電動(dòng)物流車遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)研究及系統(tǒng)設(shè)計(jì)

田韶鵬，吳 博

（武漢理工大學(xué) 現(xiàn)代汽車零部件技術(shù)湖北省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 汽車零部件技術(shù)湖北省協(xié)同創(chuàng)新中心，武漢 430070）

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展和公路網(wǎng)的日益完善，物流行業(yè)得到了快速發(fā)展，部分物流企業(yè)為了擴(kuò)大規(guī)模，需要大量采購物流運(yùn)輸車。在國家政策對(duì)電動(dòng)汽車的大力扶持下，很多物流公司選擇使用電動(dòng)物流車用于市區(qū)內(nèi)的物流運(yùn)輸。

對(duì)于電動(dòng)物流車來說，遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)通過將車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)上傳、實(shí)時(shí)跟蹤定位及車輛故障報(bào)警等技術(shù)，能夠改善電動(dòng)物流車的安全性和可靠性，保證高效快速地完成貨物的運(yùn)送[1]。根據(jù)國家在2016年頒布的 《電動(dòng)汽車遠(yuǎn)程服務(wù)與管理系統(tǒng)規(guī)范》[2]，并結(jié)合企業(yè)對(duì)于運(yùn)營電動(dòng)物流車實(shí)時(shí)監(jiān)控的要求，設(shè)計(jì)開發(fā)了針對(duì)電動(dòng)物流車運(yùn)行狀態(tài)的遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)，并提出了面向車輛實(shí)時(shí)定位的地圖匹配算法對(duì)物流車進(jìn)行實(shí)時(shí)定位。該監(jiān)控系統(tǒng)在一定程度上改善了物流車的調(diào)度和管理，提高了物流運(yùn)輸效率。

1 電動(dòng)物流車遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)

遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)由車載數(shù)據(jù)采集終端、GPRS無線網(wǎng)絡(luò)、Internet網(wǎng)絡(luò)、阿里云服務(wù)器和客戶端瀏覽器構(gòu)成，系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖1所示。監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)包括：車載數(shù)據(jù)采集終端設(shè)計(jì)，主要是硬件選型及程序編寫；遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)設(shè)計(jì)，分為平臺(tái)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和平臺(tái)功能設(shè)計(jì)兩部分。

圖1 監(jiān)控系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)Fig.1 Monitoring system topology

1.1 車載數(shù)據(jù)采集終端硬件選型

為了滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)監(jiān)控的要求，對(duì)數(shù)據(jù)采集終端的硬件結(jié)構(gòu)進(jìn)行選型，其基本架構(gòu)如圖2所示。

圖2 車載數(shù)據(jù)采集終端架構(gòu)Fig.2 Vehicle data collection terminal structure

針對(duì)系統(tǒng)需要處理大量數(shù)據(jù)的需求，終端載體采用STM32F103系列單片機(jī)，并選用Cortex-M3作為主控芯片。該芯片具有高性能、運(yùn)算速度快、接口豐富、先進(jìn)的中斷處理功能、低功耗、低成本和調(diào)試支持等優(yōu)點(diǎn)。

針對(duì)終端數(shù)據(jù)無線實(shí)時(shí)傳輸?shù)囊螅x用ALIENTEK發(fā)布的高性能工業(yè)級(jí)ATK-SIM900A GSM/GPRS模塊。該通信模塊內(nèi)嵌TCP/IP協(xié)議，并能夠低功耗實(shí)現(xiàn)GPRS數(shù)據(jù)傳輸[3]。

針對(duì)物流車快速精確定位的要求，選用ATKNEO-6M-GPS模塊用于車輛實(shí)時(shí)定位。該模塊定位精度高、性能穩(wěn)定、抗干擾能力強(qiáng)。

1.2 遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)設(shè)計(jì)

根據(jù)對(duì)電動(dòng)物流車遠(yuǎn)程監(jiān)控功能和模塊的劃分，設(shè)計(jì)了較為完備的監(jiān)控平臺(tái)結(jié)構(gòu)，如圖3所示。該監(jiān)控平臺(tái)結(jié)構(gòu)采用B/S結(jié)構(gòu)，即瀏覽器（browser）和服務(wù)器（server），其優(yōu)勢(shì)在于成本低、開發(fā)簡(jiǎn)單、開發(fā)周期短和易于維護(hù)，并且可以利用任何能夠上網(wǎng)的設(shè)備（PC電腦、筆記本電腦、平板電腦等）對(duì)車輛進(jìn)行監(jiān)控。

圖3 監(jiān)控平臺(tái)架構(gòu)Fig.3 Monitoring platform structure

采用Windows+Apache+PHP+MySQL作為監(jiān)控平臺(tái)開發(fā)的基本架構(gòu)，應(yīng)用wampsever軟件搭建監(jiān)控平臺(tái)調(diào)試環(huán)境。為了能夠提高監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性和容錯(cuò)能力，選用阿里云服務(wù)器作為監(jiān)控平臺(tái)載體。利用ThinkPHP3.2.3框架開發(fā)監(jiān)控平臺(tái)各功能模塊，并采用AJAX技術(shù)通過JavaScript編寫的腳本程序操縱后臺(tái)與服務(wù)器進(jìn)行少量數(shù)據(jù)交換，能夠?qū)崿F(xiàn)網(wǎng)頁異步刷新，以滿足電動(dòng)物流車的實(shí)時(shí)監(jiān)控。

監(jiān)控平臺(tái)功能設(shè)計(jì)包括面向車輛監(jiān)控、面向統(tǒng)計(jì)分析和面向企業(yè)用戶的設(shè)計(jì)，如圖4所示。系統(tǒng)涵蓋了10個(gè)功能模塊，并且針對(duì)不同的功能模塊開發(fā)了相應(yīng)的用戶界面，方便用戶與監(jiān)控平臺(tái)進(jìn)行交互。

車輛監(jiān)控模塊以Google-map為平臺(tái)，能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控車輛位置，并將采集的車輛狀態(tài)數(shù)據(jù)顯示到Web端。若物流車發(fā)生故障，Web端通過解析故障代碼顯示故障原因，便于車輛維修和保養(yǎng)[5]。統(tǒng)計(jì)分析模塊通過調(diào)用歷史數(shù)據(jù)查詢功能，可以查詢車輛運(yùn)行的歷史數(shù)據(jù)，并對(duì)車輛的電池運(yùn)行狀態(tài)做出評(píng)價(jià)，以圖表的形式顯示分析結(jié)果。企業(yè)用戶分為超級(jí)管理員、企業(yè)管理員和普通企業(yè)用戶3部分，通過設(shè)置不同的管理權(quán)限便于系統(tǒng)的管理和維護(hù)，用戶登錄采用密碼和驗(yàn)證碼雙重驗(yàn)證的方式，增加了監(jiān)控系統(tǒng)運(yùn)行的安全性和可靠性[4]。

圖4 監(jiān)控平臺(tái)功能模塊Fig.4 Monitoring platform functional module

2 面向車輛實(shí)時(shí)定位的地圖匹配算法研究

遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)包括車輛位置監(jiān)控、電機(jī)和電池運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)控、車輛故障報(bào)警等。在此，以車輛實(shí)時(shí)定位為例，研究電動(dòng)物流車遠(yuǎn)程監(jiān)控技術(shù)。

在車輛實(shí)時(shí)定位過程中，采集的GPS數(shù)據(jù)會(huì)在一定范圍內(nèi)漂移和失真，出現(xiàn)定位點(diǎn)偏離實(shí)際道路的情況[6]。為滿足實(shí)時(shí)定位的要求，監(jiān)控系統(tǒng)需要引入地圖匹配算法對(duì)GPS數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行修正定位。地圖匹配算法的基本原理是基于電子地圖道路層數(shù)據(jù)，通過計(jì)算機(jī)程序修正GPS定位點(diǎn)與電子地圖道路層數(shù)據(jù)之間的誤差，由此確定車輛在電子地圖上的位置。

選用準(zhǔn)垂直投影法與基于最小二乘法的多項(xiàng)式曲線擬合相結(jié)合的算法，對(duì)GPS定位點(diǎn)進(jìn)行匹配。該算法是根據(jù)定位點(diǎn)到候選路段投影的距離、車輛行駛方向、候選路段與前一匹配路段間的拓?fù)潢P(guān)系，確定最優(yōu)匹配道路并將定位點(diǎn)進(jìn)行投影[7]。

2.1 準(zhǔn)垂直投影算法

物流車在市區(qū)內(nèi)進(jìn)行物流配送時(shí)，經(jīng)常會(huì)遇到交叉口和轉(zhuǎn)彎的路段。若采用直接投影法，會(huì)出現(xiàn)交叉口和彎道處定位點(diǎn)偏離道路的情況，因此采用準(zhǔn)垂直投影法確定匹配道路來處理以下2種特殊情況。

車輛行駛到道路交叉口圖5（a）中，在交叉路口使用直接投影法，將導(dǎo)致GPS定位點(diǎn)投影到道路c的反向延長(zhǎng)線，按照投影距離最小的原則選擇道路c作為匹配道路，會(huì)造成誤匹配。如圖5（b）所示，當(dāng)車輛行駛到道路交叉口時(shí)，利用準(zhǔn)垂直投影法計(jì)算定位點(diǎn)到道路節(jié)點(diǎn)的距離。根據(jù)定位點(diǎn)到p1，p2，p3的距離確定最優(yōu)匹配道路，這種方法避免了直接投影造成的誤匹配。

圖5 交叉口處采用準(zhǔn)垂直投影算法的情況對(duì)比Fig.5 Comparison of quasi vertical projection algorithm at intersection

車輛轉(zhuǎn)彎如圖6（a）所示，車輛轉(zhuǎn)彎時(shí)利用傳統(tǒng)的直接投影算法，定位投影點(diǎn)位于曲線段點(diǎn)o和點(diǎn)p的連線與線段op垂線的交點(diǎn)處[8]。如圖6（b），在車輛轉(zhuǎn)彎時(shí)采用了彎道分割求投影法，即在計(jì)算GPS定位點(diǎn)到彎道的垂直距離時(shí)，將彎道分割成若干段，然后從定位點(diǎn)向每條曲線段做投影，選擇定位點(diǎn)距離投影點(diǎn)最近的點(diǎn)作為匹配點(diǎn)。這種算法減小了直接投影法造成的定位誤差。

圖6 轉(zhuǎn)彎路段采用準(zhǔn)垂直投影算法的情況對(duì)比Fig.6 Comparison of quasi vertical projection algorithm in bend

2.2 基于最小二乘法的多項(xiàng)式曲線擬合

利用準(zhǔn)垂直投影算法對(duì)定位點(diǎn)匹配后，若匹配區(qū)域存在多條候選道路，則需要用曲線擬合算法將若干孤立的定位投影點(diǎn)擬合得到軌跡曲線。通過計(jì)算擬合曲線在當(dāng)前定位點(diǎn)處的斜率，并與電子地圖中候選道路的斜率相比較，選出唯一匹配道路。

最小二乘法多項(xiàng)式曲線擬合，根據(jù)給定的數(shù)據(jù)選取一些數(shù)據(jù)點(diǎn) pi（mi，ni），其中 i=1，2，…，k，求近似曲線 n=φ（m），并且使得 φ（m）與實(shí)際曲線 n=f（m）的偏差最小。近似點(diǎn)在點(diǎn)pi處的偏差為

根據(jù)近似曲線與實(shí)際曲線的偏差和最小的原則擬合曲線得到

根據(jù)采集數(shù)據(jù)點(diǎn)求得的擬合多項(xiàng)式為

并按照各點(diǎn)到擬合曲線的距離求得偏差平方和為

由于式（4）可以看作關(guān)于ai的多元函數(shù)，為求得符合條件的a，對(duì)式（4）右邊求ai的偏導(dǎo)數(shù)，可得：

將求得的偏導(dǎo)數(shù)方程組用矩陣積的形式表示，化簡(jiǎn)可得：

選取了包括當(dāng)前定位點(diǎn)在內(nèi)共5個(gè)GPS觀測(cè)點(diǎn)，按所述曲線擬合算法，擬合獲得1條大致反映車輛行駛軌跡的曲線，同時(shí)求出該曲線在當(dāng)前定位點(diǎn)的斜率為

由地圖匹配原理可知，斜率近似表明了車輛的行駛方向。 （xi，yi）（i=1，2，3，4，5）為曲線擬合定位點(diǎn)坐標(biāo)，（x5，y5）為當(dāng)前定位點(diǎn)坐標(biāo)。

比較候選道路與擬合曲線斜率，當(dāng)夾角小于30°時(shí)，該道路即為匹配道路[9]。若采用曲線擬合匹配之后，仍存在超過1條候選路段，則利用代價(jià)函數(shù)s選定最佳匹配道路：

式中：k為5點(diǎn)擬合曲線斜率；k0為候選路段斜率；d為利用準(zhǔn)投影算法得到的GPS定位點(diǎn)到候選路段的距離；p1和p2分別為角度與投影距離的加權(quán)值，有p1+p2=1，可根據(jù)實(shí)際情況選用加權(quán)值，在此p1=0.6，p2=0.4。

2.3 算法流程

圖7為實(shí)時(shí)定位算法流程，其具體步驟為

步驟1通過GPS模塊接收車輛位置信息，并從數(shù)據(jù)包中解析出當(dāng)前定位點(diǎn)的經(jīng)緯度，接著對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，剔除壞點(diǎn)；

步驟2以當(dāng)前GPS定位點(diǎn)為圓心，以60 m為半徑建立匹配緩沖區(qū)。采用準(zhǔn)投影法計(jì)算定位點(diǎn)到各路段的距離d，將投影距離d≥30 mm的道路從匹配緩沖區(qū)中剔除；

圖7 算法流程Fig.7 Algorithm flow chart

步驟3判斷前一定位點(diǎn)的匹配道路與匹配緩沖區(qū)內(nèi)的候選道路是否有幾何拓?fù)潢P(guān)系。若無拓?fù)湎噙B的關(guān)系，則認(rèn)為該點(diǎn)是無效信息點(diǎn)，跳回步驟1；

步驟4若匹配緩沖區(qū)內(nèi)僅有1條待匹配路段，則跳到步驟5，若有多條候選道路，則選取5點(diǎn)定位數(shù)據(jù)進(jìn)行曲線擬合分析，根據(jù)代價(jià)函數(shù)s確定匹配最優(yōu)道路；

步驟5采用準(zhǔn)投影法將當(dāng)前GPS定位點(diǎn)投影到選定的匹配路段。

3 實(shí)車驗(yàn)證

在項(xiàng)目初期的實(shí)車試驗(yàn)中，使用某品牌電動(dòng)物流車，對(duì)遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性、車輛實(shí)時(shí)定位的精度進(jìn)行試驗(yàn)。

由圖8遠(yuǎn)程監(jiān)控管理平臺(tái)主界面可見，該平臺(tái)可以實(shí)時(shí)顯示車輛運(yùn)行狀態(tài)、電機(jī)和電池運(yùn)行狀態(tài)。經(jīng)測(cè)試，數(shù)據(jù)采集終端平均每10 s向服務(wù)器發(fā)送1次數(shù)據(jù)包，在網(wǎng)速良好的情況下，Web端每5 s檢查1次數(shù)據(jù)庫，并將更新的數(shù)據(jù)迅速顯示到Web端，監(jiān)控系統(tǒng)顯示出良好的實(shí)時(shí)性。

圖8 遠(yuǎn)程監(jiān)控管理平臺(tái)主界面Fig.8 Main interface of remote monitoring platform

調(diào)用車輛歷史數(shù)據(jù)查詢功能，能夠查看車輛行駛過程中鋰電池組SOC和電流的變化，如圖9所示。

圖9 鋰電池組狀態(tài)Fig.9 Lithium battery status

在武漢市選擇從廣埠屯至光谷廣場(chǎng)這段路進(jìn)行物流車實(shí)時(shí)定位測(cè)試，圖10為選定的駕車路線。測(cè)試路段具有道路交叉口（路段1）、彎道（路段2）和直線路段（路段3）等城市道路特征，滿足基本測(cè)試要求。

圖10 測(cè)試路段Fig.10 Test section

未使用定位算法時(shí)，終端采集68個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，其中18個(gè)定位成功，定位效果如圖11（a）所示。車輛在直線路段時(shí)，定位點(diǎn)散亂且發(fā)生漂移；車輛通過道路交叉口時(shí)，電子地圖無法準(zhǔn)確定位車輛位置；車輛通過彎道時(shí)，電子地圖顯示的定位軌跡嚴(yán)重偏離道路中心線。試驗(yàn)表明，無算法的車輛定位方式不能滿足物流公司對(duì)于車輛定位的要求。

將監(jiān)控系統(tǒng)導(dǎo)入定位算法后，終端采集的數(shù)據(jù)點(diǎn)全部定位到行駛路段，如圖11（b）所示。試驗(yàn)結(jié)果表明，車輛在直線路段、交叉路口和彎道等路段的行駛過程中，車輛的定位軌跡與道路中心線重合度較高，實(shí)時(shí)定位效果得到改善。該算法可以滿足電動(dòng)物流車實(shí)時(shí)定位的要求。

圖11 車輛軌跡的試驗(yàn)結(jié)果Fig.11 Test results of vehicle trajectories

4 結(jié)語

本文設(shè)計(jì)了電動(dòng)物流車遠(yuǎn)程實(shí)時(shí)監(jiān)控系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)及各功能模塊。通過實(shí)車試驗(yàn)，驗(yàn)證了該遠(yuǎn)程監(jiān)控平臺(tái)能夠迅速、準(zhǔn)確地對(duì)電動(dòng)物流車的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行顯示和監(jiān)控，并且通過歷史數(shù)據(jù)查詢功能監(jiān)控鋰電池組的整體運(yùn)行狀態(tài)。提出的準(zhǔn)垂直投影和基于最小二乘法的多項(xiàng)式曲線擬合相結(jié)合的算法能夠?qū)⒉杉腉PS定位點(diǎn)與道路數(shù)據(jù)準(zhǔn)確匹配，達(dá)到了電動(dòng)物流車實(shí)時(shí)定位的要求。該監(jiān)控平臺(tái)采用的B/S結(jié)構(gòu)不受地域和器材的限制并且受眾較廣，以后可以開發(fā)出針對(duì)普通用戶的車輛監(jiān)控模塊。

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