随着我国经济的飞速发展,电子商务迅速扩大,客户的需求订单量向多品种、多批量方向发展,物流业面对前所未有的挑战。仓储拣选作业是物流配送业务中最为关键的环节之一,传统的拣选方式面对日益增长的物流业倍感压力,以及在某些情况下表现不足,迫切需要更高效的拣选方式,因而,本文提出了语音拣选方式,语音拣选解决传统拣选方式在特定环境中使用的不足,解放操作员双手、双眼以专注拣选作业,提高拣选效率。同时,为进一步提高拣选效率,本文引入室内定位技术,实时掌握拣选操作人员的位置信息,合理调度,选择离待拣选货物最近的操作员完成拣选作业。本文对常用的室内定位技术进行分析,针对仓储复杂的室内环境,为系统选择RFID室内定位技术。在经典的RFID室内定位算法中,使用最成熟的是LANDMARC算法,本文基于该算法应用改进。文章首先对LANDMARC算法实现原理进行介绍,然后,对算法精度影响因素进行分析,包括“k近邻”中k值的选取、“k近邻”坐标加权值设定以及“k近邻”位置选取,对其不足进行算法改进。针对LANDMARC算法中常出现的选取近邻坐标错误而降低系统定位精度,文章分析仓储系统具体环境,采取固定最理想的近邻标签,以减少因选取错误近邻而产生的定位错误情况,从而提高系统定位精度。最后,文章对改进算法和LANDMARC算法进行仿真分析,结果表明改进算法提高了系统的定位准确率。本文对系统硬件进行了设计。系统硬件平台主要包括以下几个模块：主控芯片应用单元、RFID阅读器模块、语音识别模块、以太网通讯模块等。文章对各个模块进行分析,并绘制了系统原理图。最后,文章对系统软件进行了设计。系统软件平台选用Linux操作系统,对Linux系统内核进行定制。软件编程模块主要包括：LD3320语音模块、RFID信号读取模块、以太网通讯模块等。文章为系统各个功能模块在Linux系统下的驱动编程,绘制个模块主要功能实现软件编程流程图。