Skyline di una città italiana all'alba
Smart City · Internet of Things

ParkSense

Ogni posto, in tempo reale.

Un sistema IoT che rileva l'occupazione di ogni singolo stallo e guida l'automobilista verso il posto libero più vicino — riducendo traffico, tempo perso ed emissioni.

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01 Il problema

Cercare parcheggio costa tempo, traffico ed emissioni.

Nelle aree urbane una quota rilevante del traffico è generata da chi gira in cerca di un posto. Il risultato è una città più congestionata, più inquinata e una sosta spesso irregolare.

~20min
persi in media per trovare un posto in cui parcheggiare
CO₂
emissioni e consumo di carburante dovuti alla ricerca a vuoto
Traffico e auto in coda in una via cittadina italiana
02 La soluzione, in sintesi

Un'architettura IoT su quattro livelli.

Dal sensore nell'asfalto fino all'app del cittadino, ParkSense collega ogni stallo alla città attraverso una catena chiara di quattro livelli, ciascuno con un compito preciso.

01

Percezione

Un sensore nello stallo rileva la presenza del veicolo con accuratezza elevata e bassissimo consumo.

02

Rete

La rete LoRaWAN trasporta i dati per chilometri con un consumo energetico minimo.

03

Back-end

Nel cloud i dati vengono raccolti, archiviati ed elaborati: stato in tempo reale e statistiche.

04

Front-end

L'app per il cittadino e la dashboard del Comune rendono i dati immediatamente utili.

03 Livello 1 · Percezione

L'hardware nello stallo.

Un piccolo nodo annegato nell'asfalto, progettato per anni di funzionamento senza manutenzione.

Sensore circolare nero a filo dell'asfalto in uno stallo a strisce blu, con la ruota di un'auto sullo sfondo
Il sensore a filo dell'asfalto, nello stallo.
Operaio con i guanti inserisce il sensore in un foro carotato nell'asfalto, accanto alla carotatrice
Installazione a carotaggio, senza cavi.
Dettaglio ravvicinato del sensore nero su asfalto bagnato, con gocce d'acqua
Dettaglio: robusto e impermeabile (IP68).

Doppia rilevazione

Un magnetometro a 3 assi scansiona di continuo a bassissimo consumo e rileva la distorsione del campo magnetico causata dalla massa metallica del veicolo; un radar a microonde conferma l'evento. Accuratezza intorno al 99%, con meno falsi positivi.

Robustezza

Pensato per la strada: grado di protezione IP68 e range di temperatura da −40 a +85 °C, per resistere ad acqua, pressione delle ruote e sbalzi climatici.

Microcontrollore

SoC STM32WL: un ARM Cortex-M4 con radio LoRa sub-GHz integrata nello stesso chip (modulo commerciale di riferimento, ad es. Seeed Wio-E5 / LoRa-E5).

Alimentazione

Batteria al litio a lunga durata (litio-cloruro di tionile) con autonomia di circa 5 anni e nessun cablaggio: il nodo si installa a carotaggio nell'asfalto.

Attuatore

Un indicatore LED a bordo stallo e/o un pannello luminoso al varco mostrano in tempo reale quanti posti liberi ci sono.

~99%
accuratezza
IP68
impermeabile
−40/+85°C
temperatura
~5anni
autonomia
STM32WL
SoC + LoRa
Gateway LoRaWAN con antenne installato in posizione sopraelevata sopra la città
Gateway LoRaWAN in posizione sopraelevata: copre la rete radio della città.
04 Livello 2 · Rete

La connessione: LoRaWAN.

Una rete LPWAN sulla banda 868 MHz (Europa): lungo raggio e consumo bassissimo, ideale per migliaia di sensori a batteria.

  • Topologia star-of-stars
    I sensori comunicano con i gateway cittadini e un solo gateway copre molti sensori.
  • Autonomia pluriennale
    Consumi ridottissimi che fanno durare i nodi per anni.
  • Copertura urbana
    Capillare e con un basso costo per nodo.
05 Livello 3 · Back-end

Il back-end: il cloud.

Dal segnale radio al dato utilizzabile. La catena software trasforma i pacchetti dei sensori in informazioni in tempo reale.

01
Network Server LoRaWAN
es. ChirpStack o The Things Network
02
Application Server
decodifica i pacchetti e applica la logica
03
Database
archiviazione dello stato e dello storico
04
API
espone i dati ad app e dashboard
Interno di un data center con file di armadi server illuminati
File di armadi server dove vengono elaborati i dati del sistema.
Calcolo dello stato di occupazione in tempo reale
Storico e statistiche di utilizzo
Logica predittiva: orari di punta e probabilità di trovare posto in una via
06 Livello 4 · Front-end

Due interfacce, un unico sistema.

Gli stessi dati servono due pubblici diversi: chi cerca un posto e chi gestisce la sosta in città. Per questo ParkSense prevede un'app per il cittadino e una dashboard per il Comune.

Cittadino usa lo smartphone vicino alla sua auto
9:41
Posti viciniVia Roma · centro
Stallo libero a 120 mVia Mazzini, 14 — sosta a pagamento
€0,90
/ ora
Naviga e avvia la sosta
App cittadino

Trova, raggiungi e paghi il posto in pochi tocchi.

Una mini-mappa mostra in tempo reale i posti liberi (verde) e occupati (rosso) intorno a te.

  • Mini-mappa a pin verdi / rossi
  • Navigazione diretta verso il posto libero
  • Pagamento della sosta a tempo effettivo
Dashboard del Comune

Occupazione, regolarità e statistiche, via per via.

parksense.comune.it / dashboard

Panoramica — Centro storico

Aggiornato in tempo reale · 14:32
312
Posti liberi
688
Posti occupati
1.000
Stalli monitorati
Occupazione per via Disponibile Quasi pieno
Via Roma88%
Corso Vittorio74%
Piazza Erbe52%
Via Mazzini38%
Lungadige23%
07 I vantaggi

Più vivibile per chi guida e per chi governa la città.

Un dato semplice — sapere dov'è il posto libero — si traduce in benefici concreti, sia per chi guida sia per chi amministra la città.

Via cittadina vivibile con pedoni e ciclista

Per il cittadino

  • Meno tempo perso a cercare un posto
  • Meno stress alla guida in città
  • Pagamento equo, sul tempo di sosta effettivo

Per la città

  • Meno traffico ed emissioni di CO₂
  • Più rotazione dei posti e gettito regolare
  • Accessibilità: tutela degli stalli per disabili
−35%
tempo di ricerca del parcheggio nella sperimentazione di Mantova

I numeri riportati sono presentati come esempi tratti da casi reali italiani e servono a illustrare l'ordine di grandezza dei benefici.

08 I limiti

Un progetto onesto riconosce anche i suoi vincoli.

09 Casi reali in Italia

Non è uno scenario futuro: esiste già in Italia.

Mantova
66 sensori BoschLoRaWAN A2A + Cellnex

La sperimentazione ha registrato una riduzione del ~35% del tempo di ricerca del parcheggio.

Milano
A2A

Progetti di smart parking promossi sul territorio dalla utility A2A.

Roma
Progetto SOSPAS

Iniziativa dedicata al monitoraggio e alla gestione intelligente della sosta.

CityZ
Startup torineseLoRaWAN

Soluzione di smart parking su rete LoRaWAN, già attiva in più città italiane.