基于传感网的多式联运信息系统设计

合集下载

基于多传感器信息融合的列车组合定位

基于多传感器信息融合的列车组合定位

基于多传感器信息融合的列车组合定位随着列车运输行业的发展,列车组合定位成为了一个十分重要的课题。

在传统的列车定位中,使用的是单一传感器的信息,例如GPS、惯性导航系统等。

这些单一传感器定位方法存在着定位精度不高、受环境影响大等问题。

随着传感器技术的不断发展,利用多传感器信息融合的方法来实现列车组合定位成为了研究的热点之一。

多传感器信息融合是利用多个传感器采集到的信息进行综合分析和处理,从而得到更加准确、可靠和全面的定位结果。

在列车组合定位中,可以利用惯性导航系统、GPS、激光雷达、相机等多种传感器来获取列车的位置、速度、姿态等信息,然后利用信息融合的方法来实现列车的组合定位。

多传感器信息融合的方法可以分为两种:传感器级信息融合和数据级信息融合。

传感器级信息融合是指将不同传感器采集到的信息进行融合,从而得到更加完整和准确的信息;数据级信息融合是指将不同传感器采集到的数据进行融合,从而得到更加准确、可靠和稳定的定位结果。

利用多传感器信息融合的方法实现列车组合定位具有很多优势。

可以利用不同传感器的优势互补,从而得到更加全面和准确的定位结果。

可以提高定位的精度和可靠性,从而满足列车运输对定位精度的要求。

可以减小不同传感器的误差,从而提高定位的稳定性和可靠性。

多传感器信息融合的方法在列车组合定位中也存在一些挑战。

不同传感器采集到的信息可能存在不一致的情况,导致信息融合后的结果不准确。

传感器的布置和安装可能受到列车结构、环境等因素的影响,从而影响融合结果的可靠性。

信息融合的算法设计也十分复杂,需要考虑到多个传感器的特性和不确定性,从而提高了算法的难度和复杂度。

基于多传感器信息融合的列车组合定位是列车运输领域的一个重要课题。

通过对不同传感器采集到的信息进行融合,可以得到更加全面、准确和可靠的列车定位结果,满足列车运输对定位精度的要求。

多传感器信息融合的方法在列车组合定位中也存在一些挑战,需要采取相应的措施来克服。

《基于多传感器信息融合的超限超载检测系统设计研究》范文

《基于多传感器信息融合的超限超载检测系统设计研究》范文

《基于多传感器信息融合的超限超载检测系统设计研究》篇一一、引言随着交通运输行业的迅猛发展,货车超限超载问题愈发突出,成为制约公路交通安全与正常运行的瓶颈之一。

针对此问题,本研究提出了基于多传感器信息融合的超限超载检测系统设计。

该系统能够实时、准确地监测车辆超限超载情况,有效提高公路运输的安全性和效率。

二、系统设计概述本系统设计以多传感器信息融合技术为核心,通过集成多种传感器设备,实现对车辆载重、尺寸、速度等多方面信息的实时采集与处理。

系统主要由传感器模块、数据处理模块、通信模块和显示模块组成。

三、传感器模块设计传感器模块是本系统的核心组成部分,主要包括重量传感器、尺寸传感器和速度传感器。

1. 重量传感器:通过压力传感技术,实时监测车辆载重情况,将载重信息转换为电信号输出。

2. 尺寸传感器:采用激光测距技术,对车辆的长、宽、高等尺寸进行测量,为超限检测提供依据。

3. 速度传感器:通过雷达或红外技术,实时监测车辆速度,为后续的数据处理提供参考。

四、数据处理模块设计数据处理模块负责接收传感器模块采集的数据,进行滤波、校正和融合处理。

1. 滤波处理:采用数字滤波技术,对原始数据进行去噪处理,提高数据的准确性。

2. 校正处理:通过校准算法,对传感器进行定期校准,确保数据的可靠性。

3. 信息融合:采用多传感器信息融合技术,将不同传感器的数据进行融合处理,提高检测的准确性和稳定性。

五、通信模块设计通信模块负责将处理后的数据传输至显示模块和上位机系统。

本系统采用无线通信技术,实现数据的实时传输。

六、显示模块设计显示模块负责将处理后的数据以直观的方式展示给用户。

本系统采用液晶显示屏,可实时显示车辆载重、尺寸、速度等信息,便于用户了解车辆超限超载情况。

七、系统实现与测试本系统采用模块化设计,便于后期维护和升级。

在系统实现过程中,需进行严格的测试与验证,确保系统的稳定性和准确性。

测试内容包括传感器精度测试、数据处理模块性能测试、通信模块传输测试等。

多传感信息融合的船舶动力定位控制系统设计与仿真

多传感信息融合的船舶动力定位控制系统设计与仿真

多传感信息融合的船舶动力定位控制系统设计与仿真随着船舶运输行业的发展,船舶动力定位控制系统的研发成为了本行业的重要研究方向。

本文基于多传感信息融合的方法,提出了一种船舶动力定位控制系统,并进行了仿真实验。

一、设计理论本系统采用多传感信息融合的方法,通过融合多种传感器信息,增强系统的稳定性和可靠性。

系统主要由以下三个模块组成:1、传感器模块:采用多种传感器进行数据测量,包括GPS、惯性导航系统和气象传感器等。

2、控制模块:根据传感器模块采集到的数据,通过信号处理和控制算法实现船舶位置的控制。

3、监测模块:通过数据监测和故障检测等手段,对系统的状态进行实时监测。

本系统利用传感器模块采集到的位置信息,将其与预设的航线进行比对,实现船舶的定位控制。

同时,利用气象传感器采集到的气象信息,对船舶进行调整,以确保船舶运动的稳定和安全。

二、仿真实验本文利用MATLAB软件进行仿真实验,主要测试系统在不同海况下的控制效果和稳定性,实验采用了以下两种情形:1、正常海况下的控制在该情形下,船舶按照设定航线进行移动,此时控制系统能够稳定控制船舶的位置,实现了预期的效果。

2、海浪较大的情形下的控制在该情形下,系统能够对船舶位置进行实时的调整,以应对海浪的影响,使得系统具有很好的稳定性。

三、总结本文设计了一种基于多传感信息融合的船舶动力定位控制系统,并通过仿真实验验证了其控制效果和稳定性。

该系统具有很好的实用价值,同时为船舶运输行业提供了一定的参考和借鉴。

数据是实现数据驱动决策和优化过程中的关键因素。

下面,我们将列出一些数据并进行分析。

1、销售数据:销售数据是企业最重要的数据之一,它展示了企业销售的情况。

通过销售数据,企业可以了解每个销售渠道的表现,如何促进销售,哪些销售人员表现突出等。

2、财务数据:财务数据包括收入、利润、成本、现金流等。

这些数据可以帮助企业了解它的财务状况。

企业需要利用这些数据来制定收入和支出的计划,并且确定预算和预测的过程。

多式联运物流管理信息系统设计与实现

多式联运物流管理信息系统设计与实现

多式联运物流管理信息系统设计与实现摘要:多式联运是指将不同的运输方式如公路、铁路、水运等有机地结合起来,形成一种高效、经济的物流运输模式。

多式联运物流管理信息系统作为实现多式联运的关键工具之一,可以有效地提高物流运输效率、降低成本。

本文将以多式联运物流管理信息系统设计与实现为任务名称,介绍物流管理信息系统的关键功能和技术要点,并探讨实施多式联运物流管理信息系统的关键成功因素。

1. 引言物流管理信息系统是一个综合性的管理系统,其目的是实现供应链中各个环节的有效协调与优化。

随着全球化经济的发展和物流需求的增加,多式联运成为了提高物流效率和降低成本的有效途径。

多式联运物流管理信息系统的设计与实现,将为物流企业和相关利益相关方带来诸多的好处。

2. 多式联运物流管理信息系统的关键功能2.1 订单管理多式联运物流管理信息系统中的订单管理模块负责处理订单的生成、分配、跟踪和管理。

通过订单管理模块,物流企业可以实时了解客户需求、优化资源配置,提高订单处理效率。

2.2 运输计划与调度运输计划与调度模块是多式联运物流管理信息系统的核心模块之一。

该模块负责制定运输计划、进行车辆调度和路径优化。

通过合理的运输计划和调度,物流企业能够最大限度地利用资源,减少运输成本。

2.3 货物跟踪与监控货物跟踪与监控模块通过实时监控货物在运输过程中的位置和状态,提供准确的货物信息。

物流企业和客户可以实时了解货物的位置和运输进程,提前做好准备,提高物流运输的可视性和可控性。

2.4 仓储管理仓储管理模块负责对物流企业的仓库进行管理,包括入库、出库、库存盘点等。

通过仓储管理模块,物流企业可以实时掌握仓库的运作情况,提高仓库利用率,减少存货积压和损耗。

2.5 成本控制与统计分析成本控制与统计分析模块通过对物流运输过程中产生的各项费用进行跟踪和分析,帮助物流企业进行成本控制和优化。

通过对成本数据的分析,物流企业可以发现问题,找到成本降低的潜在空间。

基于无线传感器网络的智能物流系统设计

基于无线传感器网络的智能物流系统设计

基于无线传感器网络的智能物流系统设计随着物流业的不断发展,越来越多的企业将目光投向了智能物流系统。

智能物流系统可以通过优化和控制物流过程,提升运输效率和运营效益。

无线传感器网络(WSN)是实现智能物流系统的重要技术,它可以实现对物流系统的实时感知和控制。

本文将针对无线传感器网络技术在智能物流系统中的应用进行分析和探讨。

一、无线传感器网络介绍无线传感器网络是一种由大量分布式的节点组成的网络,每个节点都配备有多个传感器和一部无线通信模块。

这些节点通过一定的路由协议相互连接,形成一个覆盖整个物理区域的网络。

传感器节点可以感知环境的一些参数,如温度、湿度、光强等,也可以感知周围的运动物体等。

通过无线传感器网络技术,可以将这些信息实时传递给中心节点或者其他节点。

二、智能物流系统的需求与特点智能物流系统是一个利用现代信息技术和物流技术进行优化的物流运作模式。

其目标是通过可视化监控和智能决策,降低运输成本、提高配送效率、缩短物流周期以及提高客户满意度等。

智能物流系统的运作过程中,需要对物流环节进行实时监控和控制,才能达到高效和安全的运转。

同时,智能物流系统也具备高度的实时性和复杂性,需要系统能够快速响应外部信号,做出智能的决策和控制。

三、无线传感器网络在智能物流系统中的应用1、物流进程感知使用无线传感器节点可以实时感知货物的位置、状态和物流环节中的温度、湿度等信息。

传感器节点上传的信息可以被中心节点或者其他节点实时处理和记录,为后续的操作提供依据。

2、运输路线优化通过分析和处理传感器节点上传的数据,可以得到货物的实时位置和状态,以及物流环节的实时温度、湿度等数据。

通过这些信息,可以对运输路线进行优化和调整,以最短的时间和最短的路程完成货物的配送任务。

3、物流温度监控在冷链物流、医药物流等领域,温度的控制和监测非常关键。

无线传感器节点可以实时感知物流环节的温度变化,并将数据上传到中心节点或其他节点。

通过对数据的分析,可以实现对物流环节的温度进行监控和控制。

基于感知信息融合的多传感器导航系统设计与开发

基于感知信息融合的多传感器导航系统设计与开发

基于感知信息融合的多传感器导航系统设计与开发多传感器导航系统是一种利用多种传感器信息进行位置和姿态估计的技术。

感知信息融合是将来自不同传感器的信息进行集成和处理,以提高导航系统的性能和准确性。

本文基于感知信息融合的思想,介绍了一种多传感器导航系统的设计与开发。

首先,介绍了多传感器导航系统的基本原理。

多传感器导航系统常用的传感器包括惯性测量单元(IMU)、全球定位系统(GPS)、视觉传感器等。

每个传感器都可以提供部分导航信息,但受到不同干扰因素的影响,单一传感器的性能有限。

因此,通过将多个传感器的信息进行融合,可以提高系统的准确性和鲁棒性。

然后,介绍了感知信息融合的方法和算法。

感知信息融合的方法可以分为基于模型的方法和基于数据的方法。

基于模型的方法利用物理模型或统计模型对传感器信息进行建模和预测,并使用滤波估计算法(如卡尔曼滤波)对传感器信息进行融合。

基于数据的方法则直接对传感器数据进行处理和融合,如使用神经网络进行数据融合。

在设计和开发多传感器导航系统时,需要根据具体的应用场景选择合适的方法和算法。

接下来,介绍了多传感器导航系统的硬件和软件设计。

在硬件方面,需要选择适合的传感器,并设计合理的电路和接口来获取传感器数据。

在软件方面,需要设计数据处理和融合的算法,并通过编程实现系统的控制和导航功能。

同时,还需要考虑系统的实时性和稳定性,以保证系统在不同环境下的可靠性和性能。

然后,介绍了多传感器导航系统的测试和评估。

在完成系统的设计与开发后,需要进行系统的测试和评估,以验证系统的性能和准确性。

测试可以通过实验室环境下的仿真实验或实际场景下的实地测试进行。

评估可以通过与参考系统或地面真值进行比较,计算准确度和误差分析来完成。

最后,讨论了多传感器导航系统的应用前景和挑战。

多传感器导航系统在航空航天、自动驾驶、机器人等领域具有广阔的应用前景。

但是,多传感器数据的融合和处理也面临着一些挑战,如传感器之间的时钟同步、数据同步、误差补偿等。

基于多网融合技术的无线传感器网络通信方案探究

基于多网融合技术的无线传感器网络通信方案探究

基于多网融合技术的无线传感器网络通信方案探究无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)是一种由大量分布在空间中的低成本、低功耗无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点可以感知环境中的物理或化学变化,并将数据传输到目标位置。

然而,WSNs面临着许多挑战,如有限的能量、带宽和网络拓扑限制。

为了克服这些问题,基于多网融合技术的通信方案得到了广泛研究和应用。

多网融合技术允许不同类型的无线网络之间的互操作性,包括蜂窝网络、Wi-Fi网络和蓝牙网络等。

通过将传感器网络连接到多个网络中,可以扩展网络的覆盖范围和传输速率,提高整个系统的性能。

在基于多网融合技术的无线传感器网络通信方案中,有几个关键要素需要考虑。

首先是界面协议的设计,用于传感器节点与不同网络之间的通信。

其次是路由选择算法,用于确定数据传输的最佳路径。

还有能量管理方案,以延长传感器节点的寿命。

最后,安全性和隐私保护也是不可忽视的因素。

在界面协议的设计方面,需要考虑与不同网络之间的兼容性和通信效率。

常见的协议包括ZigBee、LoRa和NB-IoT。

ZigBee是一种低功耗的通信协议,适用于短距离通信。

LoRa是一种长距离、低功耗的协议,适用于大规模传感器网络。

NB-IoT是一种基于蜂窝网络的协议,具有广覆盖和高可靠性的特点。

路由选择算法在多网融合的传感器网络中起着至关重要的作用。

传感器节点可以根据网络拓扑和能量消耗等因素选择最佳路径来传输数据。

常见的路由选择算法包括贪婪法、遗传算法和粒子群算法。

这些算法可以根据具体的网络需求进行优化和改进,以提高网络的传输效率和能量利用率。

能量管理方案是无线传感器网络中不可或缺的一部分。

传感器节点通常由电池供电,能量是有限的资源。

因此,需要设计合理的能量管理方案来延长节点的寿命。

一种常见的方法是使用节能的调度策略来控制节点的活动和休眠。

此外,还可以利用无线充电技术和能量收集技术来为传感器节点提供额外的能量补充。

基于多传感器信息融合技术的智能家居系统设计

基于多传感器信息融合技术的智能家居系统设计

基于多传感器信息融合技术的智能家居系统设计智能家居系统是近年来快速发展的一种创新技术,它通过将各种传感器和设备集成到家庭中,以实现对家居环境的智能化控制。

其中,多传感器信息融合技术在智能家居系统设计中扮演着重要的角色。

本文将介绍基于多传感器信息融合技术的智能家居系统的设计原理、应用领域以及未来的发展趋势。

智能家居系统的设计原理主要包括传感器选择和信息融合算法。

在选择传感器时,需要结合家居环境的特点和需求来决定使用哪些传感器。

常见的传感器包括温湿度传感器、光照传感器、人体红外传感器等。

这些传感器可以实时感知家居环境的温度、湿度、光照强度和人体活动等信息,为后续的智能控制提供数据支持。

在传感器选择完成后,需要进行信息融合,将不同传感器采集到的数据进行综合分析和处理。

信息融合技术可以通过将来自不同传感器的数据进行融合,得到更准确、更全面的环境感知结果。

常用的信息融合算法包括贝叶斯滤波、卡尔曼滤波和粒子滤波等。

这些算法能够有效地处理传感器数据中的噪声和不确定性,并提供对实际环境状态的准确估计。

基于多传感器信息融合技术的智能家居系统在各个领域都有广泛的应用。

在家居安全领域,通过多传感器信息的融合,智能家居系统可以实现对家庭安全的监测和预警。

例如,当家中检测到烟雾或可燃气体时,系统可以及时发出警报并联动其他设备,如自动打开门窗、关闭电源等,保护居民的生命财产安全。

在能源管理领域,智能家居系统可以通过多传感器信息的融合来实现对能源的有效管理。

例如,系统可以根据家庭成员的活动情况和室内温湿度等信息,智能地控制空调、照明和电器设备的开关,实现对能源的节约使用。

智能家居系统还可以应用于健康管理领域。

例如,通过监测家庭成员的活动量、心率、睡眠质量等生理指标,系统可以提供个性化的健康管理建议,并在紧急情况下及时呼叫医护人员。

随着科技的进步,基于多传感器信息融合技术的智能家居系统还有许多未来的发展趋势。

一方面,随着物联网技术的发展,越来越多的智能设备将被集成到智能家居系统中,进一步提升系统的智能化程度。

基于无线传感网络的智能冷链物流管理系统设计

基于无线传感网络的智能冷链物流管理系统设计

基于无线传感网络的智能冷链物流管理系统设计智能冷链物流管理系统是基于无线传感网络技术的一种先进的冷链物流管理系统,在冷链物流中起到监测、控制和管理的作用。

本文将介绍智能冷链物流管理系统的设计原理、系统框架和关键技术,以及其在冷链物流中的应用与优势。

一、设计原理智能冷链物流管理系统的设计原理主要包括数据采集与传输、远程监测与控制以及数据分析与决策三个方面。

1. 数据采集与传输:系统通过无线传感网络技术,将温湿度、振动、光照等冷链物流过程中的数据进行采集,并通过传感器将数据实时传输至中央服务器。

同时,系统还可以采集和传输其他与冷链物流相关的数据,如货物位置、运输速度等。

2. 远程监测与控制:系统通过中央服务器对采集到的数据进行实时监测与分析,通过数据控制节点设备实现对冷链物流环境的实时控制。

比如,当温度过高或过低时,系统可以自动调整温度控制装置,实现对货物的保护。

3. 数据分析与决策:系统通过对采集到的数据进行分析和处理,可以提供实时的报表、预警信息和决策支持,帮助物流管理人员制定合理的物流方案,并对冷链物流环节中出现的异常情况进行预警和处理。

二、系统框架智能冷链物流管理系统的框架主要包括硬件和软件两个部分。

1. 硬件部分:硬件部分主要包括无线传感器节点、传感器、节点控制设备和中央服务器。

无线传感器节点负责数据采集和传输任务,通过与传感器的配合,实现对冷链物流相关参数的采集。

传感器主要用于采集温湿度、振动、光照等参数。

节点控制设备负责根据中央服务器的指令,对冷链物流环境进行控制。

中央服务器负责数据存储和处理,实现对采集数据的分析与决策,并通过云端平台提供相关的服务接口。

2. 软件部分:软件部分主要包括数据展示与分析软件、物流方案制定与预警软件以及移动端APP。

数据展示与分析软件可以提供实时的数据展示、报表生成和数据分析功能,帮助物流管理人员了解冷链物流状况。

物流方案制定与预警软件则根据数据分析结果,帮助物流管理人员制定合理的物流方案,并对冷链物流过程中的异常情况进行预警和处理。

基于传感器网络的通信与信息系统的设计与实现

基于传感器网络的通信与信息系统的设计与实现

基于传感器网络的通信与信息系统的设计与实现随着物联网技术的快速发展,基于传感器网络的通信与信息系统的设计与实现愈发重要和广泛应用。

传感器网络由许多分布式传感器节点组成,这些节点能够感知环境中的信息并通过无线通信互相协作。

在本文中,我们将探讨传感器网络通信与信息系统的设计和实现,并介绍一些相关的技术和应用。

一、传感器网络的通信技术传感器网络通信技术是实现节点之间数据传输的基础。

目前,常用的传感器网络通信技术包括无线传感器网络(WSN)和射频识别(RFID)技术。

无线传感器网络是一种无线通信系统,通过传感器节点之间的无线通信来收集和传输数据。

该技术广泛应用于环境监测、智能家居和农业等领域。

传感器节点通过无线信道进行数据传输,同时也可以进行网络配置和管理。

射频识别技术是一种无线通信技术,通过使用射频信号来识别和读取标签中存储的信息。

射频识别系统由读写器和标签组成。

读写器负责发送射频信号并接收标签的响应,标签中的芯片则用于存储和传输数据。

射频识别技术广泛应用于物流追踪、供应链管理和智能交通等领域。

二、传感器网络的信息系统设计为了高效地管理和处理传感器节点传输的数据,需要设计一个完善的传感器网络信息系统。

该系统应包括数据采集、数据传输、数据存储和数据处理等功能模块。

数据采集模块负责从传感器节点中收集环境信息。

传感器节点会定期采集环境数据,并将采集到的数据发送给数据传输模块进行传输。

数据传输模块负责将采集到的数据传输到中央服务器或其他节点。

根据节点之间的距离和通信质量,可以选择无线通信或有线通信方式进行数据传输。

数据存储模块负责存储传感器节点传输的数据。

传感器网络中的数据量通常很大,因此需要使用高效的数据库管理系统来存储和管理数据。

数据处理模块负责对传感器节点传输的数据进行处理和分析。

根据具体的应用需求,可以使用各种数据处理算法和技术来提取有用的信息。

三、传感器网络通信与信息系统的应用基于传感器网络的通信与信息系统已经广泛应用于许多领域。

基于多传感器信息融合的智能监控系统设计与开发

基于多传感器信息融合的智能监控系统设计与开发

基于多传感器信息融合的智能监控系统设计与开发智能监控系统在现代社会中起着至关重要的作用。

它能够提供全天候、全方位的视频监控,以保障公共安全和维护社会秩序。

然而,传统的监控系统只能提供有限的信息,无法满足复杂场景下的需求。

为了解决这一问题,基于多传感器信息融合的智能监控系统被提出。

一、引言智能监控系统是通过集成传感器、图像处理技术、数据分析算法等技术手段,实现对监控区域的实时监控和事件分析的系统。

传统的监控系统通常只使用单一传感器的信息,无法获取全面的监控数据。

而基于多传感器信息融合的智能监控系统通过结合多个传感器的信息,能够提供更全面、精确的监控数据,从而提高系统的监控能力和准确性。

二、传感器选择与部署在设计智能监控系统时,首先需要选择合适的传感器。

常用的传感器包括摄像头、红外传感器、声音传感器等。

不同的传感器具有不同的功能,通过综合利用多种传感器的信息,可以实现更丰富的监控功能。

传感器的部署也是系统设计的重要环节。

传感器的位置和数量应根据实际需求和监控区域的特点进行合理规划。

合理的传感器布局可以提高监控覆盖率和准确性,确保系统能够获取到全面的监控数据。

三、数据融合与处理基于多传感器信息融合的智能监控系统需要将不同传感器获取的信息进行融合和处理。

数据融合包括传感器数据的同步和校准。

传感器数据的同步能够保证各个传感器之间数据的一致性;传感器数据的校准能够提高监控数据的准确性。

数据处理是智能监控系统的核心环节。

通过对融合后的数据进行处理和分析,系统可以实现目标检测、行为分析、异常检测等功能。

数据处理算法应根据具体的监控需求进行设计,以提高系统的智能化程度和应用价值。

四、智能决策与响应基于多传感器信息融合的智能监控系统可以通过数据分析和模式识别技术,实现智能决策和响应。

通过对监控数据的分析,系统可以识别出异常事件,如入侵、火灾等,并及时发出警报。

同时,系统还可以自动采取响应措施,如联动其他设备、调度警力等,以提高响应效率和处理结果的准确性。

基于多个传感器的智能交通系统设计研究

基于多个传感器的智能交通系统设计研究

基于多个传感器的智能交通系统设计研究近年来,随着我国城市化进程的不断推进,城市道路交通问题越来越突出,交通拥堵、交通事故频繁发生,给人们的出行带来极大的不便和安全隐患。

如何通过科技手段解决这些问题成为时代的使命和挑战。

本文将从基于多个传感器的智能交通系统设计研发方面进行探讨。

一、智能交通系统简介智能交通系统(Intelligent Transportation System, ITS)是指一种利用信息技术和网络通信技术等综合运用现代科学技术手段,对道路交通进行全方位监测、智能预测、有效调度和优化管理的新型交通管理系统。

智能交通系统旨在通过利用先进的传感器、物联网技术等手段,获取并处理交通状态信息,在多角度展现和分析交通信息,为交通管理者和公众提供准确、实时、方便的交通服务,提高道路交通效率和安全性。

智能交通系统可以广泛应用于城市公交、出租车、私家车等交通模式,实现各种交通方式的无缝对接和高效运营,力求让城市交通管理更加精准化和科学化。

二、多传感器智能交通系统设计多传感器的智能交通系统是指通过多种传感器获取和处理交通信息,实现更全面、更精准的交通信息处理和管理,比如车头雷达传感器、刹车传感器、相机传感器、GPS传感器等。

1.车头雷达传感器车头雷达传感器是利用电磁波进行探测的一种传感器,它能够测量前方障碍物的距离和速度,并向车辆控制系统发送警报。

利用车头雷达传感器可以有效地避免车辆与前方车辆或障碍物碰撞的风险。

2.刹车传感器刹车传感器通过测量车辆的制动踏板位置和压力等参数,判断车辆运行状态和行驶速度,在车辆制动不足时自动产生警报或刹车,保证车辆行驶的安全性和稳定性。

3.相机传感器相机传感器主要用于捕捉和分析交通图像,如交通信号灯、行人和车辆等,通过人工智能算法分析交通图片中的物体类型、数量、位置、速度等信息,实现交通数据的自动提取和处理。

4.GPS传感器GPS传感器可以用于定位和追踪车辆的位置和速度,提供精准的驾驶方向指引和路程时间预测等信息。

基于传感网的集装箱海铁联运系统设计与应用

基于传感网的集装箱海铁联运系统设计与应用

对 基 于 R I 的集 装 箱 物 流 系 统 展 开 了研 究 , FD 利
用 现 代信 息技 术 提 高 集 装 箱 物 流 过 程 的 透 明 度 ,
使 供 应链 上 的所有 参 与者 都能 够动 态跟 踪 和掌 控 集 装 箱 的物流 过程 。 尽 管 目前 对集 装箱 海铁 联运 的物流 技术 进 行
箱 海铁 联运 系统 的使用将 对 准确 采集 物 流数 据信 息 、 高港 口操 作 自动 化 及 降 低 人 工 成本 等都 有 提 巨大 的促进 作 用 。 1 集装箱 海 铁联 运对 传 感 网的设计
前 提条 件 。集 装 箱 运 输 以其 高 效 、 捷 和 安 全 的 便 特点 被 国 际物 流所青 睐 。 国外发 达 国 家 的海 铁 联 运 系 统 大 都 比较 完
运人 的业 务 ;面 向承 运人 的业 务 。面 向托 运人 业
务 主要有 货 物托运 、货物 位置 查询 及路 线 费用 规 划等 ,使 托 运人进 入 该系 统 即可查 询货 物 运输 全 过程 的活 动 和货 物运 输状 态 。面 向承运 人 的业 务 主要 有车 船 的运输 工具 计划 与 调度 、货 物 与装 箱 运输 计划 、货 物 与集 装 箱 查 询 、码 头 货 物 调 度 , 和建 立在 安 全 运 输 基 础 上 的海 铁 联 运 的智 能 调 度 、效率 与效 益分 析模 型及 智 能分 析算 法 等 ,承 运人 根据 业务 需 求 定 制 差 异 化 的 应 用 系 统 功 能 , 提供 实时 、完 整 、准确 的货 物 与运输 状 态信 息 查
输 协 议 的 不 同机 构 、 同应 用 系统 及 不 同数 据 库 之 间数 据 交换 与信 息 共 享 , 各 种 应 用 和 决 策 支 持 提 供 不 为

基于传感网的多式联运信息系统的设计

基于传感网的多式联运信息系统的设计
(. 1 南京和亦信软件有限公 司, 江苏 南京 2 0 1 ; 10 6 2 南京理工大学 计算机科 学与技术研究学院, . 江苏 南京 2 09 ) 104
摘 要 : 多式 联运 物流 信息 平 台的需 求特 点 , 计 了基 于工 作 流 技 术实 现 多 式联 运 业务 的全 流程 信 息化 管 理 。本项 针对 设
ba i o u t e x a so . ss f rf r re p h n i n Ke r s: l mo a r s r ; r o ; r i e o e e -a c i cu e e e t n c d t n e c n g y wo d mu t i d ta p t wo k f w s v c - r ntd r h t t r ; l r i a a i tr ha e l n o l e i e c o
件开发 ; 导师 : 姜太平 , 教授 , 研究方 向为图像处理与图形学。

2 o・ 0
计算机技术 与发展
第2 2卷
1 系统 目标 与功能
1 1 系统 目标 . 一
到达信息 、 费用计算及统 计分析等 。
由多式联运 中心信息平 台的功能可知给 系统的服
务对象和用户群 , 用户群 主要 包括运 输链 上涉及 的所 有参与者以及其它部 门( 见表 1 , 务对象 则主要 是 )服 货主 。
关键词 : 多式 联运 ; 作流 ; 向服务 架构 ; 工 面 电子 数据 交换 中 图分 类 号 :P9 ' 3 1 "
M u t o a a s o tI f r to y t ms De in l m d lTr n p r n o ma in S se sg i Ba e n S n o t r s d o e s r Ne wo k

基于传感器网络的智能物流体系构建

基于传感器网络的智能物流体系构建

基于传感器网络的智能物流体系构建智能物流体系构建是一个基于现代科技的最新物流服务模式。

通过物流供应链管理,可以对整个物流过程进行规划、设计、控制和监测,并以此来提高物流效率和降低物流成本。

其中,传感器网络技术在智能物流体系构建中起着至关重要的作用。

本文将从传感器网络技术的发展历程、传感器网络技术在智能物流体系中的应用、智能物流体系构建中面临的挑战等方面进行探讨。

一、传感器网络技术的发展历程传感器网络技术的发展可以追溯到上世纪90年代初。

当时,美国军方开始研究基于无线传感器的自组织系统,以满足在战争中对信息获取和传输的需求。

1998年,美国国防高级研究计划局(DARPA)提出了一个名为“智能物理环境(IPN)”的计划,旨在将传感器网络技术引入到各种工业和商业应用中。

在经过了十多年的发展与改进后,传感器网络已经广泛应用于室内定位、环境监测、智能家居以及智能物流等领域。

二、传感器网络技术在智能物流体系中的应用随着物联网技术的不断发展,智能物流逐渐成为当前物流业的发展趋势。

传感器网络作为智能物流体系中的一项重要技术,也逐渐应用到物流链的各个环节中。

1. 仓储环节在仓储环节中,通过将传感器设备部署在货物相关区域,可以实现对库存和仓储设备的监测和控制。

传感器通过感知温度、湿度、光照等各种环境因素,并通过采集数据,进行分析和评估。

如果环境数据异常,传感器会及时发出警报,通知相关人员进行处理。

2. 运输环节在运输环节中,通过安装传感器设备,可以实时监测货物的位置、状态和安全情况。

一旦传感器检测到货物有异常情况,传感器就会发出警报,以提醒物流员工采取相应的措施。

此外,传感器网络技术还可以协助配送车辆的路线规划和优化,减少运输时间和成本。

3. 交付环节在交付环节中,传感器网络技术可以帮助物流企业实现更快速的交货速度和更高的客户满意度。

通过提前预约交货时间以及使用导航系统,物流员工可以更快速、更准确地将货物送到客户手中。

基于传感技术的智能物流系统设计

基于传感技术的智能物流系统设计

基于传感技术的智能物流系统设计引言随着物流行业的发展,智能物流系统作为物流发展的一种新趋势,已经逐渐成为业内关注的焦点。

智能物流系统的主要特点是利用先进的传感技术和智能化控制系统对物流运作过程进行实时监控和管理,以提升运营效率和质量。

本文将针对基于传感技术的智能物流系统进行设计与探讨,以期为物流企业提供技术支持和应用方案,推动物流行业的智能化升级。

第一章传感技术在智能物流系统中的应用传感技术是智能物流系统的核心技术之一,通过传感器检测和收集物流运作过程中的关键数据,实现智能控制和数据分析。

传感技术的应用主要包括以下几个方面:1. 温度传感技术。

在物流运输中,很多物品对温度要求比较严格,如生鲜食品、药品等。

利用温度传感器实时监测运输过程中的温度,可以在数据分析后判断货物是否需要马上送达目的地,以避免货物因温度过高或过低导致的质量变化。

2. 湿度传感技术。

像一些纸类、纺织品、木材等物品在运输过程中湿度过大或过低都会影响其质量,利用湿度传感器对物品周围的湿度进行实时监测,及时采取调控措施,以确保其质量不受影响。

3. GPS定位技术。

利用GPS技术对物流运输过程中货物的实时位置进行监测,对运输信息进行快速更新,提高了物流运输过程中的精准度和可控性。

4. 光学传感技术。

在物流包装中,由于包装是否完好直接影响货物物流运输过程中的安全性,利用光学传感器进行照射检测,实时监测包装完好程度,及时发现问题并采取处理措施。

第二章基于传感技术的智能物流系统设计基于传感技术的智能物流系统主要从以下几个方面进行设计:1. 物流监测传感网络的构建。

该传感网络由各种传感器、感应器、控制单元等构成,主要负责物流运输过程中数据的实时采集和传输。

传感网络设计要考虑应用环境的不同,为每一种应用环境设计出适当的传感网络。

2. 先进的数据处理算法。

基于传感技术的智能物流系统中,数据量非常大,数据处理能力则是系统性能的关键之一。

要设计出符合业务需求的数据处理算法,使其能够高效地实现数据的分析和处理功能。

基于传感网络的智能物流建设研究

基于传感网络的智能物流建设研究

基于传感网络的智能物流建设研究随着物流业的快速发展,人们对于物流的需求也越来越高。

传统的物流模式已经无法满足人们的需求,智能化的物流系统成为了未来的趋势。

基于传感网络的智能物流建设研究也成为了近年来研究的重点之一,下面对此进行探讨。

一、传感网络在智能物流中的应用传感网络是由多个传感器节点组成的无线网络,可以实时采集环境参数信息,实现物流过程的自动化。

在智能物流中,传感网络可以应用于如下几个方面:1.物流信息管理传感网络可以实时获取物流过程中的各种参数信息,如温度、湿度、重量等,将这些信息上传到智能物流系统中,实现对物流过程的实时监控和管理,提高物流安全性和效率。

2.路径规划传感网络可以对物流运输路径进行实时监测,分析交通流量、道路条件等因素,以此优化路径规划,提高物流运输效率和减少运输成本。

3.物流车辆调度传感网络可以实时监测物流车辆的位置和状态,根据数据分析进行合理的车辆调度,提高物流运输效率和减少能源消耗。

二、传感网络的优势相较于传统物流模式,基于传感网络的智能物流具有如下优势:1.实时监测传感网络可以实时监测物流过程中的各种参数信息,实现对物流过程的实时监控和管理,提高物流安全性和效率。

2.精准管理传感网络所采集的物流数据可以进行精确分析和管理,而传统物流模式中,许多数据是主观判断,不够精确。

3.数据互通传感网络所采集的物流数据可以实现与其他系统的数据共享,形成完整的信息体系,方便物流过程管理。

4.降低成本传感网络可以根据数据分析实现优化路径规划和车辆调度,降低物流成本。

三、传感网络的应用展望随着物流业的快速发展和人们对智能物流的需求不断提高,传感网络在智能物流中的应用也会更加广泛。

未来,传感网络可以应用于如下几个方面:1.智能仓储将传感网络应用到智能仓储系统中,可以实现对仓库的实时监控和管理,提高仓储效率和减少仓储成本。

2.智能运输传感网络可以应用于智能运输系统中,实现对运输车辆、货物等的实时监测和管理,提高运输安全性和效率。

基于多层次无线传感器网络的物流跟踪系统设计

基于多层次无线传感器网络的物流跟踪系统设计

基于多层次无线传感器网络的物流跟踪系统设计随着物流业的愈加发达,物流跟踪技术也越发成熟。

利用物流跟踪系统,运输商可以更好地掌握货物的实时位置和状态,并对运输过程进行有效管理、安排和监控。

而随着无线传感器技术和智能家居技术的逐步成熟,在物流跟踪系统中,基于多层次无线传感器网络的物流跟踪系统也逐渐被广泛采用。

本文将探讨多层次无线传感器网络的物流跟踪系统的设计。

一、多层次无线传感器网络技术多层次无线传感器网络技术是指由多个传感器节点组成的、网络层次结构明确的无线传感器网络。

在这种网络中,不同传感器节点具有不同的功能,且节点之间可以进行相互通信和协调工作。

多层次无线传感器网络具有以下特点:1. 高度分布式,可灵活部署。

2. 基于事件驱动,实时性强。

3. 能够进行快速自组网,网络质量稳定。

4. 具有自适应性,能够动态调整网络结构。

二、基于多层次无线传感器网络的物流跟踪系统基于多层次无线传感器网络的物流跟踪系统是指使用多个传感器节点进行网络布置和数据采集,并对采集到的数据进行处理和管理的一种物流跟踪技术。

该系统与传统的物流跟踪系统相比,具有以下优点:1. 数据采集更为细致和全面。

传统的物流跟踪系统通常只能实现对货物整体的跟踪,而基于多层次无线传感器网络的物流跟踪系统允许对货物的每一个细节进行监测和跟踪。

2. 系统管理更加灵活。

该系统能够根据不同需求和物流操作进行动态调整。

3. 传输效率更高。

该系统采用无线传感器网络,数据传输快速、稳定。

三、多层次无线传感器网络的物流跟踪系统的设计方法在设计基于多层次无线传感器网络的物流跟踪系统时,需考虑以下因素:1. 无线传感器网络布设。

在物流跟踪系统中,必须在货物上安装传感器节点,该节点将采集到货物的物理指标,并通过网络传输至中心数据库。

布设传感器节点时需考虑货物的体积大小、质量、存储条件等因素,以及网络通信质量、传感器通信协议等技术问题。

2. 数据处理与管理。

基于多层次无线传感器网络的物流跟踪系统采集的数据通常包含多个方面,如货物位置、温湿度、振动、交通拥堵等信息。

基于多传感器数据融合技术的智能物流研究

基于多传感器数据融合技术的智能物流研究

基于多传感器数据融合技术的智能物流研究一、引言随着物流业的快速发展,物流行业对于物流运输链的控制日趋复杂。

同时,智能物流系统的发展也对物流行业提出了新的要求。

基于多传感器数据融合技术的智能物流系统可以实现数据的高效、快速、准确地传输和处理,为物流行业的发展提供了强有力的保障。

二、多传感器数据融合技术简介多传感器数据融合技术是指将多个数据源获取的观测数据进行分类、分析和整合,以提高信息的精度和可信度。

具体操作包括传感器的选择、传感器的布置、数据的采集、传感器数据的传输、数据的整合、数据的分析和处理。

三、智能物流系统的发展与应用智能物流系统是指运用新兴科技手段,如物联网、人工智能、大数据等,对物流流程进行全面、标准化、自动化的优化管理。

它能够为物流行业提供物流管理的多功能性、高效性和全面性,同时还能为企业提供全面的物流服务课程和一站式物流服务。

四、多传感器数据融合技术在智能物流中的应用1、环境监测多传感器数据融合技术可以用于智能物流系统中的环境监测。

传感器可以对物流仓储环境的温度、湿度、光照等进行监测,并向智能物流系统提供数据,以便动态环境监测和预警。

多传感器数据融合技术还可以实现多传感器数据的同步和实时监测,提高环境监测精度和时效性。

2、物流跟踪多传感器数据融合技术可以用于智能物流系统中的物流跟踪。

传感器可以对物流物品的位置、温度、湿度、重量等进行监测,并向智能物流系统提供数据,以便实时追踪运输和物流状态。

多传感器数据融合技术能够针对不同类型的物流物品,实现物流物品状态实时监测,提高物流跟踪精度和时效性。

3、运输优化多传感器数据融合技术可以用于智能物流系统中的运输优化。

通过对传感器获取的物流数据进行分析,可以找到物流系统中的优化点,并提出针对性的物流优化措施和策略,实现物流运输的高效、经济、安全和可持续发展。

多传感器数据融合技术还可以实现多传感器数据的高速处理和实时分析,提高智能物流系统的决策能力和应对突发情况的能力。

基于多传感器信息融合的机电一体化系统设计

基于多传感器信息融合的机电一体化系统设计

基于多传感器信息融合的机电一体化系统设计
李申海
【期刊名称】《中国新技术新产品》
【年(卷),期】2024()8
【摘要】为增强机械工程与自动化技术间的相互配合,本文提出利用多个传感数据进行测量的新方法。

在硬件方面,为多个传感器节点提供新的电源,使其能在不受电压干扰的情况下完成检测工作;对启动电路和复位电路进行详细设计,实现了远程控制。

在软件方面,采用多个传感器信息融合的方法,利用一个滑动窗来消除多个传感器间的冗余,从而实现真实数据的融合。

最后通过试验验证了该方法能有效提高系统的噪声抑制性能,降低系统的误差序列,使其与真实情况更吻合。

【总页数】3页(P40-42)
【作者】李申海
【作者单位】济南轨道交通集团
【正文语种】中文
【中图分类】TN98
【相关文献】
1.基于多传感器信息融合的机电一体化系统设计
2.多传感器信息融合下的机电一体化系统设计研究
3.基于多传感器信息融合的海底测绘机器人导航系统设计
4.基于多传感器信息融合的障碍物感知追踪系统设计
5.基于多传感器信息融合的深基坑作业一体化监控系统设计
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

基于传感网的多式联运信息系统的设计张学烨1,周欢娣2(1.南京和亦信软件有限公司江苏南京210016;2. 南京理工大学计算机科学与技术研究学院江苏南京210094)摘要: 针对多式联运物流信息平台的需求特点,设计了基于工作流技术实现多式联运业务的全流程信息化管理,本项目基于SOA架构,结合XML技术实现跨网、异构、多平台环境下数据交换;同时引入EDI技术实现多式联运管理的各个业务流程,有效解决了多式联运系统中涉及人员多、环节多、流程复杂、安全控制困难等问题;多式联运运输链生成为本平台的核心功能之一,使用高效的寻路算法,能够使用户方便与快捷的使用该平台。

同时以此为基础,能够为类似的平台进一步的扩展提供理论基础。

关键词:多式联运;工作流;面向服务架构;电子数据交换。

中图法分类号:TP3文献标识码: A doi:10.3969/j.issn.1006-2475.Multimodal transport information systems design based on sensor networkZHANG Xue-ye1,ZHOU Huan-di 2(1.Nanjing Whollyeasy Soft CO.Ltd ,Zip code:210016,China;2.Nanjing university of science and technology,Zip Code:210094, China)Abstract: According to the features of Multimodal Tramsport Logistics Information Platform ,the project is designed to achieve the full process informatization management of Multimodal Transport Business, which is based on workflow technology andService-Oriented Architecture,combinated with XML technology to achieve cross-network, heterogeneous,multi-platform environment data exchange.Meanwhile, it has introduced EDI technology to realize all the business processes of Multimodal Transport Management, which has provided effective solutions to the problems involved in the Multimodal Transport System as the personnel, many links, complex procedures safety control difficulty and so on.To generate Multimodal Tramsport chain is one of core functions on the platform,Using of efficient pathfinding algorithm,enabling users to easily and quickly using the platform.On the basis of this platform ,similar platforms are provided a theoretical basis for further expansion.Key words: mulitimodal transport;work flow; service-oriented-architecture;Electronic Data Interchange.0 引言随着经济的发展,以公路、水运、航空为代表的多种交通运输方式应运而生,并逐步形成彼此独立的、各自完善的运输体系。

近年来,随着人们对交通综合化、多样化、无缝化需求的提出,仅靠某种单一的运输方式已经很难满足货物运输的需求。

多式联运(Multimodal Transport)是达到货物整个过程最优运输方式的组织形式【1】,这也正是解决这一问题的一条有效路径。

多式联运通常以集装箱为运输单元,跨越了运输方式之间的界限,将不同的运输方式完美的结合在一起,构成连续的、综合性的一体化货物运输。

这样只需通过一次业务申请、一次计费、一次托运、一次保险;即将货物运输过程中的各分段连接起来,由各个运输区段的承运人共同完成货物的全程运输。

【2】多式联运是一种实现经济高速运行、融高新技术为一体的先进管理技术与组织方式的运输的服务,它由一个多式联运操作者承担货物经过多种运输方式从发运点交货到目的地的责任,多式联运操作者根据运输协议收取一笔运费并保证有限的交货时间。

现代信息技术的广泛应用与信息化程度的提高是发展多式联运的关键。

多式联运中心信息系统需实现以最低的费用和最少的资金占用,安全、准时、高质量地为用户提供多功能、一体化的综合服务。

多式联运中心信息系统的主要内容包括多式联运运输链管理系统和相关物流业务系统。

1 系统目标与功能1.1 系统目标搭建多式联运信息平台的核心目的在于实现信息的集成与充分合理利用,除了与联运中心的内部系统集成外,主要从运输链的角度出发,将运输链上的所有参与者集成起来,使其都能及时获得准确的信息。

以多式联运中心为核心节点,为其多式联运运输链提供一个高效率、低成本的运作平台。

具体的设计目标如下几点:1)搭建一条连接货主、物流公司以及运输链上的所有参与者的公共信息平台2)实现物流信息的共享;3)实现管理运输链的功能,也可以选择不同的方案生成不同的运输链;4)实现运输链上各参与者之间的EDI(电子信息交换平台),达到信息交换的无纸化与现代化;5)实现联运中心内部管理的信息化,以及外部连接的信息化。

6)实现货主对货物运输全过程的动态跟踪【3】【4】与查询。

7)实现货物所达到各个节点时相应的报表生成功能,实现全程严谨的业务流程。

1.2 系统功能该系统所涉及的基本功能如下几点:基本信息共享,包括公路网信息、内河及长江航道信息、港口综合信息、铁路路网信息、铁路集装箱运输信息、船公司综合信息、运输链相关的地理信息、交通管理信息、运输链上设计的所以参与者的信息及相关组织的信息、口岸信息、海关检查检疫信息、工商、税务等;【3】【5】运输链的生成与管理,货主可以通过此平台生成自己业务的运输链,并且可以通过选择不同的方案来生成运输链如(时间最短,运费最低等),物流公司权限通过此平台添加自己公司业务信息,从而货主可以得到更多更优的选择,系统总体是动态的;运输业务相关信息的共享,包括所使用的运输方式信息(运输工具状态、位置等)、集装箱的信息(可以通过电子标签RFID 技术【6【7】对集装箱进行跟踪与查询)、货物的信息(货物状态、货物在途位置等)、运输所需的时间、运输费用等信息。

供需信息共享,包括各种运输工具的需求与供给信息、仓库需求信息与供给信息【8】、时间需求与实际到达信息、费用计算及统计分析等。

由多式联运中心信息平台的功能可知给系统的服务对象和用户群,用户群主要包括运输链上涉及的所有参与者以及其他部门(见表1),服务对象则主要是货主。

表1 用户主题表用户组 用户运输链上涉及的参与者发货人,公路运输企业,铁路运输企业,内河及长江航运企业,集装箱多式联运中心,物流公司,码头,多式联运代理人,船代,收货人,仓库【8】其他部门政府部门(海关检查检疫、税务、工商等)1.3 实现技术与开发环境多式联运信息平台是基于物流系统的一个子平台。

系统的软件架构是基于J2EE 的架构之下采用Struts2框架的MVC 设计模式。

系统开发客户端是IE6.0服务器,应用服务器采用的是apache Tomcat 6.x ,开发工具是Myeclipse8.x ,数据库服务器是SQL Server 2000,操作系统是Windows xp 。

2 系统结构2.1 逻辑结构基于前面所列出的用户服务,以及为了满足用户需求须提供的功能和各功能之间的联系,多式联运中心信息平台逻辑结构如图1所示;图中实线箭头表示货物流,虚线剪头表示信息流,以一个简单的业务流程为例做出如下的逻辑结构图,本图可以直观的反映出多式联运信息系统的货物流与信息流的流向。

图1 多式联运中心信息平台2.2 物理结构物理结构是系统的物理视觉图,即逻辑结构中的功能实体化、模型化、将相关的系统功能和数据流集成为系统与子系统,与运输链及涉及到的参与者的管理体制密切相关,如图2所示。

从该物理结构图可以看出,本系统将所有功能模块清晰分割,而且又紧密的耦合,更加体现了系统的完整性与稳定性,其中以EDI 电子信息交换系统、公共信息平台、与各运输物流相关的企业通信模块为代表,直观的体现的该系统的强大功能;以下以EDI 电子信息交换系统为例详细介绍下该子模块的功能。

图2 信息平台物理结构EDI 电子信息交换系统的功能结构:EDI 是多式联运信息平台的核心系统;本系统EDI 以运输参考信息模型(简称TRIM )为基础,通过数据库的形式来设计(见图3).TRIM 主要由成本、价格、运输、参与者、货物单元等多个自模型构成。

AEI 为自动识别装置的简称,主要用于识别集装箱,可以在多式联运中心的各关卡设置AEI ,即实现电子标签的功能,它将扫描的数据传送到TRIM数据库中。

图3 EDI 系统物理结构【9】3 实现算法3.1 算法简介多式联运运输链的生成是本系统最主要的功能之一,在此必然要用到一个寻路算法[10]来控制运输链的生成,在本系统中使用的算法为:一个类似与图的深度遍历算法(能查找出起点站到终点站的所有路径),使用类似邻接表的存储结构存储数据,并且根据权值(所需时间或者运费)大小进行插入排序;这样不仅能得到有优先顺序的运输链,而且算法的效率也相对较高。

3.2 基本设计思想算法的设计思想:首先采用一个二维数组构建成的类似于邻接表的存储结构存储图结构的数据(所有路径构成的图),然后递归使用图的深度遍历算法以便得到起点站到终点站的所有路径,在每次得到一条路径时对路径的权值进行一次插入排序,由于本系统数据量较大,采用本算法可以节省大量空间。

本算法数据结构定义方式与算法实现的基本代码如下:// 定义节点的数组private ArrayList<ArrayList<Node>> pathOfNode = new ArrayList<ArrayList<Node>>();// 保存搜索路径的数组private ArrayList<Node> savedPath = new ArrayList<Node>();// 保存能到达终点的路径private ArrayList<ArrayList<Node>> allOfPath = new ArrayList<ArrayList<Node>>();// 保存与搜索路径相对应的权值private ArrayList<Float> allOfWeight = new ArrayList<Float>();public void DFS(Node node) {deep++;if (savedPath.size() >= deep + 1) {savedPath.set(deep, node);} else {savedPath.add(node);}if (endStation.equals(node.getStationName())) {ArrayList<Node> temp = new ArrayList<Node>();for (int i = 0; i < savedPath.size(); i++) {temp.add(savedPath.get(i));if (savedPath.get(i).getIndex() == -1) {break;}}allOfPath.add(temp);deep--;return;}int length = pathOfNode.get(node.getIndex()).size();for (int i = 1; i < length; i++) {Node tempNode = pathOfNode.get(node.getIndex()).get(i);int j;for (j = 0; j <= deep; j++) {if(tempNode.getStationName().equals(savedPath.get(j).getStationName())) {break;}}if (j <= deep) {continue;}DFS(tempNode);}deep--;}public void sortPath() {rank = new int[allOfPath.size()];for (int i = 0; i < allOfPath.size(); i++) {float sum = 0;for (int j = 0; j < allOfPath.get(i).size(); j++) {Node node = allOfPath.get(i).get(j);System.out.print(node.getStationName() + "-->");sum += node.getWeight();if(node.getStationName().equals(endStation)) {break;}}allOfWeight.add(sum);int k;for (k = i - 1; k >= 0; k--) {if (sum < allOfWeight.get(rank[k])) {rank[k + 1] = rank[k];} else {break;}}rank[k + 1] = i;}}3.3 算法实现效果上面算法中固定起点和终点递归使用图的深度优先遍历算法可以得到:起点到终点的所有路径,然而在每一次遍历完成时,将遍历的结果路径保存在一个数组里,然后按照权值大小进行插入排序,最后得到的结果就是有优先顺序的一系列路径,然而在实际的对此算法的应用中还涉及到了,选择权值,比如搜索时候如果搜索最快的路径,此时设置权值为时间,打印权值最短的一条路径;如果搜索最便宜,就设置权值为运费,打印出权值最小的一条路径。

相关文档
最新文档