【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于物流监管，尤其涉及一种基于unity3d引擎的智能化在途物资监管系统及方法。
技术介绍
1、随着全球经济一体化的深入发展，物流行业作为连接生产与消费的关键环节，其重要性日益凸显。然而，传统在途物资监管方式往往依赖于人工跟踪、纸质记录及事后分析，存在信息滞后、监管盲区多、效率低下等问题。随着物联网、大数据、云计算及三维可视化技术的快速发展，为物流监管带来了新的变革机遇。
2、unity3d作为一款跨平台的孪生开发引擎，因其强大的三维渲染能力、灵活的扩展性及广泛的用户基础，逐渐被应用于非游戏领域，如工业设计、教育培训、城市规划等。在物流监管领域，u3d技术可用于构建三维物流可视化平台，实现物资运输过程的直观展示与动态监控。然而，目前市场上鲜有将u3d技术与具体物流业务深度结合，以智能化手段全面优化在途物资监管的系统或方法。
技术实现思路
1、为解决现有技术存在的问题，本专利技术提出一种基于unity3d引擎的智能化在途物资监管系统及方法。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一种基于unity3d引擎的智能化在途物资监管系统，包括前端可视化层、中端业务逻辑层、后端数据处理层及物联网数据采集层；
4、所述前端可视化层，用于展示物资运输过程中的实时位置、状态、环境信息以及包括运输路径规划结果、预计到达时间和安全风险等级的关键数据；
5、所述中端业务逻辑层，用于调用后端数据处理层生成的数据并将处理结果返回给前端可视化层
6、所述后端数据处理层，用于负责存储物联网数据采集层采集的监测数据并生成物资运输过程中的实时位置、状态、环境信息以及运输路径规划结果、预计到达时间和安全风险等级的关键数据，且提供api接口供中端业务逻辑层调用，同时实时对监测数据进行异常情况监测以进行异常处理与反馈；
7、所述物联网数据采集层，包括由安装在运输车辆、物资包装或运输路线上的各类传感器、rfid标签、gps定位器组成的物联网设备，用于实时采集物资运输过程中的相关于位置数据、速度数据、温度数据、湿度数据和震动数据的监测数据，并通过无线方式传输至后端数据处理层。
8、一种基于unity3d引擎的智能化在途物资监管方法，包括如下具体步骤：
9、步骤1）初始化，在unity3d引擎中构建具有道路网络、运输车辆、物资模型元素的三维物流场景模型并渲染；同时，配置后端数据处理层；
10、步骤2）物联网数据采集，启动安装在运输车辆、物资包装或运输路线上的物联网设备，实时采集物资运输过程中的相关于位置数据、速度数据、温度数据、湿度数据和震动数据的监测数据，并通过无线方式传输至后端数据处理层；
11、步骤3）数据处理与分析，后端数据处理层接收物联网数据后，首先对监测数据进行数据清洗与预处理操作，去除噪声数据与冗余信息；然后，基于监测数据采集到的物资运输过程中的实时位置、状态、环境信息并根据预设的位置追踪算法、路径规划算法、风险评估模型对监测数据进行处理与分析，生成包括运输路径规划结果、预计到达时间和安全风险等级的关键数据；
12、步骤4）前端展示与交互，中端业务逻辑层将后端数据处理层生成关键数据以及物资运输过程中的实时位置、状态、环境信息传递给前端可视化层进行展示；
13、步骤5）异常处理与反馈，后端数据处理层在物资运输过程中，实时对监测数据进行异常情况监测，若监测到异常情况，立即触发报警机制，通过前端可视化层的界面以及监管人员控制平台进行预警。
14、进一步地，所述渲染包括相关于车辆模型、道路纹理和天气效果的渲染。
15、进一步地，所述物联网设备包括用于识别物资id信息的rfid标签和阅读器、用于获取监测数据中位置数据、速度数据的gps模块、用于获取监测数据中温度数据的温度传感器、用于获取监测数据中湿度数据的湿度传感器和用于获取监测数据中震动数据的震动传感器。
16、进一步地，所述位置追踪算法具体步骤包括：
17、3-1）位置追踪算法，基于监测数据中的速度数据，采用粒子滤波算法对物资位置进行精准追踪；在初始时刻 t=0，从初始概率分布 p( x0)中随机抽取n个样本：x0(i)∼p(x0),i=1,2,…,n；式中，x0(i)表示第i个样本在初始时刻的状态；
18、对于每个样本，根据系统的状态转移方程进行预测，得到预测粒子集：xt(i)∼p(xt∣xt−1(i)),i=1,2,…,n；xt(i)表示第i个样本在t时刻的状态；p(xt∣xt−1(i))表示在给定前一个时间步(t-1)第i个粒子的状态xt−1(i)的条件下，当前时间步x t的概率分布；
19、通过粒子集权重，得到位置坐标，由此实现位置追踪。
20、所述路径规划算法的具体步骤包括：
21、3-2）对路径的规划处理，引用rrt-star，根据实时路况、交通规则、运输成本及物资特性的多维度因素，为物资规划最优运输路径；在rrt-star中，每个节点q都有一个与之关联的成本c(q)，表示从起点q_start到节点q的最小已知路径成本；成本计算的公式为：
22、c(q)=c(parent(q))+distance(parent(q),q)]；
23、其中，parent(q)是节点q的父节点，distance(parent(q),q)是父节点到节点q之间的欧几里得距离；
24、所述风险评估模型的构建方法包括：
25、3-3）根据实时采集的温度数据、湿度数据、震动数据，建立风险评估模型；风险评估模型公式具体表达为：
26、y=beta_0+beta_1x_1+beta_2x_2+beta_3x_3+epsilon；
27、其中，y是风险评估结果，beta_0是常数项，x_1是行驶里程，x_2是分送次数，x_3是交通拥堵状况，beta_1、beta_2、beta_3分别是对应行驶里程、分送次数和交通拥堵状况的回归系数，epsilon是随机误差项。
28、相比于现有技术本专利技术具有如下有益效果：
29、本专利技术提出一种基于unity3d引擎的智能化在途物资监管系统及方法，该系统及方法将u3d技术与具体物流业务深度结合，通过构建三维虚拟场景，实时、精准地反映物资在运输过程中的状态、位置及环境变化，运用智能算法与计算公式优化运输路径、预测运输时间、评估运输风险，旨在提升物流监管的智能化水平，保障物资安全，提高运输效率。
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1.一种基于Unity3D引擎的智能化在途物资监管系统，其特征在于，包括前端可视化层、中端业务逻辑层、后端数据处理层及物联网数据采集层；
2.一种基于Unity3D引擎的智能化在途物资监管方法，其特征在于，包括如下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的基于Unity3D引擎的智能化在途物资监管方法，其特征在于，所述渲染包括相关于车辆模型、道路纹理和天气效果的渲染。
4.根据权利要求3所述的基于Unity3D引擎的智能化在途物资监管方法，其特征在于，所述物联网设备包括用于识别物资ID信息的RFID标签和阅读器、用于获取监测数据中位置数据、速度数据的GPS模块、用于获取监测数据中温度数据的温度传感器、用于获取监测数据中湿度数据的湿度传感器和用于获取监测数据中震动数据的震动传感器。
5.根据权利要求4所述的基于Unity3D引擎的智能化在途物资监管方法，其特征在于，所述位置追踪算法具体步骤包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于unity3d引擎的智能化在途物资监管系统，其特征在于，包括前端可视化层、中端业务逻辑层、后端数据处理层及物联网数据采集层；
2.一种基于unity3d引擎的智能化在途物资监管方法，其特征在于，包括如下具体步骤：
3.根据权利要求2所述的基于unity3d引擎的智能化在途物资监管方法，其特征在于，所述渲染包括相关于车辆模型、道路纹理和天气效果的渲染。
4.根据权利要求3所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：程伟华，冯曙明，杨永成，王涵，宋港波，陈书敏，肖爱华，
申请(专利权)人：江苏电力信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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