王志偉+許江淳+李玉惠+張?jiān)?史鵬坤

摘要：為了解決物流響應(yīng)慢，貨物在倉(cāng)庫(kù)中丟失，以及車(chē)輛在運(yùn)輸貨物途中出現(xiàn)事故等問(wèn)題，研究了一種基于嵌入式的物流跟蹤及車(chē)輛姿態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)車(chē)載平臺(tái)與物流中心聯(lián)網(wǎng)對(duì)車(chē)輛實(shí)時(shí)狀況分析并進(jìn)行預(yù)處理，在物流運(yùn)輸過(guò)程中能夠?qū)崿F(xiàn)物流實(shí)時(shí)跟蹤。在實(shí)際應(yīng)用中，該系統(tǒng)能夠?qū)ω浳锏奈恢眠M(jìn)行實(shí)時(shí)確認(rèn)，并在數(shù)據(jù)中心可以接收到車(chē)輛是否出現(xiàn)故障或車(chē)輛姿態(tài)信息，在車(chē)輛故障和姿態(tài)異常時(shí)發(fā)出預(yù)警信息。

關(guān)鍵詞：物流跟蹤；姿態(tài)檢測(cè)；姿態(tài)異常；預(yù)警信息

0 引言

隨著近些年來(lái)物流產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，人們對(duì)處于運(yùn)輸過(guò)程中貨物的狀況關(guān)注度逐漸增強(qiáng)。物流管理系統(tǒng)便應(yīng)運(yùn)而生，物流管理系統(tǒng)不僅能夠提高整個(gè)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到推進(jìn)作用，并且能夠?yàn)榭蛻?hù)實(shí)時(shí)的提供貨物的具體狀況。在物流管理的過(guò)程中，貨物在運(yùn)輸過(guò)程中的狀態(tài)是人們關(guān)注的焦點(diǎn)，因此如何能夠更好的直接了解到運(yùn)輸過(guò)程中車(chē)輛、駕駛員以及貨物的整體狀態(tài)信息成為了關(guān)鍵?，F(xiàn)代物流系統(tǒng)要求能夠?qū)ι鲜鲂畔⒓稍谝粋€(gè)綜合系統(tǒng)中，并且希望系統(tǒng)能夠在控制成本方面做出一定的貢獻(xiàn)。當(dāng)然整個(gè)運(yùn)輸過(guò)程中運(yùn)輸車(chē)輛常常會(huì)出現(xiàn)故障或者車(chē)禍情況，此時(shí)如果調(diào)度中心對(duì)車(chē)輛位置及車(chē)輛狀態(tài)信息進(jìn)行了及時(shí)了解，就能提高貨物的運(yùn)輸能力，并帶來(lái)更好的客戶(hù)體驗(yàn)。

本文應(yīng)用嵌入式技術(shù)，分別從車(chē)載平臺(tái)，數(shù)據(jù)中心，和客戶(hù)端三個(gè)部分對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)。車(chē)載平臺(tái)應(yīng)用嵌入式技術(shù)，通過(guò)MPU-6050模塊采集車(chē)輛的姿態(tài)信息并通過(guò)SIM908模塊采集車(chē)輛的位置信息，通過(guò)GPRS實(shí)現(xiàn)車(chē)載平臺(tái)與數(shù)據(jù)中心之間的數(shù)據(jù)傳輸。數(shù)據(jù)中心不僅能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)車(chē)輛信息和所載貨物信息的查詢(xún)功能，分別實(shí)現(xiàn)了與車(chē)載平臺(tái)的信息交互，顯示車(chē)輛的地圖位置?？蛻?hù)端通過(guò)INTERNET網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)讀寫(xiě)功能，查詢(xún)客戶(hù)所托貨物的運(yùn)輸信息。

1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)

整個(gè)物流車(chē)輛位置及姿態(tài)檢測(cè)系統(tǒng)可以劃分為三個(gè)主要的部分：車(chē)載終端、數(shù)據(jù)分析中心、客戶(hù)端。三個(gè)部分之間的整體關(guān)系示意圖如圖l所示：

根據(jù)當(dāng)今物流系統(tǒng)的發(fā)展需要三個(gè)部分的功能需求也各有不同。對(duì)車(chē)載終端主要實(shí)現(xiàn)的功能就是能夠及時(shí)的發(fā)送出車(chē)輛位置，以及車(chē)輛的運(yùn)行狀態(tài)以及駕駛員對(duì)車(chē)輛是否有違規(guī)操作。是否延誤貨物的裝車(chē)或者卸載。以及駕駛員在運(yùn)輸貨物的過(guò)程中是否存在違反交通規(guī)則。最重要的是在車(chē)輛在運(yùn)輸過(guò)程中是否出現(xiàn)故障或者事故，以及準(zhǔn)確判斷車(chē)輛姿態(tài)和駕駛員的狀況。在駕駛員無(wú)法自行解決故障的時(shí)能夠通過(guò)終端將信息反饋回控制中心。并由控制中心給出規(guī)劃后合理的方案，當(dāng)事故發(fā)生時(shí)的數(shù)據(jù)超出設(shè)定的安全范圍時(shí)系統(tǒng)判定駕駛員無(wú)自救能力，車(chē)載平臺(tái)會(huì)自動(dòng)向數(shù)據(jù)中心發(fā)送報(bào)警信息以保證駕駛員和客戶(hù)財(cái)產(chǎn)的安全。

客戶(hù)端是提供給物流客戶(hù)使用的查詢(xún)系統(tǒng)?？蛻?hù)通過(guò)自己賬戶(hù)和密碼登錄系統(tǒng)后能夠查詢(xún)自己的貨物在整個(gè)發(fā)送過(guò)程中細(xì)節(jié)問(wèn)題，包括運(yùn)輸過(guò)程中貨物所處的位置，負(fù)責(zé)運(yùn)貨的車(chē)型和駕駛員信息以及運(yùn)輸車(chē)輛的其他信息。

數(shù)據(jù)中心通過(guò)查詢(xún)功能可以訪問(wèn)處于運(yùn)輸過(guò)程中的車(chē)輛和駕駛員的位置信息、運(yùn)行狀態(tài)以及接收來(lái)自車(chē)載平臺(tái)發(fā)送來(lái)的信息。運(yùn)輸過(guò)程中一旦車(chē)載平臺(tái)主動(dòng)發(fā)送數(shù)據(jù)到數(shù)據(jù)中心，數(shù)據(jù)中心會(huì)快速的接收信息并對(duì)接收到的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，辨別是系統(tǒng)白動(dòng)反饋回來(lái)的信息還是車(chē)輛發(fā)生故障時(shí)駕駛員通過(guò)手動(dòng)的方式向系統(tǒng)發(fā)送的異常信息。并根據(jù)信號(hào)源迅速判斷車(chē)輛所在位置，同時(shí)從接收信號(hào)之后十秒鐘之內(nèi)的車(chē)輛姿態(tài)信息。

2 系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)是以三星S3C6410微處理器為核心的開(kāi)發(fā)板進(jìn)行開(kāi)發(fā)。如圖2所示，該系統(tǒng)通過(guò)GPS對(duì)車(chē)輛進(jìn)行實(shí)時(shí)定位，這樣在車(chē)輛發(fā)生故障時(shí)方便救援。狀態(tài)檢測(cè)模塊中主要用的是MPU-6050.MPU-6050集成了三軸陀螺儀和三軸加速度計(jì)，可以準(zhǔn)確地測(cè)量出車(chē)輛當(dāng)前的姿態(tài)和行駛速度。條形碼掃描裝置用的是市面上常見(jiàn)的電子掃碼槍。

3 車(chē)輛姿態(tài)檢測(cè)方案設(shè)計(jì)

3.1 車(chē)輛姿態(tài)檢測(cè)方法選擇

陀螺儀和加速度計(jì)波形如圖3波形圖。由圖3可以看出波形不夠平滑，噪聲較大。故而需要數(shù)據(jù)融合算法對(duì)兩種數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。

從圖3看出，由于單個(gè)傳感器的輸出值出現(xiàn)很尖銳的地方，會(huì)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)造成影響。為了提升對(duì)車(chē)輛姿態(tài)判斷的準(zhǔn)確性需要對(duì)獲得數(shù)據(jù)進(jìn)行一定的處理。在數(shù)據(jù)處理方面通?？梢院苋菀椎南氲郊訖?quán)平均法因?yàn)檫@種方法在數(shù)據(jù)處理中實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較簡(jiǎn)單，并且運(yùn)算量并不是很大，但是其在精度方面存在很大缺陷。車(chē)載平臺(tái)在運(yùn)行過(guò)程中不僅需要很好的靈敏性并且在數(shù)據(jù)精度比較高，一旦出錯(cuò)后果無(wú)法挽回。因此這種方法并不適合該系統(tǒng)。另外一種就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法，這種方法的自學(xué)習(xí)能力很強(qiáng)，但是由于其建模過(guò)程以及參數(shù)的確定和優(yōu)化對(duì)于本系統(tǒng)來(lái)說(shuō)太過(guò)于復(fù)雜，并不適合本系統(tǒng)。因此在本系統(tǒng)中采用了卡爾曼濾波來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合來(lái)獲得精度更高的數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)方式是通過(guò)計(jì)算機(jī)軟件中的虛擬示波器采用互補(bǔ)濾波的方式來(lái)對(duì)陀螺儀和加速度計(jì)的輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。所得曲線，如圖4所示：

由4圖可知，互補(bǔ)濾波算法曲線很不規(guī)則，且有些許漂移。因此需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步的處理，這里應(yīng)用的卡爾曼濾波的方法對(duì)傳感器輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

3.2卡爾曼濾波器基本原理

卡爾曼濾波器通常用來(lái)處理時(shí)間離散控制過(guò)程的問(wèn)題。在使用之前首先要定義模型線性隨機(jī)微分方程。在這一步驟中首先假設(shè)卡爾曼濾波模型k時(shí)刻真實(shí)狀態(tài)是通過(guò)（k-l）時(shí)刻的狀態(tài)推算出來(lái)，推算過(guò)程如式（1）所示：

在公式（1）中，X_k代表的含義為k時(shí)刻狀態(tài)；A是k-l時(shí)刻狀態(tài)變換模型；B是作用在控制器向量X_k上的輸入控制模型；W_k是過(guò)程中產(chǎn)生的噪聲，假設(shè)整個(gè)過(guò)程中的平均噪聲值為0，協(xié)方差矩陣Q_k的特征符合多元正態(tài)分布：則與K時(shí)刻的真實(shí)狀態(tài)相對(duì)應(yīng)的Zk測(cè)量滿(mǎn)足式子：

式（3）中Hk是能夠把真實(shí)的控制映射到觀測(cè)空間的觀測(cè)模型；Xk是平均值為0的觀測(cè)噪聲，協(xié)方差矩陣Rk符合正態(tài)分布，其描述如式4所示：endprint

在整個(gè)過(guò)程中可以認(rèn)為任意時(shí)刻的噪聲與其他時(shí)刻的噪聲是互相獨(dú)立的。

卡爾曼濾波器在數(shù)據(jù)處理的過(guò)程中可以分為兩個(gè)階段：分別是預(yù)估階段和更新階段。在預(yù)估階段卡爾曼濾波器主要完成的任務(wù)是通過(guò)上一時(shí)刻狀態(tài)來(lái)估算出當(dāng)前時(shí)刻的狀態(tài)；在更新階段主要根據(jù)觀測(cè)值對(duì)預(yù)估階段的數(shù)據(jù)優(yōu)化，從而可以獲得一個(gè)比預(yù)估階段更準(zhǔn)確的新估計(jì)值。

卡爾曼濾波器迭代過(guò)程如下：

（1）先驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)：

（2）先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差：

（3）卡爾曼增益：

（4）后驗(yàn)狀態(tài)估計(jì)：

（5）后驗(yàn)誤差協(xié)方差：

在式（5）至式（9）中，各個(gè)參數(shù)代表的含義為：

A：作用在Xk-l上的n階矩陣；

B：作用在控制向量U_k-1上的nxl輸入控制矩陣；

H： mxn觀測(cè)模型矩陣，將真實(shí)狀態(tài)空間映射為觀測(cè)空間；

P_k/k-l先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣；

P_k： nxn后驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差矩陣；

Q： nxn過(guò)程噪聲協(xié)方差矩陣；

R： mxm過(guò)程噪聲協(xié)方差矩陣；

I：n階單位矩陣；

k_k： nxm矩陣，稱(chēng)之為卡爾曼增益。

3.3 卡爾曼濾波器設(shè)計(jì)

根據(jù)上面對(duì)卡爾曼濾波過(guò)程的分析可以看出卡爾曼濾波器是一種高效率白回歸濾波器。卡爾曼濾波器的工作流程如圖5所示。

由于陀螺儀和加速度計(jì)的輸出都模擬量因此需要通過(guò)ARM芯片中的A/D模塊對(duì)其進(jìn)行模數(shù)轉(zhuǎn)換除此之外還要對(duì)兩者的輸出值進(jìn)行轉(zhuǎn)換。陀螺儀輸出電壓與角速度轉(zhuǎn)換如式（10）所示：

式中：G系統(tǒng)中陀螺儀檢測(cè)到的角速度；Vout為陀螺儀輸出電壓；Voffest為處在靜止?fàn)顟B(tài)時(shí)陀螺儀的輸出電壓；Vsen為陀螺儀靈敏度；K為放大電路放大系數(shù)。加速度計(jì)輸出值的變換如式（ 11）所示：式中：A為檢測(cè)到的重力加速度；Vout為加速度計(jì)輸H{電壓；Voffest為平衡位置的輸出電壓；Vsen為加速度計(jì)靈敏度。利用反三角函數(shù)求Jq』與重力方向的傾角。

為統(tǒng)一單位可以通過(guò)式（ 12）將弧度換算得出角度。式子（13）為系統(tǒng)雅克比矩陣：

通過(guò)上面的分析之后可以對(duì)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)協(xié)方差矩陣P進(jìn)行計(jì)算了。另外計(jì)算出估計(jì)值和預(yù)測(cè)值之間存在的誤差。得出卡爾曼增益K O和K l，K O是最優(yōu)估計(jì)值時(shí)的增益，K l用來(lái)計(jì)算最優(yōu)估計(jì)值的偏差。根據(jù)計(jì)算得到的最優(yōu)估計(jì)值和預(yù)測(cè)值偏差，就可以計(jì)算出最優(yōu)角度值angle和最佳的角速度值。

3.4實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證

在實(shí)驗(yàn)過(guò)程中可以看出單一的加速度計(jì)或者只通過(guò)陀螺儀不能夠很好的獲得良好的數(shù)據(jù)，因此一定要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)的處理。在探索合理的數(shù)據(jù)處理方法時(shí)做了下面的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。選用盒子來(lái)模擬車(chē)輛對(duì)相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。在紙盒子的軸中心處安裝MPU-6050模塊。在圖6中標(biāo)出了車(chē)體坐標(biāo)軸，由于拍攝圖片的二維特性所以在圖中Y軸標(biāo)在了坐標(biāo)軸原點(diǎn)處。此次實(shí)驗(yàn)的姿態(tài)是針對(duì)汽車(chē)模型當(dāng)前所處的姿態(tài)，根據(jù)圖6可以得到當(dāng)前車(chē)輛模型與地面夾角應(yīng)當(dāng)為-30°。

然后將該裝置連接到計(jì)算機(jī)上，來(lái)驗(yàn)證卡爾曼濾波器是否滿(mǎn)足本系統(tǒng)設(shè)計(jì)。通過(guò)示波器觀察其輸出波形，如圖7所示?？梢钥闯霰然パa(bǔ)濾波算法有所改進(jìn)。

4 結(jié)語(yǔ)

本系統(tǒng)通過(guò)對(duì)主要功能的研究與測(cè)試，實(shí)現(xiàn)了對(duì)貨物信息在車(chē)載平臺(tái)上的記錄，通過(guò)對(duì)車(chē)輛定位功能的實(shí)現(xiàn)間接對(duì)貨物的位置進(jìn)行確認(rèn)。通過(guò)加速度計(jì)和陀螺儀對(duì)車(chē)輛姿態(tài)信息采集，并經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)融合算法處理之后，在實(shí)物仿真的情況下卡爾曼濾波算法能夠滿(mǎn)足本系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。endprint