基于RS485和TCP通信平台的汽车仓储管理系统

杨 奕，鲁 亮，樊庆玲，李冰洋

(重庆理工大学 电气与电子工程学院， 重庆 400054)

随着社会经济的不断发展，私家车代步的趋势愈发明显，汽车销售在现代经济结构中占重要地位。以往汽车销售模式中，一小部分汽车会运往4S店进行展览销售，绝大部分则是被暂存于仓库中，在需要的时候进行调度。传统模式在仓储汽车管理方面存在以下3点问题：一是人工记录仓储汽车信息，出错率高；二是汽车调度时查找过程较繁琐，效率低；三是各地的仓储汽车信息仅限于极小的一个范围内进行共享，无法实现大规模远程调度。

该系统在当前仓储汽车管理模式方面已有一定的改善，主要研究基于物联网平台，利用RS485和TCP/IP通信合理分配，结合多区域目标跟踪重采样算法，可完整精确地采集仓储汽车的信息，快速、方便、准确地查找到所需调度汽车，实现企业内部的信息共享，支持大规模远程调度，提高管理效率。

1 智能汽车仓储管理系统简介

仓储管理系统能实时显示仓储车库内剩余车位的个数和位置，提高其智能化管理水平。为了适应大型停车场及多层停车场需求，本设计将汽车仓储管理系统分为若干个子系统，每个子系统管理若干的车位信息。其包含系统中央控制的上位机、停车场内区域性控制的中继站、控制单个停车位的下位机，下位机与中继站以RS485通信，中继站和上位机则以TCP/IP通信[1-5]。仓储管理系统平面示意图见图1。

图1 仓储管理系统平面示意图

2 仓储车库数据管理系统

仓储车库数据管理系统包括停车定位和显示系统、出口控制系统。传统的仓储车库管理系统中需要人工引导和记录，这会在时间和精确度上造成一定经济损失。该系统能快速帮助工作人员找到空闲车位，由控制中心计算机控制。汽车出厂时便注册汽车车卡信息，包括其编号、型号，工作人员驾驶汽车进入车库时无需再注册信息卡，系统能够自动识别。当车需要调度时，工作人员可根据数据库快速找到所需汽车位置，汽车调离停车位时，此车位在终端显示空闲状态。汽车驶出车库时，出口射频读卡器自动识别，工作人员回收车卡并将车卡信息清空，以便循环使用，实现“一辆车一张卡一个车位”的管理模式。

图2 仓储车库数据管理系统的体系结构

3 射频读写模块设计

该模块的工作方式首先由MCU控制RC522进行读操作，然后根据所得的数据与中继站机之间进行通信，将数据传给上位机，与上位机的通信采用RS485。

RFID模块自动识别并记录车卡信息，包括进库、停靠和出库，以此来完善汽车信息的匹配度；下位机完整准确地收集待售汽车从驶入到驶出的所有信息，包括停车位、车型、驾驶人信息等；下位机收集的信息通过中继站传送到上位机，上位机处理并保存信息；通过互联网使所有仓储汽车信息在企业内部得以共享，最终实现经济合理的调度方案。

4 RS485模块和TCP/IP模块的合理分配

仓储车库管理系统需要存储汽车的数据信息，下位机与中继站的通讯采用RS485协议，而中继站与上位机采用TCP/IP相协议，如图3所示。RS- 485转换器可将MCU发出的TTL电平转换为RS485电平传输，采用主从通信方式，有效避免了设备间受共用网络的干扰，在加入中继站的本系统中，极大程度地加大了组网数、扩展了组网范围。TCP/IP模块将串口信息以TCP/IP协议打包，通过以太网发送到上位机中的TCP/IP串口装置。两者相结合使其通讯质量稳定，不易受外界干扰，能够以现有的局域网组网，且组网范围广，可实现仓储汽车的跨区域调配。

图3 RS485模块和TCP/IP模块工作分配

5 上位机、中继站和下位机的互联网络

本系统软件部分可大致分为上位机、中继站、下位机3部分，具体流程如图4所示。

下位机用于控制1个停车位，并实时将本车位状态信息和车辆信息发送到中继站；中继站控制、管理车库内一个区域的车位，主要通过485总线控制车位的开启和锁定，将车位信息和车辆信息通过TCP/IP传输给上位机，作为管理车辆的原始数据；上位机在系统中央控制中占主导地位，管理整个仓储车库所有车位与车辆信息，并实时将信息上传至服务器。

下位机与中继站的通讯采用RS485协议，在考虑传输效率的情况下降低成本，而中继站与上位机采用TCP/IP相协议，这样能保证信息的实时可靠，并能克服485总线通信距离短，抗干扰能力低的问题。多机共存，多种通信方式相结合，不仅可有效降低系统成本，还可提高系统数据传输的稳定性。

6 多区域目标跟踪重采样算法

系统需要将采集到的仓储车库中汽车数据信息进行处理，数据信号经中继站传输到上位机，远距离信息传输精准度有所损耗，为了保证数据的精确度、更有效地完成数据特征信息的提取，常常需要对测试数据进行校验处理。

RS485通讯随着距离的增加阻抗变大，传输易受到干扰，其精确度有所损耗，同时考虑到该系统效果、成本和经济等问题，需对其数据进行校验。为了提高中继站接收到的数据的精准度，本文采用多区域目标跟踪算法进行校验。在线性动态系统的估计问题中，Kalman滤波及其相关的扩展算法效果较好，但其受限于对线性、高斯分布的假设，不适用进行跟踪的实际环境，而粒子滤波算法不受约束，通过采样、预测、更新的方式近似表达目标状态的时序分布。

图4 上位机、中继站和下位机的互联网络流程

该系统中上位机使用STM32F103ZET6挂载DM9000模块，向中继站发出或回传信息；中继站使用STM32F103ZET6挂载DM9000模块和RS485模块，接收下位机发出的数据，并上传至上位机；下位机使用STM32F103C8T6挂载RS485模块，向中继站发送数据。实例运行过程中，部署10部下位机、1部中继站、1部上位机，所有下位机同时发送数据，上位机将采集的数据处理后会显示出来，并与下位机发送的数据量进行丢包率校验。

针对文献[6-10]中的多区域重采样算法，引入区域优化权值b(0

(1)

(2)

文献[11]中介绍了几种不同的采样算法，与残差重采样(RR)、确定性重采样(DR)和多项式重采样(MR)等经典重采样算法相比，ER具有一定优势。系统允许接收的数据误差范围为+0.05%，实验结果如图5所示。

图5 不同重采样算法下系统的平均误差

图5为平均误差的直方图，在相同的实验参数下，4种重采样算法计算的平均误差在图中由左往右依次为0.057、0.083、0.065、0.072，可见在多种重采样算法中ER重采样表现出较大的优势。

图6为校验后的车辆采样数量与出错率以及时间的关系，经分析可见：采用多区域目标跟踪重采样算法进行数据校验，将对应不同时间的多个单频信号融合构成一个组合信号，以利用时域已知信息并形成信息积累作用，能有效抑制干扰频率和削弱冲击噪声且计算量增加较少。测试结果表明：该方法抗噪性和实时性好，频率估计精度比现有方法有较大提高。

图6 重采样采样数量、采样时间及出错率对应关系

7 结束语

本装置是用于待售汽车仓储管理的完善系统，实时监控仓储车辆的相关信息，利用物联网平台在企业内部共享车辆仓储情况，有效提高了工作效率，降低了出错率，克服传统的汽车仓储管理模式存在出错率高、效率低、应用范围窄等缺点。系统将自动地、完整地收集和管理仓储汽车从驶入到驶出的全部信息，调车出库时，可查看所有的仓储汽车信息，快速准确地选定出厂汽车，同时，通过物联网可在企业内部进行信息共享，满足远地调度，符合现代经济的要求，市场前景可望。