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地下停车场基于WiFi信号的室内定位方法研究的任务书
任务书
一、研究背景
随着城市化进程和汽车保有量的不断增加，停车难、停车位紧缺等问题日益突出。为了解决这一问题，地下停车场得到了广泛的使用。地下停车场的出入口一般设在地面，然而停车场内部常常缺乏明确的指示标识，停车位相对密集，车位标记不够清晰，难以辨认，给停车带来困扰。因此，研究一种可行的室内定位方法，能够更好地引导车辆快速到达需要到达的车位，提高停车位的利用率，缓解城市停车难问题，具有重要意义。
二、研究任务
地下停车场采用WiFi信号进行车位室内定位是一种可行的方案。本次研究的主要任务如下：
1、调研相关文献：综述目前国内外车位室内定位技术的发展和应用现状，了解采用WiFi信号进行车位室内定位的研究进展。
2、构建WiFi信号测量系统：通过采集WiFi信号指纹库来实现车位室内定位。设计与开发合适的WiFi信号测量系统，并采集实验数据，建立车位指纹数据库。
3、建立定位算法模型：通过数据处理和机器学习方法，建立车位定位算法模型，对实时采集的信号数据进行实时分析和处理，得出车位的位置信息，并给出最优的停车路线。
4、车位定位系统的实现：基于定位算法模型，开发车位定位系统，包括车位指示标识、数据处理和数据展示等模块，并对车位定位系统进行测试和验证。
5、编写研究成果论文：根据研究成果，编写论文，撰写完善的研究报告，对本次研究的工作进行总结和评价，并提出实施方案和未来研究的建议。
三、技术方案
通过WiFi信号测量和数据处理，建立室内车位指纹库。随着车辆的行驶，WiFi接收器将采集到的信号强度值存储在指纹数据库中。借助机器学习的方法，对数据进行处理，训练和测试各种分类算法。然后，以这些分类器作为车位辨识系统的核心组件，监测当前的WiFi信号来识别目标车位。车辆主机使用相同的WiFi源接收器进行信号捕获，从而能够计算出自身的位置，导航至目标车位，并在车位标识上显示空闲或是已占用等信息。
四、研究计划
本次研究计划共分为六个月，按照以下计划进行：
第一月：收集相关文献资料，了解当前车位定位技术的研究动态。
第二月：分析研究数据采集方法，并在地下停车场内采集WiFi信号数据，建立车位指纹数据库。
第三月：机器学习模型的训练和测试，为车位指纹识别提供支持。
第四月：建立车位定位算法模型，并对模型进行优化。
第五月：实现基于WiFi信号的车位定位系统，并进行测试和验证。
第六月：编写研究成果论文，进行汇总和总结。
五、研究成果
经过六个月的研究，我们预计可以得到以下研究成果：
1、构建基于WiFi信号的地下车位室内定位技术指纹库，并建立车位指纹数据库。
2、基于机器学习技术，设计和测试车位指纹识别算法模型。
3、利用数据分析和处理技术，建立基于WiFi信号的地下车位室内定位算法模型，并进行优化。
4、基于研究成果开发车位室内定位系统，并进行实际测试和验证。
5、编写研究成果论文，撰写研究报告，对研究过程和结果进行总结和评价，并提出未来研究的建议。