工业物流装备信息互联融合关键技术及应用指南(T-CI 023—2023).pdf

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1、ICS 35.240.60CCS L70/84T/CI 0232023工业物流装备信息互联融合关键技术及应用指南Key technology and application guide of industrial logisticsequipment interconnection information fusion中国国际科技促进会发 布2023-3-6 发布2023-3-6 实施团体标准I目次前前言言.IIIIII引引 言言.IVIV工业物流装备信息互联融合关键技术及应用指南工业物流装备信息互联融合关键技术及应用指南.1 11 范围.12 规范性引用文件.13 术语和定义.13.1.1射

2、频识别技术（Radio Frequency Identification）.13.2.13.3.1电磁兼容性（Electromagnetic Compatibility）.13.4.2光电传感器（photoelectric sensor/micro sensor）.23.5.2可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller）.23.6.2紫蜂协议（ZigBee）.23.7.2反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network）.23.8.24 总体设计.34.1 基本原则.34.2 工业物流装备信息互联融合关键技术总体思路介绍.34.

3、3 关键装备的分布式多传感器部署策略.44.3.1 关键装备的分布式多传感器部署策略概述.44.3.2 堆垛机的分布式多传感器部署策略.54.3.3 穿梭车的分布式多传感器部署策略.64.3.4 密集存储装置的分布式多传感器部署策略.9II4.4 关键装备的多源信息通信传输技术.104.4.1 关键装备的多源信息通信传输技术概述.104.4.2 自动化立体仓库通信网络.114.4.3 数据传输与网络通信方式.114.4.4 数据传输通信协议.134.5 关键装备的多源信息互联融合技术.134.5.1 关键装备的多源信息互联融合技术概述.134.5.2 多源信息互联融合模型.154.5.3 多源

4、信息互联融合的系统结构.164.5.4 多源信息互联融合技术.174.6 基于粗集理论的 BP 神经网络结合遗传算法的混合式信息融合框架.18III前言本文件按照 GB/T 1.1-2020 标准化工作导则第 1 部分：标准化文件的结构和起草规则的规定起草；某些内容可能涉及专利，本标准的发布机构不承担识别这些专利的责任。本文件为首次发布，今后将根据工业物流装备信息互联融合关键技术要求及发展情况适时修订。本文件由安徽大学提出。本文件由中国国际科技促进会归口。本文件起草单位：安徽大学、合肥工业大学、重庆川仪自动化股份有限公司、重庆交通大学、重庆微标科技股份有限公司、西南交通大学、天津大学、北方工业

5、大学、重庆大学、民航成都物流技术有限公司（中国民航局第二研究所）、国网新疆电力有限公司营销服务中心、杭州三海电子科技股份有限公司、北京南瑞捷鸿科技有限公司、欧亚高科数字技术有限公司、安徽凌坤智能科技有限公司、湖南大学、重庆中益建方新材料有限公司、电智汇（重庆）能源科技有限公司、湖北源和电力机电工程建设有限公司。本文件主要起草人：黄大荣、许水清、米波、任璐、黄德青、张振源、田野、穆朝絮、王永超、秦娜、吴天舒、段文彬、胡冲、王晶、缪志强、吴朋、王福文、宋洪庆、卓玲佳、唐环、马万玉、杨庆军、吴华东、何燕燕、陶松兵，李思霖、和显泽。IV引 言为拓展工业物流装备信息互联融合关键技术的应用，以及进一步实现

6、物流设备与信息技术紧密结合，同时为了顺应我国工业物流系统的智能化提升和升级改造需求，本文件制定了工业物流装备信息互联融合关键技术及应用通用指南。本文件针对工业物流装备，主要包括工业物流系统关键装备（堆垛机、穿梭车、密集存储装置等）的分布式多传感器部署策略、关键装备（堆垛机、穿梭车、密集存储装置等）的多源信息通信传输技术、关键装备（堆垛机、穿梭车、密集存储装置等）的多源信息互联融合技术等。由安徽大学负责具体技术指标的解释工作。若发现问题或有修改意见请及时联系安徽大学，以便今后的修改与补充。联系方式：安徽省合肥市经济技术开发区九龙路 111 号。邮编：230601。1工业物流装备信息互联融合关键技

7、术及应用指南1 范围本文件提供了工业物流装备信息互联融合关键技术及应用的术语和定义、分布式多传感器部署策略、多源信息通信传输、多源信息互联融合等关键技术的指南。本文件适用于工业物流装备信息互联融合的研究、设计、技术路线，可作为工业智能物流设计与研究的技术依据。2 规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。3 术语和定义GB/T 38668、GB/T 4365、GB 7665-87、GB/T 33008.1、GB/T 20271、GB/T 29261.3、GB/T 37033.3 界定的以及下列术语和定义适用于本文件。3.1射频识别技术（Radio Frequency Identification

8、）在频谱的射频部分，利用电磁耦合或感应耦合，通过各种调制和编码方案，与电子标签交互通信唯一读取电子标签身份的技术。3.2电子标签（electronic tag）用于物体或物品标识、具有信息存储功能、能接收阅读器/读写器的电磁场调制信号，并返回响应 信号的数据载体。注：电子标签又称为射频标签、应答器，简称标签3.3电磁兼容性（Electromagnetic Compatibility）设备或系统在其电磁环境中能正常工作且不对该环境中任何事物枸成不能承受的电磁骚扰的能力。23.4光电传感器（photoelectric sensor/micro sensor）各种光电检测系统中实现光电转换的关键元件

9、，它是把光信号（红外、可见及紫外光辐射）转变成为电信号的器件。3.5可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller）一种具有微处理器的数字电子设备，用于自动化控制的数字逻辑控制器，可以将控制指令随时加载存储器内存储与运行。3.6紫蜂协议（ZigBee）紫蜂协议是为低数据速率、短距离无线网络通信定义的一系列通信协议标准。3.7反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network）BP 神经网络是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，一般由输入层、隐藏层、输出层组成，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。3.8通信链路（communicat

10、ion link）射频识别系统中阅读器/读写器和电子标签之间的空中接口通信信道、阅读器/读写器与管理单元之 间的网络传输通信信道。阅读器/读写器与电子标签之间通过无线空中接口进行通信。阅读器/读写器与管理单元之间通过有线网络或无线网络或者混合网络进行通信。34 总体设计4.1 基本原则（1）对标国家重大需求。以国家需求为研究命题导向，以研究成果转化落地为研究目标。（2）紧跟学科和工程前沿。以前沿科学技术驱动智能物流的发展创新，加速实现工业物流装备智能化升级。（3）密切联系实际工业物流场景和复杂物流装备系统。以向大型化、高速化、信息化、多样化、标准化、系统化、智能化和绿色化方向发展为目标。4.2

11、 工业物流装备信息互联融合关键技术总体思路介绍堆垛机、穿梭车、密集存储装置是大型工业物流装备系统自动化运行控制的关键部件。在这些关键装备中部署相应的传感器，用于收集货物信息、轨迹距离、存储信息等；在通讯传输控制信号作用下，各装备执行操作功能，实现货物密集存储与快速存取。由于工业物流系统所涉及的关键物流设备具有种类繁多、分工各异、功能复杂、协同困难等特点，各种关键工业物流装备之间缺乏有效的互联信息融合。工业物流装备信息互联融合关键技术与应用一直是提高作业效率的关键途径，亦是工业物流系统智能化升级的重点难点问题。面向服务体系的工业物流装备信息互联融合关键技术研究，应从关键装备的传感器部署出发，结合

12、通信传输方式及通信协议等关键介质，实现多源信息有效融合进而研发信息互联融合系统，最后，为贯彻产研相结合的理念，将该信息互联融合系统应用于数个大型工业物流系统，以应用实践反馈作为改进方向，形成良性循环。值得说明的是，本文件所提供的是一种工业物流装备信息互联融合的通用技术架构，所涵盖的应用对象为典型对象，即与如图1 所示的相同或类似的对象。4图 1 总体路线图4.3 关键装备的分布式多传感器部署策略4.3.1 关键装备的分布式多传感器部署策略概述随着现代技术的发展，以各自独立的传感器为基础的第一代系统已不能满足现实中提出的诸多要求，如系统的顽存性、低可观测性、目标分类与识别等，而采用分布式多传感器

13、网络，可提供大量数据，还能进一步获得目标的分类特征，所以分布式多传感器网络的合理部署在系统中必不可少。分布式传感器是以分布式计算机为参考建立的一种多传感器数据处理方式。在分布式传感器网络中，每个传感器都可独立地处理其自身信息，提供大量数据，还能进一步获得目标的分类特征，以及避免电子对抗对单个传感器系统所造成的严重性能下降。在多传感器信息融合系统中，经常采用集中式和分布式两种结构。在集中式数据融合结构中，传感器信息被直接送至数据融合中心进行处理，具有信息损失小的优点，但数据互联复杂、可靠性差、计算和通信资源要求也高。而在分布式融合结构中，每个传感器都可独立地处理其自身信息，之后将各决策结果送至数

14、据融合中心，再进行融合。在工业物流系统的逐步发展中，系统中关键装备（堆垛机、穿梭车、密集存储装置等）的性能发展尤为重要，传感器与工业物流系统的结合对工业物流系统效率的提升有显著效果。在下文将分别对关键装备的分布式多传感器部署策略进行论述。54.3.2 堆垛机的分布式多传感器部署策略堆垛机又称为堆垛起重机，主要作用是在立体仓库的通道内来回运行，将位于巷道口的货物使用货叉存入货架的货格，或者取出货格内的货物运送到巷道口。堆垛机主要由下横梁、行走机构、升降机构、立柱、上横梁、升降载货台、货叉、下轨道、上轨道、供电导轨、控制盘等几大部分组成。下面表 1 给出了堆垛机所需用的传感器种类，其中图 2 给出

15、了堆垛机所需传感器的位置摆放。（1）光电传感器用于监视货架占用情况，置于升降载货台。货物放置于堆垛机载货台上，需要对载货台上的货物位置以及高度进行检测，检测合格后方能启动搬运。通过在载货台支架上设置对射式光电开关对货物上的进口、出口、两侧的位置以及高度进行检测，而对射式光电开关具有发射端和接收端，在检测时需要保证发射端和接收端对准，才能实现货物位置的检测。（2）电感式接近开关通常布置在货叉固定部分，在货叉可以移动部分布置检测支架。货叉回到中位时接近开关检测到信号，通过堆垛机控制系统完成货叉的收叉操作。（3）激光测距仪是利用激光对目标的距离进行准确测定的仪器。通常会在堆垛机的下横梁或者立柱上固定

16、激光测距仪，并在相应的高度对应放置铁板，贴好专用的反光纸，配合使用。通过激光测距仪实时监测出的距离可以使实现堆垛机的水平、竖直方向的定位控制。（4）限位开关加装在堆垛机水平行走和竖直升降过程中用于控制行程及限位保护。当堆垛机三个方向达到极限位置时，固定位置块便会撞击行程开关触发其触点动作并断开电路。（5）测量光幕作为分拣里面的一个重要硬件设备，安装在货叉上，利用光幕分别测量出产品的长宽高，并把数据发送到后台程序计算出物体的体积，确保货物的大小符合存取标准。（6）安全光幕由发射装置和接收装置组成，安装在堆垛机立柱外围。当人和物体进入光幕屏障区域时，控制系统迅速转换输出电平信号，使负载动作停止机器

17、。当人和物体离开屏幕警戒区域时，负载正常自动关闭，从而达到安全保护的目的。（7）RFID（射频识别技术）包括三部分：电子标签、天线、读写器。其中电子标签贴装于货物上，芯片标签内存 EEPROM 有货物品名、类别、货号、数量、等级、生产厂家等数据。读写器与天线在安装在堆垛机货叉上，当堆垛机货叉向货位运动过程时不断地发射微波能量与接收从电子标签发回的微波能量。用读写器通过天线激活电子标签并读取货位上有无货物号及其它的数据，将其传送至 PC 机上，从而实现了货物有无的鉴别。能确保仓储系6统实时掌握货物所在位置和状态，完成商品的收发与转运等全过程的监控。表 1 堆垛机所使用的传感器总览图 2 堆垛机所

18、需传感器的位置4.3.3 穿梭车的分布式多传感器部署策略穿梭车是一种智能机器人，简称 AGV（Automated Guided Vehicle），可以编程实现取货、运送、放置等任务，并可与上位机或 WMS 系统进行通讯，结合 RFID、条码等识别技传感器种类应用数量传感器使用功能光电传感器1 个堆垛上货监视，货架占用情况监测，货凸出监视电感式接近开关2 个保障堆垛机安全激光测距仪2 个堆垛机水平/竖直方向距离测量及堆垛距离测量区域扫描仪16 个巷道货物掉落监测，堆垛机托盘损坏监测限位开关2 个移动终端位置检测，如果驶过终端位置，立即使驱动装置停止测量光幕2 个测量货物的尺寸安全光幕2 个防止堆

19、垛机工作时，工作人员误入，保护人员安全RFID12 个堆垛机自寻轨道，空间定位，货物抓取识别7术，实现自动化识别、存取等功能。在硬件的可靠性方面，每辆穿梭车车身需要配置多个传感器，用于防撞，托盘检测，行走轮角度监测、探货等，确保实时掌握车体运行情况。AGV主要包括车体、蓄电和充电装置、驱动装置、导向装置、通信装置、安全与辅助装置、移栽装置、中央控制系统等几大部分组成。下面表 2 给出了穿梭车所需用的传感器种类，其中图3、图 4、图 5、图 6 给出了穿梭车所需传感器的位置摆放。（1）光电传感器用于监测货物有无以及货物的稳定性和穿梭车的方位等，主要包括速度传感器、导向传感器、避障传感器。速度传感

20、器安装在车身，用于检测小车的行驶速度；导向传感器分别安装在小车的左上角、右下角以及车身中央，用于弯道检测以及降速检测和行驶路径检测；避障传感器采用红外避障传感器，安装在小车车身的前后位置，用于路障检测。（2）在穿梭车的前方安装若干电感式接近开关，检测有无物体遮挡小车及小车是否偏离轨迹，实现精准循迹。图 3 穿梭车所需传感器位置（3）激光测距仪用于进行水平位移检测，保障在运行过程中车与车之间的安全距离，并保障人员安全，通常安装在穿梭车的车身四周。（4）区域扫描仪水平或竖直安装在穿梭车车身，用于监视小车周围的危险区域，当小车进入危险区域时，立即减慢或停止小车。图 4 穿梭车所需传感器位置8（5）在

21、穿梭车行走过程中在小车的竖直前侧与上侧加装限位开关用于控制行程及限位保护。当穿梭车三个方向达到极限位置时，固定位置块便会撞击行程开关触发其触点动作并断开电路。（6）测量光幕作为分拣里面的一个重要硬件设备，安装在穿梭机的货叉上，利用光幕分别测量出产品的长宽高，并把数据发送到后台程序计算出物体的体积，确保货物的大小符合存取标准。图 5 穿梭车所需传感器位置（7）安全光幕由发射装置和接收装置组成，安装在穿梭机外围。当人和物体进入光幕屏障区域时，控制系统迅速转换输出电平信号，使负载动作停止机器。当人和物体离开屏幕警戒区域时，负载正常自动关闭，从而达到安全保护的目的。（8）RFID 的标签安装在 AGV

22、 小车行进的路径上，RFID 读写设备安装在 AGV 小车的车身下方，并提供一个合适的横向读取范围。AGV 小车行驶时，RFID 读卡器读取地标标签获取信息，根据标签当前的坐标信息确认自身的位置，判断是否需要停留将货物卸下，或选择正确的线路前进，或依据算法寻找最优路径，节省运输所需要的时间。在分岔路线上，RFID 读写器读取地标标签的信息，判断 AGV 小车转弯的方向。RFID 标签需要更换时，更换的 RFID 标签内的数据内容必须与原标签数据内容相符。因为 AGV 小车经常采用非接触式电感回路供电，因此选择相应的 RFID 系统必须具备更高的 EMC 特性。图 6 穿梭车所需传感器位置9表

23、3 穿梭车所使用的传感器总览传感器种类应用数量传感器使用功能光电传感器6 个监测货物有无及货物稳定性、车的方位等电感式接近开关4 个监测有无物体遮挡小车及小车是否偏离轨迹激光测距仪4 个保障车与车之间的安全距；对叉车及负载进行定位区域扫描仪4 个小车到达危险区或有障碍物体阻挡时，及时使小车减速或者立刻停止限位开关2 个保证 AGV 装货、卸货的安全性测量光幕2 个测量货物的尺寸安全光幕1 个保护工作人员安全RFID1 个识别到 AGV 地标，在各种关键节点对 AGV 实现控制；实现 AGV 小车托盘对货物抓取的识别4.3.4 密集存储装置的分布式多传感器部署策略密集存储系统是物流仓储设备中应用

24、关键的系统，它能集成于多种技术，使得设备自动化工作，同时也能存储系统数据，实现高效仓储工作。自动化立体仓库是当前技术水平较高的形式，主体由托盘、货架、入（出）库工作台和自动运进（出）及操作控制系统组成。表3 给出了密集存储装置所需用的传感器种类，图 7 给出了密集存储装置所需传感器的摆放位置。（1）在仓库的每一个货位内安装光电传感器用于检测货物的有无。（2）烟雾传感器在立体仓库内部安装若干，用于突发火灾的监测，保证仓库的安全。（3）在仓库内安装温湿度传感器，隔一定时间将仓库内的温湿度情况将数据传到 PC端/手机端，从而实时监测仓库里温湿度情况，并自动打开通风装置，进而保证货物存放在适当条件下，

25、防止变质，造成损失。温度传感器应垂直悬挂，距顶板（顶梁）不得大于 300mm，距巷壁不得小于 200mm，并应安装维护方便，不影响行人和行车。表 3 密集存储装置所使用的传感器总览传感器种类应用数量传感器使用功能10光电传感器（依据仓库大小调整个数）若干监测货物有无烟雾传感器1 个监测烟雾明火等危险，保障仓库安全温湿度传感器2 个检测仓库内温湿度情况图 7 密集存储装置所需传感器位置4.4 关键装备的多源信息通信传输技术4.4.1 关键装备的多源信息通信传输技术概述信息融合技术是一种新兴的技术，它可以将多种信息源的数据进行融合，从而获得更加准确、完整的信息。它可以将来自不同信息源的数据进行融合

26、，从而获得更加准确、完整的信息。信息融合技术的应用非常广泛，它可以用于智能家居、智能交通、智能医疗、智能安防等领域。例如，在智能家居中，可以将多种传感器的数据进行融合，从而获得更加准确的家11庭环境信息；在智能交通中，可以将多种交通信息源的数据进行融合，从而获得更加准确的交通信息；在智能医疗中，可以将多种医疗信息源的数据进行融合，从而获得更加准确的医疗信息；在智能安防中，可以将多种安防信息源的数据进行融合，从而获得更加准确的安防信息。关键装备的多源信息通信传输技术所选取的主要研究对象包括自动化立体仓库通信网络、数据传输与网络通信方式、数据传输通信协议，在下文将分别进行分析论述。4.4.2 自动

27、化立体仓库通信网络自动化立体仓库通信网络可分为三层,分别是上位管理层、中位监控层和下位控制层。（1）上位的管理层系统主要实现自动化仓库的货物的存取操作、自动处理出入库作业、输出报表、数据查询、以及仓库系统参数管理维护管理等的一系列应用功能。管理层通信网络由负责管理任务的计算机、各终端机、控制中心的计算机及其它计算机之间的计算机通信网络构成，该层基本采用的是工业有线以太网，以进行联网通信，故采用常见的 TCP/IP 协议。（2）中位监控层系统通过特定的通信介质来采集物流装备的有效数据信息。一方面，监控机收集立体仓库内穿梭车、堆垛机运行状态的相关信息，这需要通过通信软件来采集，管理系统也需要收集一

28、部分的信息，并通过相应的工业监控软件对信息进行专业处理，将立体仓库内的信息以表格、图表或者数值的形式向仓库的管理者实时进行反映，使自动化立体仓库情况能被管理者全面并且及时掌握;另一方面，管理系统下发作业指令给下位控制系统内运行的设备，下位控制系统按照作业指令来进行货物的存取操作。（3）下位的控制层根据现场设备 PLC 从上位监控计算机接收指令，实现开关量的开和关，控制物流装备中的传感器动作，同时向 PLC 反馈各底层设备运行状态和指令的完成情况。控制层的网络通信指的是 PLC 与底层各个传感器及其它执行层设备之间的网络通信，与监控层类似，一般根据不同的 PLC 型号来采用相应的现场总线或者其他

29、的专用网络控制。4.4.3 数据传输与网络通信方式PLC 与计算机都是数字设备，它们之间以二进制方式进行数据信息的交换。通常把一定长度和编码的数据信息称为数字信号，数字信号在穿梭车、堆垛机等物流装备之间有着特定的传送方式和传输路径。数据通信网络的目标是把不同的 PLC、计算机以及工业物流关键装备相互连接起来，有效地完成传输数据、通信处理和信息交换这三个任务。12（1）数据信息传送方式按时间顺序分为并行传输和串行传输。a)并行传输指数据信息同时传输于多个信息通道中，信息的传输速度很快但成本高，一般在短距离数据传输中并且对传输速度要求较高时使用。b)串行传输指数据信息按顺序逐位传输于同一个信息通道

30、中，成本低但传输速率相对缓慢，一般在远距离传输并且对数据传输速度要求不是很高的情况下使用。（2）传输数据需要通过传输通道，而通道是具有方向性的，线路通信方式按某一段时间数据传输的方向，可以分为:单工通信、半双工、全双工三种。a)单工通信，指在通道上进行单一方向的数据信息传送，这里传输方向只能固定一个方向而不能反方向传输，本文件提供了如图 8 所示的单工示意图。其中 A 端是发送端只能用来来发送数据，B 端是接收端只能用来接收数据。图 8 单工示意图b)半双工通信是指在通道上可以进行双方向的数据信息传输，这里双向传输是指在某一-时刻只能一个方向的数据传输，本文件提供了如图 9 所示的半双工示意图

31、。其中发送端和接收端可以视 C 端和 D 端的任何一个，但只有一条传输通道，一种是 C 端发送数据，D 端接收数据;另一种是 D 端发送数据，C 端接收数据。图 9 半双工示意图c)全双工通信是指同时可以在通道的两个方向上发送和接收数据，本文件提供了如图 10 所示的全双工示意图。E 和 F 两端都具有数据的发送和接收的功能。图 10 全双工示意图134.4.4 数据传输通信协议（1）TCP/IP（传输控制协议/网际协议）是能在多个不同网络间实现信息传输的协议簇，它是在互联网的使用中的最基本的底层通信协议，保证了网络数据信息及时、完整传输。（2）ZigBee是一种低速短距离传输的无线网上协议，

32、相较于传统网络通信技术，ZigBee无线通信技术表现出更为高效、便捷的特征。通过 ZigBee 无线传感器网络，可以对仓库环境进行实时的监测，提供准确的实时数据，及时准确的掌握仓库的环境条件，为物资的存储提供有力的数据支持。（3）蓝牙是一种无线技术标准，可实现设备间的短距离数据交换。蓝牙可连接多个物流装备，蓝牙连接成功后，一个物流主装备可以控制多台从装备，克服了数据同步的难题。而且蓝牙技术的广泛应用为仓库定位提供给了一种低成本、稳定可靠的解决方案，蓝牙 4.0标准推出后，在通讯距离、稳定性和反应速度等方面具有更加优良的特性，这些优势确保了蓝牙技术在仓储定位管理上的可行性和实用性。（4）Wi-F

33、i 又称作“移动热点”，是一种标准的无线局域网技术。Wi-Fi 技术在自动化仓储中应用十分广泛，如室内 AGV 小车常采用 Wi-Fi 作为无线通讯手段，通过在仓库中部署分布式 Wi-Fi 热点，AVG 小车需要在多个热点之间快速自动切换，在 Wi-Fi 信号的覆盖范围之内用户设备随处移动，并保证无线网络的畅通。4.5 关键装备的多源信息互联融合技术4.5.1 关键装备的多源信息互联融合技术概述本文件提供了如图 11 所示的自动化立体仓库工作示意图。从功能上看，堆垛机实现的是货物在各出库台、入库台到货架之间的运输，穿梭车（AGV）实现的是从一个输送线到另一个输送线的运输。自动化立体仓库中的关键

34、运输设备如堆垛机、穿梭车等应用了很多传感器，如超声波传感器、红外光传感器、激光探测器等，这些传感器采集信息和输出信息的方式不一样，要合理利用这些信息，就必须运用多传感器信息互联融合技术。多传感器信息融合也称为信息融合，多传感器的信息一般来自不同的层次，如时间、工况等，按照一定的规则和要求进行信息处理，最终实现对所测信息统一的定义和说明，然后进行评估和决定，就可以得到更准确的信息。通过融合算法对被观测量的各个传感器所测数据进行融合，就可以对观测量得到一个总结性的状态描述，所以融合算法具备较强的鲁棒性。因此，研究一种运输装备之间的信息互联融合技术具有十分重要的意义，该技术能够合14理协调多源数据，

35、消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，综合有用信息，提高智能物流装备信息处理与控制，从而达到在多变环境中智能系统正确决策、规划的科学性。在多传感器信息融合中，按其在融合系统中信息处理的抽象程度可分为三个层次：数据级融合、特征级融合和决策级融合。本文件提供了如图 12 所示的三级信息融合技术的示意图。多源数据融合技术按照融合层级的不同被分为数据级，特征级与决策级。数据级融合方法直接对原始数据进行处理，识别结果也是基于融合后的数据获得，这类方法的优点在于信息损失少，但是由于原始数据数据量通常较大，因此该类方法无法满足实时性，且对不同传感器之间的标定精度要求较高。特征级融合方法对多源数据的特征进

36、行融合，需要首先提取各类原始数据的特征，提取后的特征相较于原始数据更加简单，因此该类方法在实时性上较像素级融合方法更有优势，但是信息损失也更加显著，同时由于融合效果受特征提取方法影响，因此对特征学习更充分的深度学习方法在该层次更有优势。上述两类方法都是在较低层对数据进行融合，对传感器配准及多源数据的时间一致性与空间一致性有严格要求。同时不同传感器覆盖范围的差异，也会对融合结果造成影响。决策级融合方法是更高层次的数据融合，融合对象是不同类型数据的识别结果。该类方法实时性好，受传感器配准误差影响小，对传感器要求不高，同时不同传感器的处理结果可互为对照。决策级融合方法要求不同类型数据针对同一对象独立

37、获得识别结果，因此该类算法允许两类数据中的一个检测结果出错且最终结果不一致，这代表着某一类数据质量较差时整个系统也能得到正确的结果，因此具有较好的容错能力。15图 11 自动化立体仓库工作示意图图 12 多源信息融合技术示意图4.5.2 多源信息互联融合模型本文件提供了如图 13 所示的多源信息互联融合模型。工业物流关键装备信息包括对来自于立体仓库货架每个位置的存储信息，即该位置是否放置货物、工作在输送线的穿梭车、运行在各层货架堆垛机等方面的出入库控制信息以及位置信息，这些信息可由各相关系统进16行的数据层融合和处理获得；同时按照一定的标准规范对这些动态数据进行格式化和标准化处理，形成统一的特

38、征表述，实现特征层信息融合并进行相应的分析；然后利用物流装备系统模型和知识库，通过对数据挖掘，最终提供必要的决策支持；最后通过人机交互，将结果信息进行智能化分析处理，制定最优计划方案，对作业流程加以改进。图 13 物流装备信息融合模型4.5.3 多源信息互联融合的系统结构依据系统需求、外界环境及其信息流通和综合处理层次，可以构建出三个通用的系统结构模型：集中式结构、分布式结构和混合式结构。不同的系统结构处理不同的数据，集中式结构处理的是传感器的原始数据；分布式结构加工的是经过预处理的局部数据；混合式结构处理的既有原始数据，又有预处理的数据。（1）集中式结构将各个传感器的信息传给到融合中心，进行

39、数据对准、点迹相关、数据互联、轨迹滤波、预测与综合跟踪。本文件提供了图 14 所示的集中式融合系统结构，这种结构最大限度的保留信息的完整性，但对系统的通信要求较高，融合中心的计算复杂度大。图 14 集中式融合系统结构17（2）分布式结构的特性为：每个传感器的信息在送入融合中心之前，首先由其自身的数据处理器产生局部多目标跟踪，然后把这些加工过的信息送至融合中心，该中心依据各节点的轨迹数据完成轨迹关联及其融合，最终获得全局估计。本文件提供了如图 15 所示的分布式融合系统结构，这类系统造价低、可靠性高、通信量小等特点。图 15 分布式融合系统结构（3）混合式同时传递传感器信息和经过局部节点处理过的

40、信息，它保留了上述两种系统优点，但在通信和计算上要付出较多的代价。本文件提供了如图 16 所示的混合式融合系统结构。图 16 混合式融合系统结构4.5.4 多源信息互联融合技术信息融合是一种以信息技术为基础的能够将散落在多个不同渠道，不同时空距离，分布18在不同显示层次和不同硬件软件环境之间的信息资源以实时多媒体的方式极简单、高效地自由融合起来的一种智能信息处理或交互处理能力。这种能力包括：一种多媒体数据生成信息，例如图像，音频等；一种衍生信息，例如图像上提取物体特征，影像信息编辑，文字识别等；一种新互联信息组织技术，例如多媒体数据集合，多媒体数据聚合，新媒体交互；一种多媒体理解技术，例如多媒

41、体搜索，多媒体推荐，多媒体识别；以及一种新的信息利用方式，例如垂直的多媒体衍化，多媒体网络共享，多媒体消息传递等。多源信息融合方法种类繁多，每种方法都各有优缺点，各种方法相互之间也具有一定的互补性。按照多源信息融合算法的数学基础可分为估计理论方法、不确定性推理方法和人工智能和模式识别方法。（1）估计理论方法，包括线性估计和非线性估计技术。常见的线性估计技术有最小二乘、加权平均、Kalman 滤波等，非线性估计技术如 Gauss 滤波（GSF），扩展的 Kalman 滤波（EKF）等。目前已经有很多学者开始研究 UKF 滤波，基于随机采样技术的粒子滤波和Markov 链 Monte Carlo（

42、MCMC）等非线性估计技术，并且在这些领域取得了突破性的成果。另外，通过建立一定的优化指标，可以借助最优化方法来获得参数的最优估计，典型的算法有极小化风险法以及极小化能量法。（2）不确定推理方法主要包括主观贝叶斯方法、D-S 证据推理方法、DSmT 方法、模糊数学理论方法和可能性推理方法等。其中，主观贝叶斯方法是早期使用的一种高效率的信息融合方法；D-S 证据理论能够较好解决未知所引起的不确定问题；DSmT 方法通过组合使用信任函数，可以表达任何类型的独立源。（3）人工智能方法主要包括了遗传算法、模糊逻辑、基于规则的推理、神经网络、专家系统、逻辑模板法、质因数法等。4.6 基于粗集理论的 BP

43、 神经网络结合遗传算法的混合式信息融合框架在工业物流装备的多传感器融合系统中，每个传感器提供的数据都是在各自的参考框架内，在对这些信息进行组合之前必须首先将它们变换到同一个参考框架中，由于传感器工作环境的不确定性，导致收集的信息包含有噪声的成分。同时为消除多传感器信息之间可能存在的冗余和矛盾，利用信息互补，降低不确定性，以形成对系统环境相对完整一致的感知描述，降低其决策风险。信息融合作为对多传感器信息的综合处理过程，具有本质的复杂性。混合式大多情况是把上述二者进行不同的组合，它保留了集中式和分布式系统的优点，但在通信和计算上要付出较昂贵的代价。但是，此类系统也有上述两类系统难以比拟的优势，在实

44、际场合往往采用此类结构。19本文件提供了如图 17 所示的一种可行性的框架，该框架是基于粗集理论的 BP 神经网络结合遗传算法的混合式信息融合技术，主要使用 Python 语言实现。图 17 基于粗集理论的 BP 神经网络结合遗传算法的混合式信息融合框架（1）首先，假设在工业物流装备系统中存在 n 个传感器，各个传感器采集的数据经过预处理进行格式统一、特征提取等操作，在融合核心运用粗集理论对处理后的数据进行约简：利用粗集先进行属性约简,实现属性优选；然后进行对象约简,消除样本中的噪声(不一致对象)和冗余对象，最后输出(1,2,)样本数据集。（2）其次，本文件使用了 BP 神经网络的容错性以及自

45、学习、自组织和自适应能力，将样本数据集(1,2,)作为 BP 神经神经网络模型的输入，通过训练样本数据完成输入空间到输出空间的一个复杂的非线性的映射，最终输出多传感器信息的融合结果。本文件提供了如图 18 所示的 BP 神经网络拓扑结构。20图 18 BP 神经网络拓扑结构图（3）最后，本文件采用了具有较强全局寻优能力的遗传算法优化 BP 神经网络的初始权值和阈值，使得 BP 能够在正确的学习起点和方向上充分发挥局部搜索能力，从而避免神经网络训练速度慢、容易陷入局部极值的缺点。本文件提供了如图 19 所示的遗传算法优化 BP神经网络的流程图。a)首先根据 BP 神经网络的拓扑结构设计，对其进行

46、的编解码规则的设定，随机产生它的权值和阈值。将网络的权值和阈值按顺序排成一组形成遗传算法初始种群中的一个个体，重复操作 m 次，形成 m 个个体组成初始种群 P。b)对种群 P 中个体设计适应度函数，选用损失函数平方和的倒数，损失函数即期望输出与实际输出的差值。其中 表示期望输出，?()表示实际输出。=1=1?()2?c)计算每个个体的适应度值。d)根据每个个体适应度值的大小进行选择操作，根据选择结果进行交叉、变异等遗传算子操作，结果产生 m 个个体的子种群 P。e)将初始种群 P 和子种群 P合并选取适应度高的个体，进行下一代的遗传操作，不断迭代直到选出最优解，最后通过解码获取对应的网络初值。f)通过解码得到 BP 网络的权值和阈值分配，再使用 BP 进行网络训练，不断的优化网络的权值和阈值，直到误差达到允许范围内可以忽略不计为止，最终得到 BP 神经网络计算模型。21图 19 遗传算法优化 BP 神经网络的流程图