一种基于数字孪生技术的智慧仓储控制系统

1.本发明属于仓储物流技术领域，具体涉及一种基于数字孪生技术的智慧仓储控制系统。


背景技术：

2.随着我国从“移动互联”向“万物互联”的新时代转型，尤其是人工智能、大数据、物联网、数字孪生等新兴产业的崛起，对未来的仓储管理提出了更高的要求。随着互联网+技术的进一步发展，智慧仓储体系不断完善，国家更加鼓励应用物联网感知技术以及数字孪生技术，确保仓储行业能够健康发展。
3.在互联网深度发达的今天，虽然我国的仓储行业的规模正在呈大规模上升的趋势，但是仓储企业的利润总体不高，整个行业的盈利能力反而不断的下降。这是由于传统的仓库管理中存在以下的问题：1.传统的仓储中物料的出入库需要人工持扫描仪对着物料表面的清单进行扫描的模式，这种模式需要进行人工核对、人工扫描然后再出入仓库，这种方式极大的耗费人力并且效率低下，容易出错。2.传统的仓储处理中心一般都部署在本地，这种方式使得设备的维护比较困难，存储、分析、更新比较复杂，设备中数据的衍生价值难以额外的体现。3.传统的仓储中没有有效的利用仓储中产生的大量数据，没有实现数据共享，从而形成了信息孤岛，使得整个仓储的效率非常的低。4.传统的agv小车调度方式是直接对agv进行路径规划，没有考虑大量agv进行规划时产生的效率问题。为了解决这些问题，我们提出了一种基于数字孪生技术的智慧仓储控制系统。


技术实现要素：

4.本发明针对现有技术存在的问题，发明了一种基于数字孪生技术的智慧仓储控制系统。
5.本发明解决其技术问题所采用的技术方案如下：
6.整个智慧仓储控制系统网络架构分为两部分：实体仓库部分和虚拟仓库部分。
7.进一步，所述的实体仓库部分具有三层：上层是云平台，中层是智慧网关组，下层是物理仓库中与中央控制模块相连接的硬件设备。上层云平台通过n个智能网关分别发送信息给n个仓库，n个仓库中都有各自的中央控制模块，每个中央控制模块又连接着各自仓库中n个货架中的设备。
8.进一步，所述的云平台中具有仓储管理系统(wms)、运输管理系统(tms)、订单管理系统(oms)、数据库和监控服务器。所述的仓储管理系统(wms)建立在云平台之上，用于仓库库存的管理、分类、调度、统计等工作。对于不同的物料种类进行分类管理，借助rfid技术对于入库和出库的物料进行全面的监督管理。所述的运输管理系统(tms)建立在云平台之上，用于管理调度仓储中的agv车辆和人员，使每辆车每个人都对应于相应的物料，提高运输效率和准确率。所述的订单管理系统(oms)建立在云平台之上，用于获取客户的订单信息，并且提供仓库库存信息。然后结合客户的实际需求对订单进行分类处理，对各个仓储点进行
切实的配置。所述的数据库系统建立在云平台之上，用于存储管理仓储管理系统、运输管理系统和订单管理系统中所产生的数据。
9.进一步，所述的中层是通讯层，即智慧网关组。智慧网关组用于对中央控制器中的数据进行边缘计算，并且使仓库中的设备与云平台进行通讯。
10.进一步，所述的下层是仓库中的与中央控制器设备连接的硬件设备。仓库中的货架设置有wifi通讯模块、自动化模块、压力检测模块、异常报警模块、摄像监控模块、定位模块、红外检测模块以及人机交互模块。且货架上的模块均与中央控制模块连接。其中wifi通讯模块用于智慧仓储集成装置与云平台进行网络通讯。自动化模块包括agv小车、无线射频rfid扫描仪和智能滑轨用于仓库中的货物入库和出库的搬运、传输和检测。压力检测模块用于检测当前货物箱中货物的重量。异常报警模块用于仓库中货物信息与云平台不对应时的报警提示。摄像监控模块用于通过摄像头监控仓库中的环境信息和agv小车路径信息。定位模块用于定位agv小车和物料的位置。红外检测模块用于检查当前货架上是否有货物放置。人机交互模块包括液晶显示器、蜂鸣器、led指示灯和手机app，用于使工作人员更方便、更快速地寻找到货物。
11.进一步，所述的虚拟仓库部分主要是根据实体仓库进行映射，刻画建立的模型。所述的虚拟仓库部分本质上是很多模型的集合，这些模型包括要素、行为、规则这三个方面。在要素这个层面，虚拟仓库主要是包括对其中的物、人、环境等要素进行刻画和仿真从而建立数字化(虚拟化)的几何模型。在行为层面，主要包括驱动(仓库物品入库和出库时的动态调度)和扰动(临时增加订单或者取消订单)的作用下，对仓库调度过程中的顺序性、并发性，联动性等特征进行刻画。在规则层面，主要包括仓库中很多的运行及演化规律建立的评估、优化、预测等模型。
12.本发明系统的物料出货过程具体实现过程如下：
13.步骤一：首先在云平台上的订单管理系统中获取客户的订单信息，根据订单信息在仓库管理系统中查看仓库中是否有相应的物料。当货物数量不满足要求时关闭订单，提示工作人员当前客户订单所需的物料不足。
14.步骤二：当货物数量满足订单要求时，云平台开启基于边缘计算的智慧网关组进行实时获取物理仓库中的传感器数据并将数据传入到虚拟仓库。
15.步骤三：将云平台中的数据传入虚拟仓库后，虚拟车间对agv小车进行路径的模拟规划，使agv调度方案达到最优。
16.步骤四：将调度方案通过智慧网关传入到物理仓库中，并分配对应的agv小车和工作人员进入仓库，agv小车根据调度方案进行循迹到达指定货架，工作人员基于声、光、电等信息到达指定货架，把货物放置在agv小车上，小车根据规划轨迹进行循迹从而离开仓库。
17.步骤五：在agv小车把货物搬运出仓库时进行基于车、物共同校对的方式对货物是否拿取正确进行判断。
18.进一步的，所述步骤二中基于边缘计算的智慧网关组工作方式如下：
19.因为在出货过程中虚拟仓库需要实时获取物理仓库的传感器数据从而实现虚拟模型的实时修正。智慧网关组首先收到云平台发来的任务信号，然后将任务信号发送给中央控制器，中央控制器获取红外检测模块、摄像监控模块、自动化模块、定位模块、异常报警模块和压力检测模块的数据。然后智慧网关组对中央控制模块的这些数据进行边缘计算，
再通过网络回传给云平台，云平台将数据进行处理传入到虚拟仓库中，进行模型的实时修正。当其中有某个智慧网关处于计算繁忙工作状态时，这一个智慧网关会与周边的智慧网关进行通讯来寻找处于空闲状态的网关，从而将任务分解部分给处于空闲状态的网关。
20.进一步的，所述步骤三中虚拟仓库对agv小车进行模拟仿真迭代过程如下：当云平台收到外部的订单任务时，云平台中的各个系统通过智慧网关获取物理仓库中的人员、设备、环境等实时数据，对这些数据进行分析、评估、和预测。然后将这些信息传入到虚拟仓库，虚拟仓库基于这些实时数据、历史仿真数据和其他一些关联数据的驱动下，基于要素、行为及规则对agv小车进行调度。然后虚拟仓库将这些数据传入到云平台，云平台将调度计划进行修正和优化，并再一次传入到虚拟仓库中进行仿真，如此反复迭代形成最优调度计划。
21.进一步的，所述步骤四中工作人员基于声、光、电等信息的工作方式如下：当工作人员与agv进入仓库时，仓库内对应区域中的货架上的led提示灯闪烁指示工作人员物料在哪一个区域的货架上，对应区域货架上的那一层货位上的蜂鸣器开启，用来指示当前货物在哪一层的货位上。工作人员在寻找过程中还可以根据手机上的app显示信息的来查看货物的具体信息和位置距离(是由在货物上的定位装置传送位置信息到云端，从而求得与工作人员的位置距离信息)，在找到货物时，工作人员按下手机上的取货按钮，对应那一层的货位中的滑轨带着货物滑出。当工作人员从滑轨上拿到货物放到agv搬运小车上离开仓库时进行rfid扫描信息进行出库，出库完成。
22.进一步的，所述步骤五中基于车、物校对过程如下所示：
23.当货物进行出库时使用如下所示的方式对出库的货物进行校对。首先无线射频器对货物的rfid和agv搬运车的标签进行扫描，接收器对仓库内标签信息通过串口传到中央控制模块再由中央控制模块通过网络传输到云平台。在云平台中，对该agv和货物信息与在云平台中刚开始绑定的信息进行比对，如果agv标签号与对应的货物信息匹配成功，则通过仓库管理系统进行物料的出库。如果匹配失败，那么出货失败。然后云平台发布命令到仓库中的异常报警模块，使其进行报警，提示工作人员出货失败，从而确保仓库物品出货的正确性。
24.进一步的，所述智慧仓储货架的结构包括：货架左侧安装的led提示灯1，货位底下安装的压力传感器2，每一层的货位左侧安装的蜂鸣器3，放在货位上的货物箱4，安装在货物箱前的rfid标签5，安装在货位底部的可滑动滑轨6，安装在货位后部的红外传感器7。
25.本发明的有益效果如下：
26.1.本系统引入云平台技术和数字孪生技术通过物联网、互联网，使物理仓库中的人、设备、环境等各种要素被全面接入到了信息世界，实现了彼此间的互联互通和数据共享。这样就可以通过虚拟仓库的景象来实时监控物理仓库。由于云平台、物理仓库、虚拟仓库之间通过数据形成了一个整体，实现了数据共享，消除了信息孤岛。并且虚拟仓库可以结合历史数据、当前实时数据和外界干扰来模拟出agv小车最优调度方案，这样就可以使得智慧仓储的性能能发挥到最大。
27.2.系统引入了智慧网关组，并在智慧网关组中引入了边缘计算技术和动态调度技术。由云平台发布任务，传感器用来采集数据，智慧网关用来执行边缘计算。采用边缘计算能够保证虚拟仓库和物理仓库数据交互的低延迟、高效率。并在单个网关计算任务繁忙时，
采用动态调度策略来进行任务分流，降低单个网络的计算量从而提升整个系统的性能。
28.3.本系统设计了了声、光、电系统。在货架上安装传感器与仓库中的中央控制器连接，中央控制器通过智能网关与云平台进行信息传输。
29.通过在货架上安装压力传感器和红外传感器能判断当前货位上是否有货物和货物的重量。通过在货架上装上蜂鸣器和led提示灯，当工作人员在进入仓库中寻找货物时，云平台发布命令使货架中的led灯和蜂鸣器开启，使工作人员能更快速的找到货物。并在每个货位上装有智能滑轨，让工作人员在拿取货物时更加省时省力。
30.4.本系统中引入了用无线射频器扫描agv小车序号和货物rfid标签进行配套的出货方式进行出库。在云平台开始处理货物时，把待取货物与agv标签号进行绑定，在出货时对货物进行无线rfid扫描和agv标号扫描时，把货物信息和agv编号传输到云平台与开始时匹配的信息进行比较，如果匹配成功就允许出库，失败就禁止出库。这种方式避免了传统采用人工持枪扫描、人工核对出现的投入大、效率低、容易遗漏出错的情况。
附图说明
31.图1为面向智慧仓储的网络架构图；
32.图2为面向智慧仓储的出库流程图；
33.图3为面向智慧仓储的rfid和agv协同工作流程图；
34.图4为面向智慧仓储货架的结构示意图
35.图中附图的标记的含义：
具体实施方式
36.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例对本发明作进一步描述。此处所描述的具体实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
37.针对现有技术存在的问题，本发明提供一种基于数字孪生技术的智慧仓储控制系统，下面结合附图说明对本发明进行详细的描述。
38.如图1是智慧仓储的网络拓扑图。整个智慧仓储网络架构分为两部分，第一部分为实体仓库部分，具有三层，上层是云平台，中层是智慧网关组，下层是物理仓库中与中央控制模块相连接的硬件设备。云平台通过n个智能网关分别发送信息给n个仓库，n个仓库中都有各自的中央控制模块，每个中央控制模块又连接着各自仓库中n个货架中的设备。第二部分为虚拟仓库部分，主要是根据实体仓库进行映射，刻画建立的模型。
39.在实体仓库部分的上层是云平台，云平台中具有仓储管理系统(wms)、运输管理系统(tms)、订单管理系统(oms)、数据库和监控服务器。
40.所述的仓储管理系统(wms)建立在云平台之上，用于仓库库存的管理、分类、调度、统计等工作。对于不同的物料种类进行分类管理，借助rfid技术对于入库和出库的物料进行全面的监督管理。
41.所述的运输管理系统(tms)建立在云平台之上，用于管理调度仓储中的agv车辆和人员，使每辆车每个人都对应于相应的物料，提高运输效率和准确率。
42.所述的订单管理系统(oms)建立在云平台之上，用于获取客户的订单信息，并且提
供仓库库存信息。然后结合客户的实际需求对订单进行分类处理，对各个仓储点进行切实的配置。
43.所述的数据库系统建立在云平台之上，用于存储管理仓储管理系统、运输管理系统和订单管理系统中所产生的数据。
44.进一步，中层是通讯层(智慧网关组)，智慧网关组用于对中央控制器中的数据进行边缘计算，并且使仓库中的设备与云平台进行通讯。
45.进一步底层是仓库中的与中央控制器设备连接的硬件设备。所述的wifi通讯模块与中央控制模块连接，用于智慧仓储集成装置与云平台进行网络通讯。
46.所述的自动化模块与中央控制模块连接，包括agv小车、无线射频rfid扫描仪和智能滑轨用于仓库中的货物入库和出库的搬运、传输和检测。
47.所述的压力检测模块与中央控制模块连接，用于检测当前货物箱中货物的重量。
48.所述的异常报警模块与中央控制模块连接，用于仓库中货物信息与云平台不对应时的报警提示。
49.所述的摄像监控模块与中央控制模块连接，用于通过摄像头监控仓库中的环境信息和agv小车路径信息。
50.所述的定位模块与中央控制模块连接，用于定位agv小车和物料的位置。
51.所述的红外检测模块与中央控制模块连接，用于检查当前货架上是否有货物放置。
52.所述的人机交互模块与中央控制模块连接，包括液晶显示器、蜂鸣器、led指示灯和手机app用于使工作人员更方便、更快速地寻找到货物。
53.所述的虚拟仓库部分本质上是很多模型的集合，这些模型包括要素、行为、规则这三个方面。在要素这个层面，虚拟仓库主要是包括对其中的物，人，环境等要素进行刻画和仿真从而建立数字化(虚拟化)的几何模型。在行为层面，主要包括驱动(仓库物品入库和出库时的动态调度)和扰动(临时增加订单或者取消订单)的作用下，对仓库调度过程中的顺序性、并发性，联动性等特征进行刻画。在规则层面，主要包括仓库中很多的运行及演化规律建立的评估、优化、预测等模型。
54.如图2所示是物料出货过程。步骤一：首先在云平台上的订单管理系统中获取客户的订单信息，根据订单信息在仓库管理系统中查看仓库中是否有相应的物料。当货物数量不满足要求时关闭订单，提示工作人员当前客户订单所需的物料不足。步骤二：当货物数量满足订单要求时，云平台开启基于边缘计算的智慧网关组进行实时获取物理仓库中的传感器数据并将数据传入到虚拟仓库。步骤三：将云平台中的数据传入虚拟仓库后，虚拟车间对agv小车进行路径的模拟规划，使agv调度方案达到最优。步骤四：然后将调度方案通过智慧网关传入到物理仓库中，并分配对应的agv和工作人员进入仓库，agv小车根据调度方案进行循迹到达指定货架，工作人员基于声、光、电等信息到达指定货架，把货物放置在agv小车上，小车根据规划轨迹进行循迹从而离开仓库。步骤五：在agv小车把货物搬运出仓库时进行基于车、物共同校队的方式对货物是否拿取正确进行判断。
55.上述步骤二中基于边缘计算的智慧网关组工作方式如下：因为在出货过程中虚拟仓库需要实时获取物理仓库的传感器数据从而实现虚拟模型的实时修正。智慧网关首先收到云平台发来的任务信号，然后将任务信号发送给中央控制器，中央控制器获取红外检测
模块、摄像监控模块、自动化模块、定位模块、异常报警模块和压力检测模块的数据。然后智慧网关对中央控制模块的这些数据进行边缘计算，再通过网络回传给云平台，云平台将数据进行处理传入到虚拟仓库中，进行模型的实时修正。当其中有某个智慧网关处于计算繁忙工作状态时，这一个智慧网关会与周边的智慧网关进行通讯来寻找处于空闲状态的网关，从而将任务分解部分给处于空闲状态的网关。
56.上述步骤三中虚拟仓库对agv小车进行模拟仿真迭代过程如下：当云平台收到外部的订单任务时，云平台中的各个系统通过智慧网关获取物理仓库中的人员、设备、环境等实时数据，对这些数据进行分析、评估、和预测。然后将这些信息传入到虚拟仓库，虚拟仓库基于这些实时数据、历史仿真数据和其他一些关联数据的驱动下，基于要素、行为及规则对agv小车进行调度。然后虚拟仓库将这些数据传入到云平台，云平台将调度计划进行修正和优化，并再一次传入到虚拟仓库中进行仿真，如此反复迭代形成最优调度计划。
57.上述步骤四中工作人员基于声、光、电等信息的工作方式如下：当工作人员与agv进入仓库时，仓库内对应区域中的货架上的led提示灯闪烁指示工作人员物料在哪一个区域的货架上，对应区域货架上的那一层货位上的蜂鸣器开启，用来指示当前货物在哪一层的货位上。工作人员在寻找过程中还可以根据手机上的app显示信息的来查看货物的具体信息和位置距离(是由在货物上的定位装置传送位置信息到云端，从而求得与工作人员的位置距离信息)，在找到货物时，工作人员按下手机上的取货按钮，对应那一层的货位中的滑轨带着货物滑出。当工作人员从滑轨上拿到货物放到agv搬运小车上离开仓库时进行rfid扫描信息进行出库，出库完成。
58.上述步骤五中基于车、物校队过程如下所示：当货物进行出库时使用如图3所示的方式对出库的货物进行校对。首先无线射频器对货物的rfid和agv搬运车的标签进行扫描，接收器对仓库内标签信息通过串口传到中央控制模块再由中央控制模块通过网络传输到云平台。在云平台中，对该agv和货物信息与在云平台中刚开始绑定的信息进行比对，如果agv标签号与对应的货物信息匹配成功，则通过仓库管理系统进行物料的出库。如果匹配失败，那么出货失败。然后云平台发布命令到仓库中的异常报警模块，使其进行报警，提示工作人员出货失败，从而确保仓库物品出货的正确性。
59.如图4所示，针对智慧仓储货架的结构包括：货架左侧安装了led提示灯1，货位底下安装了压力传感器2，每一层的货位左侧安装了蜂鸣器3，放在货位上的货物箱4，安装在货物箱前的rfid标签5，安装在货位底部的可滑动滑轨6，安装在货位后部的红外传感器7。