CN111222817B - 一种基于云/边计算的智能仓储系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种基于云/边计算的智能仓储系统，包括边缘设备层、边缘服务器层和云计算层；所述边缘设备层用于收集仓储环境中的传感器数据和任务数据，并将所述传感器数据和任务数据上传至边缘服务器层；所述边缘服务器层用于对所述传感器数据和任务数据进行过滤、聚合，并将过滤、聚合后的传感器数据和任务数据上传至云计算层；所述云计算层用于采用任务分配算法对所述传感器数据和任务数据进行分析处理，使用大数据分析工具制定商业策略，并为所述边缘设备层部署任务。本申请改变系统分析处理数据和提供服务的方式，提高了系统的整体效率，解决了现有的智能仓储系统应用扩展性差，网络负载压力大，数据处理效率低，无法满足应用实时性等缺点。
Description
技术领域
本申请属于现代物流技术领域，特别涉及一种基于云/边计算的智能仓储系统。
背景技术
现有的智能仓储系统，从货物信息存储方式、货物的配送方式和仓储信息的采集传输方式三个方面可分为基于RFID(Radio Frequency Identification，无线射频识别)技术的智能物流仓储系统、基于机器人的智能仓储系统和基于ZigBee技术的智能仓储系统。
基于RFID技术的智能物流仓储系统将货物贴上电子标签，用作识别货物和信息采集。通过读写器读取货物电子标签中的EPC(Electronic Product Code，产品电子代码)代码，从物联网服务器ONS(Object Naming Services，对象名解析服务)上自动识别获取货物信息、物品、货箱、货盘、位置等，从而达到自动化管理的目的。该技术能够及时准确地跟踪与更新货物数量、种类、保质日期等信息，避免人为操作的失误，不但增加了处理货物的数量，还保证了处理货物的质量，提高仓储系统的效率。
基于机器人的智能仓储系统主要包括移动机器人本体、多机器人调度系统、仓储管理系统三个主要部分。系统以室内高精度导航、调度管理、大数据分析等技术，实现了灵活的弹性的仓储规模，由机器人代替人力完成收货、分拣、搬运、入库、出库等物流作业，提高出货速度的同时，降低了人为的失误率，大大提高了仓储管理效率。移动机器人方便搬运，仓库规模可扩展；配送过程无人化，大大降低了分拣员的工作强度；降低仓库能耗，储藏区域为无人区，可无灯作业。
基于ZigBee技术的智能仓储系统通过ZigBee技术结合数据融合技术，实现对仓储中的货物准确的定位、对仓储周围环境信息，温度、湿度，的采集和监控。准确的、高效的、快速的掌握仓库中的物资和环境信息。利用ZigBee技术具有传输速率较低，设备功耗较小，适用于传输有周期性、重复低反应时间以及间歇性数据。
综上所述，现有的智能仓储系统并没有从“数据”的角度带给仓储真正的智能。在数据量爆炸式增长的今天，从数据的角度管理仓储是一种实际的必然要求。独立的仓库个体中，数据包括出入库的客户订单、货物信息、核心配送设备如机器人的控制信息，仓库安防摄像头数据，监控仓库环境的温湿传感器等。大量的数据信息需要快速、准确、高效的处理，不仅是保证仓库正常运转的基础，也是提高仓储增值服务的数据源。跨地区的仓库之间，也需要数据共享，调配仓库货物类别和数量，从全局角度出发提高货物的配送效率。因此，有必要提供一种可以对仓储环境中的数据进行实时、高效的采集、处理和分析，实现高效、准确、跨区域的仓储配送和准确、实时、节能的智能仓储系统，以提高仓储系统的数据分析处理能力及系统效率。
发明内容
本申请提供了一种基于云/边计算的智能仓储系统，旨在至少在一定程度上解决现有技术中的上述技术问题之一。
为了解决上述问题，本申请提供了如下技术方案：
一种基于云/边计算的智能仓储系统，包括边缘设备层、边缘服务器层和云计算层；
所述边缘设备层用于收集仓储环境中的传感器数据和任务数据，并将所述传感器数据和任务数据上传至边缘服务器层；
所述边缘服务器层用于对所述传感器数据和任务数据进行过滤、聚合，并将过滤、聚合后的传感器数据和任务数据上传至云计算层；
所述云计算层用于采用任务分配算法对所述传感器数据和任务数据进行分析处理，使用大数据分析工具制定商业策略，并为所述边缘设备层部署任务。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述边缘设备层包括温度、湿度传感器、温控系统和安防系统，所述收集仓储环境中的传感器数据包括：通过温度、湿度传感器采集仓库中温度湿度数据，通过温控系统调节仓储环境，通过安防系统监控仓库是否发生异常情况。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述边缘设备层还包括移动机器人配送车，所述任务数据包括：为所述移动机器人配送车分配配送任务、规划移动机器人配送车的行驶路径、调整入库商品数量、根据商品的储存位置分配订单的包装台。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述边缘服务器层包括嵌入式系统、读写器、智能路由器、计算机工作站，所述嵌入式系统用于根据任务数据进行移动机器人配送车的定位、避障、路径规划以及移动机器人配送车的电源系统监控与保护；所述智能路由器用于对传感器数据以及任务数据进行过滤、聚合；所述读写器用于读取、写入商品信息；所述计算机工作站用于仓库货品入库与客户订单管理、移动机器人配送车任务分配策略以及仓库环境实时监控。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述智能路由器具体为：基于虚拟化技术，在具有计算和存储功能的路由器内部部署虚拟机，负责处理仓储环境中的传感器数据和任务数据，对所述传感器数据和任务数据进行过滤、聚合，根据所述边缘设备层的使用等级分配计算和存储资源，过滤掉无价值的数据，并将过滤后的数据上传至云计算层。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述云计算层采用任务分配算法对传感器数据和任务数据进行分析处理具体为：所述边缘服务器层发布命令后，所述边缘设备层产生任务数据，所述边缘服务器层判定任务数据是否在本地处理，如果在边缘服务器层本地处理，则分析任务数据并判定任务的应用类型及任务等级，依据任务等级分配资源，并设置计算、存储和网络资源；如果在云计算层处理，则智能路由器将过滤、聚合后的任务数据上传至云计算层，所述云计算层使用大数据分析工具制定商业策略，为边缘设备层部署任务。
本申请实施例采取的技术方案还包括：所述云计算层采用任务分配算法对传感器数据和任务数据进行分析处理还包括：根据所述任务事件的优先级进行响应，所述任务事件的优先级越高，则响应任务事件的速度越快，分配的计算、存储、网络资源越多。
相对于现有技术，本申请实施例产生的有益效果在于：本申请实施例的基于云/边计算的智能仓储系统针对物流仓储环境，改变系统分析处理数据和提供服务的方式，提高了系统的整体效率，解决了现有的智能仓储系统应用扩展性差，网络负载压力大，数据处理效率低，无法满足应用实时性等缺点。相对于现有技术，本申请主要体现了以下优点：
1、根据应用、数据和服务的性质不同，分别在云计算层和边缘服务器层处理，提高了系统效率，实时性，网络资源利用率；
2、基于云计算层的大数据处理方式，为制定商业战略计划和跨货仓商品调度提供数据支持；
3、基于虚拟化技术的智能路由器，建立了仓储传感器设备和执行设备的网络连接，及时处理实时任务，避免了向上层传输数据不必要的网络开销；
4、面向应用的任务分配算法，根据客户的任务等级合理分配网络资源。
附图说明
图1是本申请实施例的基于云/边计算的智能仓储系统的结构示意图；
图2是本申请实施例的智能路由器结构示意图；
图3是本申请实施例的云计算层的任务分配算法流程图；
图4为任务事件的优先级划分示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
请参阅图1，是本申请实施例的基于云/边计算的智能仓储系统的结构示意图。本申请实施例的基于云/边计算的智能仓储系统包括边缘设备层、边缘服务器层和云计算层，所述边缘设备层、边缘服务器层和云计算层通过无线局域网和互联网连接。
边缘设备层包括温度、湿度传感器、温控系统(空调及除湿器)、安防系统(摄像头及烟雾报警器)、移动机器人配送车等边缘设备，用于收集仓储环境中的传感器数据以及任务数据，并通过BlueTooth、ZigBee、WLAN等传输技术将收集的传感器数据以及任务数据上传至边缘服务器层；具体地，仓储环境中的传感器数据包括：通过温度、湿度传感器采集仓库中温度湿度数据，通过温控系统调节仓储环境，通过安防系统监控仓库是否发生异常情况；仓储环境中的任务数据包括：为移动机器人配送车分配配送任务，规划移动机器人配送车的行驶路径，根据仓库库存余量、客户需求量、商品价格趋势等因素调整入库商品数量，根据商品的储存位置分配订单的包装台等。边缘设备普遍具有电量、计算、存储资源有限的特点，因此，设计数据收集和任务执行策略，可延长终端设备的生命周期，从而提高仓储系统的效率。本申请其他实施例中，可用传输带、分拣器等自动化设备代替移动机器人配送车。
通过边缘设备层收集到传感器数据以及任务数据首先传递到边缘服务器层，边缘服务器层包括嵌入式系统、具有计算和存储功能的智能手机(读写器)、智能路由器、计算机工作站等设备，其中，嵌入式系统用于根据任务数据进行移动机器人配送车的定位、避障、路径规划以及移动机器人配送车的电源系统监控与保护；智能路由器用于对传感器数据以及任务数据进行过滤、聚合；智能手机用于读取、写入商品信息；计算机工作站用于仓库货品入库与客户订单管理、移动机器人配送车任务分配策略以及仓库环境实时监控。具体地，边缘服务器层具备的具体功能如下：
1、在边缘服务器层和云计算层之间分配任务数据，例如通过深度学习模型判断安防摄像头上传的传感器数据是否属于异常行为数据，并将检测到的异常行为数据上传到云计算层做进一步的判断处理；边缘服务器层还可用于深度学习模型的训练，过滤掉正常情况下的数据，大大降低了网络开销；
2、外部组员(计算、存储、网络)变化时，自动调整虚拟机配置；
3、边缘设备层的各设备如何分享有限带宽，例如，温度、湿度传感器，摄像头监控数据根据环境的变化情况，调整传感器数据的上传频率，降低网络资源占有率；外部资源(计算、存储、网络)变化时，根据应用自动调整服务器中虚拟机配置，例如对新订单做多机器人任务分配时，需要占用较多的计算资源，提高分配效率。边缘服务器层提高了数据处理的速度，避免了不必要的网络开销，当特殊情况(如和因特网连接中断)发生时，可维护仓库的正常运营；
4、边缘服务器层和边缘设备层之间划分任务、分配任务。
智能路由器因其体积小，信号稳定，具有一定的计算和存储能力，是重要的边缘服务器。本申请实施例的智能路由器基于虚拟化技术设计，在具有计算和存储功能的路由器内部部署虚拟机，为不同的应用提供运行环境，处理数据，部署任务，负责处理仓储环境中的传感器数据和任务数据，对传感器数据和任务数据进行过滤、聚合，建立多移动机器人配送车间的通信和任务分配。具体地，本申请实施例的智能路由器结构如图2所示。提高普通路由器信号的稳定性，加强了信号强度的基础上。异构的边缘设备，通过WLAN无线传输技术连接到智能路由器。部署了虚拟机的智能路由器提供不同的运行环境，可按边缘设备的使用等级分配计算和存储资源，设计有针对性的应用程序过滤掉无价值的数据，并将有价值的数据上传至云计算层，降低了网络开销。智能路由器中的应用，也可以根据传感器数据的变化，将控制信号直接反馈到终端执行设备，加快了仓储系统环境调控的实时性；接收云计算层或其他边缘服务器分配的任务，在智能路由器中产生命令并分配给终端机器人执行，有效降低了网络开销。本申请实施例的智能路由器设计思路也可适用于智能手机、平板电脑等边缘服务器。
边缘服务器层通过因特网与云计算层连接，并将过滤、聚合后的传感器数据和任务数据上传至云计算层，云计算层通过大数据分析，制定科学化的管理策略，完成跨货仓商品调度、客户信息与货品库存分析、商业战略规划、客服信息管理等功能，避免了不必要的网络开销，降低了物流成本，提高仓储系统效率。
云计算层的核心是面向应用的任务分配算法，该算法根据边缘设备层采集数据的不同，自动选择卸载任务的服务器，确保处理任务的运行环境满足要求，具体流程如图3所示。该算法能够根据任务事件的优先级进行响应，任务事件的优先级越高(事件的D值越大，优先级越高)，则服务器响应任务事件的速度越快，分配的计算、存储、网络资源越多，具体如图4所示，为任务事件的优先级划分示意图。
在仓储物流系统中，分布不同类别的传感器对仓储环境进行监控，产生大量的实时数据；移动机器人配送车接收到分配的任务，规划取货路径，执行配送任务；仓库中的货物，需要根据余量、商品需求趋势，进行货仓位置调整和货物数量补充；客户订单需要指定对应打包台位置，分配为其工作的移动机器人配送车。系统需要处理大量任务，有的是实时性任务，有的是计算密集型任务，有的是存储密集型任务。任务分配算法根据任务类型的不同，将其卸载到不同的云/边端服务器，充分利用边缘服务器层响应速度快，云计算层计算、存储能力强等特点，满足不同的任务类型需求。任务事件优先级是算法考虑的另一因素，服务器中断正在执行的任务，先响应优先级高的任务，待任务处理完毕重新分配资源，系统恢复正常运行。
具体地，任务分配算法具体包括：边缘服务器层发布命令后，边缘设备层产生任务数据，边缘服务器层判定任务数据是否在本地处理，如果在边缘服务器层本地处理，则分析任务数据并判定任务的应用类型及任务等级，依据任务等级分配资源，再设置计算、存储和网络资源；如果在云计算层处理，则智能路由器将过滤、聚合后的任务数据上传至云计算层，云计算层使用大数据分析工具制定商业策略，为边缘设备层部署任务。
本申请实施例的基于云/边计算的智能仓储系统针对物流仓储环境，改变系统分析处理数据和提供服务的方式，提高了系统的整体效率，解决了现有的智能仓储系统应用扩展性差，网络负载压力大，数据处理效率低，无法满足应用实时性等缺点。相对于现有技术，本申请主要体现了以下优点：
1、根据应用、数据和服务的性质不同，分别在云计算层和边缘服务器层处理，提高了系统效率，实时性，网络资源利用率；
2、基于云计算层的大数据处理方式，为制定商业战略计划和跨货仓商品调度提供数据支持；
3、基于虚拟化技术的智能路由器，建立了仓储传感器设备和执行设备的网络连接，及时处理实时任务，避免了向上层传输数据不必要的网络开销；
4、面向应用的任务分配算法，根据客户的任务等级合理分配网络资源。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本申请中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本申请所示的这些实施例，而是要符合与本申请所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (4)
1.一种基于云/边计算的智能仓储系统，其特征在于，包括边缘设备层、边缘服务器层和云计算层；
所述边缘设备层用于收集仓储环境中的传感器数据和任务数据，并将所述传感器数据和任务数据上传至边缘服务器层；
所述边缘服务器层用于对所述传感器数据和任务数据进行过滤、聚合，并将过滤、聚合后的传感器数据和任务数据上传至云计算层；
所述云计算层用于采用任务分配算法对所述传感器数据和任务数据进行分析处理，使用大数据分析工具制定商业策略，并为所述边缘设备层部署任务；
所述边缘服务器层包括嵌入式系统、读写器、智能路由器、计算机工作站，所述嵌入式系统用于根据任务数据进行移动机器人配送车的定位、避障、路径规划以及移动机器人配送车的电源系统监控与保护；所述智能路由器用于对传感器数据以及任务数据进行过滤、聚合；所述读写器用于读取、写入商品信息；所述计算机工作站用于仓库货品入库与客户订单管理、移动机器人配送车任务分配策略以及仓库环境实时监控；
所述智能路由器具体为：基于虚拟化技术，在具有计算和存储功能的路由器内部部署虚拟机，负责处理仓储环境中的传感器数据和任务数据，对所述传感器数据和任务数据进行过滤、聚合，根据所述边缘设备层的使用等级分配计算和存储资源，过滤掉无价值的数据，并将过滤后的数据上传至云计算层；
其中，云计算层采用任务分配算法对传感器数据和任务数据进行分析处理具体为：所述边缘服务器层发布命令后，所述边缘设备层产生任务数据，所述边缘服务器层判定任务数据是否在本地处理，如果在边缘服务器层本地处理，则分析任务数据并判定任务的应用类型及任务等级，依据任务等级分配资源，并设置计算、存储和网络资源；如果在云计算层处理，则智能路由器将过滤、聚合后的任务数据上传至云计算层，所述云计算层使用大数据分析工具制定商业策略，为边缘设备层部署任务。
2.根据权利要求1所述的基于云/边计算的智能仓储系统，其特征在于，所述边缘设备层包括温度、湿度传感器、温控系统和安防系统，所述收集仓储环境中的传感器数据包括：通过温度、湿度传感器采集仓库中温度湿度数据，通过温控系统调节仓储环境，通过安防系统监控仓库是否发生异常情况。
3.根据权利要求1所述的基于云/边计算的智能仓储系统，其特征在于，所述边缘设备层还包括移动机器人配送车，所述任务数据包括：为所述移动机器人配送车分配配送任务、规划移动机器人配送车的行驶路径、调整入库商品数量、根据商品的储存位置分配订单的包装台。
4.根据权利要求1所述的基于云/边计算的智能仓储系统，其特征在于，所述云计算层采用任务分配算法对传感器数据和任务数据进行分析处理还包括：根据所述任务事件的优先级进行响应，所述任务事件的优先级越高，则响应任务事件的速度越快，分配的计算、存储、网络资源越多。
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