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    WSN的大型倉庫無人化智能監控係統

      信息來源:   發布時間:2021-07-22  點擊數:

    引言

    信息技術的發展帶來了購物模式的深度變革,網絡購物模式的快速興起催生了物流業的井噴式爆發,大中型、超大型物流倉庫日益增多。特別是隨著大型倉庫在數量和規模的快速擴張,如何實現大型、超大型倉庫的全方位、低成本、高可靠性監管,實時把握環境態勢,預先警示安全隱患,快速上報突發險情,準確定位事發現場,是一個需要認真研究的問題[1,2,3]

    本文從大型、超大型倉庫安全管控的角度出發,基於嵌入式係統和WSN技術設計了一套智能倉庫監控係統,並借助ZigBee和Raspberry Pi完成了演示係統的搭建和功能驗證工作。首先,圍繞ZigBee搭建WSN網絡,實現複雜環境下倉庫態勢的實時、無死角監測。此外,基於Raspberry Pi設計移動監控平台,實現庫區的日常自動巡檢。在此基礎上,借助ZigBee模塊實現Raspberry Pi移動監控平台的室內定位,使移動監控平台能夠自主前往報警點,實施應急處置。

    1 總體方案

    基於WSN的智能倉庫監控係統主要實現以下功能:基於ZigBee靜態傳感節點的倉庫環境態勢的持續無死角監測和上報;基於Raspberry Pi移動監控平台的庫區例行巡檢及現場視頻遠程回傳;基於ZigBee室內定位技術的移動監控平台智能巡邏和現場應急處置。

    智能倉庫監控係統主要由三個分係統構成,如圖1所示,分別為環境感知和室內定位係統、智能巡邏及移動監控平台、數據顯示及控製決策終端。

    各個傳感節點和協調器無線組網,協調器通過RS232與顯示控製終端通信實現庫區環境參數的采集和智能巡邏及移動監控平台的定位工作。智能巡邏及移動監控平台實現庫區日常巡邏和應急情況下的現場態勢回傳,數據顯示及控製決策終端負責數據的綜合處理、顯示以及預警決策,同時實現對智能巡邏及移動監控平台的遠程控製。

    圖1 係統總體結構

    圖1 係統總體結構   


    2 係統設計

    基於WSN的智能倉庫監控係統主要由ZigBee錨節點環境監測和室內定位模塊、協調器節點模塊、數據處理及決策控製計算機、終端顯示模塊以及智能移動監控平台的各個模塊組成。係統硬件組成如圖2所示。

    圖2 係統硬件組成

    圖2 係統硬件組成 


    2.1 ZigBee錨節點模塊

    ZigBee錨節點實現兩項功能:一是利用ZigBee網絡室內定位技術[4,5]實現對搭載ZigBee盲節點的智能巡邏及移動監控平台的實時定位;二是作為倉庫環境參數采集的基本單元[6],以CC2530芯片為處理中心通過搭載溫濕度傳感器、煙霧濃度傳感器、光敏傳感器、熱敏傳感器等,實現對庫區溫度、濕度、光照、煙霧、熱源等信息的采集,並根據庫區大小及單個ZigBee節點的檢測範圍配置模塊的數量。

    如圖3所示,多個ZigBee錨節點在協調器的組織下構成ZigBee監測定位網絡。錨節點采集的信息通過ZigBee網絡無線傳輸至協調器節點,由協調器節點通過串口上傳至數據顯示及控製決策終端,進行數據處理、顯示和決策控製。

    圖3 錨節點信息采集

    圖3 錨節點信息采集   


    2.2 智能巡邏及移動監控平台

    智能巡邏及移動監控平台主要由Raspberry Pi控製模塊、ZigBee盲節點模塊、攝像頭監控模塊、循跡模塊、驅動模塊和運動平台硬件構成。Raspberry Pi通過搭載CSI攝像頭、FC-51紅外傳感器、HC-SR04超聲波傳感器等實現對移動平台的智能化控製,ZigBee盲節點模塊一方麵通過RS232與Raspberry Pi模塊通信,另一方麵無線接入ZigBee網絡,實現對移動監控平台的室內定位。

    移動監控平台設計“無人值守”和“人在回路”兩種工作模式,並通過Tornado框架實現與決策終端的交互,如圖4所示。

    圖4 移動監控平台功能設計

    圖4 移動監控平台功能設計 


    日常庫區管理中,移動監控平台工作在“無人值守”模式下,此時平台沿既定路線循跡運動,同時將監控視頻無線上傳至數據顯示及控製決策終端。也可通過人工遠程控製,實現對不同庫區位置的態勢查看。如果倉庫中某處發生險情,ZigBee錨節點會及時發出警報,同時上報出險點的位置和采集的環境參數,控製中心實時轉發出險點位置給移動監控平台,移動監控平台再結合自身定位信息,沿最短巡邏路線快速到達目的地,回傳現場視頻,幫助管理人員及時掌握庫區內部情況。

    2.3 數據顯示及控製決策終端

    數據顯示及控製決策終端主要接收並處理來自協調器節點的監測信息,顯示由智能巡邏及移動監控平台回傳的庫房視頻信息,同時支持管理人員發出控製指令。為了提高係統的適用性和便攜性,分別基於Windows和androids平台開發決策終端,如圖5所示。

    在Windows平台下,基於HTML5和CSS3開發人機界麵,通過JQuery JS完成事件觸發和後台交互。androids終端通過跨平台性較好的web app開發實現。

    圖5 決策終端平台開發環境

    圖5 決策終端平台開發環境   


    3 關鍵技術

    3.1 基於ZigBee網絡的室內定位技術

    智能巡邏及移動監控平台通過建立基於RSSI的路徑損耗模型實現定位。RSSI是一種通過接收到的信號強弱測定信號點與接收點之間的距離,並據此進行空間定位的技術。

    3.1.1 遮蔽空間中的RSSI測距模型

    遮蔽空間下基於RSSI測距的估計公式[7]為:

     


    其中,d為待求距離,A和n為測距參數,需根據實際庫房環境進行選擇。

    3.1.2 空間位置解算

    空間中三條不共麵的線可定位一個點,因此理論上測得3個錨節點的信號強度就可以實現盲節點的定位,如圖6 (a)所示。

    圖6 空間三球定位模型

    圖6 空間三球定位模型   


    圖6 (a)中,A、B、C為三個ZigBee錨節點,M為智能巡邏及移動監控平台搭載的ZigBee盲節點。由於多徑效應、障礙物幹擾、環境噪聲以及節點和硬件功耗限製等因素,必然引起定位誤差,如圖6 (b)所示。為了提高定位精度,以多錨節點數據融合結合最大似然估計方法[8],提升定位精度。

    設錨節點i (i=1, 2,…,n)的空間坐標為(xi, yi, zi),盲節點的空間坐標為(x0, y0, z0),錨節點和盲節點之間的距離為di,根據空間定位原理,得到定位方程:

     


    式中,前(n-1)個等式依次與第n個等式相減,結果可以寫成矩陣的形式。同時,考慮測距誤差N,最終的矩陣表達式為:

     


    式中,A=A1[A2…A]n-1T, B=B[B2…B]n-1T, X=x0[yz]0T, Ak=2 (xk-xn) (yk-yn) (zk-zn[) ]T, Bk= (x2k+y2k+z2k) - (x2n+y2n+z2n) - (d22-d2n) , k=1, 2,…,n-1, N是一個含有(n-1)個參數的隨機誤差矩陣。借助最小均方差估計理論得到X的估計值:

     


    3.2 視頻采集與遠程實時回傳

    視頻采集和遠程回傳係統設計過程中探討了多種方案,包括: (1) 基於mjpg-streamer的多線程解決方案[9,10]; (2) 基於vlc流媒體服務器的解決方案[11,12]; (3) 基於OpenCV和Tornado的網絡視頻傳輸方案[13]。在2代Raspberry Pi上分別對三種方案的性能進行實驗統計分析,相同實驗條件下,使係統持續運行5分鍾,統計得到的實驗數據如表1所列。

    表1 不同方案實驗結果     下載原表

    表1 不同方案實驗結果

    從實驗數據看,三種方案各有優缺點,考慮到方案 (3) 沒有特別明顯的短板,能夠滿足係統需求,最終選擇該方案進行視頻采集和遠程回傳。具體實現過程如圖7所示。

    圖7 基於OpenCV和Tornado的網絡視頻傳輸方案

    圖7 基於OpenCV和Tornado的網絡視頻傳輸方案  


    3.3 智能巡邏及移動監控平台方向感知

    “無人值守”模式下,遇到突發情況時,監控平台必須沿最短路徑快速到達現場。如圖8所示,M為監控平台待機點,如果A點出現突發情況,監控平台應該在巡邏路線上沿順時針運動以確保最快到達現場;如果B點出現突發情況,監控平台應該沿逆時針運動。正確選擇路徑,需要監控平台準確感知自身的運動方向。為了實現這項功能,分別在待機點M前後的巡視路線上設置半圓形方向判讀標誌。監控平台循跡運動過程中,通過判斷沿圓弧的轉彎方向實現自身運動方向的辨別。如果A點發出報警信號,平台轉彎運動過程中判斷出方向向右,則會調轉運動方向,沿C2C3重新切入規劃路徑,快速到達報警點。

    圖8 移動監控平台智能方向判讀

    圖8 移動監控平台智能方向判讀   下載原圖


    3.4 移動監控平台多線程並發設計

    移動監控平台需要在采集回傳現場視頻信息的同時完成智能運動,同時響應決策終端的指令控製,軟件實現上采用多線程並發設計實現該功能。係統主要線程包括:視頻采集和遠程傳輸線程、移動監控平台主控製線程、避障和循跡線程,如圖9所示。

    圖9 多線程並發設計

    圖9 多線程並發設計   下載原圖


    4 係統設計實現

    為了驗證係統可行性,設計了擁有3個監測(錨)節點的演示驗證係統,決策終端人機界麵實現效果如圖10所示。移動監控平台的巡航路徑設計及現場試驗效果如圖11所示。

    試驗結果表明,對於突發險情,決策終端能夠及時發出預警信號,同時指示移動監控平台進行應急處置。移動監控平台能夠正確辨別運動方向,迅速判斷出最短路徑,及時抵達現場。實際測量結果顯示,無遮擋情況下,ZigBee網絡對移動監控平台的定位誤差在2m左右,由於事先進行了路徑規劃,因此基本能夠滿足係統需求。

    圖1 0 演示驗證係統決策終端人機界麵

    圖1 0 演示驗證係統決策終端人機界麵   下載原圖


    圖1 1 巡航路徑設計及現場試驗圖

    圖1 1 巡航路徑設計及現場試驗圖  


    結語

    本文針對大型、超大型物流倉庫的無人化監管問題,開展了係統分析和方案設計,並進行了可行性驗證。對於移動監控平台的“無人值守”監控模式,由於需要提前在庫區鋪設路線,一定程度上限製了庫區的使用,隨著技術的進步,後續研究中可進一步實現移動監控平台的自主路徑規劃[14],提升移動監控平台的智能化、自主化水平。另外,對於室內定位網絡,在成本允許的情況下,可考慮采用諸如UWB等技術[15,16,17]實現亞米級甚至厘米級的定位,構建更加健壯的監控係統。

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