即時機架監控，確保自動化立體倉庫（AS/RS）運作安全

研究背景

隨著電子商務和現代倉儲物流的快速發展， 自動化儲存和檢索系統小型和大型貨架系統正被廣泛應用。作為倉庫的主要承重結構，貨架安全直接影響營運安全、設備穩定性以及倉庫效率。

貨架變形、傾斜或坍塌可能導致貨物損壞和嚴重的安全事故。在許多情況下，這些風險與貨架垂直度或水平度偏差過大有關，而這些偏差未能及時發現和處理。

傳統的貨架巡檢主要依賴人工定期檢查。人工巡檢有許多局限性，包括巡檢週期長、誤差率高、漏檢風險大、人力成本高、異常狀況報告延遲等。

因此，建立一個能夠自動、連續、準確地監控貨架垂直度和水平度，在出現異常時觸發警報，並透過電子郵件和簡訊即時通知相關人員的智慧系統非常重要。

研究目標

整體系統設計

系統採用三層架構：感知層、網路層、應用層。

感知層： 該系統由安裝在關鍵機架立柱和橫樑上的感測器節點組成。每個節點包含一個MEMS慣性測量單元（IMU）、一個低功耗微控制器（MCU）和一個無線通訊模組。這些節點會擷取機架傾斜資料並進行本地預處理。

網路層： 該系統包含一個本地網關和雲端伺服器連線。網關從感測器節點收集數據，進行協定轉換，並透過 4G 或乙太網路將數據上傳到雲端。它還支援本地警報邏輯，因此即使網路中斷也能觸發警報。

應用層： 該系統部署在雲端伺服器上，負責資料儲存、閾值管理、警告決策和通知發送。使用者可以透過網頁介面或行動應用程式監控機架狀態、查詢歷史資料並設定參數。

核心系統模組

感測器節點透過 MPU6050 和 STM32L4 處理傾斜角度獲取和局部濾波。

現場網關透過 Raspberry Pi 4B 和 LoRaWAN 處理資料聚合、協定轉換和本地警報。

雲端伺服器透過 Linux、MySQL 和 Python 支援資料儲存、警報決策和使用者管理。

郵件通知模組使用 SMTP 協定並採用 TLS 加密。簡訊通知模組使用第三方簡訊 API。使用者介面透過 Web 和 Vue3 前端提供即時監控和歷史查詢功能。

數據採集與傳輸

感測器節點以 10 Hz 的頻率擷取原始 IMU 資料。經過卡爾曼濾波後，處理後的傾斜角資料以 1 Hz 的頻率上傳到網關。

資料幀包含節點 ID、時間戳記、垂直度值、水平度值、電池電量和 CRC16 校驗和。 LoRa 通訊採用星型拓撲結構，其中每個感測器節點直接與網關通訊。

資料聚合後，網關透過MQTT將資料傳送到雲端伺服器。雲端伺服器儲存資料並觸發即時警報判斷。

警報通知機制

該系統支援三個警報等級。

警報： 使用黃色狀態並觸發應用程式推播和電子郵件通知。 警報等級警告： 使用橙色狀態並觸發電子郵件和簡訊通知。 嚴重警報： 使用紅色狀態並觸發電子郵件、簡訊和語音電話通知。

當警報觸發時，系統會自動發送關鍵訊息，例如貨架編號、倉庫位置、傾斜角度、警報等級和時間戳記。

為了提高可靠性，該系統還支援重試機制、重複警報抑制和警報升級。例如，如果橘色警報在 15 分鐘內未確認，則可以將其升級為紅色警報。

軟體設計

感測器節點韌體基於 FreeRTOS 開發，包括資料收集、資料處理、通訊、本地警報和電源管理任務。

雲端伺服器採用微服務架構，包括資料擷取服務、警告引擎服務、通知服務和 API 服務。

時間序列資料儲存在 InfluxDB 中，而使用者資訊、設備資訊、設定參數和通知記錄則儲存在 MySQL 中。

網頁管理介面提供即時監控、警報管理、裝置管理、歷史資料查詢和通知配置等功能。行動應用支援iOS和Android平台上的關鍵監控和警報功能。

研究結論

該系統提供貨架垂直度和水平度的自動偵測和警報通知解決方案。

該系統採用MEMS IMU感測器融合和卡爾曼濾波技術，實現了高精度機架傾斜檢測。三層架構和LoRa無線通訊技術支援可靠的資料收集和傳輸。單一網關最多可支援64個監控節點。

該系統還建立了多級警報機制，支援自動電子郵件和簡訊通知，並透過網頁和行動介面提供即時監控。

在實際倉庫運作測試中，此系統表現出穩定可靠的效能。它為提高貨架安全性、降低人工巡檢風險以及支援倉庫長期穩定運作提供了一種有效的技術解決方案。 自動化倉庫系統。

常問問題