基于RFID室內(nèi)定位的語(yǔ)音揀選系統(tǒng)設(shè)計(jì)

馬慶修，任正云（東華大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，上海 201600）

基于RFID室內(nèi)定位的語(yǔ)音揀選系統(tǒng)設(shè)計(jì)

馬慶修，任正云
（東華大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，上海 201600）

針對(duì)傳統(tǒng)的表單揀貨方式越來(lái)越不能滿足大型物流中心的需求，設(shè)計(jì)了基于語(yǔ)音的揀選系統(tǒng)，解決傳統(tǒng)揀選方式存在的不足，提高貨物揀選效率。為實(shí)現(xiàn)揀選操作員的合理調(diào)度，系統(tǒng)引入RFID室內(nèi)定位技術(shù)，針對(duì)倉(cāng)儲(chǔ)揀選實(shí)際應(yīng)用，以LANDMARC算法為基礎(chǔ)進(jìn)行算法改進(jìn)，改進(jìn)后系統(tǒng)的定位準(zhǔn)確度提高了2％～60％，同時(shí)增強(qiáng)了實(shí)用性。系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)表明，基于室內(nèi)定位的語(yǔ)音揀選系統(tǒng)能夠有效實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能，具有較好的市場(chǎng)應(yīng)用前景。

語(yǔ)音識(shí)別；物流揀選；RFID室內(nèi)定位；LANDMARC算法；k-近鄰算法

0 引言

揀選（Order Picking）作業(yè)是指按訂單或出庫(kù)單的要求，從存儲(chǔ)場(chǎng)所選出物品并放置在指定地點(diǎn)的作業(yè)，揀選作業(yè)是物流中心作業(yè)中最為關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一。傳統(tǒng)的揀選方式有揀選單揀選、標(biāo)簽揀選、射頻RF揀選等。隨著物流業(yè)的飛速發(fā)展，傳統(tǒng)的揀選方式不僅束縛了揀選工作效率，而且存在成本高、差錯(cuò)率大等不足。因而，本文設(shè)計(jì)了基于語(yǔ)音識(shí)別的揀選系統(tǒng)，與傳統(tǒng)揀選技術(shù)相比，語(yǔ)音分揀技術(shù)具有極大提高訂單準(zhǔn)確度、提高工作效率、培訓(xùn)要求低和投資回報(bào)率高等優(yōu)勢(shì)［1］。在國(guó)外，語(yǔ)音揀選系統(tǒng)已有成功案例，但在我國(guó)，由于本土化問(wèn)題，如中文識(shí)別播報(bào)，語(yǔ)音揀選技術(shù)在國(guó)內(nèi)還沒(méi)有很好的應(yīng)用。本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)使用中文語(yǔ)音識(shí)別模塊，能夠很好地應(yīng)用于語(yǔ)音倉(cāng)儲(chǔ)揀選。在揀選作業(yè)過(guò)程中，將近50％的時(shí)間花費(fèi)在揀選的路上。為提高揀選的效率，本文引入室內(nèi)定位技術(shù)，選擇離待揀選貨物最近的操作員揀取該貨物，通過(guò)合理調(diào)度大大提高揀選效率。該揀選系統(tǒng)以語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)為基礎(chǔ)，以室內(nèi)定位技術(shù)為支撐，搭建一個(gè)快速、精準(zhǔn)、高效的語(yǔ)音揀選系統(tǒng)，真正實(shí)現(xiàn)“解放雙手，解放雙眼”。

1 相關(guān)技術(shù)

從應(yīng)用方向分析，語(yǔ)音識(shí)別主要分為關(guān)鍵詞語(yǔ)識(shí)別和聽(tīng)寫(xiě)系統(tǒng)兩個(gè)方面。關(guān)鍵詞語(yǔ)識(shí)別技術(shù)的目標(biāo)是精確地識(shí)別說(shuō)話人的語(yǔ)音命令，識(shí)別率要達(dá)到90％以上，用在語(yǔ)音控制和語(yǔ)音命令查詢方面，例如在手機(jī)上實(shí)現(xiàn)的語(yǔ)音撥號(hào)功能。聽(tīng)寫(xiě)系統(tǒng)是前端的聲學(xué)模型不要求精確識(shí)別，而是輸出盡可能多的音標(biāo)候選，由后續(xù)的語(yǔ)義分析器給出擬合的文字內(nèi)容，例如IBM推出的ViaVoice軟件和Google的語(yǔ)音搜索。但就目前的技術(shù)現(xiàn)狀，還未出現(xiàn)一個(gè)更加完善的理論模型來(lái)指導(dǎo)聽(tīng)寫(xiě)系統(tǒng)的發(fā)展，目前的聽(tīng)寫(xiě)系統(tǒng)還只能是實(shí)驗(yàn)產(chǎn)品，無(wú)法達(dá)到真正理解人的自然語(yǔ)音的水平。所以，在目前能夠提供商業(yè)實(shí)用產(chǎn)品的技術(shù)，依然是關(guān)鍵詞語(yǔ)識(shí)別技術(shù)。本系統(tǒng)采用ICRoute公司設(shè)計(jì)生產(chǎn)的LD3321芯片作為語(yǔ)音識(shí)別的主控芯片，此芯片是基于關(guān)鍵詞語(yǔ)識(shí)別的。

目前室內(nèi)定位采用的主要技術(shù)有GPS技術(shù)、超聲波技術(shù)、紅外線（IR）技術(shù)、WiFi技術(shù)、超寬帶（UWB）技術(shù)、射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)等，但大多技術(shù)因受多徑效應(yīng)、非視距傳播影響以及精度限制等不能得到很好的推廣。射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)利用射頻方式進(jìn)行非接觸式雙向通信交換數(shù)據(jù)以達(dá)到識(shí)別和定位的目的。這種技術(shù)作用距離短，但它可以在幾毫秒內(nèi)得到厘米級(jí)定位精度的信息，且傳輸范圍很大，成本較低。同時(shí)由于其多目標(biāo)識(shí)別、非接觸和非視距等優(yōu)點(diǎn)，可望成為優(yōu)選的室內(nèi)定位技術(shù)。本系統(tǒng)采用射頻識(shí)別（RFID）技術(shù)實(shí)現(xiàn)倉(cāng)儲(chǔ)人員的室內(nèi)定位。

2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

基于室內(nèi)定位的倉(cāng)儲(chǔ)語(yǔ)音揀選系統(tǒng)的系統(tǒng)總體框圖如圖1所示，語(yǔ)音揀選系統(tǒng)主要包括語(yǔ)音識(shí)別部分和RFID定位部分。

圖1 系統(tǒng)總體框圖

該語(yǔ)音揀選系統(tǒng)語(yǔ)音識(shí)別模塊采用 ICRoute公司設(shè)計(jì)生產(chǎn)的V280語(yǔ)音識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)模塊，該模塊能夠獨(dú)立完成語(yǔ)音識(shí)別，并根據(jù)用戶設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的操作；模塊基于本地的語(yǔ)音識(shí)別，識(shí)別命令相對(duì)于“云端”語(yǔ)音識(shí)別，其具有沒(méi)有延遲、不受網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定性影響等優(yōu)點(diǎn)；模塊以LD3321芯片作為語(yǔ)音識(shí)別的主控芯片，此芯片是基于關(guān)鍵詞語(yǔ)的識(shí)別，采用成熟的非特定人語(yǔ)音識(shí)別芯片技術(shù)，能夠有效地實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音識(shí)別，并且能夠支持語(yǔ)音播放功能；同時(shí)，模塊具有豐富的外設(shè)接口，方便進(jìn)行控制。為實(shí)現(xiàn)操作人員的有效調(diào)度，提高揀選效率，系統(tǒng)采用先進(jìn)的室內(nèi)定位算法，并依據(jù)系統(tǒng)的特殊性進(jìn)行算法改進(jìn)，下面詳細(xì)介紹定位算法的實(shí)現(xiàn)。

3 RFID定位算法分析

目前，比較成熟的RFID室內(nèi)定位方案有SpotON、3D-iD pinpoint和基于動(dòng)態(tài)有源RFID校準(zhǔn)定位（Location Identification based on DynamicactiveRFID Calibration，LANDMARC）［2］。其中技術(shù)最成熟，應(yīng)用最廣泛的是LANDMARC算法。LANDMARC算法引入?yún)⒖紭?biāo)簽概念，應(yīng)用“最近鄰”思想，求待測(cè)點(diǎn)位置。即以確定坐標(biāo)的RFID標(biāo)簽為參考，與參考標(biāo)簽越近的待測(cè)標(biāo)簽，其在同一個(gè)RFID讀卡器中讀得的信號(hào)強(qiáng)度應(yīng)該越相近。然后通過(guò)相應(yīng)的公式計(jì)算獲得待測(cè)標(biāo)簽的坐標(biāo)位置［3-5］。

LANDMARC算法引入?yún)⒖紭?biāo)簽降低環(huán)境因素影響，獲得較高的定位精度。但其也存在一些不足，LANDMARC算法將所有參考標(biāo)簽都設(shè)為其鄰近標(biāo)簽，并計(jì)算其與待測(cè)標(biāo)簽的歐氏距離，這勢(shì)必增加系統(tǒng)的計(jì)算量，還可能會(huì)影響到定位精度。而且為提高LANDMARC算法定位精度，就需要增加參考標(biāo)簽排放密度，然而密度增加會(huì)加劇信號(hào)之間的干擾，從而又導(dǎo)致定位精度降低。

4 LANDMARC系統(tǒng)算法的應(yīng)用改進(jìn)

分析揀選系統(tǒng)的特性，語(yǔ)音揀選系統(tǒng)定位要求是找到離設(shè)定位置（待揀選貨物）最近的待測(cè)標(biāo)簽（操作員），而不是關(guān)心所有待測(cè)標(biāo)簽（操作員）的具體位置，因而不需要計(jì)算所有待測(cè)標(biāo)簽的具體位置，可以先找到靠近設(shè)定位置（待揀選貨物）的一些待測(cè)標(biāo)簽（操作員）形成一個(gè)集合，再在這個(gè)集合中找到離設(shè)定位置（待揀選貨物）最近的待測(cè)標(biāo)簽（操作員），對(duì)其下達(dá)揀選命令。因而對(duì)LANDMARC系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。

對(duì)LANDMARC系統(tǒng)“k鄰域”算法中 k的取值進(jìn)行研究，實(shí)驗(yàn)得到，在參考標(biāo)簽的密度適中時(shí)，當(dāng)k值為4時(shí)定位精度最理想［6-10］。因而，在改進(jìn)算法中，以待揀選貨物所在網(wǎng)格的4個(gè)參考標(biāo)簽為鄰居標(biāo)簽，選取K個(gè)歐幾里德距離最小的待測(cè)標(biāo)簽（操作員），然后利用公式求得距離貨物最近的操作員。語(yǔ)音揀選系統(tǒng)室內(nèi)定位布置示意圖如圖2所示。

圖2 語(yǔ)音揀選系統(tǒng)室內(nèi)定位布置示意圖

算法改進(jìn)過(guò)程如下（n個(gè)閱讀器，m個(gè)參考標(biāo)簽和u個(gè)待定位標(biāo)簽）：

（1）分別獲得u個(gè)帶定位標(biāo)簽關(guān)于n個(gè)閱讀器的信號(hào)強(qiáng)度矩陣：

再獲得包圍待揀選貨物的矩形定點(diǎn)上的4個(gè)參考標(biāo)簽（分別編號(hào)為a、b、c、d）關(guān)于n個(gè)閱讀器的信號(hào)強(qiáng)度矩陣：

（2）如圖 3所示，當(dāng)需要揀選的貨物位置在⑥、⑦、⑩、11○參考標(biāo)簽圍成的方框區(qū)域內(nèi)時(shí)，分別使用 6、7、10、11號(hào)參考標(biāo)簽為鄰居標(biāo)簽，利用式（3）得到所有以6、7、10、11號(hào)參考標(biāo)簽為鄰居標(biāo)簽與待測(cè)標(biāo)簽的值，即為其歐式距離。根據(jù)參考標(biāo)簽離需揀選貨物的距離關(guān)系，由式（4）選取 Mj值最小的前 K（1≤K≤u）個(gè)待測(cè)標(biāo)簽，表示這K個(gè)標(biāo)簽離需選取的貨物位置相對(duì)較近。其中，kj由式（5）獲得，其中di對(duì)應(yīng)圖 2中的距離。

（3）通過(guò)式（6）求得選取的該 K個(gè)待測(cè)標(biāo)簽的坐標(biāo)（x，y）：

（4）得到這4個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)后，利用式（7）求出e最小的點(diǎn)，即離（x0，y0）最近的待測(cè)標(biāo)簽，其中，（x0，y0）為需選取貨物的坐標(biāo)，選擇該最近的待測(cè)標(biāo)簽（操作員）為接收揀選命令的操作員。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

按照?qǐng)D2實(shí)驗(yàn)布局，每一排中相鄰兩參考標(biāo)簽之間距離為2m，每?jī)膳胖g距離為1.5m。約定當(dāng)系統(tǒng)選擇離待揀選貨物最近最方便的操作員完成揀選任務(wù)即為此次定位正確。通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)得到，當(dāng)K〈5時(shí)，隨著K的增大選取最近待測(cè)標(biāo)簽的準(zhǔn)確率提高；當(dāng)K≥5時(shí)，隨著K值的增加選取最近待測(cè)標(biāo)簽的準(zhǔn)確率只存在微弱波動(dòng)，而K值的增加帶來(lái)額外的計(jì)算。因而，K=5時(shí)系統(tǒng)性能最佳。

取K=5，實(shí)驗(yàn)得到算法改進(jìn)前后選取最近操作員正確率對(duì)比圖如圖3所示。其中，橫坐標(biāo)對(duì)應(yīng)圖2中待揀選貨物的序號(hào)，縱坐標(biāo)為選取操作員的正確率。

從圖3可以看出，改進(jìn)算法較原來(lái)的LANDMARC算法準(zhǔn)確率有所提高。而且，實(shí)驗(yàn)中定位錯(cuò)誤時(shí)選擇的操作員的位置與在實(shí)際離待揀選貨物最近的操作員位置相鄰近。因而，系統(tǒng)定位準(zhǔn)確率能達(dá)到揀選定位要求。

圖3 定位正確率對(duì)比圖

分析結(jié)果數(shù)據(jù)可知，對(duì)于2、4號(hào)待揀選貨物定位選擇操作員準(zhǔn)確率明顯提升。以4號(hào)待揀選貨物為例，從系統(tǒng)布局示意圖可以看出，與4號(hào)待揀選貨物距離相對(duì)較近的有a、b、c位操作員，由無(wú)線電波在室內(nèi)傳播模型分析，相對(duì)于帶定位標(biāo)簽a、b，帶定位標(biāo)簽c由于與貨物4周圍的14、15、18、19號(hào)參考標(biāo)簽在同一條走廊上，因而路徑損耗相近，系統(tǒng)定位時(shí)更容易選擇c為最近操作員。由此可得，當(dāng)操作員與待揀選幾何距離相近時(shí)，改進(jìn)算法能夠選擇相同走廊上的操作員完成揀選工作，而避免選擇與待揀選貨物不在相同走廊上的操作員而走遠(yuǎn)距離完成揀選任務(wù)的情況，從而提高揀選效率。

6 結(jié)論

本文設(shè)計(jì)了基于室內(nèi)定位的倉(cāng)儲(chǔ)語(yǔ)音揀選系統(tǒng)，系統(tǒng)使用ICRoute公司設(shè)計(jì)生產(chǎn)的V280語(yǔ)音識(shí)別標(biāo)準(zhǔn)模塊，完成語(yǔ)音命令的下達(dá)與識(shí)別。為提高揀選操作員調(diào)度效率，系統(tǒng)以LANDMARC室內(nèi)定位算法為基礎(chǔ)，以語(yǔ)音揀選倉(cāng)庫(kù)為實(shí)際應(yīng)用目標(biāo)，對(duì)室內(nèi)定位算法進(jìn)行應(yīng)用改進(jìn)，與原始LANDMARC算法相比較改進(jìn)后的算法定位精度提高2％～60％，實(shí)用性更強(qiáng)。該系統(tǒng)具有較好的市場(chǎng)應(yīng)用前景。

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Voice picking system based on indoor positioning technology of RFID

Ma Qingxiu，Ren Zhengyun
（College of Information Science and Technology，Donghua University，Shanghai 201600，China）

According to the traditional way of form picking cannot meet the growing demand of large-scale logistics center，this paper designed a picking system based on voice，to make up of the deficiencies of traditional picking mode，and improve the picking efficiency.While，in order to schedule picking operator reasonably，RFID indoor positioning technology is introduced into this system based on LANDMARC algorithm and improved it.From the improved system the accuracy of positioning is promoted 2％～60％ and it becomes more practical.The system experiment shows that，voice picking system based on indoor positioning can effectively achieve the corresponding function，and has a good market application prospect.

auto speech recognize；logistics picking；RFID indoor positioning；LANDMARC algorithm；k-nearest algorithm

TN925；TP23

A

1674-7720（2015）18-0050-03

馬慶修，任正云.基于RFID室內(nèi)定位的語(yǔ)音揀選系統(tǒng)設(shè)計(jì)［J］.微型機(jī)與應(yīng)用，2015，34（18）：50-52.

2015-05-29）

馬慶修（1990-），男，碩士研究生，主要研究方向：物聯(lián)網(wǎng)、嵌入式。

任正云（1969-），男，博士，教授，主要研究方向：先進(jìn)過(guò)程控制、模型預(yù)測(cè)控制。