Detta arbete föreslår en adaptiv rekommendation mekanism för smart parkering som drar nytta av populariteten av smartphones och ökningen av Internet of Things. Förslaget omfattar ett centraliserat system för att prognostisera tillgängliga inomhusparkeringsplatser och en billig mobil applikation för att få data om faktisk och förväntad parkeringsbeläggning. Det beskrivna systemet använder data från båda källorna dubbelriktat så att det centraliserade prognossystemet matas med data som erhållits med det distribuerade systemet baserat på smartphones, och vice versa. Den mobila applikationen använder olika trådlösa tekniker för att förse prognossystemet med faktiska parkeringsdata och få användbara rekommendationer från systemet om var man ska parkera. Förslaget kan därför användas av alla förare för att lätt hitta tillgängliga parkeringsplatser i inomhusutrymmen. Kundprogramvaran som utvecklats för smartphones är en lätt Android-applikation som levererar exakta positioneringssystem inomhus baserat på Quick Response-koder eller Near Field Communication-taggar, och semiprecisa inomhuspositioneringssystem baserade på Bluetooth Low Energy-fyrar. Det föreslagna tillvägagångssättets resultat har utvärderats genom datorsimuleringar och verkliga experiment med ett preliminärt genomförande. Resultaten har visat förslagets starka sidor när det gäller att minska tids- och energikostnaderna för att hitta tillgängliga parkeringsplatser.
På samma sätt använde REF Near Field Communication-taggar (NFC) för deras inomhuspositioneringssystem.
Cellular Automata-Based Application for Driver Assistance in Indoor Parking Areas †
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science', 'Medicine']}