智能物流技術的創新與應用

王 永

（新疆西部科信企業管理咨詢有限公司，烏魯木齊 830000）

數字化技術是實現物流智能化的前提，通過對其進行數字化改造，利用識別技術、數據采集技術等手段獲取物流的過程數據。利用數字化工廠、數字化倉庫等數字化平臺，可提升物流運營和管理水平，為實現智能化物流工廠的建設奠定良好基礎。智能化物流的核心就是賦予物流平臺或物流設備以自主學習的能力，其中包括機器學習、機器視覺、智能控制等專業學科，是實現物流智能化的主要方法[1]。

1 智能物流技術創新應用的時代背景

近幾年，跨境電子商務已經成為我國對外貿易發展的動力引擎，促進了我國的經濟發展。隨著跨境電子商務的興起，國內邊境物流業也得到了快速進步。但在跨境物流中，存在著貨物信息不安全、物流成本高、運輸周期長和跨境支付困難等問題。在新的時代，我國需緊緊抓住人工智慧、區塊鏈等技術帶來的創新機會，推動相關行業發展。在這樣的時代背景下，基于“區塊鏈+人工智能”技術的跨境物流智能鏈（Cross Border AI Logistic Chain）應運而生。其誕生是為了解決國際貿易中存在的產業發展難題，為國際貿易提供全新的物流運作方式。例如，我國同老撾、泰國等國家有著悠久的經貿歷史，為推動中國、老撾、泰國等國家之間的經貿合作，并有效解決三國之間的邊境物流難題，三國在國際上以區塊鏈技術為基礎，利用人工智能等技術，建立起了三國之間的邊境物流智能鏈，促進了三個國家的外貿交易，為我國與他國之間的友好經濟往來做出了突出貢獻。

當前，物流機器人與5G 網絡、物聯網、人工智能等技術深度融合，通過構建更加安全可靠的智能化物流體系，讓智能物流在生產、流通、消費等環節中實現無人化、自動化和智能化的協同運作。目前，物流機器人正向著更高的目標邁進：一是要有更強的感知能力，能夠通過視覺技術進行環境感知；二是要有更好的運動能力，可以實現高精度的定位；三是要有更高的智能化水平，通過對物流過程中各種信息的實時獲取，進行相應的判斷和處理。

2 新時代背景下智能物流技術的應用要求

物流設備使用范圍較廣，且在不同的行業中，對智能物流的需求也存在著較大差別，總的來說，智能物流對物流技術的新需求表現在以下幾個方面。

2.1 物流設備智能化

通過狀態感知技術，實現信息的實時交互、分析，可對物流設備進行局部自組織、自配置和自決策，由“功能機器”向“智能機器”演化，成為感知、控制和自主決策的智能設備。

2.2 系統協作的高效化

隨著物流設備的智能化程度不斷提高，智能物流對于設備之間以及人機之間的分工協作提出了更高的需求，希望能夠通過設備-設備以及設備-人之間的有效合作，最大程度地發揮出智慧物流系統的資源利用作用，從而全面提升物流工作效率[2]。

2.3 物流體系的柔性化

柔性化是現代物流技術發展的必然趨勢。在消費者多樣化、個性化和定制化的需求的作用和刺激下，面對著市場上的靈活變化和巨大的商業波動性問題，客戶必須要考慮和構建一個能夠快速部署、快速復制、靈活擴展和跨區域轉移的柔性化智能物流體系，才能符合企業的發展要求。

2.4 系統的運作智能化

新時期，物流領域的發揮越來越希望構建融合IT技術、OT 技術的全域數據大數據分析體系，在數據的一體化采集、整理、融合下，形成覆蓋面全、涉及范圍廣的大型數據倉庫，保障業務數據、設備數據處理過程的可視化，并針對業務和設備異常進行深入了解，為業務和設備的異常提供狀態檢測、故障診斷、預測預警和遠程運維等服務，從而提升對業務和設備的迅速定位和處理的能力，實現對系統策略的動態調整，確保整個物流系統的高效、穩定地運轉。

3 智能物流系統搭建

3.1 系統架構設計

設計一種具有更加理想的自動定位效果的物流機器人定位系統，可以更好地對需要抓取和分揀的快遞包裹進行有效的對象識別和定位，從而減少在物流包裹不能通過傳送帶精準地傳遞到分揀區域時，造成物流包裹抓取和分揀失敗的幾率。在此基礎上，需以數據傳感為核心，以網絡傳輸為核心，以擴展存儲為核心，建設智能移動平臺，以實現物流機器人自主定位。為了提高企業的物流效率，本文介紹了一種以V2X 技術為基礎的智慧物流系統，該系統組織架構如圖1 所示。

3.1.1 車輛子系統

車輛子系統主要由車載V2X 通訊模塊、車載定位裝置、車載傳感器等組成。V2X 通訊模組用以提供車輛、其他車輛、基礎設施和行人等與網絡間之即時通訊，可利用定位儀來獲得運載工具的即時位置，利用感應器來實現對運載工具的即時監控。

3.1.2 基礎設施子系統

道路監控設備和交通信號燈是該系統的重要組成部分。該系統利用V2X 技術與車輛系統進行通訊，可為用戶提供實時路面狀況信息，以提升行車安全性及行車效率。

3.1.3 倉儲子系統

倉儲管理系統主要由貨架和庫存監控設備組成。倉庫系統利用與車輛系統的通訊，能夠對倉庫進行實時存貨監測，并對倉庫進行合理布置，從而有效改善倉庫的存貨管理水平。

3.1.4 網絡子系統

該系統使用的是基于云服務的無線通訊技術。在車輛子系統、基礎設施子系統、倉儲子系統之間，由移動通信網絡進行傳輸，并對信息進行存儲和處理，從而為用戶提供實時路況信息、導航服務等[3]。

3.1.5 目標圖像預處理

如果要使用視覺技術更好地實現物流分揀機器人的自動定位工作，首先要做的工作就是使用適當的照相裝備和合理的圖像采集方法，對物流分揀機器人將要抓取與分揀的目標對象的圖像展開有效采集。由于STM32 嵌入式ARM 具有高性能、低采集成本和低功耗等優點，將其用于圖像采集工作中，僅需要較小的能耗就可以比較完美地實現圖像采集工作，因此，以STM32 作為主芯片，對目標物體圖像采集模塊進行了合理的設計。如何對采集到的分類對象進行高效的預處理，是實現自動定位任務的重要環節。在本論文所設計的系統中，數據感知層的OpenCV 圖像預處理模塊，主要利用OpenCV 來對目標圖像進行灰度化、噪聲濾除、圖像二值化三個方面的工作。在OpenCV 中，使用cvColor 函數來完成圖像的灰度化工作，再對其進行適當的參數設定，就可以將獲取到的對象圖像轉換為可以更好與計算機程序相匹配的灰度化圖像。該算法利用Blur 函數對被檢測的圖像進行平均濾波，從而達到對圖像去噪的目的；對圖像進行二值化處理，是利用對對象圖像進行適應性數值劃分的方法。在邊緣檢測之前，需要將目標區域從背景中分離出來。在此過程中，可以使用Hough 變換或其他方法來檢測目標區域。根據分割結果，可以使用區域標記技術來檢測目標區域。常用的區域標記方法有兩種：一種是基于直線的區域標記方法；另一種是基于彩色信息的區域標記方法。

3.1.6 分類分揀系統

在對分揀對象西南西進行預處理之后，是否能夠采用高效的方法對目標邊界進行高效、合理的提取，對于實現物流分類機器人的自主定位有著十分重要的實際意義。由于Canny 算子對圖像的邊界探測有很大的優越性，因此，本論文采用Canny 算子對圖像進行邊界探測，以獲得圖像的邊界特性。

將要進行邊界探測的機械臂對要被分類的對象影像以I（x，y）為標志，利用高斯濾波器對其進行高效的卷積運算，實現對應的平滑濾波工作，以壓制對影像邊界探測結果產生干擾的噪音?？梢酝ㄟ^以下公式來表示特定的高斯平滑處理

式中：高斯分布標準偏差由? 來表示；exp 標志了語言函數；G（x，y）為在I（x，y）上進行高斯平滑（gaussian）過濾后得到的影像。用（x，y）表示G（x，y）的像素，按照如下對G（x，y）進行高效的梯度運算

式中：用N（x，y）和β（x，y）來表示梯度的幅度和方向；用Gx（x，y）和Gy（x，y）來標識在（x，y）上的圖像在橫向和縱向上的梯度值；arctan 用來表示正切函數。

3.1.7 調度站點

以中央控制器為核心，實現對全智慧物流的統一管理與調配。通過對數據信息的處理，可以進行動態化路徑規劃、智能化車輛調度以及即時化貨物追蹤，提升了物流的效能，減少了運輸費用[4]。

3.2 核心技術

3.2.1 V2X 通訊方式

V2X 通訊技術是解決車輛和其他交通主體以及整個系統間實時通訊的關鍵技術。在這一方面，可使用DSRC（Dedicated）和LTE-V（Long-TermShort Range Communications）2 種主流V2X 通訊技術。

3.2.2 運動時的測距和導航定位技術

本項目擬將使用GNSS 與GIS 相結合的高精度定位技術，對移動機器人進行實時位置與軌跡規劃。

3.2.3 數據的綜合處理

為了更好地做出正確的行動決策，必須將各子系統所提供的信息進行整合處理。在這一方面，可利用多源信息與大數據相結合的方法，對車輛狀態、路況信息、存儲信息等信息進行實時處理與分析。

3.2.4 Inframework 技術

其以物聯網技術為核心的存儲系統為重點內容。在這一方面，可利用無線射頻識別、ZigBee 等物聯網技術，在倉庫中進行倉儲設備與運輸工具間的實時信息交換。

3.3 系統優化算法

最優化行進路徑計劃。為了達到最大限度降低運輸費用的目標，必須對交通工具的運行路線進行優化。目前，比較常用的尋優方式就是采用遺傳演算法、蟻群算法等。這些方法能夠根據道路的實際情況，自動對行進路線進行優化，減少行車時間，降低油耗[5]。

首先，遺傳算法是通過基因突變、雜交和選擇等方式，構建新的求解空間，通過多次迭代尋找最優化求解空間，從而實現對最優化問題的求解。在智慧物流中，運用遺傳算法求解VRP 是一種有效的方法。表1 為以遺傳算法為基礎的最優路線計劃案例，獲得了路徑的最佳設計方案。

表1 遺傳算法優化路徑規劃示例

其次，蟻群算法優化。該方法模仿了自然條件下的螞蟻捕食習性，并利用螞蟻自身的“信息素”，引導其他螞蟻找到最佳捕食路線。將蟻群算法用于求解智能物流中的路線問題是可行的。在公式中，Pij是將蟻群從點i遷移到點j的幾率，τij代表在點i與j間的信息素密度，ηij代表在點i與j間的啟發信息。其中，α 與β 為影響信息量與啟發性訊息之加權系數，Ji為當蟻群到達點i時所能選取的結點群。

最后，貨運計劃的最優調度。在智慧物流中，貨運計劃是指如何將貨物從原產地運至目標地。在運輸過程中，要考慮運輸工具的載貨能力和交貨時間窗口等眾多因素。本文提出的算法為線性規劃和整數規劃。該方法能夠在滿足貨物運輸需求的同時，還能結合車輛的狀態以及道路狀況等因素，實現貨物的動態分配，從而有效提升系統的資源利用效率。

4 案例分析與實際應用效果

本項目擬選取1 個典型的智慧物流應用實例，以V2X 網絡技術為基礎，開展面向V2X 網絡的智慧物流體系構建與優化研究。在此基礎上，通過對優化前、后物流效率、顧客滿意程度等評價，分析其在實踐中的運用效果。

4.1 案例描述

首先，本文利用上文提出的V2X 技術，實現了對道路狀況、車輛狀態以及顧客要求信息的實時采集。然后運用本文提出的算法，對車輛路徑、貨物與車輛進行了最優化調度。

在這一個案中，將運用蟻群算法來進行車輛的最佳路徑規劃，并利用線性規劃來進行車輛的最佳調度。利用Python 軟件，結合相應的數據庫，對以上實例數據進行了物流效率、成本及顧客滿意程度的分析。

4.2 實際應用效果

在此基礎上，對該智慧物流系統的應用進行評價，并對該技術在智慧物流中的應用有效性進行實踐驗證。

在本實例中，與優化之前相比，該方案在如下幾個領域有了明顯的改善。

行車里程。與改進之前相比，改進后行車里程縮短了四分之一左右。該方法不僅節省了汽車的燃油總量，且縮短了汽車的運行周期，大大減少了汽車的運行費用。

物流運輸速度和時間。物流運輸速度比系統優化前加速20%，使得顧客可以更迅速收到貨物，提高了顧客的滿意度。

運載工具的空載率，比改進之前減少15%。通過優化運輸調度方案，可以有效減少物流費用，從而達到節約成本支出的目的。

顧客滿意度有所提高。以交貨時間準時率、損失比率為主要評價標準，改善前后的顧客滿意程度可提升30%左右。這就代表著，企業可以更好地適應顧客需要，提高顧客的忠誠度，增強企業的核心競爭能力。

5 結束語

綜上所述，本論文提出了以V2X 為核心的智慧物流體系結構，并運用了各種優化策略和算法，實現該體系結構的最佳設計，最后以實證研究為基礎，驗證了這一系統在提高物流效率、降低運輸成本、提高顧客滿意程度上發揮作用。隨著新時期我國科技水平的飛速提高，智慧物流體系的改進與創新也將有更大的發展空間，智慧物流技術的使用還有待進行進一步的深入探討，期望通過本文的研究，能夠給學術界和企業實踐領域帶來一些啟發和參考，從而促進智慧物流業的發展。