29、货物到人订单拣选策略与物联网网络混合架构研究

货物到人订单拣选策略与物联网网络混合架构研究

货物到人订单拣选策略分析

在货物到人（GtP）订单拣选策略中，重复动作对拣货人员的关节和肌肉影响显著。相关研究采用 SIEMENS Jack 对不同人体模型应对该策略的能力进行模拟评估，考虑了拣货人员的身高以及典型电子商务订单中处理的物品。研究聚焦于在各种场景下，拣货人员每 10 秒拣选一件物品时，重复动作对其关节和肌肉的影响。

研究结果显示，考虑到订单中物品的重量，拣货人员的表现接近或超过了人体安全性能极限。例如，某些研究对象的代谢能量消耗（MEE）和低背分析（LBA）超过了阈值。像代表第 5 百分位亚洲女性的 Jill，其 MEE 分析得分比阈值高出 0.079 千卡/分钟，同时也超过了 LBA 阈值限制，包括 0.12 MNs 的累积压缩和 0.05 MNms 的力矩，这使得她极有可能患上膝盖和臀部损伤。

此外，SSP 工具显示，颈部弯曲、左右手腕以及背部弯曲情况也令人担忧。伸手去拿较低和较高的货架物品似乎会增加关节受伤的风险。因此，模拟中考虑引入梯子等工具来降低风险。

为了进一步改进订单拣选系统，提出了一些建议：
1. 重新布局拣选区域 ：根据工人的人体测量学类别，对拣选布局进行集群式重新排列，以适应不同身高的工人。
2. 轮换拣货任务 ：考虑轮换拣货人员的任务分配，给予他们足够的恢复时间，降低肌肉疲劳和受伤的风险。

同时，在分配任务时应考虑工人的身高，矮个子工人不应被分配重复从高货架拣货的任务，高个子工人也不应重复从低货架拣货。虽然使用梯子可能会降低工人的风险，但未来的研究需要解决缩短拣货时间和梯子移动带来的影响。

物联网网络混合架构研究

物联网面临的挑战

物联网（IoT）实现了设备之间的连接，让用户能够远程访问设备。然而，它面临着能源和频谱限制两大挑战。传感器网络是物联网架构的重要组成部分，智能传感器节点负责从环境或连接的设备收集数据，但它们由电池供电，寿命有限，使得物联网网络能量受限。而且，这些传感器节点主要依赖 Wi-Fi、ZigBee 和蓝牙等无线协议进行通信和连接，而无线频谱是有限资源。随着物联网连接设备和高带宽多媒体流量的指数级增长，无线频谱变得拥挤，导致服务质量下降。

基本物联网架构

物联网架构由以下硬件和软件组件构成，它们是物联网系统的基本构建块：
1. 传感器 ：嵌入虚拟事物（现实世界的物理对象）中，赋予它们智能。
2. 网关 ：负责从传感器收集数据，并将其传输到云或主服务器，也可以接受服务器的命令，从传感器节点收集数据。
3. 通信协议（网络） ：为物联网架构的各个组件提供连接和通信。
4. 数据分析和翻译软件 ：对收集到的数据进行分析和转换。
5. 终端应用服务 ：将物联网服务提供给用户。

物联网世界论坛的参考模型清晰展示了物联网各层的不同组件和功能。根据所部署的协议类型（有线、无线、有线和无线集成），物联网网络架构可分为以下几类：
| 架构类型 | 描述 | 应用场景 |
| — | — | — |
| 完全有线架构 | 整个网络采用有线连接 | 适用于对稳定性要求高、环境相对固定的场景 |
| 完全无线架构 | 网络全部通过无线协议连接 | 适用于需要灵活部署、设备移动性强的场景 |
| 混合架构 | 结合有线和无线协议进行连接和通信 | 可根据具体需求在不同层次灵活组合使用 |

混合架构又可进一步分为部分有线和无线（前端无线，骨干有线）或完全有线和无线。不同的混合架构适用于不同的应用场景，如部分有线和无线架构用于船舶区域监测、智能医疗、飞机健康监测和智能电网等；完全有线和无线架构用于煤矿监测、水下和地下管道监测以及智能工业等。

提出的智能网关混合物联网网络

为了享受混合架构的优势，需要开发一种通用架构，结合有线和无线标准。提出的智能网关混合物联网网络模型，支持在各个数据传输阶段同时使用有线和无线传输介质。该模型适用于具有线性或近似线性传感器网络的应用，因为有线传感器网络不适用于在大地理区域随机分布或涉及移动部件的应用前端数据收集。

智能网关负责对传入流量进行分类，并根据流量需求和链路条件在有线和无线网络之间进行链路选择。具体流程如下：

graph LR
    A[传入流量] --> B[根据延迟容忍度和服务质量要求分类]
    B --> C{选择链路}
    C -->|无线链路| D[考虑传感器节点剩余能量]
    C -->|有线链路| E[考虑电线物理损坏情况]
    D --> F[确定是否选择无线链路]
    E --> G[确定是否选择有线链路]
    F --> H[数据传输]
    G --> H

网关通过机器学习算法实现流量分类和链路选择任务。下面介绍两种常用的监督机器学习算法。

机器学习算法

• k-最近邻（kNN）算法 ：这是一种监督机器学习算法，可用于智能网关对传入任务进行分类，然后进行适当的链路选择。算法通过比较传入集与已存储的训练集进行分类，并使用预定义规则在有线和无线链路之间进行选择。分类器计算用于比较的集合：
  [S = {d, s, c_1, c_2}]
  其中，(d) 和 (s) 分别表示传入任务的延迟容忍度和服务质量要求，(c_1) 和 (c_2) 分别表示有线和无线链路的条件，且 (d, s, c_1, c_2 \in [0, 1])。使用多个训练集 (S_s) 构建分类器，通过欧几里得距离评估传入集 (S_i) 和训练集 (S_t) 的接近程度：
  [d(S_i, S_t) = \sqrt{\sum_{j \in D} (v_{j, i} - v_{j, t})^2}]
  决策过程遵循以下规则：
  1. 如果链路条件低于 0.5，则不能选择该链路。
  2. 对于低延迟容忍度（(d \leq 0.5)），优先选择有线链路。
  3. 对于高服务质量要求（(s \geq 0.5)），优先选择有线链路。

货物到人订单拣选策略与物联网网络混合架构研究

支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）也是一种常用的监督机器学习算法，可用于智能网关中的流量分类和链路选择。SVM 的核心思想是在特征空间中找到一个最优的超平面，将不同类别的数据分开，使得不同类别数据之间的间隔最大。

在智能网关的应用场景中，SVM 会将传入流量的特征（如延迟容忍度、服务质量要求、有线和无线链路条件等）作为输入，通过训练得到一个分类模型。这个模型可以判断该流量应该选择有线链路还是无线链路。

SVM 的训练过程通常包括以下步骤：
1. 数据准备 ：收集大量的训练数据，每个数据样本包含传入流量的特征以及对应的链路选择标签（有线或无线）。
2. 特征选择 ：从收集的数据中选择最具代表性的特征，以提高模型的准确性和效率。
3. 模型训练 ：使用训练数据对 SVM 模型进行训练，调整模型的参数，使得模型能够准确地对数据进行分类。
4. 模型评估 ：使用测试数据对训练好的模型进行评估，检查模型的准确性、召回率等指标，确保模型的性能符合要求。

两种算法的比较分析

为了选择更适合智能网关的机器学习算法，需要对 kNN 和 SVM 算法进行比较分析。主要从以下两个方面进行评估：

准确性

准确性是衡量算法分类能力的重要指标。通过对大量测试数据的分类结果进行统计，计算分类正确的样本数占总样本数的比例，得到算法的准确率。

一般来说，SVM 在处理高维数据和复杂分类问题时表现较好，能够找到最优的分类超平面，从而获得较高的准确性。而 kNN 算法的准确性则受到训练数据的分布和 k 值的选择影响较大。如果训练数据分布不均匀或者 k 值选择不当，可能会导致分类结果不准确。

以下是一个简单的对比表格：
| 算法 | 优点 | 缺点 | 适用场景 |
| — | — | — | — |
| kNN | 简单易懂，无需训练过程 | 计算复杂度高，对训练数据依赖性强 | 数据量较小、特征维度较低的场景 |
| SVM | 能够处理高维数据，分类准确率高 | 训练时间长，参数调整复杂 | 数据量较大、分类问题复杂的场景 |

接收者操作特征（ROC）

ROC 曲线是一种常用的评估分类器性能的工具，它通过绘制真阳性率（TPR）和假阳性率（FPR）之间的关系曲线来展示分类器的性能。

在智能网关的链路选择中，真阳性率表示正确选择合适链路的比例，假阳性率表示错误选择链路的比例。通过比较 kNN 和 SVM 算法的 ROC 曲线，可以直观地看出两种算法在不同阈值下的性能表现。

通常情况下，SVM 算法的 ROC 曲线更靠近左上角，说明其在不同阈值下都能保持较好的性能，能够更准确地进行链路选择。而 kNN 算法的 ROC 曲线可能会受到数据分布和 k 值的影响，表现相对不稳定。

传输可靠性评估

除了算法的性能，传输可靠性也是衡量智能网关混合物联网网络的重要指标。传输可靠性可以用成功传输的概率来表示，即数据从源节点到目标节点成功传输的可能性。

在智能网关的链路选择过程中，需要考虑多种因素对传输可靠性的影响，如链路的带宽、延迟、丢包率等。通过合理选择链路，可以提高数据传输的可靠性。

例如，在无线链路中，传感器节点的剩余能量会影响链路的稳定性和传输可靠性。如果传感器节点的能量过低，可能会导致信号强度减弱、丢包率增加等问题，从而降低传输可靠性。因此，在选择无线链路时，需要考虑传感器节点的剩余能量。

对于有线链路，电线的物理损坏情况是影响传输可靠性的主要因素。如果电线出现断裂、短路等问题，会导致数据传输中断，降低传输可靠性。因此，在选择有线链路时，需要检查电线的物理状态。

总结与展望

通过对货物到人订单拣选策略和物联网网络混合架构的研究，我们可以得出以下结论：

在货物到人订单拣选方面，重复动作对拣货人员的身体影响较大，需要通过合理的布局和任务分配来降低工人的受伤风险。同时，使用梯子等辅助工具可以在一定程度上降低风险，但需要进一步研究其对拣货时间和效率的影响。

在物联网网络混合架构方面，通过引入智能网关和机器学习算法，可以有效地解决物联网面临的能源和频谱限制问题，提高网络的效率和可靠性。kNN 和 SVM 算法在流量分类和链路选择中都有各自的优缺点，需要根据具体的应用场景选择合适的算法。

未来的研究可以进一步探索以下方向：
1. 优化货物到人订单拣选系统的布局和任务分配算法，提高拣货效率和工人的工作舒适度。
2. 研究更高效的机器学习算法，提高智能网关的分类和决策能力，进一步提升物联网网络的性能。
3. 加强对物联网网络传输可靠性的研究，开发更有效的链路选择和故障恢复机制，确保数据的可靠传输。

总之，货物到人订单拣选策略和物联网网络混合架构的研究对于提高物流效率和物联网应用的性能具有重要意义，未来还有很大的发展空间。