王新云

(池州職業(yè)技術(shù)學(xué)院，安徽 池州247000)

1 引 言

物流倉儲(chǔ)的人工效率會(huì)直接影響到貨倉運(yùn)轉(zhuǎn)效率，目前人工在物流倉儲(chǔ)中的出錯(cuò)率較高，效率較低，嚴(yán)重影響了物流業(yè)的發(fā)展[1]。增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)（Augmented Reality，AR）能夠?qū)崿F(xiàn)虛擬物體與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的結(jié)合，從而使用戶身處于一個(gè)虛擬和現(xiàn)實(shí)疊加的數(shù)字化世界[2，3]。

近年來對(duì)AR 技術(shù)的應(yīng)用研究成果較多，如徐旺等[4]將增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)與高校教學(xué)相結(jié)合，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣，加深學(xué)生對(duì)理論知識(shí)的運(yùn)用理解。Kazmi 等[5]利用AR 技術(shù)克服人們的網(wǎng)購恐懼癥。延秀娟[6]利用AR 技術(shù)結(jié)合Unity 3D 虛擬開發(fā)引擎，建立物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，并通過該平臺(tái)進(jìn)行物流倉儲(chǔ)工作人員的能力培訓(xùn)及對(duì)應(yīng)技能的訓(xùn)練。

本研究基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)、Wi-Fi 指紋定位技術(shù)以及Unity 3D 引擎搭建物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，以對(duì)員工進(jìn)行AR 實(shí)訓(xùn)，進(jìn)而提高員工的熟練度。研究結(jié)果證實(shí)，物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)能夠?qū)⑹覂?nèi)定位導(dǎo)航的誤差降到最低，并能提高員工的工作效率。

2 基于AR技術(shù)的物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)搭建

2.1 基于Wi-Fi指紋定位技術(shù)的AR-WiFi融合方法

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于教育、醫(yī)療、娛樂等領(lǐng)域，是一種實(shí)用性強(qiáng)，應(yīng)用性廣的技術(shù)。有學(xué)者將增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)研究分成3 個(gè)層次，即虛擬與現(xiàn)實(shí)結(jié)合、實(shí)時(shí)互動(dòng)以及三維定位。其中虛擬與現(xiàn)實(shí)結(jié)合是增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的主要研究?jī)?nèi)容，實(shí)時(shí)互動(dòng)則是對(duì)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的研究效果，三維定位則實(shí)現(xiàn)了視覺效果，如圖1所示。

圖1 增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)的3個(gè)研究層次

AR 技術(shù)能夠基于機(jī)器視覺技術(shù)對(duì)真實(shí)場(chǎng)景的視頻或圖像進(jìn)行處理，進(jìn)而確定虛擬信息的疊加位置。因此，利用AR 技術(shù)對(duì)物流倉庫中的貨物位置進(jìn)行模擬，并通過計(jì)算能夠規(guī)劃揀貨的最優(yōu)路徑，從而提升員工的揀貨效率，提升物流倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)的運(yùn)作效率。但AR 技術(shù)的室內(nèi)定位精度較低，因此本文提出一種基于Wi-Fi 指紋定位技術(shù)的AR-WiFi融合方法，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)精準(zhǔn)定位。Wi-Fi 指紋定位技術(shù)通過采集定位點(diǎn)的數(shù)據(jù)以構(gòu)建指紋數(shù)據(jù)庫，然后根據(jù)數(shù)據(jù)庫來在線估計(jì)移動(dòng)終端的位置。K最近鄰(k-Nearest Neighbor，KNN)分類算法計(jì)算簡(jiǎn)單，且能夠?qū)崿F(xiàn)待測(cè)點(diǎn)指紋數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫中的指紋數(shù)據(jù)之間的對(duì)比，從而找到相似度最高的位置信息。相似度的計(jì)算利用歐式距離，如公式（1）所示。

式中，p、k 表示待測(cè)點(diǎn)；RSSp0為p 點(diǎn)上接收到的第0個(gè)AP的RSSI值；d0表示歐式距離。利用歐式距離能夠計(jì)算得到相似度，如公式（2）。

公式中，ω0為相似度值，且有

聯(lián)立上述公式，即可獲取室內(nèi)定位坐標(biāo)，如公式（4）。

式中，( )xi,yi表示第i個(gè)指紋數(shù)據(jù)所對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)位置，ωi表示第i 個(gè)近鄰點(diǎn)的權(quán)重；( )x,y 表示通過KNN 算法計(jì)算后得到的坐標(biāo)位置。Wi-Fi 指紋定位技術(shù)與增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)定位相結(jié)合，即可分別實(shí)現(xiàn)標(biāo)識(shí)區(qū)域和標(biāo)識(shí)圖像的識(shí)別，進(jìn)而達(dá)到精準(zhǔn)識(shí)別定位的目的。在標(biāo)識(shí)區(qū)域的識(shí)別過程中，首先要將真實(shí)場(chǎng)景圖像進(jìn)行灰度處理，然后將灰度處理后的圖像進(jìn)行二值化處理，最后進(jìn)行連通域分析。而標(biāo)識(shí)圖像的識(shí)別則利用模板匹配法來匹配圖像間的相似度，并以相關(guān)性來評(píng)估。兩幅圖像之間的相關(guān)性則通過歐式距離來進(jìn)行比較，相關(guān)性越高，則意味著圖像間的相似度越高，相同信息越多。模板匹配算法的具體步驟為：在被搜索的圖像中遍歷搜索大小為P*Q 的模板D，被搜索的圖像大小則為M*N。在所有的搜索圖像中，將D 遍歷、平移，搜索圖像與模板D 的重合部分表述為O( )i,j 。將O 與D 進(jìn)行匹配，若D - O = 0，則完成匹配，可以用歸一化積相關(guān)函數(shù)來評(píng)估O與D之間的相似度。歸一化積相關(guān)函數(shù)如公式（5）所示。

在公式（5）中，T( i,j )滿足0 ＜T( i,j )≤1，當(dāng)T( i,j )=1 時(shí)，則表示D 與O 完全匹配。AR-WiFi 融合方法則是將AR 標(biāo)識(shí)數(shù)據(jù)與Wi-Fi 指紋數(shù)據(jù)在服務(wù)器進(jìn)行融合計(jì)算，最終完成定位。AR-WiFi 融合定位方法能夠減少數(shù)據(jù)的對(duì)比量，進(jìn)而減少算法的運(yùn)算量，提高運(yùn)算速度和運(yùn)算效率，最終提高定位精度。

2.2 基于AR技術(shù)的視覺揀選與跟蹤注冊(cè)

增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)虛擬物體與現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景的結(jié)合，因此將AR 技術(shù)應(yīng)用于物流倉儲(chǔ)，即可實(shí)現(xiàn)視覺揀選。視覺揀選是指增強(qiáng)信息準(zhǔn)確適合地顯示在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中某個(gè)位置，但由于AR 終端會(huì)跟隨人的移動(dòng)而移動(dòng)，因此需要保證增強(qiáng)信息能夠?qū)崟r(shí)移動(dòng)，不與終端發(fā)生分離和割裂，進(jìn)而達(dá)到視覺揀選的目標(biāo)[7]。要實(shí)現(xiàn)上述內(nèi)容，則需要實(shí)時(shí)處理攝像機(jī)拍攝的實(shí)時(shí)圖像，并使增強(qiáng)信息與真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行疊加顯示[8]。在這個(gè)過程中，涉及到世界坐標(biāo)系、平面坐標(biāo)系、攝像機(jī)坐標(biāo)系以及圖像坐標(biāo)系4 個(gè)坐標(biāo)系之間的相互轉(zhuǎn)換，即計(jì)算出攝像機(jī)與標(biāo)識(shí)點(diǎn)的位置關(guān)系。4 個(gè)坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系為：首先由攝像機(jī)對(duì)真實(shí)標(biāo)識(shí)圖像進(jìn)行拍攝，即世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為攝像機(jī)坐標(biāo)系；采用透視投影法完成攝像機(jī)坐標(biāo)系到圖像坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換；最終將圖像坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為平面坐標(biāo)系，實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)信息在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中的精準(zhǔn)顯示定位功能[9，10]。4 個(gè)坐標(biāo)系之間的關(guān)系如圖2所示。

圖2 4個(gè)坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系

為保證攝像機(jī)定位的精度，需要進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定。攝像機(jī)標(biāo)定即通過計(jì)算攝像機(jī)的各項(xiàng)參數(shù)，以及攝像機(jī)參數(shù)與所拍攝圖像之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系，來確定所拍攝物品在原空間的位置與形狀。張正友標(biāo)定法[11]是一種標(biāo)定難度低，標(biāo)定精度高的攝像機(jī)標(biāo)定方法，因此研究采用此方法進(jìn)行攝像機(jī)標(biāo)定。在進(jìn)行世界坐標(biāo)系轉(zhuǎn)換為攝像機(jī)坐標(biāo)系時(shí)，使用正交變換矩陣和平移變換矩陣，根據(jù)投影矩陣進(jìn)行世界坐標(biāo)系與圖像坐標(biāo)系之間的轉(zhuǎn)換。AR 增強(qiáng)視覺揀選能夠引導(dǎo)工作人員快速到達(dá)揀貨位置，以節(jié)約時(shí)間，提高效率。該方法同樣需要實(shí)時(shí)獲取AR 終端的位置信息和標(biāo)識(shí)信息，需要AP 端發(fā)送Wi-Fi 信號(hào)，最終在服務(wù)器端進(jìn)行計(jì)算、求解以及控制。AR 增強(qiáng)視覺揀選的主要流程為：首先根據(jù)代取貨物的訂單信息確定貨物的位置，利用ARWiFi 融合方法實(shí)時(shí)獲取員工所處的位置，并給出揀貨路徑[12]。

這個(gè)過程當(dāng)中，AR 終端設(shè)備會(huì)實(shí)時(shí)獲取標(biāo)識(shí)，并與數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，而服務(wù)器端會(huì)根據(jù)AR 終端設(shè)備獲取的標(biāo)識(shí)預(yù)測(cè)判斷下一個(gè)標(biāo)識(shí)應(yīng)當(dāng)顯示的增強(qiáng)信息，最終完成視覺揀選的路徑規(guī)劃。在路徑規(guī)劃之前需要先進(jìn)行室內(nèi)地圖的構(gòu)建。工作人員在當(dāng)前位置達(dá)到揀貨處時(shí)，都有多條路徑，路徑規(guī)劃就是在這些路徑中，選擇一條最短的路徑提供給工作人員，以減輕工作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，加快揀貨速度，提高工作效率。最后，利用Unity 3D引擎來渲染增強(qiáng)信息，增強(qiáng)視覺效果?；谏鲜鰞?nèi)容，即可搭建物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)。

3 物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)的效果分析

3.1 AR-WiFi融合定位方法的定位精度分析

本次測(cè)試采取的終端硬件設(shè)備為華為榮耀50 Pro 手機(jī)，攝像機(jī)則采用基恩士XG-X1000，并采用軟件Unity 3D 引擎渲染增強(qiáng)信息。倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)都是室內(nèi)工作，GPS 信號(hào)不夠強(qiáng)，導(dǎo)致室內(nèi)定位精度較低，無法滿足需求。本研究提出一種基于Wi-Fi 指紋定位技術(shù)的AR-WiFi融合方法，實(shí)現(xiàn)室內(nèi)精準(zhǔn)定位。為驗(yàn)證AR-WiFi融合定位方法的定位精度，分別以AR-WiFi 融合定位方法（本文方法）、Wi-Fi 指紋定位技術(shù)（方法2）和AR定位技術(shù)（方法3）進(jìn)行室內(nèi)定位，分別記錄和對(duì)比各個(gè)定位方法在各個(gè)點(diǎn)位的定位位置與真實(shí)位置的差距，結(jié)果如圖3所示。

圖3 AR-WiFi融合定位方法的定位精度分析

從圖3（a）中能夠看出，AR-WiFi 融合定位方法的定位與真實(shí)位置的定位標(biāo)識(shí)差距不大，兩者的圖像基本重合，這表明AR-WiFi融合定位方法的定位精度非常高。而Wi-Fi 指紋定位技術(shù)和AR 定位技術(shù)的定位與真實(shí)位置的定位標(biāo)識(shí)差距較大，圖像間距較大，表明這兩種定位方法的室內(nèi)定位精度較低。從圖3（b）能夠看出，AR-WiFi融合定位方法的室內(nèi)定位最大誤差為19cm，最小為0cm；Wi-Fi指紋定位技術(shù)的室內(nèi)定位最大誤差為38cm，最小為18cm；AR 定位技術(shù)室內(nèi)定位最大誤差為25cm，最小誤差為5cm。AR-WiFi 融合定位方法的10 次室內(nèi)定位的測(cè)量值與實(shí)際值之間的平均誤差為9.3cm；比Wi-Fi 指紋定位技術(shù)小18.8cm；比AR 定位技術(shù)小6.3cm。以上結(jié)果說明AR-WiFi融合定位方法的室內(nèi)定位精度比其他兩種方法的精度更高。

3.2 物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)的路徑規(guī)劃效果

在AR 增強(qiáng)視覺揀選的流程中，物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)會(huì)自動(dòng)規(guī)劃路徑。路徑規(guī)劃即工作人員在當(dāng)前位置達(dá)到揀貨處時(shí)，都有多條路徑，路徑規(guī)劃就是在這些路徑中，選擇一條路程最短的路徑提供給工作人員，以減輕工作人員的勞動(dòng)強(qiáng)度，加快揀貨速度，提高工作效率。為驗(yàn)證物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)的路徑規(guī)劃效果，選擇工作效率相當(dāng)?shù)膬擅ぷ魅藛TA 和B，其中工作人員A 啟用路徑規(guī)劃進(jìn)行貨物揀選，工作人員B則不啟用路徑規(guī)劃進(jìn)行貨物揀選，在同樣的場(chǎng)景下對(duì)50件貨物進(jìn)行揀選，比較兩個(gè)工作人員的揀選時(shí)間，結(jié)果如圖4所示。

圖4 兩個(gè)工作人員的揀選時(shí)間對(duì)比

在圖4中容易看出，隨著揀選貨物的數(shù)量增多，工作人員花費(fèi)的時(shí)間也在慢慢增加，工作效率有所降低，這是因?yàn)楣ぷ魅藛T的體力降低而導(dǎo)致的。當(dāng)貨物的揀選數(shù)量為50 個(gè)時(shí)，B 完成揀選所花費(fèi)的時(shí)間為630s，而A 完成揀選所花費(fèi)的時(shí)間為482s，比B少148s。以上結(jié)果說明，物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)的路徑規(guī)劃能夠選擇最短路徑，減少工作人員的工作強(qiáng)度，節(jié)約時(shí)間，提高了工作效率。

3.3 物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)的實(shí)訓(xùn)效果分析

研究基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)和Wi-Fi指紋定位技術(shù)搭建了物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，以對(duì)物流倉儲(chǔ)員工進(jìn)行AR 實(shí)訓(xùn)，期望盡快增加員工的熟練度，提高工作效率，減少物流倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)的成本。為了驗(yàn)證物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)對(duì)工作人員的實(shí)訓(xùn)效果，分別基于本文提出的AR-Wifi 融合定位方法構(gòu)建AR-Wifi 實(shí)訓(xùn)平臺(tái)和基于一般AR 技術(shù)構(gòu)建AR 實(shí)訓(xùn)平臺(tái)。選取某物流公司新入職倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)的工作人員60 名進(jìn)行實(shí)訓(xùn)，隨機(jī)分為3 組，即AR-Wifi 組（C 組）、一般實(shí)訓(xùn)組（D 組）以及AR 組（E 組），每組20 名工作人員。其中C組員工通過基于AR-Wifi技術(shù)的實(shí)訓(xùn)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)訓(xùn)，D 組員工采用傳統(tǒng)的培訓(xùn)方法進(jìn)行實(shí)訓(xùn)，E組員工則通過基于AR 技術(shù)的實(shí)訓(xùn)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)訓(xùn)。一段時(shí)間后，比較各組的工作效率。工作人員的工作效率以評(píng)分的形式展現(xiàn)，評(píng)分包括了揀貨速度、揀貨正確率、入庫和出庫流程的熟練度以及倉儲(chǔ)布局的掌握程度4 個(gè)部分，每個(gè)部分的評(píng)分為0～25分，總分為100 分。各組工作人員的實(shí)訓(xùn)效果統(tǒng)計(jì)如表1所示。

表1 各組工作人員的實(shí)訓(xùn)效果

從表1 中能夠看出，C 組員工在揀貨速度、揀貨正確率、倉儲(chǔ)布局3 個(gè)層面的評(píng)分均顯著高于D 組和E組；而E組在上述3個(gè)層面的評(píng)分也顯著高于D組。這說明基于AR 技術(shù)的實(shí)訓(xùn)平臺(tái)能夠通過規(guī)劃揀貨路徑來提高員工的工作效率，而基于AR-Wifi技術(shù)的實(shí)訓(xùn)平臺(tái)效果更好，精度更高。在出入庫層面的評(píng)分3 組的差距不大，可能是因?yàn)槌鋈霂炝鞒膛c員工對(duì)貨物的熟悉程度有關(guān)，而實(shí)訓(xùn)平臺(tái)未包含這方面的實(shí)訓(xùn)。以上結(jié)果說明，基于AR-Wifi 技術(shù)的物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)能大幅度提升員工對(duì)工作流程的掌握程度和熟練程度，從而提高了工作效率。

4 結(jié) 語

物流倉儲(chǔ)的人工效率會(huì)直接影響到貨倉運(yùn)轉(zhuǎn)效率，目前人工在物流倉儲(chǔ)中的出錯(cuò)率較高，效率較低，嚴(yán)重影響了物流業(yè)的發(fā)展。研究基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)和Wi-Fi指紋定位技術(shù)搭建物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)，以對(duì)物流倉儲(chǔ)員工進(jìn)行AR 實(shí)訓(xùn)，提高員工的工作熟練度。研究結(jié)果表明，AR-WiFi 融合定位方法的10 次室內(nèi)定位的測(cè)量值與實(shí)際值之間的平均誤差為9.3cm；比AR 定位技術(shù)少18.8cm，比Wi-Fi 指紋定位技術(shù)少6.3cm；當(dāng)貨物的揀選數(shù)量為50個(gè)時(shí)，非路徑規(guī)劃下完成揀選所花費(fèi)的時(shí)間為630s，而路徑規(guī)劃下完成揀選所花費(fèi)的時(shí)間為482s，比非路徑規(guī)劃下少148s；對(duì)員工工作效率進(jìn)行評(píng)分，采用物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)訓(xùn)的工作人員總評(píng)分為85，比傳統(tǒng)實(shí)訓(xùn)的工作人員多20分。以上結(jié)果說明，物流倉儲(chǔ)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)能夠精準(zhǔn)地定位室內(nèi)物品，優(yōu)化對(duì)物品的揀選路徑，提高員工的工作效率，降低成本。研究?jī)H對(duì)AR 技術(shù)與物流倉儲(chǔ)環(huán)節(jié)的融合進(jìn)行了分析，未嘗試其他環(huán)節(jié)，還需要日后進(jìn)一步探索。