基于车联网系统的智能物流配送系统研究

发布时间：2022-01-22所属分类：计算机职称论文浏览：1次

摘 要： 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

　　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。

　　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.