基于rfid的仓库货物位置高度估计方法的研究与实现

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1、基于RFID的仓库货物位置高度估计方法的研究与实现重庆大学硕士学位论文（专业学位）学生姓名：刘典指导老师：孙棣华教授兼职导师：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StudyandImplementationofWarehouseGoodsHeightEstimationMethodBasedonRFIDAThesisSubmittedtoChongqingUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementfortheProfessionalDegreeByLiuDianSupe

2、rvisedbyProf.SunDihuaPluralisticSupervisedbyPE.TangYiSpecialty:ME(ControlEngineeringField)CollegeofAutomationofChongqingUniversity,Chongqing,ChinaMay2016中文摘要摘要仓库货物定位为仓库管理人员提供精确的货物空间位置信息，是提高仓储管理效率的有效手段。目前，对仓库货物定位的研究多局限于平面位置定位，货物的高度估计一般来源于平面定位的扩展，即通过在仓库空间位置部署RFID读写器和参考标签获取货物的高度。由于货物定位的精度与

3、部署密度呈正相关并且部署密度受成本的限制，导致高度估计的精确度较低，不能满足实际的仓库管理需求。因此，仓库货物高度估计为仓库货物空间位置的定位提供更可靠的数据基础，在对仓库管理服务水平的提高，具有重要的实际意义。论文针对仓库货物空间位置的高度估计问题，从移动式单一读写器上RFID阵列天线的特性入手，提出了RFID系统读写器阵列天线排布的优化方法，提升了采集数据的可用性。并基于仓库RFID实际数据，分析了高度位置与标签信号强度、读取次数的关系，提出了仓库货物位置高度估计方法。最后设计了仓库货物高度位置估计系统。主要研究内容包括：①天线阵列排布优化方法。因为现有天线阵列排

4、布时，并未考虑货物高度估计问题，所以通过分析实际环境中使用的移动式单一读写器阵列天线RFID系统，针对天线系统特性，利用HFSS工具进行天线仿真，提出了读写器天线阵列排布优化模型，对天线上下排布情况进行改进，从而改善了采集到的数据可用性。②仓库货物位置高度估计模型的建立。通过分析现有室内定位算法的优缺点，结合实际数据情况，指出不能使用单一参数进行高度估计。通过将读写器接收到的信号强度以及天线的读取次数与k近邻分类算法相结合，提出改进型k近邻分类算法，建立了高度估计模型，能够提升高度估计的准确性。③仓库货物位置高度估计系统的设计与实现。利用现有技术水平及软硬件环境，结合

5、仓库货物位置高度估计模型，设计并搭建了仓库货物位置高度估计系统，在实际环境中实现了系统功能，并对高度估计实验结果进行了分析。实验结果表明，论文所运用的算法及建立的模型能够有效运用于实际仓库环境的货物高度估计。在与货物实际高度位置比较中，货物所在托盘位置准确率达到97%以上，货物实际位置准确率达到85%。因此，论文的研究成果能够提供较为准确的仓库货物位置的高度估计信息，有利于仓库货物定位的实际应用。关键词：仓储管理，RFID系统，室内定位，天线阵列排布优化，高度估计I英文摘要ABSTRACTWarehousecargolocationisaneffectivemeans

6、toimprovetheefficiencyofwarehousemanagement,whichistoprovideaccuratelocationinformationofcargospace.Atpresent,inwarehouse,thegoodslocationresearchislimitedin2-Dlocation.Cargoheightestimatestheaveragesourceextensionsontheplanelocation,throughthewarehousespacepositioninthedeploymentofRFID

7、readerandreferencetagstoobtaingoodsheight.Duetotheaccuracyofcargopositioninganddeploymentdensityispositivelyrelatedtothedensityofthedeploymentandthecostoftherestrictions,resultinginahighdegreeofaccuracyisestimatedtobelow,cannotmeettheactualneedsofthewarehousemanagement.Therefor