基于RS485和TCP通信平臺的汽車倉儲管理系統

楊 奕，魯 亮，樊慶玲，李冰洋

(重慶理工大學 電氣與電子工程學院， 重慶 400054)

隨著社會經濟的不斷發展，私家車代步的趨勢愈發明顯，汽車銷售在現代經濟結構中占重要地位。以往汽車銷售模式中，一小部分汽車會運往4S店進行展覽銷售，絕大部分則是被暫存于倉庫中，在需要的時候進行調度。傳統模式在倉儲汽車管理方面存在以下3點問題：一是人工記錄倉儲汽車信息，出錯率高；二是汽車調度時查找過程較繁瑣，效率低；三是各地的倉儲汽車信息僅限于極小的一個范圍內進行共享，無法實現大規模遠程調度。

該系統在當前倉儲汽車管理模式方面已有一定的改善，主要研究基于物聯網平臺，利用RS485和TCP/IP通信合理分配，結合多區域目標跟蹤重采樣算法，可完整精確地采集倉儲汽車的信息，快速、方便、準確地查找到所需調度汽車，實現企業內部的信息共享，支持大規模遠程調度，提高管理效率。

1 智能汽車倉儲管理系統簡介

倉儲管理系統能實時顯示倉儲車庫內剩余車位的個數和位置，提高其智能化管理水平。為了適應大型停車場及多層停車場需求，本設計將汽車倉儲管理系統分為若干個子系統，每個子系統管理若干的車位信息。其包含系統中央控制的上位機、停車場內區域性控制的中繼站、控制單個停車位的下位機，下位機與中繼站以RS485通信，中繼站和上位機則以TCP/IP通信[1-5]。倉儲管理系統平面示意圖見圖1。

圖1 倉儲管理系統平面示意圖

2 倉儲車庫數據管理系統

倉儲車庫數據管理系統包括停車定位和顯示系統、出口控制系統。傳統的倉儲車庫管理系統中需要人工引導和記錄，這會在時間和精確度上造成一定經濟損失。該系統能快速幫助工作人員找到空閑車位，由控制中心計算機控制。汽車出廠時便注冊汽車車卡信息，包括其編號、型號，工作人員駕駛汽車進入車庫時無需再注冊信息卡，系統能夠自動識別。當車需要調度時，工作人員可根據數據庫快速找到所需汽車位置，汽車調離停車位時，此車位在終端顯示空閑狀態。汽車駛出車庫時，出口射頻讀卡器自動識別，工作人員回收車卡并將車卡信息清空，以便循環使用，實現“一輛車一張卡一個車位”的管理模式。

圖2 倉儲車庫數據管理系統的體系結構

3 射頻讀寫模塊設計

該模塊的工作方式首先由MCU控制RC522進行讀操作，然后根據所得的數據與中繼站機之間進行通信，將數據傳給上位機，與上位機的通信采用RS485。

RFID模塊自動識別并記錄車卡信息，包括進庫、停靠和出庫，以此來完善汽車信息的匹配度；下位機完整準確地收集待售汽車從駛入到駛出的所有信息，包括停車位、車型、駕駛人信息等；下位機收集的信息通過中繼站傳送到上位機，上位機處理并保存信息；通過互聯網使所有倉儲汽車信息在企業內部得以共享，最終實現經濟合理的調度方案。

4 RS485模塊和TCP/IP模塊的合理分配

倉儲車庫管理系統需要存儲汽車的數據信息，下位機與中繼站的通訊采用RS485協議，而中繼站與上位機采用TCP/IP相協議，如圖3所示。RS- 485轉換器可將MCU發出的TTL電平轉換為RS485電平傳輸，采用主從通信方式，有效避免了設備間受共用網絡的干擾，在加入中繼站的本系統中，極大程度地加大了組網數、擴展了組網范圍。TCP/IP模塊將串口信息以TCP/IP協議打包，通過以太網發送到上位機中的TCP/IP串口裝置。兩者相結合使其通訊質量穩定，不易受外界干擾，能夠以現有的局域網組網，且組網范圍廣，可實現倉儲汽車的跨區域調配。

圖3 RS485模塊和TCP/IP模塊工作分配

5 上位機、中繼站和下位機的互聯網絡

本系統軟件部分可大致分為上位機、中繼站、下位機3部分，具體流程如圖4所示。

下位機用于控制1個停車位，并實時將本車位狀態信息和車輛信息發送到中繼站；中繼站控制、管理車庫內一個區域的車位，主要通過485總線控制車位的開啟和鎖定，將車位信息和車輛信息通過TCP/IP傳輸給上位機，作為管理車輛的原始數據；上位機在系統中央控制中占主導地位，管理整個倉儲車庫所有車位與車輛信息，并實時將信息上傳至服務器。

下位機與中繼站的通訊采用RS485協議，在考慮傳輸效率的情況下降低成本，而中繼站與上位機采用TCP/IP相協議，這樣能保證信息的實時可靠，并能克服485總線通信距離短，抗干擾能力低的問題。多機共存，多種通信方式相結合，不僅可有效降低系統成本，還可提高系統數據傳輸的穩定性。

6 多區域目標跟蹤重采樣算法

系統需要將采集到的倉儲車庫中汽車數據信息進行處理，數據信號經中繼站傳輸到上位機，遠距離信息傳輸精準度有所損耗，為了保證數據的精確度、更有效地完成數據特征信息的提取，常常需要對測試數據進行校驗處理。

RS485通訊隨著距離的增加阻抗變大，傳輸易受到干擾，其精確度有所損耗，同時考慮到該系統效果、成本和經濟等問題，需對其數據進行校驗。為了提高中繼站接收到的數據的精準度，本文采用多區域目標跟蹤算法進行校驗。在線性動態系統的估計問題中，Kalman濾波及其相關的擴展算法效果較好，但其受限于對線性、高斯分布的假設，不適用進行跟蹤的實際環境，而粒子濾波算法不受約束，通過采樣、預測、更新的方式近似表達目標狀態的時序分布。

圖4 上位機、中繼站和下位機的互聯網絡流程

該系統中上位機使用STM32F103ZET6掛載DM9000模塊，向中繼站發出或回傳信息；中繼站使用STM32F103ZET6掛載DM9000模塊和RS485模塊，接收下位機發出的數據，并上傳至上位機；下位機使用STM32F103C8T6掛載RS485模塊，向中繼站發送數據。實例運行過程中，部署10部下位機、1部中繼站、1部上位機，所有下位機同時發送數據，上位機將采集的數據處理后會顯示出來，并與下位機發送的數據量進行丟包率校驗。

針對文獻[6-10]中的多區域重采樣算法，引入區域優化權值b(0

(1)

(2)

文獻[11]中介紹了幾種不同的采樣算法，與殘差重采樣(RR)、確定性重采樣(DR)和多項式重采樣(MR)等經典重采樣算法相比，ER具有一定優勢。系統允許接收的數據誤差范圍為+0.05%，實驗結果如圖5所示。

圖5 不同重采樣算法下系統的平均誤差

圖5為平均誤差的直方圖，在相同的實驗參數下，4種重采樣算法計算的平均誤差在圖中由左往右依次為0.057、0.083、0.065、0.072，可見在多種重采樣算法中ER重采樣表現出較大的優勢。

圖6為校驗后的車輛采樣數量與出錯率以及時間的關系，經分析可見：采用多區域目標跟蹤重采樣算法進行數據校驗，將對應不同時間的多個單頻信號融合構成一個組合信號，以利用時域已知信息并形成信息積累作用，能有效抑制干擾頻率和削弱沖擊噪聲且計算量增加較少。測試結果表明：該方法抗噪性和實時性好，頻率估計精度比現有方法有較大提高。

圖6 重采樣采樣數量、采樣時間及出錯率對應關系

7 結束語

本裝置是用于待售汽車倉儲管理的完善系統，實時監控倉儲車輛的相關信息，利用物聯網平臺在企業內部共享車輛倉儲情況，有效提高了工作效率，降低了出錯率，克服傳統的汽車倉儲管理模式存在出錯率高、效率低、應用范圍窄等缺點。系統將自動地、完整地收集和管理倉儲汽車從駛入到駛出的全部信息，調車出庫時，可查看所有的倉儲汽車信息，快速準確地選定出廠汽車，同時，通過物聯網可在企業內部進行信息共享，滿足遠地調度，符合現代經濟的要求，市場前景可望。