[发明专利]基于移动RFID阅读器仓库货包平面位置分级定位方法

说明书

本发明公开了基于移动RFID阅读器仓库货包平面位置分级定位方法，首先利用车载移动式RFID阅读器在仓库内的过道中移动，读取整个仓库中货包内置电子标签的数据信息；对货包位置进行初步定位，利用初步定位结果中置信度高的货包数据作为参考位置的数据信息，将初步定位结果中置信度不高的货包数据信息与提取出的特征曲线相匹配，匹配度高的特征曲线对应的位置作为初步定位结果置信度不高的货包的最终位置。本发明减小了阅读器布设的工作量，同时节省了成本；无需事先采集仓库中各个位置的指纹信息，故方法具备可移植性；在分级定位的基础上充分利用指纹识别定位的优势，实现了在可移植和减小工作量条件下的高定位准确率。

技术领域

本发明涉及RFID室内平面定位技术领域，特别是一种基于移动RFID阅读器的仓库货包平面位置分级定位方法。

背景技术

在大型仓库或建筑内部对固定位置物品的查找是一项十分耗时耗力的工作，严重影响着物品管理者的工作效率，RFID技术因其非视距、非接触等特点为解决这一问题提供了技术支持。在物品定位的方法上，基于到达时间(TDOA)、到达角度(AOA)的方法相较于基于信号强度(RSSI)的方法在硬件上精度要求更高，因而成本也更高，在应用中更多的采用基于RSSI的方法来实现定位。

目前，基于RSSI的定位方法对固定位置的物体定位大多采用在待定位区域的四周及天花板上安装固定式阅读器。在定位方法上主要分为两类。一类是利用RFID信号强度与距离之间的对数关系，将得到的信号强度值转换为电子标签与阅读器之间的距离从而估算物体所在位置，即所谓的测距的方式定位。另一类是指纹识别等非测距方式，指纹识别认为相近位置的电子标签在各个阅读器上的信号强度值也是相近的，故离线采集固定点在各个阅读器上的信号强度信息，通过待定位点在各个阅读器上的信号强度值与已有固定点的信号强度值相匹配，若匹配度高则物理位置上也是相近的，从而确定几个待定位点周围的固定点，固定点位置的坐标加权即得到待定位点的位置。

在大型仓库中，货包规则摆放，待定位货包数量大，为了能够实现所有货包位置的定位，需要布设大量的固定式阅读器，增加工作量的同时也大大增加了定位成本。仓库环境复杂，货包分布密集，测距方式的位置定位误差大，无法达实际应用要求。指纹识别定位在此环境下的定位准确率较为理想，但指纹识别需要事先采集大量位置的信息作为参考点，且定位准确率与参考点信息采集的密度密切相关，采集密度越大定位准确率越高。指纹识别数据采集工作量大，且不同仓库环境不同，需要在每个仓库都进行数据采集，因此指纹识别的实用性不高且不具备可移植性。

因此，在环境复杂、货包密集的大型仓库中需要一种无需布设大量阅读器和无需事先采集参考点信息的定位方式来实现规则摆放的货包的平面位置估计方法。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于移动RFID阅读器的仓库货包平面位置分级定位方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：

本发明提供的基于移动RFID阅读器仓库货包平面位置分级定位方法，包括以下步骤：

步骤1：将RFID阅读器固定于智能小车上形成车载移动式RFID阅读器，智能小车沿平行于货包摆放方向前进，采集货包数据信息；

步骤2：从货包数据信息中提取定位数据信息，所述定位数据信息是读取到电子标签的时间及对应的信号强度，并进行数据标准化处理；

步骤3：求取每个货包可信度高的数据信息均值，初步确定每个货包的位置，并给予每个货包位置一个可信度值δ；

步骤4：求取相同行和列内可信度值δ大于预设阈值的货包数据集A；

步骤5：对货包数据集A，利用加权最小二乘法拟合，得到数据集A所对应位置的特征曲线；

步骤6：求取可信度δ小于预设阈值的货包数据，提取每个货包初步定位位置的特征曲线，和与之相邻的位置的特征曲线；