目前, 在仓储管理中, 货品的信息采集主要采用的是条码技术, 但条码技术具有与生俱来的缺点, 即记录的信息无法更改, 存储容量相对比较小。条码扫描仪必须看到条码才能对其进行读取, 而且条码容易破损、污浊或丢失, 这些极易导致条码扫描仪无法读取条码的现象。随着企业信息化程度的不断提高, 传统的条码技术越来越不能满足其需要[1,2,3,4]。射频识别技术RFID (Radio Frequency Identification, 简称RFID) 是一种非接触式的自动识别技术, 通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据, 无须人工干预, 可工作于各种恶劣环境。本文以货架为基本监控单元, 对每件货品嵌入唯一的RFID标签, 在对每个货架进行自动化的数据采集后再通过Zigbee无线自组织网络[5,6,7]反映给仓库信息管理系统, 实现集中监控和管理。本文重点介绍了数字化仓库的详细设计并对其中无线路由算法进行了详细描述。

系统由硬件设备及仓库信息管理系统2个方面组成, 主要思想即在仓库管理信息系统中实现货品、RFID标签和货位相结合, 以及基于Zigbee组网技术对货架信息实现无线实时监控。

基于RFID技术和Zigbee网络的数字化仓库按功能不同可划分为4个层次, 如图1所示。

图1 数字化仓库的总体结构设计  下载原图

(1) 第1层为数据采集层, 在入库时对每件货物都贴上唯一的RFID电子标签, 再通过遍历每个货位的移动识读节点对该货架上的每个货位进行扫描来获取整个货架上的货物信息, 并进行信息的初步整理, 如信息编码和整合。

(2) 第2层为网络通信层, 位于每个货架的移动识读节点上的Zigbee节点, 它们通过自组织的形式形成自组织网路, 并将经过初步处理的货架货物信息发送至位于服务器端的汇聚节点。

(3) 第3层为系统应用层, 主要由货物信息数据库服务器和仓库管理信息系统组成。货物信息数据库服务器对通过Zigbee无线网路传送过来的货位及货物信息进行储存和更新, 并提供接口给仓库管理信息系统, 让其能完成监控管理的功能。

(4) 第4层为功能扩展层, 可通过Internet让上游供货商或下游零售商了解仓库货物信息, 也可以让企业管理层了解仓库的运行状况和库存信息等, 为企业决策提供参考。

(1) 基础仓库设施, 包含库房、货架等。

(2) 在货架上每个货位间往复运动的移动节点, 可通过不断地读取货位上货品的RFID标签来实现对货架信息的实时监控, 并通过其中的Zigbee无线通信接口将相关信息发送给服务器。

(3) RFID识读器及数字标签, 其中RFID识读器包括用于收货取货的便携式电子标签识读器和货架上移动节点中的识读器。货架上没有安装移动节点时, 可以采用便携式电子标签识读器, 通过人工或定时读出货架上的货品信息[8]。

(4) 仓库信息服务器。仓库信息服务器通过Zigbee无线自组织网络更新库区所有货架上的货品信息, 或者通过便携式电子标签识读器人工采集货品信息后无线导入仓库信息服务器, 以刷新其数据库。仓库信息数据中的货品信息提供给仓库信息管理系统进行处理, 同时通过企业局域网或者物联网系统向企业管理人员或者授权的外部机构提供各类数据服务。

(5) 主控计算机。用于运行仓库信息管理系统, 通过访问仓库信息服务器数据库实现对仓库货品信息的数字化管理[9]。

本文采用一种基于Eclipse平台开发的仓库信息管理系统[10,11,12]。该系统中所有功能模块都需要与数据库相关联, 主界面采用Java语言编程, 数据库采用SQL Server2000, 结构采用C/S模式, 仓库信息管理系统在功能上完成了入库管理、出库管理、货位管理、数据库及报表等基本功能。

无线移动识读节点由1个读取数字标签信息的RFID识读器、1个用于发送和接收信息的Zigbee无线网络通信接口、1个能在货架上做往返运动的机械移动载体组成, 这3个部分通过一个微处理器相互连接并协调工作, 如图2所示。

微处理器定期控制移动载体在货架的货位间做一次往复运动, 与此同时RFID识读器也能读取到货架上所有货品的数字标签, 这些数字标签信息被存储在微处理器内, 一次往复运动结束后, 这些整合过的标签信息由无线移动识读节点中的Zigbee接口通过自组织网络传送到位于仓库信息服务器端的Sink节点[13]。当下一次往复运动开始时, 微处理器内的标签信息被清空, 并在结束时得到更新, 这样服务器内货品的数据库也能得到及时更新, 从而实现对仓库货品信息的实时监控。

图2 移动识读节点  下载原图

上述无线移动识读节点与服务器端的Sink节点依靠动态形成的自组织网络进行通信, 如图3所示。

图3 自组织网络结构  下载原图

在图3所示的网络结构中, 无线移动识读节点间通过自组织实现相互的通信, 在应用过程中每个节点可通过这种自组织网络把货架和货品的信息传送给与服务器相连接的Sink节点, 从而刷新服务器中的数据库, 而仓库信息管理系统通过访问数据库来监视货架及其存放的货品, 同时服务器也可以通过企业局域网或者Internet提供查询服务, 把仓库里的货品情况和货位信息反映给企业业务相关人员或者授权的外部机构。

无线自组织网络的优点如下:

(1) Zigbee无线设备的成本低廉, 大批量推广使用没有太多成本上的制约[14]。

(2) 这样的数字货架之间通过无线传输数据, 避免了货架之间的电缆连线, 对于货架的安放位置具有极大的灵活性, 便于仓库的规划。

(3) 数字货架可以在出厂前加工安装好, 出厂后基本不需要后期安装, 直接摆放在库房里即可正常工作, 不受仓库布局的影响, 在库房进行布局调整或搬迁时也同样方便, 即使是对已有货架进行改造也不存在技术和工程上的难度。

基于以上数字化仓库的设计, 其在网络上有着很鲜明的特点:网络拓扑结构固定不变;依附于货架的网络节点排列整齐有规律;在工作方式方面有周期性的特点。基于这些特点本文选择了多簇结构的层次型路由LEACH算法为本文算法的基础[15]。

LEACH是第1个基于多簇结构的层次型路由算法, 其簇结构的思想在其他很多算法中都被借鉴, 如TEEN算法等。在LEACH算法中, 各节点根据簇头概率p自主决定是否在此轮充当簇头节点, 一旦决定成为簇头节点便会广播告知整个网络, 由于成为簇头节点完全是自主的和随机的, 所以在此之前不需要和网络中其他节点进行通讯协调, 基于这些因素, LEACH算法有节约能量、实现简单、可扩展性好等特点。

LEACH算法有周期性的特性, 每个周期叫做一“轮” (round) , 其中每一轮又分为簇的建立阶段和数据传输阶段2个阶段, 在簇的建立阶段, 某些节点通过选举成为簇头节点, 成为簇头的节点向周围扩散广播信息, 其他节点收到这些簇头的广播信号后, 根据其广播信息的强度选择自己所要加入的簇, 并告知相应的簇头节点。

在数据传输阶段, 每个簇内的所有节点将要传输的数据发送给簇头节点, 簇头节点在收到这些数据后, 将这些数据进行数据融合并发送给Sink节点, 数据传输完成后, 节点进入新的一轮融合, 不断循环, 所以簇头的工作任务比较繁重, 需要完成包括广播信息、数据融合及与Sink节点通信等任务, 能量消耗很大。

LEACH算法具有很多优点, 如分层的簇型结构、簇头节点的动态分配和数据联合处理等, 其中数据联合处理功能在数字化仓库中显得尤为突出, 货架上的货物信息往往都有高度的相关性, 由于数据融合力度很大, 冗余数据被大量消除, 减小了网络的压力, 也减少了不必要的能量消耗。

但是, LEACH算法也有自身的局限性, 首先由于簇头的随机产生性, 网络中某一节点很可能由于能量耗尽而过早“死亡”, 其次在簇头与Sink节点间的通信中LEACH算法采用的是单跳模式, 在数字化仓库这样节点众多、地理分布范围大的环境下通信成本大大上升, 而且可靠性也得不到保证。

基于LEACH算法的优缺点, 结合数字化仓库的实际工作模式, 本文从平衡量消耗和延长网络存活时间2个方面对LEACH路由算法进行改进, 提出了一种基于LEACH区域簇头选择和簇头间多跳传输的路由算法, 称为ILEACH算法。

ILEACH算法下的簇头产生的流程, 如图4所示。

图4 簇头形成过程  下载原图

和LEACH算法一样, ILEACH算法也按轮发送数据, 在每轮中也分为簇的建立和数据传输2个阶段。不同的是, 在ILEACH的簇建立阶段, 每个节点都能根据自己的能量情况生成一个定时器, 其中定时时间和剩余能量以及该节点做簇头的次数成反比, 定时时间的节点会产生一个0~1的随机数, 能量剩余越多的节点产生较小随机数的概率越大, 当该值小于阀值I的节点将会自动成为簇头节点并向外广播簇头信息, 随机数大于I的节点将会重新生成随机数, 根据新产生的随机数直接将自己确定为簇头节点或者普通节点。

当所有簇头节点确定后, 和LEACH算法一样根据收到的簇头信息确定入哪个簇, 如果节点在定时时间结束之前收到簇头信息就选择簇头发送入簇并取消计时。簇头节点收到入簇请求后, 为每个簇内节点分配TDMA时间表, 簇内所有节点均按照TDMA时间表的节点顺序分时向簇头发送数据。

在数据传输阶段, 虽然ILEACH算法和LEACH算法在簇头节点和普通节点间的通信均采用的是单跳模式, 但在簇头与Sink节点间的通信ILEACH算法不同于LEACH算法的单跳路由方式, 而采用簇头间的多跳路由方式, 其目的是在数字化仓库这种节点众多的应用环境中更节能。

为了客观地评论ILEACH路由算法, 在NS-2的环境下对ILEACH算法和LEACH算法分别进行仿真。本文以一个典型的数字化仓库系统为背景, 该仓库由10×10的矩阵形货架组成, 仓库进出口位于其一侧中点, 其Zigbee网络由100个节点和1个位于一侧的Sink节点组成, 如图5所示。

图5 网络拓扑结构  下载原图

假设Sink节点能感知所有区域, 节点初始能量为2 J, 数据包的大小为500 byte, 元数据大小为25 byte。

下面比较LEACH路由算法和ILEACH路由算法的性能。

通过把节点数量从20增加到100 (拓扑结构上距离Sink节点从近到远增加) 后, 2种路由算法下能耗随节点数目变化而变化的仿真结果, 如图6所示。

图6 2种算法能耗的对比  下载原图

从图6可以看出, 随着节点数目的增多, LEACH和ILEACH 2种路由算法在能耗上均有一定的增加, 但ILEACH路由算法的增加速度一直低于LEACH, 尤其是节点数目高于60个时。但在节点数目较少的情况下, 2种路由算法平均能量消耗差距不大, 所以ILEACH算法更适合数字化仓库这种节点个数多的应用情况。

LEACH算法和ILEACH算法网络生存周期的仿真结果, 如图7所示。从中可以看出, 一开始由于每个节点都处于满能量的状态, 所有节点数目保持100不变, 若干轮后, 开始有节点因能量耗尽而“死亡”, 导致节点个数变少, ILEACH中于第393轮才开始出现“死亡”节点, 要晚于LEACH算法, 而且在开始有“死亡”节点产生后, ILEACH节点死亡的速度也要远远低于LEACH算法。

图7 2种算法网络存活时间的对比  下载原图

综上所述, ILEACH路由算法更节约能量, 同时也在一定程度上避免了能量消耗不均, 延长了网络的生存周期。首先, 对簇头的选择机制的改进更加有利于平衡节点的剩余能量, 从而有效地延长了网络的生存周期。其次, 采用簇内节点间单跳模式、簇头节点间多跳模式的混合模式, 更有利于平衡和Sink节点间不同距离的簇头节点的能量消耗。总之, ILEACH算法对LEACH算法的2个改进之处, 明显延长了网络的生存时间。

入库作业主要工作步骤如下:① 检查货品是否具有唯一标识的RFID数字标签, 核对货品清单;② 查看仓库中货品是否足够存放所有货品;③ 为货品分配货位;④ 送货员通过管理员所给出的货位将货品送到指定货位;⑤ 管理员可以通过访问刷新过的数据库核对入库信息;⑥ 完成入库过程。

出库主要工作步骤如下:① 核对出货清单;② 自动/手动选择出库货品;③ 为出库员提供出货货品位置;④ 出货员取出相关货品, 通过RFID识读器读出货品信息, 并与出货单核对;⑤ 完成出库。

图8 入库工作流程  下载原图

图9 出库工作流程  下载原图

库存管理包括库存盘点和库存货位调整, 工作流程分别如下:

(1) 库存盘点。仓库管理员通过对数据库内最新数据进行访问得到所有货品信息数量种类, 再进行全面盘点。

(2) 库内货位调整。仓库管理员选择货品地址调整单据进行库内货位调整作业, 此作业不对库存货品进行增减。首先仓库管理员在仓库信息管理系统中输入货位调整指令, 货位调整人员对实际货品的货位调整后再通过访问数据库来核对货位调整作业。

本文将RFID技术应用于仓库数据采集中, 并在其后的数据传输中使用Zigbee自组织网络;针对数字化仓库的应用环境对LEACH路由算法进行改进, 借助于先进的信息管理系统, 实现了仓库的数字化管理, 将企业从繁琐的传统仓库管理中解放出来, 在一定程度上克服了传统仓库管理的不足, 有效降低了成本, 为客户创造了价值。