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    基于物联网的智能物流仓库定位信息自动化挖掘方法

      信息来源:   发布时间:2021-11-11  点击数:

    0 引言

    仓库作为智能物流的重要节点,在大型企业中得到广泛应用,而仓库作为劳动密集型企业,具有劳动条件差、强度大的特点,为改变这种状况,对仓库定位信息自动化挖掘进行研究,满足自动化存储要求,具有重要意义[1]

    文献[2]从动态发展角度出发,形成规模化、信息化的物流模式,将条形码技术引入仓库管理中,及时跟踪仓库内所有货物,为仓库管理员手工录入提供支持,及时了解货物在仓库中的分布位置,但该方法条形码所存信息较少,且存在磨损和撕裂的风险,不能全面显示中文字符,挖掘仓库定位信息覆盖率较低[2]。文献[3]采用仓库智能识别方法,通过低功耗、短距离的无线传输,测量仓库物资的信号强度,定位信号位置坐标,该方法适用于不同的仓库环境,但受噪声信号干扰,信号测量稳定性较差,仓库定位覆盖率同样较低[3]。针对这一问题,结合以上理论,提出基于物联网的智能物流仓库定位信息自动化挖掘方法设计,快速识别并定位仓库物资信息。

    1 基于物联网的智能物流仓库定位信息自动化挖掘方法设计

    1.1 录入智能物流仓库物资RFID编码信息

    在智能物流仓库物资上嵌入RFID标签,录入仓库物资信息。选取芯片和天线两部分,构成RFID射频标签核心,在芯片内写入相应信息,制定芯片信息的编码规则,作为识别仓库物资的唯一ID,使射频标签能够使用独有的电子编码[4]。编码规则如表1所示:

    1 RFID芯片信息编码规则 导出到EXCEL




    编码序号
    内容 编码序号 内容

    1
    物资采购类型 7 质量等级信息

    2
    物资配备等级 8 重要程度信息

    3
    物资机器类别 9 设计图号信息

    4
    物资规格型号 10 物资特征编码

    5
    物资流水序号 11 物资位置坐标

    6
    标签ID - -



    将RFID制作成薄片,封装在封闭壳体内部,提高其对环境适应性,避免灰、水等恶劣条件的影响,保证标签的多样化和小型化[5]。在标签中记录编码信息,将RFID的条形编码附着在仓库物资上,标识物流仓库物资的绝对坐标信息[6]。构建RFID框架结构,如图1所示:

    图1 RFID标签框架结构

    1 RFID标签框架结构  下载原图


    数据管理模块通过逻辑运算,控制射频标签的基本过程,判断电子标签类型是否准确,针对不同的标签类型和要求,对物资信息进行保存、写入、读取等处理,且数据处理工作在离线状态下进行,以此节省RFID编码信息录入的等待时间[7]。至此完成智能物流仓库物资RFID标签编码信息的录入。

    1.2 基于物联网识别仓库物资RFID编码信息

    将无线网络与物联网相结合,远距离识别物资RFID编码的录入信息。采用RFID标签、数据库、RFID读写器,构成无线射频识别模块,利用无线通信读取方式,进行双向通信自动识别,通过读写器产生的耦合电感,令RFID读写器向RFID标签读取信号,获取物资相关的信号数据[8]。利用物联网,将数据库、RFID标签、RFID读写器连接起来,再通过标准的互操作通信协议,与无线网络相连,把标识物资都无缝集成到信息网络中[9]。识别过程如图2所示:

    图2 基于物联网的编码信息识别过程

    基于物联网的编码信息识别过程  下载原图


    传输读写器天线发出的广播信号,当仓库物资进入信号范围内,通过RFID电子标签,对广播信号的时序和能量进行接收,依靠信号能量,使标签与读写器建立数据连接,向读写器传输编码信号,将标签中的数据信息返回给读写器[10]。然后通过数据管理单元,对返回的数据信息进行计算,获取标签序列号,从而识别仓库物资,并将识别结果存入数据库[11]。建立数据库如表2所示:

    物资识别数据存储数据库 导出到EXCEL




    字段名
    数据类型 说明 允许空

    RID
    int 记录编号

    UID
    nvarchar (50) RFID标签编号

    GID
    Int 货物编号

    UPower
    nvarchar (50) 货物数量

    GProvider
    datetime 所属库区编号

    WDescribe
    Int 管理员

    UName
    datetime 业务类型

    WArea
    Int 记录发生日期

    GName
    Int 基础库存量

    WID
    int 库存货物编号

    UPassword
    nvarchar (50) 库存信息编号

    WAddress
    nvarchar (50) 货物现存数量

    Type
    nvarchar (50) 最大库存量

    UDep
    datetime 货位名称

    WName
    Int 货位空闲否

    Comport
    datetime 上货确认

    GPrice
    Int 存放货物类型



    由于智能物流仓库种类和数量较多,因此,还要将AGV小车与RFID射频识别技术相结合,把读写器固定在AGV小车上,令小车在仓库路径上前进,对不同标签进行读取,根据标签存储位置的信息,得出读写器所处区域位置[12]。至此完成基于物联网的仓库物资RFID编码信息识别。

    1.3 自动化挖掘仓库物资定位信息

    将识别的编码数据依次放入读取器,区分不同物资RFID电子标签,从而不遗漏地挖掘仓库定位信息。当多个RFID标签进入读写器的搜索范围,会同时发送信号产生数据碰撞,为此利用不确定性防碰撞算法,防止数据碰撞[13]。灵活选择时间,通过随机时分多路,对物资编码数据进行间隔传输,其中信号传输信道使用信息帧表示,信息帧则由多个时间间隔组成,利用副载波调制的曼彻斯特编码,表示RFID标签发送的信息数据,使数据信号产生中间跳变,令“0”表示从高到低跳,“1”表示从低到高跳[14]。RFID发送数据的碰撞过程如图3所示:

    图3 RFID标签信号碰撞过程

    3 RFID标签信号碰撞过程  下载原图


    如上图所示,当多个标签发送数字编码时,信号下降沿和上升沿产生抵消,判定其曼彻斯特编码丧失,进而检测出碰撞发生的位。此时读写器需要发送的请求码次数R为:

    R=B(B+1)2 (1)R=B(B+1)2(1)

    其中,B为电子标签个数。则读写器发送请求码的功率S为:

    S=RPH1H2α24πGi (2)S=RΡΗ1Η2α24πGi(2)

    其中,P为RFID标签发射功率,H1H2分别为标签和读写器天线的增益,α为射频波长,Gi为第i个标签到读写器的距离[15]。碰撞发生后,令读写器指令进入休眠状态,不再对标签信号产生响应,将碰撞位的所有标签划分为两个子集,先发送左边子集中标签的识别参数,当标签全部识别后,则返回根节点再识别右边子集中的标签。令读写器发送请求码给RFID标签,比较标签对应序号与请求码的序列号,选出序列号较小的电子标签,重新发送编码数据,循环遍历仓库中所有的电子标签,直至RFID标签序列无碰撞发生,挖掘出物流仓库内所有物资的定位信息。至此完成仓库物资定位信息的自动化挖掘,实现基于物联网的智能物流仓库定位信息自动化挖掘方法设计。

    2 实验论证分析

    将此次设计方法,与两组常规智能物流仓库定位信息自动化挖掘方法,进行对比实验,比较三组方法挖掘仓库定位信息的覆盖率。

    对以上参数进行模拟,利用Matlab8.0进行仿真实验,把仓库监测区域抽象为250 m×250 m的方形区域,MAC协议采用803.17.3,高斯分布随机变量的标准差为5.1。划分仓库空间位置,布置不同场景的存储区域和AGV小车通道,在各区域设置标签节点,应用三组方法分别自动化挖掘仓库定位信息。

    2.1 实验准备

    将某智能物流仓库作为实验对象,该仓库基本参数如表3所示:

    智能物流仓库基本参数 导出到EXCEL




    参数
    数值 参数 数值

    货架体积
    1.42 m3 货架尺寸 1.3 m*0.9 m*
    1.21 m

    仓库面积
    28 331 m2 周期内供线作业量 1 203 m3

    周期内入库作业量
    4 026 m3 周期内卸货作业量 4 892 m3

    卸货作业次数
    2 039次 入库作业次数 1 627次

    供线作业次数
    590次 AGV小车运行速度 20 m/min

    货架可存放量
    2.354 m3 仓库最大库存量 9 018 m3



    2.2 实验结果

    2.2.1 简单场景下定位覆盖率测试结果

    布置简单场景的物资存储区域和AGV小车通道,将仓库空间位置划分为2个存储区域,设置1条直线小车通道,通道的小车循环次数为1,仓库平面示意图如图4所示:

    图4 简单场景下的仓库平面式例图

    简单场景下的仓库平面式例图  下载原图


    其中n1~n16为标签节点的设置区域,改变n1~n16区域内的标签节点数量,使AGV小车匀速行驶,定位覆盖率对比结果如图5所示:

    图5 简单场景下定位覆盖率对比

    简单场景下定位覆盖率对比  下载原图


    由上图可知,区域内标签节点数量越多,挖掘的定位信息覆盖率也随之增加,常用方法1在AGV小车上安装光学传感器,利用红外线定位技术,自动化挖掘定位信息,但易受仓库内的其他光源干扰,定位覆盖率小于设计方法,常用方法2则在AGV小车上安装超声波传感器,利用反射式测距法,实现仓库物资定位,但声波与标签耦合度较低,定位覆盖率同样小于设计方法。设计方法平均定位覆盖率为83.2%,常用方法1和常用方法2的平均定位覆盖率,分别为77.1%和73.8%,相比两组常用方法,设计方法定位覆盖率分别提高了6.1%和9.4%。

    2.2.2 一般场景下定位覆盖率测试结果

    布置一般场景的物资存储区域和AGV小车通道,将仓库空间位置划分为4个存储区域,设置2条直线小车通道,每条通道的小车循环次数为1,仓库平面示意图如图6所示:

    图6 一般场景下的仓库平面式例图

    一般场景下的仓库平面式例图  下载原图


    改变n1~n16区域内的标签节点数量,统计的仓库定位覆盖率对比结果如图7所示:

    图7 一般场景下定位覆盖率对比

    一般场景下定位覆盖率对比  下载原图


    由上图可知,当小车通道覆盖面积增加时,仓库定位覆盖率也随之增加,设计方法平均定位覆盖率为86.1%,常用方法1和常用方法2的平均定位覆盖率,分别为81.6%和79.1%,相比两组常用方法,设计方法定位覆盖率分别提高了4.5%和7.0%。

    2.2.3 复杂场景下定位覆盖率测试结果

    布置复杂场景的物资存储区域和AGV小车通道,将仓库空间位置划分为9个存储区域,设置4条直线小车通道,仓库平面示意图如下所示:

    图8 复杂场景下的仓库平面式例图

    复杂场景下的仓库平面式例图  下载原图


    改变n1~n9区域内的标签节点数量,其仓库定位覆盖率对比结果如图9所示:

    图9 复杂场景下定位覆盖率对比

    复杂场景下定位覆盖率对比  下载原图


    由上图可知,设计方法平均定位覆盖率为90.1%,常用方法1和常用方法2的平均定位覆盖率,分别为85.9%和83.8%,相比两组常用方法,设计方法定位覆盖率分别提高了4.2%和6.3%。综上所述,针对简单场景、一般场景、复杂场景,设计方法挖掘的仓库定位信息覆盖率,都要高于两组常规方法,其中场景复杂程度与AGV小车通道覆盖面积相关,仓库布置场景越复杂,定位信息覆盖率就越高,但仓库物资的可存放量也会随之减小,因此,在设计方法应用过程中,要根据仓库实际情况,对存储区域和AGV小车通道进行布置,充分保证定位信息的覆盖范围。

    3 结束语

    此次设计方法充分发挥了物联网的技术优势,自动化挖掘智能物流仓库定位信息,提高了定位覆盖率。但此次研究仍存在一定不足,在今后的研究中,会采用磁导航的导航方式,将AGV小车运行花费时间作为目标函数,进一步缩短定位信息挖掘耗时。

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