一种商品入库的监督方法与系统，计算出待测标签的三维坐标信息；判断待测标签的三维坐标信息是否符合预设条件；若符合预设条件，所有步骤结束；若不符合预设条件，获取多组标签测距信息，每一组标签测距信息包括：参考标签的ID、待测标签的ID、时间戳与距离值；分别计算多组标签测距信息中参考标签的三维坐标信息，并从多组标签测距信息中筛选出多组有效测距信息；中央处理器基于多组有效测距信息，根据室内定位算法，并结合多组有效测距信息中的参考标签的三维坐标信息，重新计算出待测标签的三维坐标信息。本发明中采用标签之间的距离值进行测距，从而解决了库房测距长度过大，障碍物过多导致的定位不准确的问题，实现对库房的精准监督。
步骤S2，判断待测标签的三维坐标信息是否符合预设条件；若符合预设条件，所有步骤结束；若不符合预设条件，获取多组标签测距信息，其中，每一组标签测距信息包括：参考标签的ID、待测标签的ID、时间戳与距离值；
步骤S3，分别计算多组标签测距信息中参考标签的三维坐标信息，并从多组标签测距信息中筛选出多组有效测距信息；
步骤S31，分别计算出多组标签测距信息中参考标签的三维坐标信息；
步骤S32，分别判断参考标签的三维坐标信息是否符合预设条件，去掉三维坐标信息不符合预设条件的参考标签所对应的标签测距信息；
步骤S33，根据多组标签测距信息中的距离值，从小到大对剩下的多组标签测距信息进行排序；
步骤S34，从排序后的多组标签测距信息中，优先选择排序靠前的N组标签测距信息；
步骤S35，判断待测标签的位置与N组标签测距信息中的参考标签的位置是否适合进行测距；若不适合进行测距，返回步骤S34中重新选择新的N组标签测距信息；若适合进行测距，将所述N组标签测距信息作为多组有效测距信息；包括如下步骤：步骤S351，根据多组标签测距信息中参考标签的三维坐标信息，计算出N组标签测距信息中参考标签的两两距离值Dij；其中，Dij表示标签测距信息Ti中的参考标签与标签测距信息Tj中的参考标签的距离，1≤i≤N，1≤j≤N，i≠j；并设标签测距信息Ti中的距离值为di；
步骤S352，从 组两两距离值Dij中计算出平均值Da，并从中选出最小值Dmin；若Dmin×ε
步骤S353，对任意的i,j，其中，1≤i≤N，1≤j≤N，逐一判断di是否大于Dij；若存在di大于Dij，则判定为待测标签的位置与N组标签测距信息中的参考标签的位置不适合进行测距，返回步骤S34中重新选择新的N组标签测距信息，否则，将N组标签测距信息作为多组有效测距信息；
步骤S4，中央处理器基于多组有效测距信息，根据室内定位算法，并结合多组有效测距信息中的参考标签的三维坐标信息，重新计算出待测标签的三维坐标信息，以实现对入库商品的定位监督。
2.根据权利要求1所述的一种商品入库的监督方法，步骤S1具体包括：
步骤S13，获取入库的待测标签的多组基站测距信息，并传至中央处理器；每一组基站测距信息至少包括：基站ID、标签ID、时间戳与距离值；
步骤S14，中央处理器基于多组基站测距信息，根据室内定位算法，并结合基站的三维坐标信息，计算出待测标签的三维坐标信息。
3.根据权利要求1所述的一种商品入库的监督方法，步骤S2具体包括：
步骤S21，根据待测标签的三维坐标信息，分别计算出待测标签与多个测量基站的真实距离值；其中，测量基站为步骤S1中参与计算待测标签的三维坐标信息的所有的基站；
步骤S22，对任意一个测量基站进行判断，若Dt减去Dm的绝对值大于预设值，判定不符合预设条件；
步骤S23，若任意一个测量基站的Dt减去Dm的绝对值均小于等于预设值，判定符合预设条件；其中，Dt为待测标签与所述测量基站的真实距离值，Dm为所述测量基站对应的基站测距信息中的距离值。
4.根据权利要求1所述的一种商品入库的监督方法，步骤S35包括如下步骤：步骤S355，根据多组标签测距信息中参考标签的三维坐标信息，计算出N组标签测距信息中参考标签的两两距离值DISij，其中，DISij表示标签测距信息Ti中的参考标签与标签测距信息Tj中的参考标签的距离，其中，1≤i≤N，1≤j≤N，i≠j；并设标签测距信息Ti中的距离值为disi；其中，N至少为3；其中，i,j为参考标签的序号；
步骤S356，根据标签内置的高度测量装置，分别计算出待测标签与所有参考标签的高度值；
步骤S357，令 令 其中，Hij为标签测距信息Ti中参考标签的高
度值与标签测距信息Tj中参考标签的高度值的差值，Hix为标签测距信息Ti中参考标签的高度值与待测标签的高度值的差值；
步骤S358，从 组两两距离值Sij中计算出平均值Sa，并从中选出最小值Smin，若Smin×ε
步骤S359，对任意的i,j，其中，1≤i≤N，1≤j≤N，逐一判断si是否大于Sij；若存在si大于Sij，则判定为待测标签的位置与N组标签测距信息中的参考标签的位置不适合进行测距，返回步骤S34中重新选择新的N组标签测距信息，否则，将N组标签测距信息作为多组有效测距信息。
5.一种商品入库的监督系统，用于执行如权利要求1‑4任一项所述的方法，所述系统包括：多个基站、标签与中央处理器；其中，基站的三维坐标信息是固定不变的，且基站的数量至少为3个，标签数量大于等于入库的商品数量；标签具有与其他标签互相测距的功能。
6.根据权利要求5所述的一种商品入库的监督系统，标签内包含高度测量装置。
7.根据权利要求5所述的一种商品入库的监督系统，高度测量装置是大气压强传感器。
一种商品入库的监督方法与系统
技术领域
[0001] 本发明属于管理监督领域，更具体的，涉及一种商品入库的监督方法与系统。
背景技术
[0002] 随着社会的快速发展，大量的商品在市面上进行流通。为了保证商品的流通效率，需要对商品流通过程中的各个环节进行监督。其中，商品的入库环节就是上述各个环节中最重要的环节之一。由于库房规模的不断扩大，库房的管理也从人工记账方式转为更加智能的方法。其中，如何获取库房中商品的三维位置，可以说是库房管理监督中最重要的环节之一了。
[0003] 以无线射频识别技术为主的室内定位技术给库房的管理监督模式带来了一场变革，其通过无线电讯号识别特定目标并读写相关数据，具有无需与特定目标之间建立机械或光学接触的优势。
[0004] 然而，当前的室内定位技术依赖于一些约束条件，例如：室内定位不能有太多的障碍物，并且室内定位对测距的长度有一定的限制。这些约束条件对于体积庞大、货物堆积如山的库房显然是不利的。此外，当前的室内定位技术主要仍以二维定位为主，三维定位的定位效果并不理想，而仓库中的货物却可以从货架的底端一直堆积到货架的顶端的。因此，亟需一种新的手段针对上述问题进行改进。
发明内容
[0005] 为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，针对上述缺陷，提出一种商品入库的监督方法与系统。
[0006] 本发明采用如下的技术方案。
[0007] 一种商品入库的监督方法，包括如下步骤：
[0008] 步骤S1，计算出待测标签的三维坐标信息；
[0009] 步骤S2，判断待测标签的三维坐标信息是否符合预设条件；若符合预设条件，所有步骤结束；若不符合预设条件，获取多组标签测距信息，其中，每一组标签测距信息包括：参考标签的ID、待测标签的ID、时间戳与距离值；
[0010] 步骤S3，分别计算多组标签测距信息中参考标签的三维坐标信息，并从多组标签测距信息中筛选出多组有效测距信息；
[0011] 步骤S4，中央处理器基于多组有效测距信息，根据室内定位算法，并结合多组有效测距信息中的参考标签的三维坐标信息，重新计算出待测标签的三维坐标信息，以实现对入库商品的定位监督。
[0012] 本发明的有益效果在于，与现有技术相比，本发明具有以下优点：
[0013] 本发明中创造性的采用标签之间的距离值进行测距，从而解决了库房测距长度过大，障碍物过多导致的定位不准确的问题。
[0014] 本发明创造性的引入高度测量装置，对定位进行了降维，加快了执行速度。
附图说明
[0015] 图1是TOA算法二维定位的原理图。
[0016] 图2是本发明的一种商品入库的监督方法的流程图。
[0017] 图3是本发明步骤S3的流程图。
[0018] 图4A是相关技术中的一种商品入库的监督系统的示意图。
[0019] 图4B是本发明实施例的一种商品入库的监督方法的流程图。
具体实施方式
[0020] 下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
[0021] 需要说明的是，除非另外定义，本公开使用的技术术语或者科学术语应当为本公开所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本公开中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。“位置”、“位置信息”、“三维坐标信息”或者“坐标”应当指的是同一含义（仅仅是维度可能不同）。
[0022] 在相关技术中，对入库的商品进行监督的方法可以是，将入库的商品绑上标签，利用定位技术（例如，Ultra Wide Band定位技术）对标签进行定位，进而获得商品的位置信息。
[0023] 具体的，执行上述方法的系统可以包括：多个基站、多个标签与中央处理器；其中，基站的三维坐标信息是固定不变的，且基站的数量至少为3个，标签数量大于等于入库的商品数量，标签包括待测标签。基于该系统，上述方法可以包括如下步骤：
[0024] 步骤S11，在仓库中预先布置多个基站。
[0025] 在一些实施例中，假如仓库为长方形结构，可以选择仓库的四个角的最高点作为基站的固定位置。
[0026] 步骤S12，当商品入库时，绑定待测标签。
[0027] 步骤S13，获取入库的待测标签的多组基站测距信息，并传至中央处理器。每一组基站测距信息至少包括：基站ID、标签ID、时间戳与距离值。可以理解的是，每一个基站或标签均标识有一个独有的基站ID或标签ID，任何一个基站传至中央处理器的基站测距信息中的基站ID只能是本基站的基站ID。因此，距离值代表的就是该基站测距信息中，基站与标签的距离信息。
[0028] 步骤S14，中央处理器基于上述多组基站测距信息，根据室内定位算法，并结合基站的三维坐标信息，计算出待测标签的三维坐标信息。
[0029] 在一些实施例中，上述室内定位算法可以是TOF（Time of flight，飞行时间）算法、TOA（Time of Arrival，到达时间）算法或者是TDOA（Time Difference of Arrival，到达时间差）算法。
[0030] 然而，上述技术方案存在一些缺陷。
[0031] 为了尽可能深刻的理解这些缺陷，下面选择TOA算法进行简单的原理介绍。实际上TOF或者TDOA或者其他的室内定位算法与TOA算法的思想大同小异。
[0032] 图1示出了室内定位算法基站测距的原理图。其中，基站包括：第一基站、第二基站与第三基站，第一基站、第二基站与第三基站的3组基站测距信息中的距离值分别为三个测距圆的半径值。其中，三个测距圆分别指的是图1中以第一基站、第二基站与第三基站为圆心的圆。因此，可以理解的是，最终计算出的（待测）标签的（二维）坐标信息即为图中的三个圆的交点。
[0033] 需要说明的是，图1的原理图为二维定位的原理图。可以延伸理解的是，三维定位的场景下。图1中的测距圆变成了测距球，而标签的（三维）坐标信息则是3个测距球的交点。此外，三维定位需要再增加一个基站，也就是至少需要4个基站。
[0034] 然而在实际的情况下，并不存在三个圆恰好交于同一点这种理想情形，尤其是在障碍物较多的情况下，基站测距信息中的距离值可能会偏差较多。尽管TOA、TDOA算法中本身会对障碍物的情况进行处理，例如，TDOA算法通过反射的所导致的时间差最终过滤掉反射所增加的光程，而TOA算法对反射后光的相位进行了计算，并过滤掉反射所增加的光程。但是上述算法在仓库这种场景下，处理的效果并不理想，尤其是当标签所处的位置与该标签对应的测量基站的位置不友好的情况下，其处理的效果更差。究其原因，在于仓库的体积通常过于庞大，导致基站测距信息中的距离值普遍过大。在这种情形下，一旦有障碍物影响测距，定位效果就会大打折扣，所谓量变而引起的质变。
[0035] 需要说明的是，实际情况下基站测距信息中的距离值只有可能偏大，不可能偏小。因为障碍物的反射只会增大光程（也就是基站测距信息中的距离值），不可能减小光程。因此，距离值越小的基站测距信息的可信程度是越高的。
[0036] 需要说明的是，该标签对应的测量基站，指的是参与计算标签定位的多个基站。并且，标签所处的位置与该标签对应的测量基站的位置友好的含义，可以规定为：（1）测量基站应当分布均匀。例如，若测量基站的数量为3个，则应当分布成一个正三角形；若测量基站的数量为4个，则应当分布成一个正方形。（2）标签应当处于测量基站组成的区域的内部。例如，若测量基站的数量为3，则标签应当处于测量基站所围成的三角形的内部；若测量基站的数量为4，则标签应当处于测量基站所围成的四边形的内部。为了方便后文叙述，上述（1）（2）两条规定可以称为友好规定。
[0037] 基于上述缺陷，如图2所示，本发明提出了一种商品入库的监督方法，其中，待测标签绑定入库的商品，该方法主要包括如下步骤：
[0038] 步骤S1，计算出待测标签的三维坐标信息；
[0039] 具体的，步骤S1可以包括上述的步骤S11 步骤S14。~
[0040] 步骤S2，判断待测标签的三维坐标信息是否符合预设条件；若符合预设条件，所有步骤结束；若不符合预设条件，获取多组标签测距信息，其中，每一组标签测距信息包括：参考标签的ID、待测标签的ID、时间戳与距离值。
[0041] 与基站测距信息类比得知，标签测距信息中的距离值就是参考标签与待测标签之间的距离。需要说明的是，本文中的标签包括：待测标签与参考标签。待测标签指的是当前中央处理器正在实行定位监督的标签，而参考标签指的是在本发明的步骤中，与待测标签存在标签测距信息的其他标签，这些参考标签绑定在其他商品上。可以理解的是，当其他商品与待测标签所绑定的商品之间的距离过大时，那么，其他商品所绑定的标签是不太可能与待测标签之间存在标签测距信息的。所以，这些参考标签所绑定的商品通常与待测标签所绑定的商品位置靠的很近。
[0042] 具体的，步骤S2中判断待测标签的三维坐标信息是否符合预设条件可以具体包括如下步骤：
[0043] 步骤S21，根据待测标签的三维坐标信息，分别计算出待测标签与多个测量基站的真实距离值；其中，测量基站为步骤S1中参与计算待测标签的三维坐标信息的所有的基站。
[0044] 步骤S22，对任意一个测量基站进行判断，若 减去 的绝对值大于预设值，判定不符合预设条件；
[0045] 步骤S23，若所有的测量基站的 减去 的绝对值均小于等于预设值，判定符合预设条件。其中， 为待测标签与该测量基站的真实距离值， 为该测量基站对应的基站测距信息中的距离值。
[0046] 步骤S3，分别计算多组标签测距信息中参考标签的三维坐标信息，并从多组标签测距信息中筛选出多组有效测距信息；
[0047] 具体的，如图3所示，步骤S3具体包括：
[0048] 步骤S31，分别计算出多组标签测距信息中参考标签的三维坐标信息；
[0049] 需要注意的是，步骤S31本质上就是对参考标签执行步骤S11 步骤S14。~
[0050] 步骤S32，分别判断参考标签的三维坐标信息是否符合预设条件；去掉三维坐标信息不符合预设条件的参考标签所对应的标签测距信息。
[0051] 需要注意的是，步骤S32中判断参考标签的三维坐标信息是否符合预设条件，就是对参考标签执行步骤S21 步骤S23。~
[0052] 步骤S33，根据多组标签测距信息中的距离值，从小到大对剩下的多组标签测距信息进行排序；
[0053] 步骤S34，从排序后的多组标签测距信息中，优先选择排序靠前的 组标签测距信息；
[0054] 排序后的多组标签测距信息可以是 ，其中，为多组标签测距信息的数量。在一些实施例中，选取 这排序靠前的 组标签测距信息，显然 ，并且可以理解的是，首次执行步骤S34所选取的 其实就是 。以此类推，第二次执行步骤S34所选取的可以是 。
[0055] 步骤S35，判断待测标签的位置与 组标签测距信息中的参考标签的位置是否友好（即是否适合进行测距）；若不友好（不适合进行测距），返回步骤S34中重新选择新的 组标签测距信息；若友好（适合进行测距），将该 组标签测距信息作为多组有效测距信息。
[0056] 在第一实施例中，步骤S35可以包括步骤S351 步骤S353，如下所示：~
[0057] 步骤S351，根据多组标签测距信息中参考标签的三维坐标信息，计算出 组标签测距信息中参考标签的两两距离值 ；其中， 表示标签测距信息 中的参考标签与标签测距信息 中的参考标签的距离， ， ， ；并设标签测距信息 中的距离值为 。其中，第一实施例中的 至少为4，优选的， ；其中， 为参考标签的序号。
[0058] 依据前文提及的2条友好规定，此处可以分别进行简化处理，如下方的步骤S352~步骤S353所示。
[0059] 步骤S352，从 组两两距离值 中计算出平均值 ，并从中选出最小值 ；若，则判定为待测标签的位置与 组标签测距信息中的参考标签的位置不友好，返回步骤S34中重新选择新的 组标签测距信息；可以取2。可以理解的是，代表位置友好程度参数，选的越大，那么筛选的成功率越高，但是适合进行测距的程度（友好的程度）越低。而 选的越小，那么筛选的成功率越低，但是适合进行测距的程度（友好的程度）越高。
[0060] 步骤S353，对任意的 ，其中， ， ，逐一判断 是否大于 ；若存在 大于 ，则判定为待测标签的位置与 组标签测距信息中的参考标签的位置不友好，返回步骤S34中重新选择新的 组标签测距信息，否则，将 组标签测距信息作为多组有效测距信息。
[0061] 需要说明的是， 应当看成是局部变量，也就是说，步骤S351中的 与步骤S353中的 应当看成是不同的字母。
[0062] 在更优选的第二实施例中，步骤S35可以包括步骤S355 步骤S359，如下所示：~
[0063] 步骤S355，根据多组标签测距信息中参考标签的三维坐标信息，计算出 组标签测距信息中参考标签的两两距离值 ，其中， 表示标签测距信息 中的参考标签与标签测距信息 中的参考标签的距离，其中， ， ， ；并设标签测距信息中的距离值为 。其中，第二实施例中的 至少为3，优选的， ；其中， 为参考标签的序号。
[0064] 步骤S356，根据标签内置的高度测量装置，分别计算出待测标签与所有参考标签的高度值。其中，高度测量装置可以是大气压强传感器。
[0065] 步骤S357，令 ，令 ；其中， 为标签测距信息中参考标签的高度值与标签测距信息 中参考标签的高度值的差值， 为标签测距信息中参考标签的高度值与待测标签的高度值的差值。
[0066] 步骤S358，从 组两两距离值 中计算出平均值 ，并从中选出最小值 ，若；则判定为待测标签的位置与 组标签测距信息中的参考标签的位置不友好，返回步骤S34中重新选择新的 组标签测距信息；此处的 也可以取2。
[0067] 步骤S359，对任意的 ，其中， ， ，逐一判断 是否大于 ；若存在 大于 ，则判定为待测标签的位置与 组标签测距信息中的参考标签的位置不适合进行测距，返回步骤S34中重新选择新的 组标签测距信息，否则，将 组标签测距信息作为多组有效测距信息。
[0068] 综上，步骤S3实际上就是对多组标签测距信息进行约束，约束的条件包括：标签测距信息中的距离值要小、标签测距信息中的参考标签的三维坐标信息准确以及待测标签所处的位置与该待测标签对应的测量标签的位置友好。需要强调的是，步骤S352本质上就是用代数的方法限定友好规定（1），而步骤S353本质上就是用代数的方法限定友好规定（2）。因此，任何其他简单的修改处理方法（例如，修改 值，或者将“平均值 ”替换成“最大值”），都应当落入本发明所保护的范围内。
[0069] 步骤S4，中央处理器基于该多组有效测距信息，根据室内定位算法，并结合多组有效测距信息中的参考标签的三维坐标信息，重新计算出待测标签的三维坐标信息，以实现对入库商品的定位监督。
[0070] 需要说明的是，步骤S4与步骤S14本质上是一样的，只是将步骤S14中的基站换成了参考标签。
[0071] 综上，本发明的核心在于，当待测标签存在测距不准确时，可以选择靠近待测标签且定位良好的其他参考标签，以这些参考标签作为新的“基站”，从而计算出待测标签的三维坐标信息。在处理过程中，考虑到新的“基站”应当与待测标签位置友好，又引入了2条友好规定，以确保定位的准确度。
[0072] 最后，本发明还公开了一种商品入库的监督系统，包括：多个基站、多个标签与中央处理器；其中，基站的三维坐标信息是固定不变的，且基站的数量至少为3个，标签数量大于等于入库的商品数量，标签包括上述的待测标签以及参考标签。其中，标签具有与其他标签互相测距的功能。进一步的，标签内包含高度测量装置，该高度测量装置可以是大气压强传感器。
[0073] 该商品入库的监督系统可以执行上述步骤S1 步骤S4所述的方法，由于步骤S1与~步骤S4分别计算了待测标签的三维坐标信息，图4A与图4B通过示意图分别对步骤S1与步骤S4进行了描述。
[0074] 最后，本发明方案主要针对的是定位不准确的情形，防止个别商品找不到从而严重浪费出库时间。因此，本方案中所针对的场景往往是库房堆满商品的情形，所以，步骤S34中的 值其实可以是远大于 值的。因此，几乎不存在筛选不出多组有效测距信息的问题。其次，步骤S35的第二实施例本质上又对定位进行了降维处理，在增加了成功筛选可能性的同时，又极大的加快了筛选的效率（大大降低了步骤S34的执行次数）。使用本发明的方法与系统后，当用户从网上银行购买某一商品时，库房工作人员能迅速定位该商品，从而保证商品的快速出库。
[0075] 本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。
