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摘 要： 摘 要: 為有效解決物流配送交通擁堵、交通事故、車輛空載等問題，基于車聯網系統設計了智能物流配送系統，不僅詳細設計了系統整體框架與功能模塊，還構建了系統模型。研究表明，此系統可促使用戶全過程監控并掌握整個物流配送過程，感知貨物具體運輸狀態;不僅實現了物
摘 要: 為有效解決物流配送交通擁堵、交通事故、車輛空載等問題，基于車聯網系統設計了智能物流配送系統，不僅詳細設計了系統整體框架與功能模塊，還構建了系統模型。研究表明，此系統可促使用戶全過程監控并掌握整個物流配送過程，感知貨物具體運輸狀態;不僅實現了物流配送的智能化配送管理，且突破了既有物流配送模式，在很大程度上提高物流配送效率，節約了運輸時間，降低了配送成本，因此值得大力推廣與廣泛應用。
關鍵詞:車聯網;智能物流;配送系統
1 引言
現代化物流行業發展主要以現代化制造業與服務業為載體，著重于現代化運輸業，通過現代信息與通信技術，推動物流配送服務信息化與智能化發展，而智能化是現代物流發展的核心所在。在互聯網+倡議形勢下，以及電子商務迅速發展推動下，具備迅捷性、精準性、個性化等優勢的智慧物流將會逐步發展為促進網絡經濟，推動產業轉型升級的引導者。而基于智慧物流角度可知，我國物流行業尚未成熟化，依舊存在信息化水平較低，應用領域分布不均勻，行業內部資源共享度低，精細化管理水平較差等現象。據此，為有效提升物流配送效率與服務質量，降低運營成本，需根據實際需求引進車聯網系統。
車聯網即基于 GPS、RFID、OBD、傳感器、攝像頭等設備，采集、處理、傳輸車輛、道路、用戶三者間的信息，為車輛提供導航服務，并診斷故障，以保障行駛安全性與穩定性，同時智能監控、調度、管控車輛與車載貨物，此外還可基于全程可視化管理，集成物流、商流、信息流，從而促進配送實現智能化發展[1] 。由此，本文基于車聯網系統設計了智能物流配送系統。
2 智能物流配送系統整體架構設計
就系統特性與物流企業發展需求，基于車聯網系統設計了智能物流配送系統，其整體架構[2] 具體如圖1所示。
2.1 信息感知層分析
信息感知層負責采集數據，GPS與GIS主要用作定位 車輛、預測路況、感知周圍環境、回放軌跡;OBD車載診斷系統與傳感器負責檢測診斷車輛系統與部件數據、狀態; RFID技術作用為監控與追蹤貨物信息;攝像頭負責對駕駛人員狀態與車輛周圍環境進行全程實時監控，基于此充分掌握車輛相關數據信息，即空滿狀態、位置、分布數量、利用率等等，以消除數據盲區，試試資產透明化管理。
2.2 網絡傳輸層分析
網絡傳輸層負責傳輸數據信息，通過接收車載終端信息，基于無線網絡、專用網絡、M2M等傳輸于技術支撐層，以確保智能物流配送整個過程中車輛、道路、貨物、用戶之間實時交互溝通。
2.3 技術支撐層分析
技術支撐層負責儲存、訪問、計算，接收車載終端與客戶端所傳輸的相關信息，通過大數據與云計算技術，面向海量多類型數據，以完成準確儲存、計算、檢索、虛擬管理以及實時交互，從而實現物流配送過程中的車輛與貨物信息匹配，以科學合理調度車輛，優化改善配送路線，提升利用率。
2.4 應用層分析
應用層包含應用對象與應用接口兩部分，其中對象就是系統使用對象，而應用接口就是客戶端，系統使用就是應用對象基于接口進入系統界面，發布并檢索信息，并以系統所匹配的物流配送方案為載體作出正確決策，從而實現安全高效低成本配送，同時還可基于實時監控配送狀態實現透明化配送[3] 。
3 智能物流配送系統功能模塊設計
基于車聯網系統的智能物流配送系統功能模塊框架[4] 具體如圖2所示。
3.1 身份認證模塊
身份認證功能模塊主要包含針對既有用戶的管理，以及面向新用戶的資格準入認證。用戶管理即身份與角色驗證，驗證合格之后，用戶可就自身賬戶權限開展實際操作。
3.2 車載終端模塊
信息采集子模塊基于傳感器進行運輸車輛與貨物信息采集，即通過GPS傳感設備采集車輛位置相關信息;通過RFID傳感設備采集貨物標簽相關信息;信息顯示子模塊基于小型觸摸屏呈現所采集關鍵數據信息，即車輛運輸起點、位置信息、貨物標簽信息、傳感數據信息、調度指令等等，以供駕駛人員實時掌握了解車輛運輸狀態信息，以便于根據實際情況適度調整駕駛狀態;數據傳輸子模塊基于無線通信透明傳輸方式，進行車載終端與監控中心之間的無阻礙網絡數據實時通信，即傳輸所采集信息于監控中心，接收調度指令，響應指令的反應信息傳輸;其他子模塊基于觸摸屏以供駕駛人員操作運行常用功能，即貨物裝卸、運輸啟動、應答調度指令[5] 。
3.3 信息管理模塊
身份認證校驗合格之后，供應商可通過平臺實時發布貨物詳細信息，物流企業與租車服務商則可基于客戶端實時發布車輛位置、運輸價格、車輛載量等具體信息，透明化空車資源分布狀態，經過系統自主校核、審查、篩選、匹配，用戶可在線下單或者尋找貨源，同時還可以人工檢索與自動匹配的方式，快速準確實現車貨相呼應，從而及時完成配送任務。
3.4 智能交通模塊
車輛駕駛人員可就 GPS 與 GIS 定位，采用傳感器分析辨別車輛周圍環境，尋求時間與距離最短最優化路徑，以節約時間。系統可根據貨物特性、用車時間、車輛載量、路徑等要素設計最合適的配送計劃，并提示相關用戶構成最佳路徑拼接方案，車輛就近返程進行配貨，用戶可適當出讓車輛空閑時間段，降低運輸過程的消耗成本，以實現最優化取貨與配送。基于系統遠程指揮調度，改進周轉率，還可由大數據與云計算技術分析處理既有數據信息，以預測評估交通狀態，提前預知車流量、速度、停車位置，最大程度上避免擁堵與停車難等問題，同時以感應路橋方式，采取不停車收費方式，以便于車輛穩定流暢行駛。
3.5 監控中心模塊
監控追蹤子模塊中，用戶可對駕駛員、車輛、貨物等狀態進行全過程實時監控，還可基于車載監控、通信網絡對駕駛員是否疲勞、停車維修加油等具體工作狀態加以監控，以強化司機與用戶間的信任機制，還可對車輛線路、速度、位置等進行監控，回放路線軌跡，監控貨物狀態與質量。通過RFID與報警器相互對接，設置防丟失、偷盜等告警功能，以全程追蹤貨物詳細動態，并保證用戶充分掌握整個配送過程。
數據處理子模塊面向各個目標終端所傳輸的數據進行接收處理分析。在解析、解密、提取處理之后，及時存儲于數據庫。基于信息類型調度相應功能加以處理，并針對數據信息加以維護。
GIS平臺展示可以可視化數據，是監控中心的關鍵模塊。多目標軌跡繪制通過調取目標終端傳輸的定位采集信息，于GIS平臺同步同時繪制目標運輸軌跡，以便于監控中心人員實時查詢瀏覽;針對GIS平臺呈現的跟蹤目標進行優化管理，即形式設置、標識、跟蹤信息查詢等;監控中心人員基于GIS平臺面向指定目標終端下達調度指令、接收并提示終端人員所反饋的應答信號。
數據安全管理子模塊負責接收、處理與運輸協議相符的目標終端傳輸的數據，并屏蔽非法數據，以保障數據安全性;面向傳輸數據加密處理，以確保數據傳輸安全性;就不同權限對監控中心人員進行功能操作權限設置，以保證既有處于不會被惡意篡改盜取[6] 。
3.6 安全保障模塊
在發生危險時，車載終端模塊會及時發布異常告警與避免碰撞的提示信息，在需要緊急救援時，駕駛人員可按下緊急按鈕，此時后臺系統會利用 GPS與 GIS進行車輛位置定位，管理人員則根據實際情況快速準確制定有效的救援方案。同時，還可通過大數據與云計算挖掘整合數據信息，詳細分析車輛部件故障規律，以定期維修更換，最大程度上確保車輛運行安全性與穩定性。在車輛發生故障時，后臺系統還可基于OBD、傳感器、監控遠程指揮診斷車輛，以助于駕駛人員有效解決難題。
3.7 交易評估模塊
用戶基于智能物流配送系統可在線下單、接單、付款，以完成整個配送交易過程，構成服務資源在線響應、價格透明化等特征，而管理人員可充分發揮監督管理作用，并通過大數據與云計算進行市場需求預測分析，從而為用戶指定可行性計劃。在物流配送服務完成之后，用戶可整體評估本次服務企業與駕駛人員，評價信息則會呈現于企業與駕駛人員界面，以供其他用戶參考借鑒。交易評估模塊不僅為用戶交易提供了便利，還保障了交易安全性與透明化，同時還可激發服務企業與車輛駕駛人員工作積極性。
4 智能物流配送系統模型構建
4.1 假設
只考慮單純車輛貨物配送狀況;用戶貨物配送重量于配送中心配送能力范圍內，且用戶詳細位置為已知狀態;每輛車輛服務路線只有一條，不存在交叉現象;在貨物配送時，出貨地點為一個或多個配送中心;用戶送貨時間明確為固定時間段，并非精確時刻;配送目標將成本費用降到最低。
4.2 分解
在智能物流配送系統模型中，目標函數十分繁雜，想要明確指定最佳方案難度較大。所以將其分解為多個子問題，以實現求解。配送貨物時，最終目標為費用成本問題，即裝貨成本最小化;配送運輸成本最小化。
首先選擇配送中心。基于用戶提出的條件要求等，物流企業選擇最為合適的配送中心，即求解全部用戶點對于配送中心的子集;其次合理安排車輛。通過配送中心與用戶要求相關內容，為用戶科學安排車輛，并選擇最優送貨路徑。雖然分解了模型，但此兩方面問題關系密切，并非獨立存在，所謂分解主要是為了簡化模型求解。
4.3 求解
為準確快速設計貨物配送最佳方案，將全部用戶進行分組處理，并綜合考慮各個方面要素，科學安排送貨時間與最佳路徑。
首先選擇配送中心，需通過兩種不同方式進行求解，其一重心法，以解決配送中心選址問題;其二位置區域劃分法，以用戶位置分布狀態，劃分整個范圍為多個小區域，嚴格遵守最近優先原則;其次合理安排車輛，以遺傳算法，基于成本最低原則，設計選擇最佳路徑[7] 。
5 系統實現
基于車聯網系統的智能物流配送系統實現流程[8] 具體如圖3所示。基于車載終端，可實現智能物流配送整個過程相關要素間的實時交互溝通;以大數據與云計算技術可準確存儲、計算、計算、虛擬管理海量多類型數據信息，從而科學匹配車輛與貨物信息，合理調度車輛，優化配送路徑，進而提高了車輛利用率;駕駛人員通過GPS與GIS定位，采用傳感器可分析辨別周圍環境，以此尋求時間與距離最短的最優化路徑;通過RFID與報警器相互對接，全程追蹤貨物詳細動態，保證了用戶對整個配送過程的充分掌握;在發生危險時，通過大數據與云計算挖掘整合數據信息，詳細分析車輛部件故障規律，定期維修更換，從而確保車輛運行安全性與穩定性。此系統可促使用戶全過程監控并掌握整個物流配送過程，感知貨物運輸狀態;不僅實現了物流配送的智能化配送管理，且突破了既有物流配送模式，在很大程度上提高物流配送效率，節約了運輸時間，降低了配送成本。
6 結束語
綜上所述，目前關于車聯網技術在物流配送中應用的研究并不多，而當前物流配送依舊存在交通擁堵、交通事故頻發、車輛空載嚴重、貨物延遲等相關問題，對此本文深入探討了車輛網在智能物流配送中的實踐運用，設計并實現了基于車聯網系統的智能物流配送系統。研究表明，此系統可促使用戶全過程監控并掌握整個物流配送過程，感知貨物具體運輸狀態;不僅實現了物流配送的智能化配送管理，且突破了既有物流配送模式，在很大程度上提高物流配送效率，節約了運輸時間，降低了配送成本。——論文作者：王 慧
參考文獻 :
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[4] 廈門金龍聯合汽車工業有限公司.一種基于車聯網的末端物流高效配送系統及其配送方法:CN201910344476.X[P]. 2019-08-02.
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[6] 楊衛東,許德剛,常德海,等.基于車聯網的智能物流配送關鍵技術與應用[D].鄭州：河南工業大學,2017.
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[8] 李棟.基于 RFID 技術的物流管理系統設計[J].電子測試,2015(18):23-24,12.