基于信息技术完善电台仓库管理成为目前普遍采用的技术手段,但由于电台仓库种类繁多、货物大小不一,如何精准匹配电台货物至对应的位置实现电台仓库的精细化管理,如何利用物联网技术实现电台仓储领域的智能化管理,降低电台仓库管理人员的劳动量,提高电台仓库管理效率成为探讨电台发展的重中之重。
射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术在目标对象识别、定位方面具有显著优势,基于RFID技术实现仓库数据的精准匹配尤其适用于电台仓库等复杂环境[1]。但目前,受目标载量和成本因素的影响,RFID技术仍未应用于电台室内仓库,主要原因是室内电台仓库三维智能仓库系统配置较低。基于项目需求,利用RFID技术进行三维电台智能仓库系统方案设计,旨在为电台仓库管理降本增效提供切实可行的参考路径。
RFID系统主要搭载3个模块[2],分别为读写器、电子标签和后端计算机。其中,读写器通过获取、储存、采集进行射频信号标签载量、数据和电子标签数据之间的交互;电子标签包括集成电路和外部天线,集成电路涉及逻辑电路、控制电路以及其他辅助电路模块。各个模块之间的数据读取和一般的通信模式一致,首先基于阅读器实现电磁波、射频信号之间的交互、采集和激活,产品信息以电磁波的形式被发送后,读写器接收返回信号,则整个回路信号被采集、交互。RFID具体体系架构如图1所示。
电台货物储存过程中需要对货物标签进行采集,通过采集的货物信息和预先在系统设计的目标信息进行匹配,系统会给出精准的货物储存位置。目前,此界面可以搭载PC端实现货物信息的抓取、选择,此外还兼容其他终端实现位置的匹配。
货物在入仓之前,系统会预先匹配货物对应的位置。因此,在仓库放置目标点之后会在系统的指引下进行线路实时规划。当前,智能仓库管理系统会对线路进行实时规划,搭载快速扩展随机树(Rapidly-Exploring Random Tree,RRT)算法实现目标数据的优化和性能的提升。
货物进入仓库后,需要预留一定的位置来进行货物状态矫正,智能仓库识别货物后,需要保证物品位置的准确性,系统会自动对位置进行匹配。智能仓库系统会自动匹配预先的位置信息,将货物送至目标点,实现位置的更新与定位,同时在数据库中进行更新[3]。
货物、抓取、定位是智能匹配系统的核心,基于优化算法实现目标对象的精准定位。例如,在货物标签选取过程中,仓库之间的位置信息会存在较大误差,如被其他货物遮挡、错放,系统会通过优化算法对位置进行差值计算,删除参考量和预先设置信息量偏差较大的数据源,同时此方式还可以基于动态环境变量实现算法的精准定位,提高复杂环境下的定位精度。
系统显示模块是根据仓库目前的使用状态、剩余空间位置、物品信息以及容量进行预估、计算,分析是否符合用户的使用惯例;基于稳定性系统自动对数据校正处理;在长期使用中,要具备可扩展性,以满足后续的需求。
硬件和软件设计部分主要针对系统各个模块来进行需求性分析,根据系统匹配的位置信息、索引来进行系统硬件体系的搭建,在进行流程化设计后结合硬件需求来进行硬件布局[4]。软件上参考优化算法进行布局调整,硬件体系上则独立进行配置。
货物入库流程主要包括位置信息匹配、数据交互、数据校对;当货物被存放至目标位置后,货物按照系统指引位置对货物进行预检和分拣,并将货物信息实时传输至数据库,经数据库匹配后和货物实际位置进行插值计算,分析货物是否在预先位置。
货物出库流程和货物入库基本类似,首先需要对货物进行数据采集、目标识别,货物数据匹配后对货物进行精准定位,经路引引导后保证货物能够正确识别,正确定位,正确取货。此外将货物的出库信息、位置信息传输至数据库,数据库剔除原有位置信息,新的位置信息和出库信息则被传输至数据库中。算法的改进能够有效提升智能仓库的运行效率,降低处理时间。
基于路径优化算法进行定位结果路径算法设计时,目标点和起始点数据的离散性会造成多路径分支,干扰性较强,通过建立2个拓展路径删除无效的分支路径,实现路径平面化随机拓展。
目前,搜索过程优化主要基于混合搜索,结合概率和直接取值期望点来对目标数据点进行引导,一般在有遮挡的数据云下可直接选取数据点,在无遮挡的情况下选取随机数据点,这样可降低选取路径所耗费的时间[5]。
采用有相图G=(V,E)表示路径,顶点序列路径为:(v1,v2,v3,…,vn)。其中,v1=qinit,vn=qgoal。与此同时,(vi,vi+1)∈E,1≤i≤h-1表示边,E为图形内可用点的集合,qinit表示初始位置,qgoal表示目标位置。
对电台货物存放仓库进行仿真分析,结果如图2、图3所示。
从图2的仿真结果来看,优化算法在拓展方向可对目标路径进行寻优处理,大部分展向均是按照目标方向进行拓展,实线路径为起点,虚线路径为重点区域。
通过对路径进行后处理优化,虚线表示算法给出实际路径,实线表示最终执行的路径轨迹。从图3可以显著看出,路径在执行规划方面、转弯角度、总位移以及总路程方面均有了显著提升。
表1为在路径引导下仿真前后量化数据对比,从中可以显著看出,优化后各项参数均显著提升,算法优化效果显著。
本文基于LANDMARC定位算法和双向RRT算法来实现智能仓库系统的优化,从框架协议上看,系统主要包括4个部分:硬件设备层、数据采集及处理层、网关协议层、显示应用层,具体如图4所示。硬件设备层采集数据,通过协议传输将采集的数据传输至网络层,网络层则将数据信息加载至各个应用层面,应用层根据数据源信息来进行操作界面的应用。
本系统应用的算法主要包括定位算法和寻路算法的优化,旨在提升寻路速度和系统性能。优化的算法可以适用于环境衰减变量的改变并根据环境的改变进行环境插值变量的统计,达到仓库物品的导航定位、优化,该优化算法能够有效提升仓库中导航路线生成速度,并减少智能小车的行驶时间。
智能仓库管理系统属于工业厂房范围,结合项目需求分析、厂房布局需求旨在提升仓库管理的规范性,功能分类高效性;实现了电台仓库的装载、消防和储存的特性,小仓库自主配置性的目标,因此基于大小仓库的不同需求促进了仓库储存利用性和效率的提升。
RFID技术在目标对象识别、定位方面具有显著优势,在电台仓库管理系统中发挥着重要的作用,尤其是在电台室内复杂环境和多仓库协同管理下,RFID技术对仓储物流、智慧交通、智能家居等物联网系统的实现具有重大而深远的意义。它弥补传统电台仓库管理系统的不足,基于RFID技术进行三维智能仓库系统方案设计并结合系统要求给出了硬件布局,在系统设计过程中,整合了出入库子系统、货包定位和货物引导子系统、显示子系统,使其成为一个更加智能的人性化仓储管理系统,一定程度上实现了系统软硬件的兼容,提高了系统的自适应性,为仓库管理人员提供更加便捷的服务。