdsourcing-Ansatz von ParkBid wurde in (Noor, Hasan & Arora, 2017) vorgeschlagen, wo dieses System im Gegensatz zu anderen Crowdsourcing-Anwendungen auf einem Bieterverfahren basiert. Dieser Prozess bietet zahlreiche Anreize zur Parkplatzinformation, die es ermöglichen, neben der Reservierung des nächstgelegenen Parkplatzes auch dringende Anfragen zu erfüllen.

2.4. Anwendungsfälle in der Praxis In diesem Unterabschnitt skizzieren wir drei häufige Anwendungsfälle des intelligenten Parksystems für eine umfassendere Diskussion. Diese Anwendungsfälle werden wie folgt benannt: 1) Das Smart Payment System (SPS), 2) Das Parking Reservation System (PRS) und 3) Das E-Parking System. Eine detaillierte Analyse dieser Anwendungsfälle findet sich in den folgenden Unterabschnitten. 2.4.1. Smart Payment System (SPS) Herkömmliche Parkuhren waren immer langsam und unpraktisch. Dennoch wurde das intelligente Zahlungssystem heutzutage mit IoT und fortschrittlichen Technologien entwickelt und integriert, die Zuverlässigkeit und schnelle Zahlungsmethoden gewährleisten (Chinrungrueng et al., 2007). Dieses System verwendet kontaktlose, kontaktbehaftete und mobile Modi, um seinen Zweck zu erfüllen. Im kontaktlosen Modus kommen Smartcards und RFID-Technologien wie Automated Vehicle Identification (AVI)-Tags zum Einsatz. Im Kontaktmodus werden Kredit- und Debitkarten verwendet. Im mobilen Modus werden Mobiltelefondienste verwendet, um die Zahlung einzuziehen (Chinrungrueng et al., 2007 Revathi & Dhulipala, 2012). In (Idris, Tamil, Razak, Noor & Kin, 2009) schlugen die Autoren eine Bildverarbeitungstechnologie in Verbindung mit SPS unter Verwendung der RFID-Technologie vor. Dies ermöglicht es den Fahrern, ihren Parkplatz abzurufen, der die Dauerinformationen enthält

2.4.3. E-Parking-System E-Parking stellt, wie der Name schon sagt, ein System zur Verfügung, bei dem sich Nutzer über andere Dienste und Sensoren elektronisch über den aktuellen freien Parkplatz informieren können. Darüber hinaus führt es Reservierungen und Zahlungen in einem Schritt durch, ohne das Fahrzeug zu verlassen und vor dem Betreten des Parkplatzes. Auf das System kann über Mobiltelefone oder webbasierte Anwendungen zugegriffen werden. Um das reservierende Fahrzeug zu identifizieren, wird ein Bestätigungscode per SMS an die E-Mail und/oder das Mobiltelefon des Benutzers gesendet, mit dem die Identität des Fahrzeugs überprüft werden kann (Chinrungrueng et al., 2007). Die meisten der in diesem Papier vorgestellten Smart Parking-Implementierungen sind ein Beispiel für E-Parking, bei dem Informationen über den freien Parkplatz im Voraus abgerufen werden können. ParkingGain (Sauras-Perez, Gil & Taiber,

Tabelle 3 Klassifizierte Parksysteme. Klassifizierung von Parksystemen

PGIS TBIS CAPS OAPS NAPS COINS ABGS Automatisiertes Parken

Alle Alle Alle Fahrzeuge – Video- und Bildverarbeitung Alle Limited

VMS VMS VMS V2V, V2I, MSN – Informationsfenster Agenten-Informationsfenster

Stadtweit, lokal Stadtweit, lokal Lokal Lokal – Lokal Stadtweit, lokal Lokal

Skalenabhängig Skalenabhängig ***** *** Keine *** Skalenabhängig ****

steht für ein Bewertungssystem, ein Stern (*) bedeutet schlecht und die 5 Sterne (*****) bedeuten ausgezeichnet in Bezug auf die verwendete Metrik (z. B. Genauigkeit, Skalierbarkeit usw.), während für die Kostenmetrik mehr Sterne bedeutet teurer. ✓* zeigt nur die Anwendbarkeit in bestimmten Fällen (Anwendungen) an, wie in jedem Unterabschnitt beschrieben. 6

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Tabelle 4 Vergleich verschiedener Parksensoren. Sensorart

Passives IR Aktives IR Ultraschall Induktionsschleife Magnetometer Piezoelektrisch Pneumatisches Straßenrohr WIM Mikrowelle CCTV RFID LDR Akustik

2014) ist ein weiteres Beispiel für das E-Parking, bei dem die Autoren einen Smart-Parking-Ansatz präsentierten, indem sie die in Fahrzeugen installierte OBU zum Auffinden und Reservieren der gewünschten Parkplätze integriert haben.Darüber hinaus bot ihr System Mehrwertdienste, um einen Teil der Betriebskosten zu subventionieren und auch Geschäftsmöglichkeiten zu schaffen. 3. Übersicht Sensoren

In diesem Abschnitt werden verschiedene Sensor- und Fahrzeugerkennungstechnologien diskutiert. Sie sind der integrierte Teil der Informationserfassung in einem intelligenten Parksystem. Um die beste Alternative für jede Anwendung auszuwählen, sollten mehrere Designfaktoren berücksichtigt werden. Zu wissen, dass diese Sensoren in ihren Stärken und Schwächen variieren können. Fahrzeugerkennungssensoren werden hauptsächlich in zwei Typen kategorisiert, die intrusiv (oder fahrbahninvasiv) und nicht intrusiv (oder nicht fahrbahninvasiv) sind (Federal Highway Administration, 2019). Tabelle 4 fasst die Liste der Sensoren zusammen, die typischerweise in intelligenten Parksystemen verwendet werden. Darüber hinaus bietet es einen Überblick über zahlreiche Parameter, die die Wahl des Sensortyps für eine bestimmte Smart Parking-Anwendung beeinflussen können. Die Genauigkeit und Komplexität der erfassten Daten sowie die Sensorwartungsvorgänge können typischerweise die mit diesen Sensoren verbundenen Kosten beeinflussen. Darüber hinaus können je nach Installationsanforderung die Gesamtkosten steigen. Wie bei piezoelektrischen Sensoren bedeutet die Genauigkeit zusätzlich zu den Installationsschwierigkeiten zusätzliche Kosten. Daher ist der beste Sensor derjenige, der die Bedürfnisse des Parkplatzbesitzers am besten erfüllt und gleichzeitig die niedrigsten Kosten beibehält, ohne auf Genauigkeit und Komfort zu verzichten. Im Folgenden werden diese Sensoren diskutiert und in aktive versus passive Sensoren eingeteilt.

3.1.4. Fahrzeugscheinerkennung In Verbindung mit Videoüberwachungs- und Bildverarbeitungseinheiten können Kennzeichen der ein- und ausfahrenden Fahrzeuge erfasst und analysiert werden, um in Echtzeit eine Einschätzung der ankommenden/abfahrenden Fahrzeuge zu erhalten. Darüber hinaus ist eine kontinuierliche Überwachung der Fahrzeugbewegung auf dem Parkplatz bis zum Erreichen der ihnen zugewiesenen vorab ausgewiesenen Parkplätze ein wünschenswertes Merkmal dieser Systeme (Mouskos et al., 2007). Dies ermöglicht auch den Einsatz von Smart Payment, das es den Fahrern ermöglicht, den Parkplatz ohne Verzögerung zu verlassen, da die erforderlichen Informationen bereits an die automatische Torsteuerung weitergeleitet werden. Schlechte Wetterbedingungen können jedoch die Funktionalität von Plattenerkennungssystemen stören. Darüber hinaus sind Datenschutzbedenken bezüglich der Speicherung der Informationen von Fahrzeugen in einer öffentlichen Datenbank ein weiterer Fehler in diesen Systemen.

3.1. Aktive Sensoren Aktive Sensoren sind solche, die zum Betrieb und zur Erfüllung ihrer Aufgabe eine externe Stromquelle benötigen. Im Folgenden stellen wir Ihnen die gängigsten Parksensoren vor, die als aktiv klassifiziert werden. 3.1.1. Aktiv-Infrarot-Sensor Aktiv-Infrarot-Sensoren sind so konfiguriert, dass sie Infrarotstrahlung aussenden und die vom Objekt reflektierte Menge erfassen. Und damit kann es Leerstellen auf einem Parkplatz erkennen. Während diese Sensoren mehrspurige Straßen (aktiv) genau ausnutzen und den genauen Standort und die Geschwindigkeit eines Fahrzeugs auf einem mehrstöckigen Parkplatz ermitteln können, sind sie anfällig für Wetterbedingungen wie starken Regen, dichter Nebel und sehr sonnenempfindlich (Lin , Rivano & Mouël, 2017).

3.2. Passive Sensoren Passive Sensoren sind solche, die darauf angewiesen sind, Eingaben aus der physischen Umgebung zu erkennen und darauf zu reagieren, ohne dass dedizierte Netzteile erforderlich sind. Im Folgenden werden gängige Beispiele für diese Arten von Sensoren zusammengefasst.

3.1.2. Ultraschallsensoren Ultraschallsensoren funktionieren wie Infrarotsensoren, verwenden jedoch Schallwellen im Gegensatz zu Licht. Es überträgt Schallenergie mit Frequenzen zwischen 25 und 50 kHz und kann anhand der Reflexion von der Fahrzeugkarosserie den Zustand des Parkplatzes erkennen (Al-Turjman,

3.2.1. Passiv-Infrarot-Sensor Passiv-Infrarot-Sensoren arbeiten, indem sie die Temperatur 7 . erkennen

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Unterschied zwischen einem Objekt und der Umgebung (Song, Choi & Lee, 2008). Im Gegensatz zu Aktiv-Infrarot-Sensoren, die IR-Wellen in einer vordefinierten Pulsfrequenz aussenden, erkennen passive Sensoren die freie Parklücke, indem sie die Temperaturdifferenz in Form der vom Fahrzeug und/oder der Straße abgegebenen Wärmeenergie messen. Somit wird er nur ausgelöst, wenn sich ein Fahrzeug in der Nähe des Erfassungsbereichs des Sensors befindet. Im Gegensatz zu den anderen Sensortypen müssen Passiv-Infrarot-Sensoren nicht am Boden oder an der Wand verankert oder getunnelt werden. Diese Sensoren werden jedoch auf dem Parkplatz an der Decke montiert (Someswar, Dayananda, Anupama, Priyadarshini, & Shariff, 2017). Diese Sensoren sind anfällig für Witterungseinflüsse, die manchmal die Leistung des Parksystems beeinträchtigen können.

3.2.6. Magnetometer Magnetometer funktionieren wie Schleifendetektoren. Es erfasst die Veränderungen des Erdmagnetfeldes, die durch metallische Objekte wie Fahrzeuge verursacht werden, die über diese Sensoren fahren. Die Ursache für eine solche Verzerrung ist, dass das Magnetfeld im Gegensatz zur Luft leicht durch Eisenmetalle fließen kann (Arab & Nadeem, 2017). Es gibt zwei Arten von Magnetometern, das einachsige und das zwei-/dreiachsige Magnetometer. Die Genauigkeit der Erkennung von Fahrzeugen unter Verwendung des zweiten Typs ist aufgrund der Tatsache, dass zwei/drei Achsen verwendet werden, während die Anwesenheit eines Fahrzeugs erkannt wird, viel höher. Dennoch sind beide Typen zuverlässig und trotzen unerwünschten Witterungseinflüssen. In dieser Kategorie werden Fahrbahnsperrungen, Fahrbahnkürzungen und in einigen Fällen Kurzstreckenerkennung und die Unfähigkeit, angehaltene Fahrzeuge zu erkennen, als Mängel angesehen (Al-Turjman, 2018a).

3.2.2. LDR-Sensor Lichtabhängiger Widerstandssensor oder kurz LDR, erkennt Veränderungen der Lichtstärke. Durch Zuweisen einer primären Lichtquelle, wie beispielsweise der Sonne, und einer sekundären Quelle, wie beispielsweise des anderen Umgebungslichts, erzeugt das Fahrzeug einen Schatten, der bewirkt, dass der Lichtsensor Änderungen der Lichtstärke erkennt. Dies zeigt die Anwesenheit des Fahrzeugs auf dem Parkplatz an. Wetterbedingungen wie Regen, Nebel und die Änderung des Einfallswinkels des Sonnenlichts können die Leistung dieser Art von Sensoren beeinträchtigen und die Erkennungsgenauigkeit verringern (Bachani, Qureshi & Shaikh, 2016). Bei ihren Installationen werden diese Sensoren in der Regel am Boden in der Mitte des Parkplatzes eingesetzt.

3.2.7. Vehicle-in-Motion-Sensoren Vehicle-in-Motion-Sensoren (VIM) können das Gewicht eines Fahrzeugs und den auf die Karosserieachsen verteilten Gewichtsanteil präzise bestimmen. Die von diesen Sensoren gesammelten Daten sind äußerst nützlich und werden von Autobahnplanern, Konstrukteuren sowie Strafverfolgungsverfahren stark genutzt. Es gibt vier verschiedene Technologien, die in der VIM-Wägezelle, der Piezoelektrik, der Biegeplatte und der Kapazitätsmatte verwendet werden (Al-Turjman, 2018a Martin et al., 2003). Die Wägezelle verwendet eine Hydraulikflüssigkeit, die einen Druckwandler auslöst, um die Gewichtsinformationen zu übertragen. Trotz der hohen Anfangsinvestition sind Wägezellen mit Abstand die genauesten VIM-Systeme. Das piezoelektrische VIM-System erkennt Spannungsschwankungen anhand des auf den Sensor ausgeübten/erlebten Drucks. Ein solches System besteht aus mindestens einem piezoelektrischen Sensor und zwei ILDs. Piezoelektrische Sensoren gehören zu den günstigsten Sensoren auf dem Markt. Ihre Genauigkeit bei der Fahrzeugerkennung ist jedoch geringer als bei Wägezellen und Biegeplatten-VIM-Systemen. Die Biegeplatte erfasst mit Dehnungsmessstreifen die Dehnung oder die Längenänderung beim Überfahren von Fahrzeugen. Die statische Belastung von Fahrzeugen wird dann durch dynamische Belastung und Kalibrierungsparameter wie die Geschwindigkeit des Fahrzeugs und Fahrbahneigenschaften gemessen. Das VIM-System der Biegeplatte kann für die Verkehrsdatenerfassung verwendet werden. Es kostet auch weniger als das Wägezellensystem, aber seine Genauigkeit ist nicht auf dem gleichen Niveau. Schließlich besteht das Kapazitätsmattensystem aus zwei oder mehr Platten, die gleiche, aber entgegengesetzte Ladungen tragen. Wenn ein Fahrzeug über diese Platten fährt, wird der Abstand zwischen den Platten kürzer und die Kapazität erhöht. Die Kapazitätsänderungen spiegeln das Achsgewicht wider. Der Vorteil der Verwendung dieses Systems besteht darin, dass es problemlos auf einer mehrspurigen Straße betrieben werden kann. Allerdings sind damit hohe Anfangsinvestitionskosten verbunden.

3.2.8. Mikrowellenradar Mikrowellenradar sendet im Allgemeinen Frequenzen zwischen 1–50 GHz mit Hilfe einer Antenne, die Fahrzeuge anhand der reflektierten Frequenz erkennen kann. In diesem Sektor werden zwei Arten von Mikrowellenradar verwendet, Doppler-Mikrowellendetektoren (DMD) und frequenzmodulierte Dauerwellen (FMCW) (Al-Turjman, 2018a Martin et al., 2003). Bei der ersteren Art würde der Hörer eine niedrigere Frequenz wahrnehmen, wenn die Quelle und der Hörer nahe beieinander wären. Im Gegensatz dazu würde die Frequenz höher werden, wenn sie sich voneinander entfernten. Wenn sich die Quelle nicht bewegte, würde keine Dopplerverschiebung auftreten. In diesem Fall wird ein kontinuierlicher Frequenzbereich übertragen und der Detektor kann dann die Entfernung zum Fahrzeug messen und seine Anwesenheit anzeigen. Mikrowellenradare sind unter rauen Wetterbedingungen effektiver. Es kann auch die Geschwindigkeit des Fahrzeugs messen und Datensammlungen zum mehrspurigen Verkehrsfluss durchführen. Die Geschwindigkeitsmessung mit Doppler-Detektoren erfordert jedoch zusätzliche Sensortypen wie die oben genannten, die bei der Bewältigung dieser Aufgabe mitwirken.

3.2.5. Pneumatischer Straßenschlauch Der Pneumatikschlauch umfasst einen Luftdrucksensor an einem Ende des Schlauchs, während das andere Ende abgedichtet ist, um das Austreten von Luft zu verhindern. Sobald das Fahrzeug dieses Rohr überquert, sendet der Sensor einen Luftdruckstoß entlang des Rohres. Dieser Vorgang führt zum Auslösen eines elektrischen Schalters zum Schließen und erzeugt ein elektrisches Signal, um die Anwesenheit des Fahrzeugs zu erkennen. Ein Software-Analysator kann dann den Fahrzeugtyp aus dem zugehörigen Gewicht und der Achskonfiguration identifizieren. Diese Sensoren sind kostengünstig und bieten eine schnelle/einfache Installation. Dennoch kann diese Art von Sensoren bei der Überfahrt von langen Fahrzeugen (z. B. Busse und/oder LKW) zu einer ungenauen Achszählung führen. Dies führt zu weniger zuverlässigen Parklückeninformationen (Al-Turjman, 2018a).

3.2.9. Auch auf dem Parkplatz kann RFID RFID oder Radio Frequency Identification zur Fahrzeugerkennung eingesetzt werden. RFID-Einheiten (Lesegeräte und Tags) bestehen aus einem Transceiver, Transponder und Antenne. RFID-Tags oder Transponder 8

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Einheiten mit ihrer eindeutigen ID können über eine Transponderantenne ausgelesen werden (Kotb et al., 2017). Es kann im Fahrzeug platziert werden, um von der auf dem Parkplatz angebrachten Leseantenne identifiziert zu werden. Der Leser liest den Tag und ändert den Parkplatzstatus auf belegt. Mit diesem System kann die Verzögerung minimiert werden und der Verkehrsfluss auf dem Parkplatz wird reibungsloser. Aufgrund der Reichweitenbegrenzung bei RFID-Systemen ist die Abstände zwischen Reader und Tag von größter Bedeutung (Pala & Inanc, 2007). Es ist erwähnenswert, dass RFID in Hybridsystemen eine höhere Zuverlässigkeit gezeigt hat als das eigenständige RFID-System (Karbab, Djenouri, Boulkaboul, & Bagula, 2015).

Daten effizient verwalten, überwachen und analysieren. Viele der bestehenden Smart Parking-Anwendungen verwenden einen zentralen Server, um ihre Daten zu speichern und zu verwalten. Nach der Datenanalyse können verschiedene Dienste wie die Parkplatzreservierung und -führung implementiert werden. In (Khanna & Anand, 2016) stellten die Autoren beispielsweise ein Smart Parking IoT und ein Cloud-basiertes System vor, das Echtzeitinformationen verwendet. Services wie Parkplatzzahlung, Reservierung und Bestätigung werden alle über eine mobile Anwendung abgewickelt. Bei Überschreitung der Parkzeit bietet das System eine automatische Verlängerung der Parkplatzreservierung an und erhebt bei Nichteinhaltung bestimmte Gebühren gegen den Fahrer. In (Rico, Sancho, Cendon & Camus, 2013) wurde ein kontextbewusstes intelligentes Parksystem vorgeschlagen, das auf kollaborativer Arbeit zwischen intelligenten Servern, intelligenten Objekten und intelligenten mobilen Geräten basiert. Die Smart Server sammeln/verarbeiten die Stadtkontextinformationen und alle anderen damit verbundenen Informationen zum Parkstatus und registrierten Benutzern. Es leitet die Informationen an verteilte intelligente Objekte in der Umgebung weiter, um Änderungen in der Verfügbarkeit des Parkplatzes vorzunehmen. Die Ergebnisse werden schließlich über eine GUI-Oberfläche auf dem Smart Device angezeigt, wo der Nutzer den Parkplatz suchen, buchen und bezahlen kann. Führungssoftwaresysteme werden heutzutage immer intelligenter. Im Gegensatz zum alten PGIS wurden mehrere Designfaktoren berücksichtigt. In (Zhu, Liu, Peng & Li, 2017) wendeten die Autoren die Stackelberg-Spieltheorie auf das PGIS an, um die erlebten dynamischen Veränderungen im Verhalten der Fahrer zu modellieren. Ziel der Autoren ist es, die Parkeinnahmen mit der durchschnittlichen Dauer der Parkplatzsuche abzugleichen. In (Liang, Zhang, Hu & Wang, 2017) wurde ein nutzungsbasierter Orientierungsansatz für das Parken in einem Einkaufszentrum diskutiert. Dieser Führungsansatz verwendet einen verbesserten A*-Algorithmus für den kürzesten Weg, der die optimale Fahrzeugroute basierend auf sechs verschiedenen Faktoren generiert, die mit der Benutzerpräferenz und dem Parkdienstprogramm verbunden sind. In (Hantrakul, Sitti & Tantitharanukul, 2017) wurde das MQTT-Leitprotokoll berücksichtigt, um die Echtzeit-Parkplatz-Freiheitsinformationen gleichzeitig mit mindestens 1000 Benutzern zu teilen. Ihre Webanwendung stellt in JavaScript die Informationen zum Layout des Einkaufszentrums dar, die von Scalable Vector Graphics (SVG) gezeichnet wurden. Darüber hinaus wurde in (Zhang, Yu, Wang, Xue & Xu, 2017) ein auf dem Internet of Vehicle (IOV) basierendes Leitsystem vorgeschlagen. Onboard-Hardware in Fahrzeugen ermöglicht es IOV, mit allem in der Umgebung (Fahrzeuge, Fußgänger und Sensoren) zu interagieren, die dann mit den in das System eingebetteten optimalen Weg- und Parkalgorithmen verwendet werden können, um die Fahrer zum nächsten Parkplatz zu führen. Es wurde eine kontinuierliche Nummernschilderkennung mithilfe von Video mit Gray Level Changes (GLC)-Algorithmus und Dijkstra-Algorithmus zum Auffinden und Führen zum nächsten Parkplatz experimentiert (Xie, Liu, Miao & Liu, 2016). Die Kombination aus Kennzeichen- und GLC-Erkennung stellt sicher, dass das System auch bei vorbeifahrenden Fußgängern auf dem Parkplatz oder beim Verdecken der Kennzeichen funktioniert. Die Verwendung von GPS in Smartphones mit der Kombination eines genetischen Algorithmus zur Ortung und Navigation zum nächstgelegenen Parkplatz wurde in (Aydin, Karakose, & Karakose, 2017) entwickelt. Die Autoren stellten ihre Lösung vor und konnten in mehreren Fallstudien genaue Ergebnisse erzielen. Anstelle von Explorationsalgorithmen zur Lokalisierung des nächstgelegenen Parkplatzes wurde in (Houissa, Barth, Faul & Mautor, 2017) ein Lernmechanismus verwendet. Die Autoren verwendeten verstärkte Lernalgorithmen in Verbindung mit dem Monte-Carlo-Ansatz, um die erwartete Zeit für die Parkplatzsuche in einem städtischen Gebiet zu minimieren. Sie verglichen ihre Algorithmen mit der Baumauswertung und den Zufallsverfahren. Daraus wurde abgeleitet, dass ihre Algorithmen weniger komplex und effizienter sind. In (Zheng, Rajasegarar & Leckie, 2015) schlagen die Autoren einen Cache-Ersatz-Ansatz für Fog-Anwendungen in Software Defined Networks (SDNs) vor. Dieser Ansatz hängt von drei funktionalen Faktoren in SDNs ab. Diese drei Faktoren sind das Alter der Daten basierend auf der periodischen Anfrage, die Popularität von On-Demand-Anfragen und die Dauer, für die der Sensorknoten im aktiven Modus arbeiten muss, um die erfassten Messwerte zu erfassen. Diese Faktoren werden zusammen betrachtet, um den zwischengespeicherten Daten in einem softwaredefinierten Netzwerk einen Wert zuzuweisen, um die wertvollsten Informationen für längere Zeit im Cache zu behalten. Je höher der Wert, desto

3.2.10. Akustischer Sensor Akustische Sensoren können die Schallenergie des Fahrzeugverkehrs oder die Interaktion von Reifen mit der Straße erkennen. Im Erfassungsbereich des Sensors kann ein Einzelprozessorcomputer die Anwesenheit eines Fahrzeugs aus den erzeugten Geräuschen erkennen und signalisieren. In ähnlicher Weise wird bei einem Abfall des Schallpegels das Vorhandensein des Fahrzeugsignals beendet. Der akustische Sensor funktioniert an regnerischen Tagen und kann auch auf mehreren Fahrspuren betrieben werden. Kalte Witterungsbedingungen und langsame Fahrzeuge können jedoch die Genauigkeit solcher Sensoren verschlechtern (Al-Turjman, 2018a Kotb et al., 2017). Um diese Einschränkung zu überwinden, wurden Techniken des maschinellen Lernens in diese Sensoren integriert, um eine bessere Leistung zu erzielen. 4. Designfaktoren In diesem Abschnitt betrachten wir die Designfaktoren, die die Leistung der Smart Parking Systeme in der Praxis beeinflussen. Wir unterteilen diese Faktoren in drei Hauptkategorien. Zunächst betrachten wir weiche Designfaktoren, die sich mit Softwareaspekten des Systems befassen. Mehrere weiche Lösungen, die in der Literatur gefunden wurden, wurden vorgestellt und korreliert. Zweitens wurden auch die erfahrenen Hardwareprobleme und kritischen Designaspekte im Zusammenhang mit verwendeten Sensoren und Kommunikationsnetzwerken in intelligenten Parksystemen intensiv untersucht und diskutiert. Darüber hinaus untersuchen wir die Systemkomponenten Interoperabilität und Datenaustausch mit einem stärkeren Fokus auf relevante Smart-City-Anwendungen. Diese Kategorie ist einzigartig und wurde in der Literatur selten übersehen, obwohl sie einen erheblichen Einfluss auf die Leistungsfähigkeit und die Kosten des Systems haben kann. Wir glauben, dass die Diskussionen in diesem Abschnitt für alle relevanten intelligenten Lösungen in einem Smart City-Ökosystem von Vorteil sein können. Vorgeschlagene Beispiele und tabellarische Schlussfolgerungen können denjenigen, die sich für dieses Gebiet interessieren, erheblich helfen, schnell zu den gewünschten grundlegenden Informationen zu gelangen. 4.1. Weiche Designfaktoren Diese Kategorie der relevanten Designfaktoren befasst sich mit Softwareaspekten des Parksystems sowie der Verarbeitung der über die oben genannten Sensoren gesammelten Daten. Wir diskutieren in dieser Kategorie auch die potenziellen Einflüsse der erfahrenen Datenschutz- und Sicherheitsaspekte aus den gesammelten Daten. 4.1.1. Softwaresysteme in Smart Parking Softwaresystemen spielen eine Schlüsselrolle in Smart Parking Anwendungen. Sie werden verwendet, um die von den Sensoren gesammelten Daten zu verwalten und dann effizient zu analysieren. Die durchgeführten Soft Analytics basieren auf Algorithmen, die je nach Umfang und Komplexität der Parkanwendung in ihrer Komplexität variieren. Darüber hinaus können diese Analysen unter Verwendung der gesammelten Daten und der Anwendung bestimmter Methoden des maschinellen Lernens verwendet werden, um Parklücken vorherzusagen und die ausgewählte Fahrzeugroute zu optimieren. Dies ermöglicht es den Parkraumbetreibern, ihre Parkplätze effizient zu verwalten und ihre Einnahmen zu maximieren. In diesem Abschnitt wurden der Softwareaspekt intelligenter Parksysteme und einige interessante Ideen wie Wegplanung, Wegoptimierung, Vorhersage und Parkzuweisung intensiv diskutiert. Die Verwaltung der von mehreren Sensoren auf einem mehrstöckigen Parkplatz gesammelten Informationen erfordert ein robustes Softwaresystem, das 9

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länger die Dauer, für die die Daten im Cache gespeichert werden. Diese Ersetzungsstrategie bietet eine signifikante Verfügbarkeit für die wertvollsten und am schwierigsten zu erfassenden Daten in den SDNs. Entscheidungen darüber, wann und wo geparkt werden soll, basieren weitgehend auf den Beobachtungen des Fahrers. Viele Faktoren wie Erreichbarkeit, Gebühr und Verfügbarkeit des Parkplatzes beeinflussen die Entscheidung der Fahrer.Andererseits neigen erfahrungsbasierte Entscheidungen beim Auffinden eines freien Parkplatzes mit oder ohne vorherige Information über die Verfügbarkeit immer zu einer Überlastung dieses speziellen Parkplatzes und erhöhen die Suchzeit und verursachen lange Warteschlangen. Wenn die Verfügbarkeit des Parkplatzes jedoch rechtzeitig vorhergesagt und verbreitet werden kann, kann die Erfahrung des Fahrers beim Auffinden des am besten geeigneten Standorts verbessert werden. Darüber hinaus bietet die Vorhersage der Parkplatzverfügbarkeit den Parkraumbetreibern kurz- und langfristige Systemchecks, die es ihnen letztendlich ermöglichen, im Falle eines Systemausfalls präventive Entscheidungen zu treffen. Heutzutage ist Vorhersagen so einfach wie Daten von den Sensoren zu sammeln und Algorithmen anzuwenden. Früher basierte die Vorhersage auf historischen Daten und Umfragen zum Parkplatzangebot. In (Ji, Tang, Blythe, Guo & Wang, 2015) wurden Daten aus Parkhäusern abseits der Straße verwendet, um ein Kurzzeitmodell zu erstellen, das die sich ändernde Charakteristik des Parkplatzes mithilfe der Wavelet-Neural-Network-Methode vorhersagen konnte. Die Autoren verglichen ihre Forschungsmethode mit den größten Lyapunov-Exponenten in Bezug auf Genauigkeit, Effizienz und Robustheit. Obwohl das Modell erfolgreich getestet wurde, wurden andere wichtige Kriterien wie Fahrerverhalten und/oder Umgebungseigenschaften nicht berücksichtigt. In (Caicedo, Blazquez & Miranda, 2012) schlugen die Autoren einen Echtzeit-Verfügbarkeitsprognose-Algorithmus (RAF) vor, der auf den Präferenzen der Fahrer und der Verfügbarkeit von Parkplätzen basiert, die iterativ mit einem aggregierten Ansatz zugewiesen werden. Ihr Algorithmus wird bei jeder Ankunft und Abfahrt des Fahrzeugs aktualisiert, um die dynamische Kapazität und die Parkverfügbarkeit vorherzusagen. Ihre Testsimulation in einem Parkhaus in Barcelona zeigte vielversprechende Ergebnisse mit kleinen Fehlern. Die Ergebnisse wurden dann mit der numerischen Methode verglichen, bei der kein signifikanter Unterschied zwischen den beiden Ansätzen festgestellt wurde. Die Vorhersage der Parkplatzverfügbarkeit des Ubike-Systems in Taipei City wurde ebenfalls untersucht (Leu & Zhu, 2015). Die Autoren verwendeten regressionsbasierte Modelle (hauptsächlich lineare Regression und Support-Vektor-Regression), um die Anzahl der Fahrräder in Ubike-Stationen vorherzusagen. Ihr Modell unterschied sich aufgrund der Einschränkung, dass Fahrräder nur um den Bahnhof herum zirkulieren, von einem Parksystem, das für Autos verwendet wird. Ein ähnlicher Ansatz kann jedoch für die Parkhausanlagen verwendet werden. Ein Vorhersagemechanismus basierend auf drei Merkmalssätzen mit drei verschiedenen Algorithmen zum Vergleich, nämlich Regressionsbaum, Support-Vektor-Regression und neuronale Netze, wurde in (Zheng et al., 2015) entwickelt. Mit den von San Francisco und Melbourne bereitgestellten Datensätzen und basierend auf ihrem Modell wurde geschlossen, dass der Regressionsbaum der am wenigsten rechenintensive Algorithmus ist. Die Parkplatzsuchplatzoptimierung ist ein weiterer Teil des Softwaresystems im Smart Parking, das die gesammelten Informationen nutzt, um die Suchzeit zu minimieren und die Anzahl der Parkplätze auf einem bestimmten Parkplatz zu maximieren. Autoren in (Maric, Gracanin, Zogovic, Ruskic & Ivanovic, 2017) zeigten, dass ihr adaptives Multikriterium-Optimierungsmodell die Suchzeit in einem städtischen Gebiet effektiv um 70 % reduzieren kann. Multikriterien wie Gehstrecke, Preis und Fahrzeit wurden basierend auf den Vorlieben der Fahrer festgelegt. Es wurde durch eine Nutzenfunktion mit dem Ziel dargestellt, den erwarteten Nutzen zu maximieren. In einer an der University of Akron durchgeführten Studie (Moradkhany, Yi, Shatnawi & Xu, 2015) verwendeten die Autoren die Methode der direkten Zufallssuche, um ihr Optimierungsmodell basierend auf hauptsächlich verschiedenen Klassenzimmerzuweisungsoptionen durchzuführen. Aber auch andere Faktoren wie das Parkplatzsuchverhalten, Ankunfts- und Abfahrtsverteilungen sowie Standorte verschiedener Gebäude und Parkmöglichkeiten wurden berücksichtigt. Ihr Modell hat es geschafft, die Parkplatzsuchzeit um etwa 20 % zu reduzieren. In (Rybarsch

et al., 2017). Die Autoren fanden heraus, dass bei kooperativer Fahrzeugsuche eine Suchzeitverkürzung von bis zu 30 % erreicht werden kann. Sie kamen auch zu dem Schluss, dass die Fahrer mehr davon profitieren würden, wenn sie vor und nach dem Erreichen ihres Ziels Informationen austauschen könnten. Ein intelligentes Hybridmodell zur Optimierung der Parkplatzsuche basierend auf der Tabu-Metapher und einem groben Set-basierten Ansatz wurde in (Banerjee & Al-Qaheri, 2011) vorgestellt. Die Tabu-Suche wurde als Ergänzung zu anderen heuristischen Algorithmen verwendet, während der Grobsatz als Werkzeug verwendet wurde, um die verrauschten und unvollständigen Daten zu verwalten. 4.1.2. Datenschutz und Sicherheit beim intelligenten Parken Es wird geschätzt, dass die Zahl der vernetzten IoT-Geräte bis 2023 20 Milliarden erreichen wird (Internet of Things Outlook – Ericsson, 2017). Diese Geräte stehen in ständiger Kommunikation und eine große Anzahl von Daten, die verarbeitet, aggregiert und mit Benutzern geteilt werden, können abgefangen und für schändliche Absichten verwendet werden (Chatzigiannakis, Vitaletti & Pyrgelis, 2016). Der wichtigste Teil jeder intelligenten Anwendung besteht darin, sicherzustellen, dass das Netzwerk End-to-End-Verschlüsselung und -Authentifizierung unterstützt. Bei miteinander verbundenen IoT-Diensten und -Geräten kann jede Schwachstelle, unabhängig von ihrer Größe, eine Seite des Systems unterbrechen und auf den Rest des Systems kaskadieren (Braun, Fung, Iqbal, & Shah, 2018). Im Folgenden listen wir einige wichtige Dinge auf, die bei der Sicherung einer SPS zu beachten sind. a) Die Datenerhebung, die, wenn sie auf ein gewisses Maß beschränkt ist, erheblich dazu beitragen könnte, Risiken zu mindern. Beispielsweise kann die Speicherung einer großen Datenmenge zu Sicherheitsverletzungen führen, und die Erfassung einer großen Menge personenbezogener Daten kann auf eine Weise verwendet werden, die außerhalb der Erwartungen des Verbrauchers an das System liegt. b) Informationsaustausch, der in jeder intelligenten Anwendung viel Optimierung und Analyse erfordert. Diesbezüglich sollten Dienstanbieter und Technologiepartner eine Vereinbarung über den sicheren Umgang mit Daten treffen und Techniken verwenden, um die Privatsphäre der Benutzer zu gewährleisten, wie z. B. die Anonymisierung. c) Die Zuverlässigkeit von Servern, Verschlüsselungen und digitalen Signaturen sind ebenso wichtig wie die Risikomanagementprotokolle und die physische Sicherheit des Systems. d) Menschliche Fehler/Fehler, beabsichtigt oder unbeabsichtigt, können auch Sicherheitsrisiken erhöhen. Daher sind Richtlinien und Verfahren für Schulungen unter den SPS-Benutzern erforderlich, um Aufsichtsprobleme zu mindern. e) Schließlich gewährleistet die Transparenz jedes intelligenten Systems die Integrität eines solchen Systems, das Rechenschaftspflicht und klare Richtlinien in Bezug auf Datensicherheit und Datenschutz bietet. Zusätzlich zu den oben genannten allgemeinen Überlegungen erfordert eine gute Smart Parking-Anwendung eine sichere End-to-End-Kommunikation zwischen dem Endbenutzer und dem Server. Da die meisten intelligenten Parklösungen entweder auf Web- oder mobilen Anwendungen basieren, müssen Benutzer in solchen Systemen persönliche Informationen wie ihre Wohn- oder Geschäftsadresse eingeben. Da diese Systeme auch die Transaktionshistorie einschließlich der Kreditkarteninformationen verfolgen, werden sie auch als kritische Aspekte in Bezug auf Datenschutz und Sicherheit der bestehenden intelligenten Parksysteme angesehen (Chatzigiannakis et al., 2016). P-SPAN oder datenschutzfreundliches Navigationssystem für intelligente Parkplätze wurde in (Ni, Zhang, Yu, Lin & Shen, 2018) entwickelt. Ihr Navigationssystem zur Lokalisierung und Führung von Fahrern zu einem freien Parkplatz mit Bloom-Filter und Fahrzeugkommunikation mit privaten Mechanismen hat sich als effektives intelligentes Parksystem mit geringem Rechen- und Kommunikationsaufwand erwiesen. Ein anderer VANET-basierter Ansatz ähnlich der vorherigen Studie mit Blick auf die Wahrung der Privatsphäre wurde in (Lu, Lin, Zhu & Shen, 2010) diskutiert. Ihr System lieferte ein sicheres Navigationsprotokoll mit einmaligen Zugangsdaten. Einigen Kommunikationsprotokollen fehlen Datenverschlüsselungen oder sie erfordern hohe Rechenressourcen, um sicher zu funktionieren. In (Chatzigiannakis et al., 2016) verwendeten die Autoren jedoch die Elliptic Curve Cryptography (ECC) mit 10

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LPWAN-Protokoll als Alternative zu anderen Kryptographietechniken in Geräten mit Hardwarebeschränkungen. Ziel der Arbeit in (Wang & He, 2011) war es, ein typisches Netzwerksicherheitsmodell für kooperative virtuelle Netzwerke im IoT-Zeitalter zu entwerfen. In diesem Whitepaper werden Sicherheitsschwachstellen, Bedrohungen, Angriffe und Risiken in Switches, Firewalls und Routern sowie eine Richtlinie zur Minderung dieser Risiken vorgestellt und diskutiert. Das Papier bietet die Grundlagen eines sicheren Netzwerksystems, einschließlich Firewall, Router, AAA-Server und VLAN-Technologie. Es präsentiert ein neuartiges Sicherheitsmodell zum Schutz des Netzwerks vor internen/externen Angriffen und Bedrohungen im IoT-Zeitalter. In (de C. Silva, Rodrigues, Alberti, Solic, & Aquino, 2017) schlugen die Autoren ein kontextsensitives Seamless Identity Provisioning (CSIP)-Framework für das IIoT (Industrial Internet of Things) vor. CSIP schlägt einen sicheren gegenseitigen Authentifizierungsansatz vor, der Hash und globalen Assertionswert verwendet, um zu beweisen, dass der vorgeschlagene Mechanismus in kurzer Zeit wichtige Sicherheitsziele erreichen kann. Darüber hinaus schlugen die Autoren in (Wang & He, 2011) eine Lösung für die sichere Datensammlung vor. Sie verwendeten ein Repository mit Sensorinformationen, das als Senke für die gesammelten Daten fungiert, und einen Spiegel der Reservierungsdatenbank, der mit dem Repository synchronisiert wird. Auf diese Weise können nur die Fahrer auf die Spiegeldatenbank zugreifen, um Zahlungen zu tätigen, freie Parkplätze zu prüfen und Reservierungen über mobile Endgeräte vorzunehmen.

Abb. 2. Vergleich von Reichweite und Bandbreite von LPWAN und anderen Protokollen (Arab & Nadeem, 2017).

Telensa5-Lösungen verwenden das Weightless N-Protokoll zusammen mit Magnetsensoren zur Erkennung der Fahrzeuge. In (Shi, Jin, Li & Fang, 2017) wurde ein Einsatz des NB-IoT- und zahlungsbasierten intelligenten Parksystems von Drittanbietern untersucht. Die Autoren schlugen eine Cloud- und mobile Anwendungsplattform vor, die ein NB-IoT-Modul verwendet, um SMS- und Datenübertragungsdienste über einen weiten Bereich mit geringem Stromverbrauch bereitzustellen. Wie zu sehen ist, sind die Anwendungen des LPWAN-Protokolls begrenzt. Dies liegt daran, dass die Standards in vielen Bereichen und Regionen noch nicht verabschiedet wurden. Im Gegensatz zu LPWAN sind die WSN-Legacy-Protokolle die erste Wahl bei vielen Smart-Parking-Lösungen. Mit zunehmender Fahrzeugpopulation wird jedoch die Notwendigkeit einer breiteren Kommunikationsreichweite, einer zuverlässigeren, schnelleren und sichereren Kommunikationsart erwartet. Dies verspricht LPWAN, sich weiterzuentwickeln und die derzeit bestehenden Herausforderungen wie die hohe Komplexität der Interoperabilität zwischen verschiedenen LPWAN-Technologien, die Koexistenz mit anderen WSN-Protokollen und das Fehlen von Standardmodellen für groß angelegte Anwendungen zu überwinden (Lavric & Popa, 2017 Raza et al., 2017 ). Wie aus Tabelle 5 hervorgeht, haben fast alle LPWAN-Kommunikationsmodule eine Batterielebensdauer von mehr als 7 bis 8 Jahren bei höherer Energieeffizienz und breiterer Kommunikationsreichweite sowohl in städtischen als auch in ländlichen Gebieten. In ländlichen Gebieten ist die Reichweite der Kommunikation größer, da Hindernisse wie Wolkenkratzer fehlen, die die Qualität der gesendeten und/oder empfangenen Daten beeinträchtigen. Darüber hinaus ist die in LPWAN am häufigsten verwendete Topologie die Sterntopologie, bei der alle Knoten direkt mit einem zentralen Computer oder Server verbunden sind. Auch in dieser Topologie ist jeder Knoten indirekt miteinander verbunden. Funknetzwerke mit kurzer Reichweite werden meist in einer Mesh-Topologie verbunden, um ihre Reichweite zu erhöhen. Die Entwicklungskosten und der Energieverbrauch für eine große Anzahl verteilter Geräte machen es jedoch bei groß angelegten Implementierungen (Raza et al., 2017) wie den Parkhäusern mit mehreren Ebenen unwirksam. Hier entsteht die LPWAN-Technologie, um die Einschränkungen der vorherigen Generationen von drahtlosen Netzwerken zu überwinden. Die Latenz bzw. die Verzögerung der Informationen von Sensorknoten zum zentralen Server ist bei Legacy-Protokollen im Vergleich zu SigFox oder LoRaWAN recht gering. Dies bedeutet jedoch nicht unbedingt, dass sie in intelligenten Parksystemen nicht wirksam sind. In groß angelegten Smart-Parking-Anwendungen, bei denen geringe Latenzzeiten erforderlich sind, gehören NB-IoT und LTE-M zu den besten Optionen.

Die Kommunikationsnetzwerke rund um die intelligenten Parksysteme, von den Legacy- bis zu LPWAN-Kommunikationsprotokollen, für kleine und große Anwendungen wurden in diesem Unterabschnitt aus der Hardware-Perspektive behandelt. Darüber hinaus diskutieren wir die Einflüsse der erfahrenen Sensorfehler auf das gestaltete Parksystem. 4.2.1. Kommunikationsnetzwerke Die eingesetzten IoT-Sensoren in Smart Parking Systemen unterscheiden sich hinsichtlich der verwendeten Kommunikationsprotokolle. Sie können jedoch alle in Langstrecken-Wide-Area-Netzwerke mit geringem Stromverbrauch (LPWAN) oder drahtlose Kurzstreckennetzwerke kategorisiert werden. LPWAN wurde in die bestehende Mobilfunktechnologie integriert, um weiteren Infrastrukturbedarf zu vermeiden (Lin, Rivano, Mouël et al., 2017). Die Arbeit in (Yan et al., 2012) gibt beispielsweise einen Überblick über Einsatzstrategien von Femtozellen, die mehrere smarte Anwendungen im IoT-Zeitalter unterstützen können. Darüber hinaus präsentiert sie wichtige LPWAN-Standards wie LoRaWAN, Sigfox, Weightless (SIG), Ingenu, LTE-M und NB-IoT. Auf der anderen Seite wurden Kurzstrecken-Kommunikationstechnologien wie Bluetooth, Wi-Fi und ZigBee für die Kommunikation über kurze Distanzen in der SPS verwendet. Ein Vergleich der Reichweite gegenüber der Bandbreite sowohl für moderne als auch für ältere Kommunikationsprotokolle ist in Abb. 2 dargestellt. Darüber hinaus fasst Tabelle 5 die technischen Parameter sowohl für Kurz- als auch für Langstreckenkommunikationsmethoden zusammen (Al-Sarawi, Anbar, Alieyan & Alzubaidi, 2017 Asaduzzaman, Chidella & Mridha, 2015 Collotta, Pau, Talty & Tonguz, 2017 de C. Silva et al., 2017 Lauridsen et al., 2017 Raza, Kulkarni & Sooriyabandara, 2017 Wellnitz & Wolf, 2010). Libelium1, ein WSN-Plattformanbieter, hat sowohl LoRaWAN als auch Sigfox in seiner Plug & Sense-Plattform verwendet, die magnetische Sensoren verwendet, um Fahrzeuge auf Parkplätzen zu erkennen. Die Huawei2-Lösung für intelligentes Parken hat im Test in der Tschechischen Republik zu einer Energieeinsparung von 80 % geführt. ZTE3-Studien in China haben eine Reduzierung der Überlastung um 12% bzw. Dies sind einige der Beispiele für NB-IoT-basierte intelligente Parklösungen. Darüber hinaus verwendet China Unicom Shanghai Smart Parking, das von Huawei entwickelt wurde, das 4,5 G LTEM-Kommunikationsprotokoll in seinem Parknetzwerk. Nwave4 und 1