大型物流配送中心的定位技术研究

论文摘要

近年来,随着经济和物流业的发展,物流配送中心也得到了长足的发展,对于货物的管理也趋于信息化智能化,然而对于整个配送中心的工作人员的管理依然比较传统落后。为了帮助配送中心的管理者进行有效地管理和监控,满足其对于人员的高精度定位需求,本文对物流配送中心的定位技术及算法进行了研究,并在这一系列的算法基础上完成了对大型物流配送中心定位系统的设计与实现。本论文完成了以下几方面的工作：1.基于惯性器件的行人惯性定位导航算法的研究。通过人体在行走过程中的特点,例如具有步态具有周期性,加速度具有完整的波形,利用简易便捷的惯性器件,通过“零点交叉+窗口滑动+阈值判断”算法求得行人的记步值,并通过“倾角补偿+BP神经网络补偿”的航向角补偿算法解算出行人行走时的航向角。2.基于基站RSSI值的网格匹配算法的研究。由于考虑到非视距与多径对于定位精度的影响,本文提出了基于基站RSSI值的网格匹配算法,通过离线建立位置指纹数据库,和在线定位时实时对接受到的RSSI值与数据库进行匹配,匹配出最优网格及最优定位点。3.基于行人惯性定位导航与基站网格匹配的粒子滤波融合修正算法。由于基站定位受到环境复杂、人员及其他设备的干扰,是属于定位较准确的绝对定位,且行人惯性定位具有相对定位高精度的特点,本文针对两者的特点,提出了基于两者的粒子滤波融合修正算法,将两者的优点进行了完美的结合,实现了实时定位的高精度问题。4.大型物流配送中心定位系统的实现。本文采用项目自行设计的软硬件平台,完成了大型物流配送中心定位系统的实现,该系统在移动终端进行位置解算,并通过移动通信网传输给监控端,在地图上实时显示,方便了物流配送中心管理人员对于配送中心的管理与监控。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 物流配送中心国内外发展现状
• 1.2.1 国外物流配送中心发展现状
• 1.2.2 国内物流配送中心发展现状
• 1.3 国内外定位技术研究现状
• 1.3.1 基于惯性传感器的行人惯性定位导航技术
• 1.3.2 基于射频信号的基站定位技术发展现状
• 1.4 本文主要研究内容
• 第二章 定位技术原理分析
• 2.1 基于惯性传感器的定位导航技术介绍
• 2.1.1 基于惯性传感器的定位导航算法原理分析
• 2.1.2 传统惯性定位导航算法介绍
• 2.1.3 行人惯性定位导航算法介绍
• 2.2 基于射频信号的基站定位技术介绍
• 2.2.1 RSSI定位技术
• 2.2.2 TOA/TDOA定位技术
• 2.2.3 AOA定位技术
• 2.3 本章小结
• 第三章 基于惯性传感器的行人惯性定位导航技术
• 3.1 基于加速度计的测频记步
• 3.2 电子罗盘矫正
• 3.2.1 基于BP神经网络算法的罗盘补偿
• 3.2.2 倾角补偿
• 3.3 实验结果
• 3.4 本章小结
• 第四章 基站RSSI网格匹配及粒子滤波融合定位算法
• 引言
• 4.1 基站RSSI网格匹配定位算法
• 4.1.1 基站RSSI网格匹配定位算法的原理分析
• 4.1.2 基站RSSI网格匹配定位算法求解
• 4.2 基于行人惯性定位导航与基站定位的粒子滤波融合修正算法
• 4.2.1 粒子滤波原理分析
• 4.2.2 粒子滤波动态空间模型的建立
• 4.2.3 基于行人惯性定位导航与基站定位的粒子滤波融合算法分析
• 4.3 实验结果及仿真
• 4.4 本章小结
• 第五章 大型物流配送中心定位系统实现
• 5.1 大型物流配送中心定位系统组成
• 5.1.1 大型物流配送中心定位系统总体架构
• 5.1.2 系统硬件平台
• 5.1.3 系统软件平台
• 5.2 大型物流配送中心定位系统实现
• 5.2.1 大型物流配送中心定位系统软件架构
• 5.2.2 大型物流配送中心定位系统各功能实现
• 5.3 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文