基于NB-IOT冷鏈車聯(lián)網(wǎng)的調(diào)度實現(xiàn)與優(yōu)化

◆盧佳佳 王錦毅

行業(yè)與應用安全

基于NB-IOT冷鏈車聯(lián)網(wǎng)的調(diào)度實現(xiàn)與優(yōu)化

◆盧佳佳1王錦毅2

（1.福州理工學院 福建 3505062；2.福建師范大學協(xié)和學院 福建 350117）

本課題主要介紹安卓客戶端與云平臺之間數(shù)據(jù)互控過程，發(fā)送過程中使用自定義車載終端協(xié)議，實現(xiàn)車載信息的環(huán)境溫度上報及車載實時位置上報。安卓前端，通過界面設計、協(xié)議棧設計實現(xiàn)對云平臺的SSL雙向安全訪問的同時與云平臺通過HTTP GET或POST實現(xiàn)數(shù)據(jù)互控，獲取硬件發(fā)送到云平臺的溫、濕度信息及其GPS地理位置信息，從而實現(xiàn)監(jiān)控數(shù)據(jù)的遠程集中控制與管理，同時采用K-Means聚類算法對車輛位置進行調(diào)優(yōu)，經(jīng)測試可以很好改良物流車輛聚集分布的問題。

云平臺；窄帶物聯(lián)網(wǎng)；北向開發(fā)；K-Means聚類

1 項目介紹

冷鏈車作為冷鏈物流中最重要的裝置之一，保障冷凍類食品在運輸過程中持續(xù)穩(wěn)定的低溫環(huán)境，讓食品在生產(chǎn)、存儲、運輸、銷售過程中不受環(huán)境溫度升高影響，保證食品質(zhì)量，減少食品損耗。在冷藏運輸過程中，溫度波動是引起貨物品質(zhì)下降的主要原因之一，所以運輸工具應具有良好性能，在保持規(guī)定低溫的同時，更要保持溫度的穩(wěn)定。因此，加強冷鏈車運輸過程中的監(jiān)控與管理尤為重要。

本文主要利用Android Studio開發(fā)平臺設計出一款冷鏈物流安卓客戶程序，通過STM32主控芯片控制傳感器監(jiān)控冷鏈車溫濕度，并搭配GPS獲取車輛位置信息。硬件設備與華為云平臺之間通過AT指令互發(fā)控制數(shù)據(jù)。通過NB-IOT通信通道與基站之間傳遞數(shù)據(jù)并最終發(fā)往華為OceanConnect云平臺?！鞍沧壳岸恕眲t通過北向通道與云平臺之間進行數(shù)據(jù)交互，通過JSON格式進行數(shù)據(jù)封裝及解析，并展示于管理平臺前端。

2 NB-IOT協(xié)議棧

Nb-Iot技術可滿足對低功耗、長待機、深覆蓋、大容量有所要求的低速率業(yè)務，適合于時延敏感低、實時傳輸數(shù)據(jù)的業(yè)務場景。Nb-Iot技術數(shù)據(jù)速度為65kpbs，頻帶寬度200kHz，下行速率為160kbps~250kbps。僅采用23dBm的發(fā)射功率，比2G/3G/4G有50~100倍的上行容量提升，單個基站小區(qū)可支持5萬個NB終端接入。另外Nb-Iot采用重傳機制保證了數(shù)據(jù)的可靠性[2]。

NB模組進行數(shù)據(jù)傳輸時中，運輸層協(xié)議使用UDP協(xié)議，我們在應用層使用COAP+LWM2M協(xié)議，保證了數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?。COAP協(xié)議包含4種消息類型：需要被確認的CON消息請求，不需要被確認的NON消息請求，ACK消息用于對CON消息的應答及其RST復位消息，當出現(xiàn)收不到數(shù)據(jù)顯示出超時需要重傳時發(fā)送。LWM2M協(xié)議則可以在可靠傳輸?shù)幕A上將數(shù)據(jù)按照規(guī)范格式組織并發(fā)送到服務器[7]。

3 華為OceanConnect-iot云平臺

3.1 OceanConnect-iot云平臺接入方式

華為云平臺支持用戶使用移植有開源物聯(lián)網(wǎng)Huawei LiteOS操作系統(tǒng)的STM32開發(fā)板，通過有線和無線連接，如NB-IOT/5G和AgenLite網(wǎng)絡如物聯(lián)網(wǎng)關、智慧家庭網(wǎng)關等方式接入網(wǎng)絡， 最后信息匯聚到統(tǒng)一開放的物聯(lián)網(wǎng)平臺OceanConnect。OceanConnect是一個統(tǒng)一的物聯(lián)網(wǎng)開放平臺，平臺包含數(shù)據(jù)管理、設備管理和運營管理等部分。設備可以采用LWM2M（Coap）、AgenLite接入方式、MQTT接入方式接入平臺[8]。

OceanConnect內(nèi)可以分成連接管理和應用使能兩層，前者是無線連接、智慧家庭網(wǎng)關及行業(yè)網(wǎng)關背后共同的平臺，為下層連接，上層應用提供支持。后者則為豐富應用程序功能的實現(xiàn)提供能力支持。

3.2 云平臺項目創(chuàng)建方案

華為云平臺創(chuàng)建項目，并通過自定義產(chǎn)品的方法，選擇CoAP的二進制碼流，作為產(chǎn)品協(xié)議類型。同時根據(jù)實際需求填寫“廠商名稱ID”、“設備型號類型”等數(shù)據(jù)。屬性添加完成之后，添加字段上報字段名稱，使用虛擬設備模擬“數(shù)據(jù)上報”、“命令下發(fā)”過程。

建立的Profile屬性與命令、消息之間的映射，并自動生成插件包，同時綁定設備IMEI碼。創(chuàng)建設備后，可以檢測到設備連接上線。

4 安卓前端開發(fā)

4.1 物聯(lián)網(wǎng)平臺的安全訪問

安卓客戶使用Https Get或Post 網(wǎng)絡請求申請對物聯(lián)網(wǎng)平臺的安全訪問，接口API需要提供Token令牌及其APPID。在登錄訪問API實現(xiàn)中，服務器端和客戶端采用SSL雙向認證機制。常見的SSL驗證較多的只是提供單向認證，即客戶端驗證服務器是否是真實正確。本系統(tǒng)采用的是SSL雙向驗證，除了客戶端驗證服務器，服務器也會驗證客戶端。物聯(lián)網(wǎng)云平臺為每個設備頒發(fā)唯一的證書，從而保證只有擁有證書的設備才能允許接入到云平臺。

為了實現(xiàn)消息認證。服務器端和客戶端都需要：KeyStore和Trust KeyStore。其中KeyStore保存服務端的私鑰，Trust KeyStore保存客戶端的授權證書。需要的步驟包括：（1）生成服務端私鑰，并且導入到服務端KeyStore文件中；（2）根據(jù)私鑰，導出服務端證書（3）將服務端證書，導入到客戶端的Trust KeyStore中。采用同樣的方法，生成客戶端的私鑰及其證書，導入到服務端的Trust KeyStore中。最后通過服務器與客戶端之間的Socket通信互相認證并實現(xiàn)訪問。

4.2 鑒權及批量查詢設備信息接口

鑒權是調(diào)用其他API的前提，北向接口除了鑒權接口，其他API接口都需要在Request Header中攜帶AppID和Token，AppID為用戶申請賬戶時的唯一標識符，而每次調(diào)用API接口都會獲取到不同的Token。表示獲取數(shù)據(jù)操作的權限。首先通過Token認證登錄身份，在調(diào)用API的時候?qū)oken加到請求消息頭，獲得操作API的權限。

查詢單個設備API信息參數(shù)為AppId及其DeviceId值，其中DeviceId值為硬件設備唯一標識。通過Get方法調(diào)用會返回設備JSON格式的信息。通過此JSON格式信息，可以解析出設備的當前溫濕度值，及其GPS檢測到的經(jīng)度緯度信息。由于安卓App需要查詢批量的車輛信息，一次性可以獲取城市中所有冷鏈車聯(lián)網(wǎng)信息，則只需要給出Appid值作為參數(shù)進而獲取JSON格式的返回值。若獲取到的是JSON對象，則需要從JSON對象中取出鍵值對的值，若值域的體現(xiàn)是數(shù)組形式，則需要在JSON數(shù)組中，通過名稱取出值。最終轉為前端所需要的形式展示[9]。其中主要查詢的信息包括溫濕度及其GPS位置信息

4.3 百度地圖接口調(diào)用

百度地圖SDK擁有成熟的物流地圖能力，可以支撐本系統(tǒng)實現(xiàn)物流下單、分單、干線運輸規(guī)劃、軌跡管理等多類核心業(yè)務場景。在運輸過程中需要通過跟蹤位置信息獲取運輸最佳路徑及其調(diào)配運輸車輛。本項目主要依托接口實現(xiàn)物流車輛軌跡管理、派送軌跡管理、物流車輛路線規(guī)劃、智能調(diào)度規(guī)劃等功能。

在課題開發(fā)中，通過獲取到的經(jīng)度緯度信息調(diào)用百度地圖SDK從而進行前端展示。注冊和獲取密鑰后，在AndroidManifest中添加開發(fā)密鑰及權限。在布局Xml文件中添加地圖控件，使用可視化插件MapV，實現(xiàn)海量地理數(shù)據(jù)渲染展示，從而實現(xiàn)在APP界面上實現(xiàn)對百度地圖SDK的應用。圖1為通過傳感器將車輛位置信息顯示到百度地圖效果展示。

圖1 百度地圖效果

5 業(yè)務分析及決策

5.1 業(yè)務場景分析

同時，運營分析場景中，管理員往往需要展示取、寄貨物地址的分布情況以及運輸軌跡，并進行相應的業(yè)務分析，進而實現(xiàn)業(yè)務分析科學決策[15]。

我們從后臺拉取所有聯(lián)網(wǎng)車輛的位置信息，使用K-Mean聚類算法，經(jīng)過多次迭代后，會將車輛按照區(qū)域進行聚類處理。若無法聚類則表明車輛的分布情況良好，若出現(xiàn)明顯聚類，則表明車輛處理不良分布狀態(tài)。

5.2 K-Means算法應用

K-Means算法會將給定的樣本集，按照樣本之間的距離大小，將樣本集劃分為K個簇。讓“簇內(nèi)”的點盡量緊密的連在一起，讓“簇間”的距離盡量地大。

我們使用如果用數(shù)據(jù)表達式表示，假設簇劃分為（C1，C2，...Ck），則我們的目標是最小化平方誤差E[16]：

其中μ是簇Ci的均值向量，有時也稱為質(zhì)心，表達式為：

由于本項目只需要實現(xiàn)到簡單的稀疏及密集的分類，我們假設k=2。我們隨機選擇了兩個k類所對應的類別質(zhì)心，然后分別求，所有車輛的位置點到這兩個質(zhì)心的距離，并將所有車輛距離這兩個點哪個最近進行標注及分類，結果多次迭代可以得到車輛的分類情況。如分析結果收斂速度慢，大于設定的閾值則認為聚類效果不佳，并無法很好實現(xiàn)聚類，此時可以認定車輛的分布處于比較好的狀況。車輛聚類收斂速度快，小于閾值則表明聚類效果好，車輛分布不佳。

6 結束語

傳統(tǒng)的冷鏈車運輸由于缺乏有效的管控平臺支撐導致車輛調(diào)動管理差、運輸效率低下等問題，本設計采用基于NB-IOT的窄帶物聯(lián)網(wǎng)傳輸通道，將車輛位置信息及其溫、濕度信息發(fā)送至云平臺，并很好實現(xiàn)前端展示及后端管控功能，同時使用K—Mean聚類算法輔助對車輛的位置信息進行分析與調(diào)優(yōu)，通過聚類收斂閾值的設定判斷車輛位置分布是否處于較合理狀態(tài)，此方法可以很好解決物流車輛調(diào)度不良的問題。

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