文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.171931
中文引用格式: 劉青龍,董家山. 物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)研究[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2017,43(11):22-26.
英文引用格式: Liu Qinglong,Dong Jiashan. Research on key techniques of the application of UAVs in IoTs[J].Application of Electronic Technique,2017,43(11):22-26.
0 引言
物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things)自首次提出以來,引起了學(xué)術(shù)界與工業(yè)界的廣泛關(guān)注[1]。物聯(lián)網(wǎng)旨在通過將體域網(wǎng)、D2D通信、無人機網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)等多種網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相融合,實現(xiàn)萬物互連,可在任意地點、使用任意網(wǎng)絡(luò)來提供任意服務(wù),具有巨大的民用與軍事應(yīng)用潛力。
無人機(UAVs)已廣泛應(yīng)用于軍事與民用領(lǐng)域。由于其可動態(tài)部署、配置方便、高度自主等特點,無人機在物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域同樣扮演著極其重要的角色[2-4]。無人機通過機載物聯(lián)網(wǎng)裝置(包括傳感器、攝像機、RFID等)實現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)的收集,如圖1所示。在物聯(lián)網(wǎng)中,由于部分無線裝置有限的傳輸范圍,無人機可以作為無線中繼用來改善網(wǎng)絡(luò)連接,延伸無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍;同時,由于無人機可調(diào)整的飛行高度和可移動性,可以方便高效地收集地面物聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)。目前已有智能無人機管理平臺,可通過各種終端設(shè)備同時操作數(shù)架無人機,按需定制飛行路線,獲取所需用戶數(shù)據(jù)[5];智能交通系統(tǒng)(ITS)可利用無人機實現(xiàn)交通監(jiān)控與執(zhí)法[6]。此外,無人機也可以作為空中基站來改善無線網(wǎng)絡(luò)容量。谷歌在SkyBender項目中使用無人機利用毫米波技術(shù)試驗了5G互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用,速率達到了4G系統(tǒng)的40倍[7];通過基于無人機的軟件定義無線電平臺可用于基礎(chǔ)設(shè)施出現(xiàn)癱瘓時的應(yīng)急通信[8]。
隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷深入和快速發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用由過去單一的服務(wù)投遞(如亞馬遜包裹投遞、電力線路監(jiān)控等)發(fā)展至無人機集群協(xié)同完成的諸多物聯(lián)網(wǎng)增值業(yè)務(wù)(如城市污染監(jiān)控、地質(zhì)災(zāi)害的防治、軍事“蜂群”無人機技術(shù)等),可以完成單一無人機因能量和計算資源受限等無法完成的物聯(lián)網(wǎng)任務(wù)。同時,隨著智慧城市[9]、水下物聯(lián)網(wǎng)[10]、車聯(lián)網(wǎng)[11]、軍事物聯(lián)網(wǎng)[12]、空天地一體網(wǎng)絡(luò)[13]等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的興起,均需充分借助無人機技術(shù)有效獲取和傳遞相關(guān)數(shù)據(jù)信息,包括地理空間信息、傳感數(shù)據(jù)信息、指控信息等,從而進一步推動包括云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等在內(nèi)的其他物聯(lián)網(wǎng)增值服務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用將對物聯(lián)網(wǎng)未來的發(fā)展具有極其重要的意義。
1 物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用關(guān)鍵技術(shù)
為了適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的多樣性和為用戶提供更好的服務(wù),無人機應(yīng)用需要研究以下的關(guān)鍵技術(shù)。
1.1 無人機網(wǎng)絡(luò)拓撲控制技術(shù)
隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展以及無人機自身資源的限制,無人機的應(yīng)用逐漸由控制單一無人機轉(zhuǎn)向控制無人機群,協(xié)同實施和完成物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。
無人機群所構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)稱為飛行自組織網(wǎng)絡(luò)(FANETs),但與MANETs和VANETs相比,有其自身的特點[14]。地面控制站或衛(wèi)星對無人機群網(wǎng)絡(luò)拓撲的控制將直接影響到無人機群的協(xié)同和對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的收集、共享和處理。以下是典型的無人機網(wǎng)絡(luò)控制拓撲,如圖2所示[14]。
(1)星型控制拓撲:在該控制拓撲下,所有無人機直接連接至一個或多個地面控制站(或衛(wèi)星),并由地面控制站(或衛(wèi)星)中繼各無人機之間的數(shù)據(jù)交換,如圖2(a)所示。在該控制方式下可由地面控制站集中式地控制所有單個無人機,在民用領(lǐng)域里有著廣泛應(yīng)用。但隨著無人機群的不斷擴大,存在地面控制站將成為瓶頸節(jié)點并導(dǎo)致更大延時、無人機間無法直接通信等問題。
(2)大星型控制拓撲:在該控制拓撲下,所有無人機劃分為多個組,各個組內(nèi)無人機構(gòu)成一個星型結(jié)構(gòu)并由各組中心節(jié)點直接連接至一個或多個地面控制站(或衛(wèi)星),并由地面控制站(或衛(wèi)星)中繼各組無人機中心節(jié)點之間的數(shù)據(jù)交換,如圖2(b)所示。在該控制方式下允許部分無人機間直接通信,從而可有效減少對下行鏈路帶寬的要求,降低延時等。但由于各無人機組之間無法直接互通和無人機網(wǎng)絡(luò)拓撲的快速動態(tài)變化,存在網(wǎng)絡(luò)魯棒性不足等問題。
(3)Mesh型控制拓撲:在該控制拓撲下,所有無人機劃分為多個組,各個組內(nèi)無人機構(gòu)成一個Mesh型結(jié)構(gòu)并由各組中心節(jié)點直接連接至一個或多個地面控制站(或衛(wèi)星),同時,各無人機組間可直接互通,如圖2(c)所示。在該控制方式下允許各組無人機間直接通信,從而可進一步減少對下行鏈路帶寬的要求,降低延時,改善了網(wǎng)絡(luò)魯棒性。
以上各種拓撲控制機制均存在進一步提高無人機群網(wǎng)絡(luò)性能、自主控制能力等的空間,以充分利用無人機群資源(包括能量資源、計算資源、群智資源等),有效提高無人機群實現(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的高效、智能和自主化。
1.2 無人機防碰撞技術(shù)
物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用往往發(fā)生在人口密集的城市空域,確保無人機與無人機、無人機與其他障礙物(如建筑、樹、鳥等)不發(fā)生碰撞是無人機應(yīng)用的關(guān)鍵之一。
為實現(xiàn)無人機避免發(fā)生碰撞,無人機需具備兩項能力:障礙感知能力和規(guī)避障礙決策能力。為使無人機具備障礙感知能力,當前已有的解決方案包括協(xié)作型和完全自主型障礙感知技術(shù)。對于協(xié)作型障礙感知技術(shù),可以構(gòu)建針對無人機的空管系統(tǒng)來對無人機間可能的碰撞實施告警。文獻[15]提出了無人機空中交通管理系統(tǒng)(TM-UAS)用于跟蹤和告警空中所有的無人機,確保無人機間保持安全的距離。此外,還可以通過所有無人機廣播共享三維坐標、航向、航速等信息來實現(xiàn)碰撞感知。對完全自主型障礙感知技術(shù)主要通過無人機配備光電傳感器、微波傳感器、導(dǎo)航傳感器等來實現(xiàn)障礙感知。隨著制造工藝的不斷進步,光電傳感器體積小、重量輕、功耗低,可以很好地裝備于各型無人機上。但是,基于可見光光譜的光電傳感器障礙感知技術(shù)面臨的困難是,檢測算法需要能夠應(yīng)對各種復(fù)雜的圖像背景、照明、圖像抖動等;同時還要保證光電傳感器圖像數(shù)據(jù)的實時處理。為使無人機具備規(guī)避障礙決策能力,則需要通過多種數(shù)據(jù)融合技術(shù),包括多目標跟蹤技術(shù)等來獲取障礙物的相對位置和速度等信息,從而作出規(guī)避障礙的合理決策[16]。
1.3 無人機群智能技術(shù)
無人機群智能技術(shù)主要應(yīng)用于軍事物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,實現(xiàn)通過極少的人工干預(yù)控制無人機群對不同目標完成偵察、攻擊等任務(wù)。由于無人機群的高動態(tài)性,傳統(tǒng)集中式控制方式難以應(yīng)用于針對無人機群的控制。無人機群智能技術(shù)可以分布式地控制無人機群,使得無人機間可以智能地相互協(xié)同,高效地完成任務(wù)目標。
群智能技術(shù)主要借鑒的是生物學(xué)中的蜂群自組織行為模式算法[17]。蜂群的行為模式目的是使得蜜源搜索最大化。其自組織的步驟是[18-19]:
(1)構(gòu)建搜索空間;
(2)構(gòu)建偵察群和搜索群;
(3)偵察群搜索出潛在有價值的站點;
(4)從潛在站點中選出基本站點,以便搜索其臨近站點;
(5)偵察群與搜索群交換需要搜索的站點信息;
(6)搜索群成員選擇基本站點;
(7)搜索群成員選擇基本站點附近潛在的站點。
蜂群行為模式關(guān)鍵在于確定基本站點及其附近潛在有價值的站點。為了進一步提高蜂群搜索成功概率,出現(xiàn)了改進的人造蜂群算法(ABC)[20]。
群智能技術(shù)是人工智能領(lǐng)域的一個分支,對解決無人機自組織網(wǎng)絡(luò)中的部分問題被證明具有其高效性。無人機群智能技術(shù)在軍事中的應(yīng)用場景包括:(1)敵方目標靜止地隨機分布在目標區(qū)域內(nèi),無人機群在有限時間內(nèi)對目標區(qū)域內(nèi)的敵方目標進行協(xié)同搜索;(2)敵方目標在目標區(qū)域內(nèi)以隨機速度向隨機方向移動,無人機群從目標區(qū)域某地點發(fā)射,在有限時間內(nèi)對目標區(qū)域內(nèi)的敵方目標進行協(xié)同搜索、發(fā)現(xiàn)并摧毀。
1.4 無人機群動態(tài)數(shù)據(jù)路由
由無人機群構(gòu)成的無人機自組織網(wǎng)絡(luò)(FANET)有其自身的特性,比如網(wǎng)絡(luò)拓撲的高動態(tài)變化、通信鏈路頻繁間斷、無人機節(jié)點因能量受限失效而導(dǎo)致的網(wǎng)絡(luò)分割等。因此,有效的無人機動態(tài)數(shù)據(jù)路由需要具備對延遲和中斷容忍功能。移動自組織網(wǎng)絡(luò)(MANET)和車輛自組織網(wǎng)絡(luò)(VANET)中的很多路由協(xié)議難以直接照搬到無人機自組織網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用,例如AODV路由中發(fā)出請求和收到響應(yīng)的路由建立機制等。
因此,當網(wǎng)絡(luò)拓撲動態(tài)變化時,無人機自組織網(wǎng)絡(luò)路由可以通過存儲-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)的方式,對待轉(zhuǎn)發(fā)的數(shù)據(jù)包暫時予以存儲和攜帶,當轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包的最佳機會出現(xiàn)時再轉(zhuǎn)發(fā)出去,這種隨機路由方式取決于節(jié)點間的相遇概率,相關(guān)的路由協(xié)議如文獻[21]等;當無法確定最佳的轉(zhuǎn)發(fā)機會時,則可以采取依概率隨機轉(zhuǎn)發(fā)的方式。對于配備有較高精度導(dǎo)航傳感器(如GPS、北斗、格洛納斯等)的無人機自組織網(wǎng)絡(luò),采用具有較少拓撲探測開銷的地理信息輔助路由也是較好的選擇,如文獻[22]等。此外,洪泛路由也是適合無人機自組織網(wǎng)絡(luò)可選路由之一[23]。在該路由協(xié)議中,無人機節(jié)點將向多個中繼節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā)同一數(shù)據(jù)包,中繼節(jié)點再向其他相遇節(jié)點轉(zhuǎn)發(fā),從而很快將數(shù)據(jù)包投遞至網(wǎng)絡(luò)連通部分,具有較高投遞率和較低投遞延時。但該路由協(xié)議要求節(jié)點具有足夠的緩存空間來攜帶和轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)包以及較高的網(wǎng)絡(luò)開銷,通過改進洪泛路由協(xié)議,可以有效提高其性能。
對于在無人機群中應(yīng)用的路由協(xié)議不一定始終適用和有效,需要依據(jù)無人機群的運動模式和動態(tài)性適時加以調(diào)整。
1.5 無人機航跡規(guī)劃
無人機航跡規(guī)劃是指在滿足一定條件的基礎(chǔ)上(如剩余燃料、飛行距離、任務(wù)數(shù)量等),為了保障無人機飛行安全和順利完成任務(wù)的需要而規(guī)劃出來的一條最優(yōu)飛行航線。
由于無人機的航線規(guī)劃需要綜合考慮包括燃料、航程、地形地貌、氣象條件、空域限制、任務(wù)目標等多種限制條件,可以歸結(jié)為多條件目標優(yōu)化問題,文獻[24]提出的航線規(guī)劃搜索算法是此類問題最常用的解決方法。對于具有較高自主控制能力的自組織無人機群,其航線規(guī)劃算法需要具備較高的實時性和自適應(yīng)性[25]。
2 物聯(lián)網(wǎng)無人機發(fā)展趨勢
對于物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用及其關(guān)鍵技術(shù)未來的發(fā)展,主要表現(xiàn)出以下幾個方面的發(fā)展趨勢。
2.1 采用基于SDN的無人機自組織網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)
由于無人機自組織網(wǎng)絡(luò)需要有效應(yīng)對包括能量受限、高延遲、鏈路頻繁中斷、網(wǎng)絡(luò)拓撲高動態(tài)變化等多種挑戰(zhàn),需要高效地利用和分配各種網(wǎng)絡(luò)資源。同時,隨著物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷深入,不同異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的融合與互通也有著迫切的需求。軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)將數(shù)據(jù)面與控制面分離,可以通過編程的方式對網(wǎng)絡(luò)進行控制,從而滿足物聯(lián)網(wǎng)各種全新應(yīng)用和業(yè)務(wù)的需要。文獻[26]通過實際驗證平臺的測試,已成功驗證了OpenFlow應(yīng)用于小規(guī)模無線Mesh網(wǎng)絡(luò)中的可行性;同時也對SDN未來應(yīng)用于動態(tài)移動網(wǎng)絡(luò)具有重要意義。由于SDN屬于集中式控制,可有效改善無線資源的利用率,提高網(wǎng)絡(luò)效率。典型的基于SDN的無人機自組織網(wǎng)絡(luò)如圖3所示。
2.2 針對無人機的空管系統(tǒng)
隨著物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用不斷普及與深入,無人機妨礙民航客機起降、通過無人機運送毒品、無人機意外墜落傷人等事件時有發(fā)生,針對無人機的空管系統(tǒng)呼聲日益高漲。
NASA研制的無人機空管系統(tǒng)已于2015年8月成功進行了演示驗證,旨在監(jiān)視和管理民用無人機的飛行,提高無人機的自主飛行能力,提高無人機應(yīng)對突發(fā)事件的飛行安全[27]。未來針對無人機的空管系統(tǒng)將融入更多的智能控制機制,包括強制著陸、障礙規(guī)避等功能,提高無人機的飛行安全。
2.3 物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用安全與隱私保護
隨著物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用的日益廣泛和深入,安全與隱私保護是無人機應(yīng)用中一個不可回避的問題。一方面,由于無人機在物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用將起到對用戶數(shù)據(jù)和服務(wù)的承載和傳遞,比如位置、速度等敏感信息,無人機的身份認證與數(shù)據(jù)的安全加密是十分必要的,以防惡意攻擊。另一方面,當無人機用于實時性要求很高的交通安全應(yīng)用時,比如車聯(lián)網(wǎng)中車輛間的碰撞檢測等需要作出快速決策的應(yīng)用,無人機應(yīng)具備針對不同應(yīng)用和服務(wù)自身處理能力自動評估的能力,確保應(yīng)用安全。
3 結(jié)語
本文較詳細地介紹了物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用典型架構(gòu)及其特點以及實現(xiàn)的技術(shù)難點。同時,詳細介紹了物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用案例。最后,對物聯(lián)網(wǎng)無人機應(yīng)用未來的發(fā)展趨勢進行了展望。
參考文獻
[1] ASHTON K.That ‘internet of things’ thing.RFiD J 2009,22(7):97-114.
[2] MOZAFFARI M,SAAD W,BENNIS M,et al.Mobile Internet of Things: Can UAVs provide an energy-efficient mobile architecture?[C]//Proc.of IEEE Global Communications Conference(GLOBECOM),2016.
[3] MOZAFFARI M,SAAD W,BENNIS M,et al.Unmanned aerial vehicle with underlaid device-to-device communications: Performance and tradeoffs[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2016,15(6):3949-3963.
[4] MOTLAGH N H,BAGAA M,TALEB T.UAV-Based IoT Platform: A crowd surveillance use case[J].IEEE Communications Magazine,2017,55(2):128-134.
[5] DroneDeploy.Powerfull Cloud-Based Software. Accessed on Jun. 4,2016.[DB/OL].[2016-6-4].https://www.dronedeploy.com/.
[6] PURI A.A survey of unmanned aerial vehicles(UAV) for traffic surveillance[J].Department of computer science and engineering,2005.
[7] HARRIS M.Project Skybender:Google’s secretive 5G Internet drone tests revealed[DB/OL].[2016-1-29].www.theguardian.com.
[8] KIM D Y,JO H S,YOON H,et al.Reverse-link interrogation range of a UHF MIMO-RFID system in Nakagamifading channels[J].Industrial Electronics,IEEE Transactions on,2010,57(4):1468-1477.
[9] MOHAMMED F,IDRIES A,MOHAMED N,et al.UAVs for smart cities: Opportunities and challenges[C]//Unmanned Aircraft Systems(ICUAS),2014 International Conference on. IEEE,2014:267-273.
[10] DOMINGO M C.An overview of the internet of underwater things[J].Journal of Network and Computer Applications,2012,35(6):1879-1890.
[11] OUBBATI O S,LAKAS A,LAGRAA N,et al.UVAR:An intersection UAV-assisted VANET routing protocol[C]//Wireless Communications and Networking Conference(WCNC),2016 IEEE.IEEE,2016:1-6.
[12] ZHENG D,CARTER W A.Leveraging the internet of things for a more efficient and effective military[M].Rowman & Littlefield,2015.
[13] ZHANG N,ZHANG S,YANG P,et al.Software Defined Space-Air-Ground Integrated Vehicular Networks:Challenges and Solutions[J].arXiv preprint arXiv:1703.02664,2017.
[14] GUPTA L,JAIN R,VASZKUN G.Survey of important issues in UAV communication networks[J].IEEE Communications Surveys & Tutorials,2016,18(2):1123-1152.
[15] Mohamed Salleh M F B,LOW K H.Concept of operations(ConOps) for traffic management of unmanned aircraft systems(TM-UAS) in urban environment[C]//AIAA Information Systems-AIAA Infotech@ Aerospace.2017:0223.
[16] FASANO G,ACCARDO D,MOCCIA A,et al.Multisensor based Fully Autonomous Non-Cooperative Collision Avoidance System for UAVs[J].Journal of Aerospace Computing Information & Communication,2013,5(10):338-360.
[17] BENI G,WANG J.Swarm intelligence in cellular robotic systems[C].Robots and Biological Systems:Towards a New Bionics,Springer,1993:703-712.
[18] KUREICHIK V V,ZHILENKOV M A.Bee algorithms for solving optimization problems with the explicit objective function[J].Informatics,Computer Science and Engineering Education,2015,1(21):1-8.
[19] LEONOV A V.Modeling of bio-inspired algorithms AntHocNet and BeeAdHoc for Flying Ad Hoc Networks(FANETs)[C]//Actual Problems of Electronics Instrument Engineering(APEIE),2016 13th International Scientific-Technical Conference on.IEEE,2016,2:90-99.
[20] KARABOGA D,BASTURK B.Artificial bee colony(ABC) optimization algorithm for solving constrained optimization problems[C].Foundations of Fuzzy Logic and Soft Computing,Springer,2007:789-798.
[21] ZHANG Z.Chapter 8-Routing protocols in Intermittently Connected Mobile Ad Hoc Networks and Delay-Tolerant Networks,Algorithms and Protocols for Wireless,Mobile Ad Hoc Networks,Wiley,2009.
[22] SHIRANI R,St-Hilaire M,KUNZ T,et al.Combined Reactive-Geographic routing for Unmanned Aeronautical Ad-hoc Networks[C].8th International Conference on Wireless Communications and Mobile Computing(IWCMC),2012.
[23] CARDEI I,LIU C,WU J.Routing in wireless networks with intermittent connectivity[C].Encyclopaedia of Wireless and Mobile Communications,2013.
[24] GUDAITIS M S.Multicriteria mission route planning using a parallel A* search[J].Graduate School Eng.,Air Force Inst.Technol.,Wright-Patterson AFB,OH,USA,Dec.1994.
[25] YANMAZ E,KUSCHNIG R,. QUARITSCH M,et al.On path planning strategies for networked unmanned aerial vehicles[C].Proc.IEEE Conf.Comput. Commun.Workshops(INFOCOM WKSHPS),2011:212–216.
[26] DELY P,KASSLER A,BAYER N.Openflow for wireless mesh networks[C].Proceedings of 20th International Conference on Computer Communications and Networks(ICCCN),2011:1–6.
[27] RAVICH T M.The Integration of Unamnned Aerial Vehicles into the National Airspace[J].NDL Rev.,2009,85:597.
作者信息:
劉青龍1,2,董家山2
(1.華南理工大學(xué) 電信學(xué)院,廣東 廣州510640;2.廣州海格通信集團股份有限公司,廣東 廣州510663)