路况监测与分析的校园(附件)
系统采用低功耗广域网（LWAN）技术来实现基于路况监测与分析的校园道路照明系统主控模块的设计。模块主要由主控节点和终端节点组成，主控节点包括4G DTU远距离传输模块，LPWAN无线通信模块，终端节点包括LPWAN无线通信模块，PWM无分级调光模块。实现了以LPWAN为基础的远距离接收上位机命令，短距离无线组网通信分发命令，PWM无分级调光等功能，并且进行了具体功能的实验测试。实验结果显示，模块能够实现预期的设计目标，缩短了的远距离传输的延时时间，降低了传输误码率，减少了LPWAN组网的功耗和实现了PWM的无分级调光。关键词 道路照明，路况分析与检测，低功耗广域网，PWM无分级调光
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究与发展现状 1
1.2.1 国内外智能照明系统发展现状 1
1.2.2 国内外智能照明技术发展现状 2
1.3 设计创新点 2
1.4 课题主要研究内容 3
2 系统总体设计 3
2.1 需求分析 3
2.2 方案设计 4
2.2.1 系统总体设计 4
2.2.2 系统总体技术方案 4
3 硬件设计方案 5
3.1 硬件总体设计 5
3.2 主控节点硬件设计 6
3.2.1 供电模块 6
3.2.2 处理器 7
3.2.3 远距离无线通信模块 9
3.2.4 短距离无线通信模块 9
3.3 终端节点硬件设计 11
3.4 本章小结 12
4 软件程序设计方案 12
4.1 软件程序机构设计 12
4.2 主控节点设计方案 13
4.2.1 主控节点总体设计 13
4.2.2 4G DTU模块配置 13
4.2.3 SX1278程序程序设计 14
4.3 终端节点设计方案 16
4.3.1 终端节点总体设计 16
4.3.2 PWM调光程序设计 17
4.4 本章小结 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
18
5 主控模块实验测试 18
5.1 硬件调试 18
5.1.1 PCB设计和硬件样品制作 18
5.1.2 PCB焊接及出现问题和解决方案 20
5.2 主控节点接收数据测试 21
5.3 终端节点接收数据及测试 22
5.4 本章小结 23
结 论 24
致 谢 25
参考文献 26
引言
研究背景及意义
大数据、物联网等相关技术的发展，使得当前的信息传播变得更加的高效和便捷。更是由于智慧城市的发展，智能交通、智慧照明灯在其中的位置也越来越重要。智能照明控制技术也在不断发展，也出现相应的应用，但是真正针对路况监测[12]和分析的校园道路的照明系统没有实质性的应用。
高校道路照明的所消耗的电量占据了高校的相当大的一部分，道路照明设备主要还是以高压钠灯为主，一些LED照明设计和太阳能供电设备辅助。的校园主干道使用的基本上都是高压钠灯，但是在夜间需要使用的时间非常的少，并且时间段是相对集中，这样就使得相当大的电能的浪费。非主干道使用的一般是LED灯或者是太阳能供电的LED灯，这些灯并没有达到所需的照明效果。所以校园道路照明系统还存在着相当大的问题。
基于路况监测和分析的校园道路照明系统旨在解决或者缓解校园照明的电能浪费和照明不足等问题。实现照明效果的最大化和能源节约的最大化。
国内外研究与发展现状
国内外智能照明系统发展现状
路况监测在道路上照明的应用正在慢慢的普及，最终的目的都是为了实现节能。目前，采用最多的节能方式为太阳能板供电或者使用LED灯。采用路况分析和智能监控的路灯已经出现，但是数量是想当少。功能由以前的简单独立实现关，慢慢转变成为调节灯光的亮度和连网进行实时控制。2015年，Novak和Pollhammer两人利用ZigBee和GPRS(3G)技术实现网络监控和路灯亮度调节[3]。其主要是利用自适应调光算法：基于时间的业务自适应控制和基于情景的业务自适应控制。基于时间是根据一个时隙的预先记录的业务量来进行调光。基于情景是根据当前的交通的流量评估道路上的交通状况来调光。上面的技术虽然都能起到节能的效果，但是技术上不够灵活，缺乏相应的实时性和准确性。
此外，在2016年，Shahzad等人提出了一种更加节能的方式来实现交通道路照明。开发的基于智能电网架构的系统使用低功率ZigBee网状网络来提供最大的能量效率以响应道路上的自适应业务[4]。这种系统的优势在于利用ZigBee自组网的可扩展性提供改进的可靠性，同时也降低了用户成本，节能上有了进一步的提高。
随着照明系统趋于可靠、准确，传感器在照明系统的应用也越发的重要。2014年，Basu提出了通过传感器的预测建模来实现智能照明[5]。技术采用温度、湿度和云量来预测当前的日光的强度，从而实现照明的智能化，无需考虑季节和一些特殊的天气而造成的意外情况。该设计在美国加州的应用的效果还是比较明显的。这种技术类似当前的光照传感器的原理来控制灯光的亮度[6]。但是这种技术只是解决其中的灯的何时开关问题，类似于时控调光系统。在一些相对使用频率低的道路就是有点浪费，根本无法调节亮度，无法针对不同的物体实现最优的节能效果。
近几年，国内的智能照明技术也有较大的发展，在监测和调节方面的技术比较成熟。东华大学的于冬冬针对隧道照明设计了一种基于 ZigBee的智能LED隧道照明系统[7]，系统根据隧道外面的光线强度和车流量动态调节隧道内灯光亮度，从而实现节能。除此以外，黄以华、廖世文等人开发了一种基于TCP/IP和DMX512协议的大型分布式LED景观照明系统[8]，系统采用分布式连接，同时实现了PWM的256级调光。这种分级调光极大节约了电能，使得效率上面有了极大的提高。
国内外智能照明技术发展现状
路灯照明技术由传统的分时控制和分级控制变得更加的完善。此技术利用传感器和摄像头进行外部数据的采集，实时的评估外界的环境条件和车辆的流量（情景感知），进而通过模糊控制的方式实现路灯的智能调光。Parise等人提出的隧道照明技术[9]就是采用此种方法来实现功能。国内同济大学的陆欣怡利用摄像头实现视频人流统计技术的智能照明系统[10]。控制方式采用两种，可预知时间表控制和不可预知时间表控制，最终实现“人来灯亮，人走灯灭”的效果。节能效果更加明显。
目 录
1 引言 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究与发展现状 1
1.2.1 国内外智能照明系统发展现状 1
1.2.2 国内外智能照明技术发展现状 2
1.3 设计创新点 2
1.4 课题主要研究内容 3
2 系统总体设计 3
2.1 需求分析 3
2.2 方案设计 4
2.2.1 系统总体设计 4
2.2.2 系统总体技术方案 4
3 硬件设计方案 5
3.1 硬件总体设计 5
3.2 主控节点硬件设计 6
3.2.1 供电模块 6
3.2.2 处理器 7
3.2.3 远距离无线通信模块 9
3.2.4 短距离无线通信模块 9
3.3 终端节点硬件设计 11
3.4 本章小结 12
4 软件程序设计方案 12
4.1 软件程序机构设计 12
4.2 主控节点设计方案 13
4.2.1 主控节点总体设计 13
4.2.2 4G DTU模块配置 13
4.2.3 SX1278程序程序设计 14
4.3 终端节点设计方案 16
4.3.1 终端节点总体设计 16
4.3.2 PWM调光程序设计 17
4.4 本章小结 *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
18
5 主控模块实验测试 18
5.1 硬件调试 18
5.1.1 PCB设计和硬件样品制作 18
5.1.2 PCB焊接及出现问题和解决方案 20
5.2 主控节点接收数据测试 21
5.3 终端节点接收数据及测试 22
5.4 本章小结 23
结 论 24
致 谢 25
参考文献 26
引言
研究背景及意义
大数据、物联网等相关技术的发展，使得当前的信息传播变得更加的高效和便捷。更是由于智慧城市的发展，智能交通、智慧照明灯在其中的位置也越来越重要。智能照明控制技术也在不断发展，也出现相应的应用，但是真正针对路况监测[12]和分析的校园道路的照明系统没有实质性的应用。
高校道路照明的所消耗的电量占据了高校的相当大的一部分，道路照明设备主要还是以高压钠灯为主，一些LED照明设计和太阳能供电设备辅助。的校园主干道使用的基本上都是高压钠灯，但是在夜间需要使用的时间非常的少，并且时间段是相对集中，这样就使得相当大的电能的浪费。非主干道使用的一般是LED灯或者是太阳能供电的LED灯，这些灯并没有达到所需的照明效果。所以校园道路照明系统还存在着相当大的问题。
基于路况监测和分析的校园道路照明系统旨在解决或者缓解校园照明的电能浪费和照明不足等问题。实现照明效果的最大化和能源节约的最大化。
国内外研究与发展现状
国内外智能照明系统发展现状
路况监测在道路上照明的应用正在慢慢的普及，最终的目的都是为了实现节能。目前，采用最多的节能方式为太阳能板供电或者使用LED灯。采用路况分析和智能监控的路灯已经出现，但是数量是想当少。功能由以前的简单独立实现关，慢慢转变成为调节灯光的亮度和连网进行实时控制。2015年，Novak和Pollhammer两人利用ZigBee和GPRS(3G)技术实现网络监控和路灯亮度调节[3]。其主要是利用自适应调光算法：基于时间的业务自适应控制和基于情景的业务自适应控制。基于时间是根据一个时隙的预先记录的业务量来进行调光。基于情景是根据当前的交通的流量评估道路上的交通状况来调光。上面的技术虽然都能起到节能的效果，但是技术上不够灵活，缺乏相应的实时性和准确性。
此外，在2016年，Shahzad等人提出了一种更加节能的方式来实现交通道路照明。开发的基于智能电网架构的系统使用低功率ZigBee网状网络来提供最大的能量效率以响应道路上的自适应业务[4]。这种系统的优势在于利用ZigBee自组网的可扩展性提供改进的可靠性，同时也降低了用户成本，节能上有了进一步的提高。
随着照明系统趋于可靠、准确，传感器在照明系统的应用也越发的重要。2014年，Basu提出了通过传感器的预测建模来实现智能照明[5]。技术采用温度、湿度和云量来预测当前的日光的强度，从而实现照明的智能化，无需考虑季节和一些特殊的天气而造成的意外情况。该设计在美国加州的应用的效果还是比较明显的。这种技术类似当前的光照传感器的原理来控制灯光的亮度[6]。但是这种技术只是解决其中的灯的何时开关问题，类似于时控调光系统。在一些相对使用频率低的道路就是有点浪费，根本无法调节亮度，无法针对不同的物体实现最优的节能效果。
近几年，国内的智能照明技术也有较大的发展，在监测和调节方面的技术比较成熟。东华大学的于冬冬针对隧道照明设计了一种基于 ZigBee的智能LED隧道照明系统[7]，系统根据隧道外面的光线强度和车流量动态调节隧道内灯光亮度，从而实现节能。除此以外，黄以华、廖世文等人开发了一种基于TCP/IP和DMX512协议的大型分布式LED景观照明系统[8]，系统采用分布式连接，同时实现了PWM的256级调光。这种分级调光极大节约了电能，使得效率上面有了极大的提高。
国内外智能照明技术发展现状
路灯照明技术由传统的分时控制和分级控制变得更加的完善。此技术利用传感器和摄像头进行外部数据的采集，实时的评估外界的环境条件和车辆的流量（情景感知），进而通过模糊控制的方式实现路灯的智能调光。Parise等人提出的隧道照明技术[9]就是采用此种方法来实现功能。国内同济大学的陆欣怡利用摄像头实现视频人流统计技术的智能照明系统[10]。控制方式采用两种，可预知时间表控制和不可预知时间表控制，最终实现“人来灯亮，人走灯灭”的效果。节能效果更加明显。
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