符合学术规范的学术服务

基于车联网系统的智能物流配送系统研究

分类:计算机职称论文 时间:2022-01-22

  摘 要: 为有效解决物流配送交通拥堵、交通事故、车辆空载等问题,基于车联网系统设计了智能物流配送系统,不仅详细设计了系统整体框架与功能模块,还构建了系统模型。研究表明,此系统可促使用户全过程监控并掌握整个物流配送过程,感知货物具体运输状态;不仅实现了物流配送的智能化配送管理,且突破了既有物流配送模式,在很大程度上提高物流配送效率,节约了运输时间,降低了配送成本,因此值得大力推广与广泛应用。

基于车联网系统的智能物流配送系统研究

  关键词:车联网;智能物流;配送系统

  1 引言

  现代化物流行业发展主要以现代化制造业与服务业为载体,着重于现代化运输业,通过现代信息与通信技术,推动物流配送服务信息化与智能化发展,而智能化是现代物流发展的核心所在。在互联网+战略形势下,以及电子商务迅速发展推动下,具备迅捷性、精准性、个性化等优势的智慧物流将会逐步发展为促进网络经济,推动产业转型升级的引导者。而基于智慧物流角度可知,我国物流行业尚未成熟化,依旧存在信息化水平较低,应用领域分布不均匀,行业内部资源共享度低,精细化管理水平较差等现象。据此,为有效提升物流配送效率与服务质量,降低运营成本,需根据实际需求引进车联网系统。

  车联网即基于 GPS、RFID、OBD、传感器、摄像头等设备,采集、处理、传输车辆、道路、用户三者间的信息,为车辆提供导航服务,并诊断故障,以保障行驶安全性与稳定性,同时智能监控、调度、管控车辆与车载货物,此外还可基于全程可视化管理,集成物流、商流、信息流,从而促进配送实现智能化发展[1] 。由此,本文基于车联网系统设计了智能物流配送系统。

  2 智能物流配送系统整体架构设计

  就系统特性与物流企业发展需求,基于车联网系统设计了智能物流配送系统,其整体架构[2] 具体如图1所示。

  2.1 信息感知层分析

  信息感知层负责采集数据,GPS与GIS主要用作定位 车辆、预测路况、感知周围环境、回放轨迹;OBD车载诊断系统与传感器负责检测诊断车辆系统与部件数据、状态; RFID技术作用为监控与追踪货物信息;摄像头负责对驾驶人员状态与车辆周围环境进行全程实时监控,基于此充分掌握车辆相关数据信息,即空满状态、位置、分布数量、利用率等等,以消除数据盲区,试试资产透明化管理。

  2.2 网络传输层分析

  网络传输层负责传输数据信息,通过接收车载终端信息,基于无线网络、专用网络、M2M等传输于技术支撑层,以确保智能物流配送整个过程中车辆、道路、货物、用户之间实时交互沟通。

  2.3 技术支撑层分析

  技术支撑层负责储存、访问、计算,接收车载终端与客户端所传输的相关信息,通过大数据与云计算技术,面向海量多类型数据,以完成准确储存、计算、检索、虚拟管理以及实时交互,从而实现物流配送过程中的车辆与货物信息匹配,以科学合理调度车辆,优化改善配送路线,提升利用率。

  2.4 应用层分析

  应用层包含应用对象与应用接口两部分,其中对象就是系统使用对象,而应用接口就是客户端,系统使用就是应用对象基于接口进入系统界面,发布并检索信息,并以系统所匹配的物流配送方案为载体作出正确决策,从而实现安全高效低成本配送,同时还可基于实时监控配送状态实现透明化配送[3] 。

  3 智能物流配送系统功能模块设计

  基于车联网系统的智能物流配送系统功能模块框架[4] 具体如图2所示。

  3.1 身份认证模块

  身份认证功能模块主要包含针对既有用户的管理,以及面向新用户的资格准入认证。用户管理即身份与角色验证,验证合格之后,用户可就自身账户权限开展实际操作。

  3.2 车载终端模块

  信息采集子模块基于传感器进行运输车辆与货物信息采集,即通过GPS传感设备采集车辆位置相关信息;通过RFID传感设备采集货物标签相关信息;信息显示子模块基于小型触摸屏呈现所采集关键数据信息,即车辆运输起点、位置信息、货物标签信息、传感数据信息、调度指令等等,以供驾驶人员实时掌握了解车辆运输状态信息,以便于根据实际情况适度调整驾驶状态;数据传输子模块基于无线通信透明传输方式,进行车载终端与监控中心之间的无阻碍网络数据实时通信,即传输所采集信息于监控中心,接收调度指令,响应指令的反应信息传输;其他子模块基于触摸屏以供驾驶人员操作运行常用功能,即货物装卸、运输启动、应答调度指令[5] 。

  3.3 信息管理模块

  身份认证校验合格之后,供应商可通过平台实时发布货物详细信息,物流企业与租车服务商则可基于客户端实时发布车辆位置、运输价格、车辆载量等具体信息,透明化空车资源分布状态,经过系统自主校核、审查、筛选、匹配,用户可在线下单或者寻找货源,同时还可以人工检索与自动匹配的方式,快速准确实现车货相呼应,从而及时完成配送任务。

  3.4 智能交通模块

  车辆驾驶人员可就 GPS 与 GIS 定位,采用传感器分析辨别车辆周围环境,寻求时间与距离最短最优化路径,以节约时间。系统可根据货物特性、用车时间、车辆载量、路径等要素设计最合适的配送计划,并提示相关用户构成最佳路径拼接方案,车辆就近返程进行配货,用户可适当出让车辆空闲时间段,降低运输过程的消耗成本,以实现最优化取货与配送。基于系统远程指挥调度,改进周转率,还可由大数据与云计算技术分析处理既有数据信息,以预测评估交通状态,提前预知车流量、速度、停车位置,最大程度上避免拥堵与停车难等问题,同时以感应路桥方式,采取不停车收费方式,以便于车辆稳定流畅行驶。

  3.5 监控中心模块

  监控追踪子模块中,用户可对驾驶员、车辆、货物等状态进行全过程实时监控,还可基于车载监控、通信网络对驾驶员是否疲劳、停车维修加油等具体工作状态加以监控,以强化司机与用户间的信任机制,还可对车辆线路、速度、位置等进行监控,回放路线轨迹,监控货物状态与质量。通过RFID与报警器相互对接,设置防丢失、偷盗等告警功能,以全程追踪货物详细动态,并保证用户充分掌握整个配送过程。

  数据处理子模块面向各个目标终端所传输的数据进行接收处理分析。在解析、解密、提取处理之后,及时存储于数据库。基于信息类型调度相应功能加以处理,并针对数据信息加以维护。

  GIS平台展示可以可视化数据,是监控中心的关键模块。多目标轨迹绘制通过调取目标终端传输的定位采集信息,于GIS平台同步同时绘制目标运输轨迹,以便于监控中心人员实时查询浏览;针对GIS平台呈现的跟踪目标进行优化管理,即形式设置、标识、跟踪信息查询等;监控中心人员基于GIS平台面向指定目标终端下达调度指令、接收并提示终端人员所反馈的应答信号。

  数据安全管理子模块负责接收、处理与运输协议相符的目标终端传输的数据,并屏蔽非法数据,以保障数据安全性;面向传输数据加密处理,以确保数据传输安全性;就不同权限对监控中心人员进行功能操作权限设置,以保证既有处于不会被恶意篡改盗取[6] 。

  3.6 安全保障模块

  在发生危险时,车载终端模块会及时发布异常告警与避免碰撞的提示信息,在需要紧急救援时,驾驶人员可按下紧急按钮,此时后台系统会利用 GPS与 GIS进行车辆位置定位,管理人员则根据实际情况快速准确制定有效的救援方案。同时,还可通过大数据与云计算挖掘整合数据信息,详细分析车辆部件故障规律,以定期维修更换,最大程度上确保车辆运行安全性与稳定性。在车辆发生故障时,后台系统还可基于OBD、传感器、监控远程指挥诊断车辆,以助于驾驶人员有效解决难题。

  3.7 交易评估模块

  用户基于智能物流配送系统可在线下单、接单、付款,以完成整个配送交易过程,构成服务资源在线响应、价格透明化等特征,而管理人员可充分发挥监督管理作用,并通过大数据与云计算进行市场需求预测分析,从而为用户指定可行性计划。在物流配送服务完成之后,用户可整体评估本次服务企业与驾驶人员,评价信息则会呈现于企业与驾驶人员界面,以供其他用户参考借鉴。交易评估模块不仅为用户交易提供了便利,还保障了交易安全性与透明化,同时还可激发服务企业与车辆驾驶人员工作积极性。

  4 智能物流配送系统模型构建

  4.1 假设

  只考虑单纯车辆货物配送状况;用户货物配送重量于配送中心配送能力范围内,且用户详细位置为已知状态;每辆车辆服务路线只有一条,不存在交叉现象;在货物配送时,出货地点为一个或多个配送中心;用户送货时间明确为固定时间段,并非精确时刻;配送目标将成本费用降到最低。

  4.2 分解

  在智能物流配送系统模型中,目标函数十分繁杂,想要明确指定最佳方案难度较大。所以将其分解为多个子问题,以实现求解。配送货物时,最终目标为费用成本问题,即装货成本最小化;配送运输成本最小化。

  首先选择配送中心。基于用户提出的条件要求等,物流企业选择最为合适的配送中心,即求解全部用户点对于配送中心的子集;其次合理安排车辆。通过配送中心与用户要求相关内容,为用户科学安排车辆,并选择最优送货路径。虽然分解了模型,但此两方面问题关系密切,并非独立存在,所谓分解主要是为了简化模型求解。

  4.3 求解

  为准确快速设计货物配送最佳方案,将全部用户进行分组处理,并综合考虑各个方面要素,科学安排送货时间与最佳路径。

  首先选择配送中心,需通过两种不同方式进行求解,其一重心法,以解决配送中心选址问题;其二位置区域划分法,以用户位置分布状态,划分整个范围为多个小区域,严格遵守最近优先原则;其次合理安排车辆,以遗传算法,基于成本最低原则,设计选择最佳路径[7] 。

  5 系统实现

  基于车联网系统的智能物流配送系统实现流程[8] 具体如图3所示。基于车载终端,可实现智能物流配送整个过程相关要素间的实时交互沟通;以大数据与云计算技术可准确存储、计算、计算、虚拟管理海量多类型数据信息,从而科学匹配车辆与货物信息,合理调度车辆,优化配送路径,进而提高了车辆利用率;驾驶人员通过GPS与GIS定位,采用传感器可分析辨别周围环境,以此寻求时间与距离最短的最优化路径;通过RFID与报警器相互对接,全程追踪货物详细动态,保证了用户对整个配送过程的充分掌握;在发生危险时,通过大数据与云计算挖掘整合数据信息,详细分析车辆部件故障规律,定期维修更换,从而确保车辆运行安全性与稳定性。此系统可促使用户全过程监控并掌握整个物流配送过程,感知货物运输状态;不仅实现了物流配送的智能化配送管理,且突破了既有物流配送模式,在很大程度上提高物流配送效率,节约了运输时间,降低了配送成本。

  6 结束语

  综上所述,目前关于车联网技术在物流配送中应用的研究并不多,而当前物流配送依旧存在交通拥堵、交通事故频发、车辆空载严重、货物延迟等相关问题,对此本文深入探讨了车辆网在智能物流配送中的实践运用,设计并实现了基于车联网系统的智能物流配送系统。研究表明,此系统可促使用户全过程监控并掌握整个物流配送过程,感知货物具体运输状态;不仅实现了物流配送的智能化配送管理,且突破了既有物流配送模式,在很大程度上提高物流配送效率,节约了运输时间,降低了配送成本。——论文作者:王 慧

  参考文献 :

  [1] 孙晓雯.车辆调度系统与物流车联网演示平台设计研究 [D].南京:南京航空航天大学,2016.

  [2] 吴婷.物流配送信息智能传输系统设计[J].现代电子技术,2017,40(13):83-86.

  [3] 任晓翠.面向快递终端的物流配送服务系统设计[J].自动化与仪器仪表,2020(1):101-104.

  [4] 厦门金龙联合汽车工业有限公司.一种基于车联网的末端物流高效配送系统及其配送方法:CN201910344476.X[P]. 2019-08-02.

  [5] 冯亮,梁工谦.联网中物流配送车辆调度目标定位设计与仿真[J].计算机仿真,2017,34(4):377-381,405.

  [6] 杨卫东,许德刚,常德海,等.基于车联网的智能物流配送关键技术与应用[D].郑州:河南工业大学,2017.

  [7] 冯楠,蒲清泉.基于车联网的物流配送系统设计与实现 [J].物流技术,2018,37(5):136-139.

  [8] 李栋.基于 RFID 技术的物流管理系统设计[J].电子测试,2015(18):23-24,12.

全学科期刊推荐 中英文发表指导

* 稍后学术顾问联系您

学术顾问回访> 详细沟通需求> 确定服务项目> 支付服务金> 完成服务内容

SCI期刊

国际英文期刊

核心期刊

国外书号出书

国内纸质出书

2023最新分区查询