当前位置: 首页 > ops >正文

基于 HT 引擎实现 3D 智慧物流转运中心一体化管控系统

随着新基建政策的推进及物流行业精细化发展需求的提升,传统物流园区的管理模式已难以满足高效运维、成本优化的要求。在此背景下,基于 Web 可视化技术的智慧物流园区解决方案成为行业转型的关键支撑。图扑软件 HT for Web 技术,依托 WebGL、Canvas 等底层技术,构建了集 2D 组态与 3D 仿真于一体的数字孪生系统,为物流园区的全场景管控提供了技术底座。

HT 技术以 HTML5 为载体,核心在于其自主研发的 2D/3D 图形渲染引擎,具备轻量化、高兼容性、强交互性三大特点,为智慧物流园区的可视化管控提供了底层支撑。其依托三维渲染引擎实现物流园区全场景数字孪生复刻,核心技术包括:

  • 多场景切换与渲染:支持园区昼夜场景的动态切换。白天场景采用写实风格渲染,通过物理光照模拟、材质纹理映射还原真实环境;黑夜场景渲染出科幻风格的光影效果,突出设备运行状态的可视化标识。
  • 全场景漫游交互:可实现自由视角、固定路线等多种漫游模式。用户可通过鼠标 / 触控操作完成场景缩放、平移、旋转,或通过预设路径进行巡检式浏览,快速定位重点区域(如仓储中心、充电桩群)。

图扑 HT 在于对多源数据的集成与可视化呈现,通过 2D 面板与 3D 场景的无缝融合,实现数据的直观解读。对接传感器网络与天气系统,实时采集温度、湿度、CO₂浓度、PM2.5 等环境数据。通过 2D 数据面板动态展示数值变化,并联动 3D 场景中光照强度的实时调整(如光照随室外亮度自动变化),实现 "数据 - 视觉" 的同步反馈。

针对充电桩、光伏棚等绿色能源设施,通过 2D 图表(柱状图、折线图)展示节能贡献占比、实时功率等数据,同时在 3D 场景中以颜色编码标识设备状态(如红色表示故障、绿色表示正常)。通过 API 接口与能源管理系统联动,支持远程控制与状态监测。同时,获取地磁传感器、车牌识别、人脸识别等设备数据,在 3D 场景中实时展示车位占用、车辆类型分布、人流密度等信息。并在 2D 面板中实时更新指标数据(如车流量曲线、人员类型饼图)。

HT 渲染引擎可呈现物流设备与作业流程的数字化模型,实现全流程可视化管控与智能运维。可渲染 AGV(自动导引运输车)、堆垛机、输送机等设备模型,通过颜色编码标识运行状态(绿色:正常;黄色:预警;红色:故障)。通过 HTTP、WebSocket 等协议对接后端接口,实时获取设备坐标、任务进度等数据,在 3D 场景中动态更新设备位置与动作(如 AGV 的路径规划与移动轨迹)。

基于订单管理系统的数据对接,HT 可通过条形码 / RFID 识别技术,在 3D 场景中复刻货物从入库到出库的全流程。通过绑定货位坐标与货物信息,实现 "货物 - 货位 - 设备" 的关联展示,支持点击查询货物当前状态、历史轨迹等详情。

通过设备状态数据的实时分析,当出现异常时(如设备故障、超温报警),系统会在 3D 场景中高亮标记异常位置,并在 2D 面板弹出报警详情(包含故障类型、发生时间、处理建议)。

智慧物流园区中的应用,体现出显著的技术优势与实际价值:

  • 轻量化与跨平台:基于 Web 技术栈,无需安装插件即可在浏览器中运行,支持 PC、平板、手机等多终端访问,降低系统部署与维护成本。
  • 高实时性与交互性:通过优化数据传输协议与渲染效率,可实现毫秒级数据更新与场景响应,满足物流园区对实时管控的需求。

HT 可视化通过 Web 可视化与数字孪生的深度融合,构建了智慧物流园区的 "数字神经中枢",实现了从传统人工管理向智能化管控的跨越。未来,该系统有望进一步优化场景渲染精度、提升智能决策能力,推动物流行业向更高效、更绿色的方向发展。

http://www.xdnf.cn/news/17166.html

相关文章:

  • 基于开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序的用户留存策略研究
  • 计算机基础·linux系统
  • 解决Git提交人信息默认全局化问题:让提交人自动关联当前用户
  • 阿里云部署若依后,浏览器能正常访问,但是apifox和小程序访问后报错链接被重置
  • 【保姆级喂饭教程】python基于mysql-connector-python的数据库操作通用封装类(连接池版)
  • 动态代理常用的两种方式?
  • 大疆无人机使用eport连接Jetson主板实现目标检测
  • 异构系统数据集成之数据源管理:打通企业数据孤岛的关键一步
  • TDengine IDMP 背后的技术三问:目录、标准与情景
  • ​ubuntu22.04系统入门 (四)linux入门命令 权限管理、ACL权限、管道与重定向
  • 思途AOP学习笔记 0806
  • day20|学习前端
  • 比特币量化模型高级因子筛选与信号生成报告
  • 数据大集网:以数据为纽带,重构企业贷获客生态的助贷平台实践
  • 重生之我在暑假学习微服务第十一天《配置篇》+网关篇错误订正
  • 【图像处理基石】什么是数字高程模型?如何使用数字高程模型?
  • HarmonyOS应用开发环境搭建以及快速入门介绍
  • Diamond基础1:认识Lattice器件
  • 【LeetCode 热题 100】347. 前 K 个高频元素——(解法三)桶排序
  • 接口——串口uart(485)
  • 常用排序方法
  • LeetCode 面试经典 150_数组/字符串_O(1)时间插入、删除和获取随机元素(12_380_C++_中等)(哈希表)
  • Java throw exception时需要重点关注的事情!
  • 项目中MySQL遇到的索引失效的问题
  • QT+opencv+yolov8推理
  • 基于RPR模型的机械臂手写器simulink建模与仿真
  • 优选算法1
  • YOLOv11改进:集成FocusedLinearAttention与C2PSA注意力机制实现性能提升
  • 机器学习 朴素贝叶斯
  • 怎么免费建立自己的网站步骤