基于rfid的仓库货物平面定位算法研究与实现

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时间:2019-03-17

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1、基于RFID的仓库货物平面定位算法研究与实现重庆大学硕士学位论文(专业学位)学生姓名:王东方指导老师:廖孝勇讲师兼职导师:唐毅教授级高级工程师学位类别:工程硕士(控制工程领域)重庆大学自动化学院二O一六年五月ResearchandImplementationBasedonRFIDofWarehouseCargoPlanePositioningAlgorithmAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementforth

2、eProfessionalDegreeByWangDongFangSupervisedbyLectureLiaoXiaoyongPluralisticSupervisedbyPE.TangYiSpecialty:ME(ControlEngineeringField)CollegeofAutomationofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay2016中文摘要摘要仓库货包定位是仓库管理的基础,精确地获取仓储物品的位置信息,能有效提高仓库管理水平。目前仓库货包定位技术主要通过在

3、仓库固定位置部署大量的RFID读写器或参考标签实现,该方法额外增加了成本且在某些无法布置参考标签的仓库环境中不适用。无参考标签的仓库货包定位技术不需要额外成本,适用于各种仓库定位场景,但目前尚缺乏该技术的研究。因此,在保证定位精度要求下,深入研究无参考标签的仓库货包定位技术,将有效促进仓库货包定位服务水平,具有重要的实际意义。论文以室内仓库定位为研究对象,针对RFID室内仓库定位技术在无参考标签情形下仓库货包标签定位的问题,从分析实际扫描数据的冗余特性入手,研究剔除冗余数据的过滤方法,在此基础上探索标签数据时间强

4、度值与货包标签物理位置的关系,进而实现对仓库货包标签的高精度平面定位。论文主要研究工作包括:①扫描数据冗余过滤方法。论文通过对移动读写器多天线阵列运行特性的分析,确定了扫描数据中冗余数据所属的时间范围,在此基础上,针对扫描数据集的动态特性提出基于动态时间布隆过滤器(DTBF)的货包标签扫描数据冗余过滤方法,对货包标签的非冗余数据进行保存,为算法提供高质量的数据源。②基于加权算法的货包标签扫描数据时间强度模型的建立。为了得到一组能从数据方面准确反映该货包标签物理位置信息的时间强度值,结合标签信号强度值的空间衰减规律

5、及标签不同非冗余扫描数据时间值对于模型影响的差异性,建立基于加权算法的货包标签扫描数据时间强度模型,并通过采用LANDMARC定位算法的思想确定各个时间值所占的权重,验结果表明,该方法比其他方法获取到的时间强度值在时间强度坐标系中更能反映货包的真实物理位置。③货包标签定位方法。针对传统模糊C均值聚类算法在仓库货包移动巡检定位存在的不足,引入最大距离法对算法初始聚类中心进行选择,并运用多聚类中心划分法对聚类中心进行合理的再划分,以达到提高算法准确度的目的。实验结果表明改进的模糊C均值聚类算法能够实现对货包标签的高精

6、度定位。最后,综合运用上述方法,对仓库货包平面定位进行设计与实现,并运用大量现场测试数据对算法进行评估,结果表明:本文方法能够有效对实际仓库定位环境中的货包标签进行平面位置估计。关键词:RFID;仓库定位;移动读写器;动态时间布隆过滤器;模糊聚类算法I英文摘要ABSTRACTWarehouselocationisthebasisofwarehousemanagement.Accurateaccesstotheplanelocationinformationofstoragegoodscaneffectivelyi

7、mprovethelevelofwarehousemanagement.ThewarehousegoodspackageplanepositioningtechnologyismainlyimplementedbythedeploymentofalargenumberofRFIDreadingandwritingdeviceorreferencelabelinthewarehouse.Thismethodaddstheadditionalcostandcouldnotapplytothecircumstanceo

8、fsomewarehousewhichcouldnotdeployreferencelabels.Thewarehousegoodspackageplanepositioningtechnologywithoutreferencelabelswillnotaddtheextracostandcanbesuitableforallkindsofsceneofwarehous

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