[发明专利]一种基于随机森林的RFID仓库货包平面定位方法

权利要求书

1.一种基于随机森林的RFID仓库货包平面定位方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1：将RFID的阅读器和天线装配于仓库智能巡检车上构成车载移动式RFID扫描终端，巡检车在仓库过道中沿直线匀速行驶，得到货包定位的原始数据；

步骤2：原始数据解析，提取定位所需数据，并进行数据标准化处理；

步骤3：提取每个货包返回信号的时间、RSSI、读取到货物的次数、RSSI变化率、读取货物的时间长度、RSSI方差6个参数；

步骤4：进行堆垛划分，并统计其中一个完整堆垛的各个货包的位置，货包的位置和6个参数作为训练样本集；

步骤5：以训练样本集中货包的位置作为输出，6个参数作为输入对随机森林进行训练；

步骤6：将仓库中其余堆垛的货包数据输入已训练好的随机森林方法中，得到每个货包的平面位置。

2.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的RFID仓库货包平面定位方法，其特征在于：所述步骤6后还包括步骤7，所述步骤7具体为：存储各个货包的位置信息到数据库中。

3.根据权利要求1所述的一种基于随机森林的RFID仓库货包平面定位方法，其特征在于：所述步骤3具体包括以下子步骤：

步骤31.将每个标签的信号返回时间从小到大排序；

步骤32.统计同一标签的数据记录条数，该参数为读取货包的次数a₁；

步骤33.选取标签返回强度中的最大值，该参数为货包返回信号的RSSI值a₂；

步骤34.按下式求取每个标签的RSSI方差a₃：

其中，μ1为读取标签的强度均值；

步骤35.计算标签返回信号的最大时间与最小时间的差值，该参数为读取货包的时间长度a₄；

步骤36.按如下公式提取标签返回信号的时间值a₅；

E_i²＝|TimeStamp_i²-μ²| (3)

a₅＝λ₁TimeStamp₁+λ₂TimeStamp₂+...+λ_nTimeStamp_n (6)

其中，μ为读取标签的时间均值，TimeStamp_i为第i次读取到标签的时间，E_i表示第i个时间值与时间均值的距离，j表示n条扫描数据中第j条记录，E_j为第j条记录所对应的时间值与时间均值之间的距离，λ_i表示各个时间点的权重，i＝1,2,...,n；

步骤37.求取标签返回信号的RSSI值随时间的变化率a₆：

上式中，TimeStamp_i为第i次读取到标签的时间，RSSI_i为第i次返回的信号强度，ΔRSSI_i为第i次与第i+1次返回的信号强度在单位时间内的变化率，ω_i为第i个变化率与总变化率的比值，ω_i是求取最终变化率时第i个变化率的权重，n为读取到标签的总次数。

4.根据权利要求1或3所述的一种基于随机森林的RFID仓库货包平面定位方法，其特征在于：所述步骤5包括以下子步骤：

步骤51.确定随机森林的投票机制；

步骤52.通过多次测试确定随机森林中决策树的数量m和在每个节点处进行分裂的参数个数k。

5.根据权利要求4所述的一种基于随机森林的RFID仓库货包平面定位方法，其特征在于：所述步骤51中，投票机制的投票规则为：

其中，j＝1,2,...m，m表示随机森林中决策树的数量，OOBCN(j)为分类准确的数量，OOBN(j)为样本数量，C_OOB(j)为第j棵决策树的分类准确率，ω(j)为频次统计时的权重值，x_i为第i个训练样本，为x_i在第j棵决策树所定义的近邻集合PN_j中出现的频次，F(x_i)为最终投票结果。