走進陽合
基于信息技術完善電臺倉庫管理成為目前普遍采用的技術手段，但由于電臺倉庫種類繁多、貨物大小不一，如何精準匹配電臺貨物至對應的位置實現電臺倉庫的精細化管理，如何利用物聯網技術實現電臺倉儲領域的智能化管理，降低電臺倉庫管理人員的勞動量，提高電臺倉庫管理效率成為探討電臺發展的重中之重。
射頻識別（Radio Frequency Identification,RFID）技術在目標對象識別、定位方面具有顯著優勢，基于RFID技術實現倉庫數據的精準匹配尤其適用于電臺倉庫等復雜環境[1]。但目前，受目標載量和成本因素的影響，RFID技術仍未應用于電臺室內倉庫，主要原因是室內電臺倉庫三維智能倉庫系統配置較低?；陧椖啃枨?，利用RFID技術進行三維電臺智能倉庫系統方案設計，旨在為電臺倉庫管理降本增效提供切實可行的參考路徑。
RFID系統主要搭載3個模塊[2]，分別為讀寫器、電子標簽和后端計算機。其中，讀寫器通過獲取、儲存、采集進行射頻信號標簽載量、數據和電子標簽數據之間的交互；電子標簽包括集成電路和外部天線，集成電路涉及邏輯電路、控制電路以及其他輔助電路模塊。各個模塊之間的數據讀取和一般的通信模式一致，首先基于閱讀器實現電磁波、射頻信號之間的交互、采集和激活，產品信息以電磁波的形式被發送后，讀寫器接收返回信號，則整個回路信號被采集、交互。RFID具體體系架構如圖1所示。
電臺貨物儲存過程中需要對貨物標簽進行采集，通過采集的貨物信息和預先在系統設計的目標信息進行匹配，系統會給出精準的貨物儲存位置。目前，此界面可以搭載PC端實現貨物信息的抓取、選擇，此外還兼容其他終端實現位置的匹配。
貨物在入倉之前，系統會預先匹配貨物對應的位置。因此，在倉庫放置目標點之后會在系統的指引下進行線路實時規劃。當前，智能倉庫管理系統會對線路進行實時規劃，搭載快速擴展隨機樹（Rapidly-Exploring Random Tree,RRT）算法實現目標數據的優化和性能的提升。
貨物進入倉庫后，需要預留一定的位置來進行貨物狀態矯正，智能倉庫識別貨物后，需要保證物品位置的準確性，系統會自動對位置進行匹配。智能倉庫系統會自動匹配預先的位置信息，將貨物送至目標點，實現位置的更新與定位，同時在數據庫中進行更新[3]。
貨物、抓取、定位是智能匹配系統的核心，基于優化算法實現目標對象的精準定位。例如，在貨物標簽選取過程中，倉庫之間的位置信息會存在較大誤差，如被其他貨物遮擋、錯放，系統會通過優化算法對位置進行差值計算，刪除參考量和預先設置信息量偏差較大的數據源，同時此方式還可以基于動態環境變量實現算法的精準定位，提高復雜環境下的定位精度。
系統顯示模塊是根據倉庫目前的使用狀態、剩余空間位置、物品信息以及容量進行預估、計算，分析是否符合用戶的使用慣例；基于穩定性系統自動對數據校正處理；在長期使用中，要具備可擴展性，以滿足后續的需求。
硬件和軟件設計部分主要針對系統各個模塊來進行需求性分析，根據系統匹配的位置信息、索引來進行系統硬件體系的搭建，在進行流程化設計后結合硬件需求來進行硬件布局[4]。軟件上參考優化算法進行布局調整，硬件體系上則獨立進行配置。
貨物入庫流程主要包括位置信息匹配、數據交互、數據校對；當貨物被存放至目標位置后，貨物按照系統指引位置對貨物進行預檢和分揀，并將貨物信息實時傳輸至數據庫，經數據庫匹配后和貨物實際位置進行插值計算，分析貨物是否在預先位置。
貨物出庫流程和貨物入庫基本類似，首先需要對貨物進行數據采集、目標識別，貨物數據匹配后對貨物進行精準定位，經路引引導后保證貨物能夠正確識別，正確定位，正確取貨。此外將貨物的出庫信息、位置信息傳輸至數據庫，數據庫剔除原有位置信息，新的位置信息和出庫信息則被傳輸至數據庫中。算法的改進能夠有效提升智能倉庫的運行效率，降低處理時間。
基于路徑優化算法進行定位結果路徑算法設計時，目標點和起始點數據的離散性會造成多路徑分支，干擾性較強，通過建立2個拓展路徑刪除無效的分支路徑，實現路徑平面化隨機拓展。
目前，搜索過程優化主要基于混合搜索，結合概率和直接取值期望點來對目標數據點進行引導，一般在有遮擋的數據云下可直接選取數據點，在無遮擋的情況下選取隨機數據點，這樣可降低選取路徑所耗費的時間[5]。
采用有相圖G=(V,E)表示路徑，頂點序列路徑為：(v1,v2,v3,…,vn)。其中，v1=qinit,vn=qgoal。與此同時，(vi,vi+1)∈E,1≤i≤h-1表示邊，E為圖形內可用點的集合，qinit表示初始位置，qgoal表示目標位置。
對電臺貨物存放倉庫進行仿真分析，結果如圖2、圖3所示。
從圖2的仿真結果來看，優化算法在拓展方向可對目標路徑進行尋優處理，大部分展向均是按照目標方向進行拓展，實線路徑為起點，虛線路徑為重點區域。
通過對路徑進行后處理優化，虛線表示算法給出實際路徑，實線表示最終執行的路徑軌跡。從圖3可以顯著看出，路徑在執行規劃方面、轉彎角度、總位移以及總路程方面均有了顯著提升。
表1為在路徑引導下仿真前后量化數據對比，從中可以顯著看出，優化后各項參數均顯著提升，算法優化效果顯著。
本文基于LANDMARC定位算法和雙向RRT算法來實現智能倉庫系統的優化，從框架協議上看，系統主要包括4個部分：硬件設備層、數據采集及處理層、網關協議層、顯示應用層，具體如圖4所示。硬件設備層采集數據，通過協議傳輸將采集的數據傳輸至網絡層，網絡層則將數據信息加載至各個應用層面，應用層根據數據源信息來進行操作界面的應用。
本系統應用的算法主要包括定位算法和尋路算法的優化，旨在提升尋路速度和系統性能。優化的算法可以適用于環境衰減變量的改變并根據環境的改變進行環境插值變量的統計，達到倉庫物品的導航定位、優化，該優化算法能夠有效提升倉庫中導航路線生成速度，并減少智能小車的行駛時間。
智能倉庫管理系統屬于工業廠房范圍，結合項目需求分析、廠房布局需求旨在提升倉庫管理的規范性，功能分類高效性；實現了電臺倉庫的裝載、消防和儲存的特性，小倉庫自主配置性的目標，因此基于大小倉庫的不同需求促進了倉庫儲存利用性和效率的提升。
RFID技術在目標對象識別、定位方面具有顯著優勢，在電臺倉庫管理系統中發揮著重要的作用，尤其是在電臺室內復雜環境和多倉庫協同管理下，RFID技術對倉儲物流、智慧交通、智能家居等物聯網系統的實現具有重大而深遠的意義。它彌補傳統電臺倉庫管理系統的不足，基于RFID技術進行三維智能倉庫系統方案設計并結合系統要求給出了硬件布局，在系統設計過程中，整合了出入庫子系統、貨包定位和貨物引導子系統、顯示子系統，使其成為一個更加智能的人性化倉儲管理系統，一定程度上實現了系統軟硬件的兼容，提高了系統的自適應性，為倉庫管理人員提供更加便捷的服務。
