智慧工厂管理系统之厂区导航-基于GIS技术的厂区地图导航制作

创作时间:

2025-03-14 03:44:29

作者:

@小白创作中心

智慧工厂管理系统之厂区导航-基于GIS技术的厂区地图导航制作

引用

CSDN

https://m.blog.csdn.net/2401_87482700/article/details/143081704

在现代化的智慧工厂管理中，厂区导航系统扮演着至关重要的角色。特别是在大型厂区中，复杂的路网结构和分散的设施布局常常给员工和访客带来困扰。本文将为您详细介绍如何基于GIS技术构建一个高效、直观的厂区导航系统，解决厂区导航难题。

针对目前现阶段厂区区域面积大，路网复杂，厂内车位数分布分散，厂区道路信息数据在百度、高德等大厂的导航系统中基本呈缺失状态，部分临时车、访客经常会因为不熟悉厂内布局规划而需要厂内专职人员带领抵达目的地，且因为不熟悉厂内规范要求也会在无意间违反厂区道路行驶规范及行为管理规范。这些问题不仅增加了人力成本，还带来了对车辆和人员在厂区的安全隐患。为此，本文将为大家提供一个基于GIS技术的厂区地图导航制作全面指南，帮助大家轻松构建高效、直观的厂区导航系统，解决上述难题。

一、需求分析

首先，明确导航系统的功能需求，如路径规划、位置查询、实时定位、多层建筑导航等。同时，考虑用户群体的特点，如员工、访客、紧急救援人员等，以确保系统的实用性与易用性。

二、数据采集与处理

地图数据：使用无人机航拍或专业测绘设备收集厂区地形图，结合CAD图纸进行数字化处理。
属性数据：收集建筑物、设施、停车位等的位置信息与属性描述，如名称、类型、容量等。

三、厂区地图导航技术应用

GIS地图绘制3D地图

利用GIS地图绘制技术，将厂区地形地貌、建筑物等以3D形式展现，实现3D地图的可视化。

5G北斗+蓝牙融合定位技术

结合5G高速通信、北斗卫星导航与蓝牙低功耗技术，实现车辆和人员在室外和室内的实时精准定位。

智能路径技术

采用Dijkstra、A*等经典算法或基于机器学习的智能路径规划技术，根据定位信息为用户提供最优路线导航。还可根据厂区交通规则自定义车辆运输路线。

以下是一个简单的工厂路径导航示例代码，使用Python和A*搜索算法来实现。这个示例假设我们有一个工厂地图，其中
0
表示空地，
1
表示障碍物，
S
表示起点，
E
表示终点。

import heapq

class Node:
    def __init__(self, parent=None, position=None):
        self.parent = parent
        self.position = position
        self.g = 0  # 实际代价
        self.h = 0  # 启发代价（曼哈顿距离）
        self.f = 0  # 总代价 f = g + h

    def __eq__(self, other):
        return self.position == other.position

    def __lt__(self, other):
        return self.f < other.f

def heuristic(a, b):
    (x1, y1) = a
    (x2, y2) = b
    return abs(x1 - x2) + abs(y1 - y2)

def astar(maze, start, end):
    open_list = []
    closed_list = set()
    start_node = Node(None, start)
    end_node = Node(None, end)

    heapq.heappush(open_list, start_node)

    while open_list:
        current_node = heapq.heappop(open_list)
        closed_list.add(current_node.position)

        if current_node == end_node:
            path = []
            while current_node:
                path.append(current_node.position)
                current_node = current_node.parent
            return path[::-1]  # 返回反转后的路径

        neighbors = [
            (0, -1), (0, 1), (-1, 0), (1, 0)  # 上下左右
        ]

        for dx, dy in neighbors:
            neighbor_pos = (current_node.position[0] + dx, current_node.position[1] + dy)

            if 0 <= neighbor_pos[0] < len(maze) and 0 <= neighbor_pos[1] < len(maze[0]) and maze[neighbor_pos[0]][neighbor_pos[1]] != 1 and neighbor_pos not in closed_list:
                neighbor_node = Node(current_node, neighbor_pos)
                neighbor_node.g = current_node.g + 1
                neighbor_node.h = heuristic(neighbor_node.position, end_node.position)
                neighbor_node.f = neighbor_node.g + neighbor_node.h

                if add_to_open_list(open_list, neighbor_node):
                    heapq.heappush(open_list, neighbor_node)

    return None

def add_to_open_list(open_list, neighbor_node):
    for node in open_list:
        if neighbor_node == node and neighbor_node.g > node.g:
            return False
    return True

# 工厂地图
factory_map = [
    [0, 1, 0, 0, 0, 0],
    [0, 1, 0, 1, 1, 0],
    [0, 0, 0, 1, 0, 0],
    [0, 1, 1, 1, 0, 0],
    [0, 0, 0, 0, 0, 0],
    [0, 'S', 0, 1, 0, 'E']  # S 表示起点，E 表示终点
]

# 将字符表示的位置转换为元组表示
start = (factory_map.index([c for c in row if c == 'S'][0]), [c for c in row if c == 'S'][0].index('S'))
end = (factory_map.index([c for c in row if c == 'E'][0]), [c for c in row if c == 'E'][0].index('E'))

# 将字符 'S' 和 'E' 替换为 0，因为A*算法不处理字符
for i in range(len(factory_map)):
    for j in range(len(factory_map[0])):
        if factory_map[i][j] == 'S':
            factory_map[i][j] = 0
        elif factory_map[i][j] == 'E':
            factory_map[i][j] = 0

# 执行A*搜索算法
path = astar(factory_map, start, end)

if path:
    print("路径:", path)
else:
    print("没有找到路径")