CN108287542A - 基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统与方法，该方法包括：无人机、无人船、协同云控制系统及岸端控制系统。其中，协同云控制系统根据岸端控制系统所发布的目标任务，以及接收到的无人船与无人机的状态信息，来有效调度无人机配合无人船按照规划航线完成任务。无人船上设有无人机船载平台，无人机可选择由无人船带回出发点，也可以自行飞回出发点。本发明利用无人机与无人船协作控制，将无人船监控视野从二维扩展到三维，使得操作更灵活、更智能化。
Description
技术领域
本发明属于机器人协同控制技术领域，更具体地，尤其涉及一种无人机与无人船协作控制系统与方法。
背景技术
无人船作为开发和利用海洋资源的重要工具之一，凭借其模块化、无人化、智能化、小型化等优点，正受到越来越多国家的重视与关注，并积极投入研究。但是无人船只能获得一个二维视野信息，在复杂水域，有水草、岛礁等干扰时，无人船不能获得周围障碍物的精确信息，而无人机可以利用自身在空中飞行的优势，可以弥补无人船不能获得空域信息的劣势，但是无人机本身存在一个续航时间短的不足，因此，可以将二者结合起来，取长补短，有效利用二者的优势，更高效地完成任务。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统与方法，利用无人机与无人船协同工作，有效地弥补了无人船获得空域信息的不足，在无人机电量不足时，使用无人船为无人机供电，增加了无人机的作业时间；同时，基于协同云控制，合理利用资源，减小了无人船和无人机的数据处理负担，降低无人船和无人机的能耗，使二者的续航能力增强。
为达到上述目的，本发明采取的技术方案是构建基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统与方法，实现了多无人船与无人机协同控制完成作业，包括无人机、无人船、协同云控制系统及岸端控制系统；
所述的无人机，用于配合无人船完成指定工作，包括通信模块、处理器、驱动模块、执行机构、GPS、姿态传感器、高度计、航速传感器、距离检测雷达、电压检测模块、云台、摄像机；
所述的无人船，执行协同云控制系统的控制命令，按协同云控制系统的指示，完成指定的操作，进而实现目标任务，包括处理器、驱动模块、执行机构、GPS、姿态传感器、航速传感器、距离检测雷达、通信模块、摄像机、船载平台；
所述的协同云控制系统用于接收岸端控制系统发布的总任务，主云控制器对总任务进行分割为多个分任务，统筹协调分云控制器执行分任务，输出控制信号给无人船与无人机，控制无人船与无人机协同完成作业；
所述的岸端控制系统用于显示无人船、无人机与协同云控制系统的状态信息，发布总任务及航线给协同云控制系统，可以手动或自动控制控制无人船与无人机协同工作。
优选的，所述航线为岸端控制系统调用电子海图，通过在电子海图上输入起始点、终止点坐标自动生成无人船与无人机的航线
优选的，所述无人机的状态信息包括无人机的位置、高度、航速、航向、俯仰角、横滚角、剩余电量、以及前、后、左、右、上、下6个方位的障碍物距离信息。
优选的，所述无人船的状态信息包括无人船的位置、航速、航向、剩余电量、以及前、后、左、右4个方位的障碍物距离信息。
优选的，所述无人机的通信模块为4G收发模块和4G视频传输模块。4G收发模块用于接收协同云控制系统的控制命令以及发送无人机的状态信息到协同云控制系统；处理器按照接收到的控制命令控制驱动模块驱动执行机构运作，完成指定操作；GPS用于采集无人机当前的经纬度信息；通过姿态传感器获得无人机当前的姿态；通过高度计获得无人机当前的高度；通过航速传感器获得当前速度；电压检测模块用于实时测量无人机的剩余电量；在无人机的前、后、左、右、上、下6个方位设置距离检测雷达，用于获得这6个方位的障碍物距离信息；摄像机安装在云台上，通过4G视频传输模块将摄像机拍摄到的视频、图片传输到协同云控制系统。
优选的，所述无人船的通信模块为4G收发模块和4G视频传输模块，4G收发模块用于接收协同云控制系统的控制命令以及发送无人船的状态信息到协同云控制系统；处理器按照接收到的控制命令控制驱动模块驱动执行机构运作，完成指定操作；GPS用于采集无人船当前的经纬度信息；通过姿态传感器获得无人船当前的航向；通过航速传感器获得当前航速；电压检测模块用于实时测量无人船的剩余电量；在无人船的前、后、左、右4个方位设置距离检测雷达，用于获得这4个方位的障碍物距离信息；同时，在无人船上设有摄像机，用于拍摄周围环境，通过4G视频传输模块将摄像机拍摄到的视频、图片传输到协同云控制系统；船上还设有船载平台，用于搭载无人机。
优选的，所述无人船上安装的摄像机，安装在无人船前端的上方中间位置。
优选的，所述主云控制器，不仅是一个云控制器，还是一个任务管理器；在任务的初始阶段，主云控制器根据任务的规模从备选云控制器中选择多个合适的云控制器作为分云控制器；然后主云控制器根据当前的计算资源，对总体任务进行分割为多个分任务，并将不同的分任务分配给相应的分云控制器，同时将网络控制参数、经验池、当前时刻及之前时刻的无人船、无人机状态信息发送给分云控制器，待分云控制器计算完成后，将计算结果反馈给主云控制器，主云控制器再根据当前任务分配情况计算出最终控制信号，通过点对点通信，主云控制器将控制命令分别发送给无人机与无人船，控制无人机、无人船按指定的姿态、指定的速度到达指定的位置完成指定的工作。
优选的，所述主云控制器将不同的分任务分配给相应的分云控制器时，根据各个分云控制器的计算能力进行分配任务。
优选的，所述主云控制器根据无人船与无人机的数量选择相应数量的分云控制器。
优选的，所述主云控制器通过无人船、无人机的当前位置以及所跟踪航线得到无人船、无人机的期望航向。
优选的，所述主云控制器将每艘无人船下一时刻、当前时刻及前一时刻的状态信息、期望航向、期望航迹误差、实际航迹误差作为对应分云控制器的输入，分云控制器通过自主学习决策输出控制命令，并将控制命令及网络参数反馈给主云控制器，主云控制器再将控制命令发送给对应的无人船。
优选的，所述主云控制器将每架无人机下一时刻、当前时刻及前一时刻的状态信息、期望航向、期望航迹误差、实际航迹误差作为对应分云控制器的输入，分云控制器通过自主学习决策输出控制命令，并将控制命令及网络参数反馈给主云控制器，主云控制器再将控制命令发送给对应的无人机。
优选的，所述分云控制器采用深度确定性策略梯度算法控制无人船自主航行，每个分云控制器包含4个神经网络，神经网络1作为行动者输出控制命令O(t)给定舵角和给定航速，神经网络2作为行动者估计，根据无人船或无人机的下一个时刻的状态估计无人船或无人机应该采取的动作O(t+1)，神经网络3作为评论家对每次神经网络1所采取的行动打分，神经网络4作为评论家估计对每次神经网络2的输出打分。
优选的，所述分云控制器将神经网络1的输出信号及神经网络1、2、3、4的网络参数、经验池反馈给主云控制器，主云控制器选择分云控制器神经网络1的输出作为控制命令并保存神经网络1、2、3、4的网络参数及经验池。
优选的，所述主云控制器将无人船或无人机当前采样时刻以及前一采样时刻的期望航向、期望航迹误差、实际航向、实际航迹误差、实际航速、当前位置、当前障碍物距离、前一时刻的控制命令作为分云控制器神经网络1的输入S(t)。
优选的，所述期望航迹误差恒为零。
优选的，所述主云控制器将无人船或无人机下一采样时刻以及当前采样时刻的期望航向、期望航迹误差、实际航向、实际航迹误差、实际航速、当前位置、当前障碍物距离、前一时刻的控制命令作为神经网络2的输入S(t+1)。
优选的，所述主云控制器将最终控制命令给对应的无人船船载控制系统或无人机控制系统，当船载控制系统或无人机控制系统执行控制命令后，会得到坏境的奖励r(t)，所述奖励为若采取的动作有效的避开了障碍物且高精度的跟踪了航线，则得到一个正奖励，反之，得到一个负奖励。
优选的，所述分云控制器将每一个时刻神经网络1、2的输入S(t)、S(t+1)和输出O(t)、O(t+1)及奖励r(t)存储在经验池中，每次从经验池中随机抽取20组数据，将S(i)和O(i)作为神经网络3的输入，将S(i+1)和O(i+1)作为神经网络4的输入，神经网络3和4对i时刻和i+1时刻神经网络1和2的动作进行打分，将神经网络4的输出与i时刻的奖励求和后，再与神经网络3的输出求差值，通过最小化这个差值来反向求梯度，沿着梯度下降方向更新神经网络3的网络参数，神经网络4通过慢慢跟踪神经网络3的网络参数来更新自身的网络参数。
优选的，所述经验池存储最近100组数据。
优选的，所述神经网络1的网络参数通过神经网络3对神经网络1的输入反向求梯度，沿着梯度上升方向获得更新。
优选的，所述环境的反馈为对无人船每次执行协同云控制系统的控制命令后的表现评分，若无人船的航迹误差和航向误差越小，得到的分数越高，反之，得到的分数越低。
优选的，在每个采样时刻，活动的云控制器和备选的云控制器将发送他们的状态到主云控制器。主云控制器根据各云控制器的状态，重新列出新的分云控制器备选名单，然后在下一个采样时刻根据各云控制器的最新状态重新分配任务。
优选的，所述的各云控制器的状态包括各云控制器的计算能力，以及各分云控制器到主控制器之间网络的时间延迟和数据丢失规律。
优选的，所述无人机与无人船均有设备编号，发送无人机、无人船的状态信息时，同时发送无人机、无人船的设备编号，以便辨识。
优选的，所述协同云控制系统在每个采样时刻，将接收到的无人机、无人船的状态信息以及协同云控制系统的状态信息发送给岸端控制系统进行显示。
优选的，所述岸端控制系统发布的总任务信息包括无人船与无人机要协作完成的任务、任务规划完成的航线、需要完成的动作、动作开始地点。
优选的，所述无人机与无人船协作控制为以无人船为主体，无人机配合无人船完成工作或者以无人机为主体，无人船配合无人机完成工作；无人机采集空域的环境信息，完成在空域的相关任务动作，无人船采集水域的环境信息，完成水域的相关任务动作，二者互相配合，在空域与水域的功能有效互补。
优选的，所述无人船将无人机运载至任务开始地点并释放；任务完成时，无人机在电量充足时，可以选择自动返回出发点，也可以选择搭载无人船，由无人船运载回出发点。
优选的，所述无人机当电量不足时，由协同云控制系统控制无人机飞到无人船所在地点，进行电量补给，电量补给充足后，再释放无人机执行任务。
优选的，所述无人船船载平台上设有无人机电量补给装置。
本发明公开的基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统与方法，利用无人机与无人船协同工作，有效地弥补了无人船获得空域信息的不足，在无人机电量不足时，使用无人船为无人机供电，增加了无人机的作业时间；同时，基于协同云控制，合理利用资源，减小了无人船和无人机的数据处理负担，降低无人船和无人机的能耗，使二者的续航能力增强。利用4G网络进行数据和视频传输，增加了传输速度和距离。无人机与无人船二者的有机结合，使得无人机、无人船的工作范围更广、工作时间更长，工作效率也得到了极大提高。
附图说明
图1为基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统与方法的系统框图。
图2为无人机内部示意图。
图3为无人船内部示意图。
图4为协同云控制系统内部示意图。
图5为岸端控制系统内部示意图。
图6为分云控制器的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式做进一步的详细说明。
在图1中，基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统与方法，包括无人机、无人船、协同云控制系统及岸端控制系统，无人船、无人机与协同云控制系统和协同云控制系统与岸端控制系统均通过4G网络进行通信；
具体地，在图2中无人机用于配合无人船完成指定工作，包括通信模块、处理器、驱动模块、执行机构、GPS、姿态传感器、高度计、航速传感器、距离检测雷达、电压检测模块、云台、摄像机；
具体地，在图3中无人船执行协同云控制系统的控制命令，按协同云控制系统的指示，完成指定的操作，进而实现目标任务，包括处理器、驱动模块、执行机构、GPS、姿态传感器、航速传感器、距离检测雷达、通信模块、摄像机、船载平台；
具体地，在图4中协同云控制系统用于接收岸端控制系统发布的总任务，主云控制器对总任务进行分割，利用分布式算法，统筹协调分云控制器执行分任务，输出控制信号给无人船与无人机，控制无人船与无人机协同完成作业；
具体地，在图5中岸端控制系统用于显示无人船、无人机与协同云控制系统的状态信息，发布总任务给协同云控制系统，可以手动或自动控制控制无人船与无人机协同工作。
具体地，无人机的状态信息包括无人机的位置、高度、航速、航向、俯仰角、横滚角、剩余电量、以及前、后、左、右、上、下6个方位的障碍物距离信息。
进一步地，无人船的状态信息包括无人船的位置、航速、航向、剩余电量、以及前、后、左、右4个方位的障碍物距离信息。
进一步地，协同云控制系统的状态信息的状态信息为各个云端服务器的计算能力、工作状态、计算结果。
具体地，无人机的通信模块为4G收发模块和4G视频传输模块。4G收发模块用于接收协同云控制系统的控制命令以及发送无人机的状态信息到协同云控制系统；处理器按照接收到的控制命令控制驱动模块驱动执行机构运作，完成指定操作；GPS用于采集无人机当前的经纬度信息；通过姿态传感器获得无人机当前的姿态；通过高度计获得无人机当前的高度；通过航速传感器获得当前速度；电压检测模块用于实时测量无人机的剩余电量；在无人机的前、后、左、右、上、下6个方位设置距离检测雷达，用于获得这6个方位的障碍物距离信息；摄像机安装在云台上，通过4G视频传输模块将摄像机拍摄到的视频、图片传输到协同云控制系统。
具体地，所述无人船的通信模块为4G收发模块和4G视频传输模块，4G收发模块用于接收协同云控制系统的控制命令以及发送无人船的状态信息到协同云控制系统；处理器按照接收到的控制命令控制驱动模块驱动执行机构运作，完成指定操作；GPS用于采集无人船当前的经纬度信息；通过姿态传感器获得无人船当前的航向；通过航速传感器获得当前航速；电压检测模块用于实时测量无人船的剩余电量；在无人船的前、后、左、右4个方位设置距离检测雷达，用于获得这4个方位的障碍物距离信息；同时，在无人船上设有摄像机，用于拍摄周围环境，通过4G视频传输模块将摄像机拍摄到的视频、图片传输到协同云控制系统；船上还设有船载平台，用于搭载无人机。
进一步地，所述无人船上安装的摄像机，安装在无人船前端的上方中间位置。
具体地，所述协同云控制系统根据接收到的无人机、无人船的状态信息，以及岸端控制系统发布的总任务，通过点对点通信，主云控制器将控制命令分别发送给无人机与无人船，控制无人机、无人船按指定的姿态、指定的速度到达指定的位置完成指定的工作。
进一步地，所述无人机与无人船均有设备编号，发送无人机、无人船的状态信息时，同时发送无人机、无人船的设备编号，以便辨识。
进一步地，所述协同云控制系统在每个采样时刻，将接收到的无人机、无人船的状态信息以及协同云控制系统的状态信息发送给岸端控制系统进行显示。
进一步地，所述岸端控制系统发布的总任务信息包括无人船与无人机要协作完成的任务、任务规划完成的航线、需要完成的动作、动作开始地点。
具体地，所述无人机与无人船协作控制为以无人船为主体，无人机配合无人船完成工作或者以无人机为主体，无人船配合无人机完成工作；无人机采集空域的环境信息，完成在空域的相关任务动作，无人船采集水域的环境信息，完成水域的相关任务动作，二者互相配合，在空域与水域的功能有效互补。
具体地，所述无人船将无人机运载至任务开始地点并释放；任务完成时，无人机在电量充足时，可以选择自动返回出发点，也可以选择搭载无人船，由无人船运载回出发点。
具体地，所述无人机当电量不足时，由协同云控制系统控制无人机飞到无人船所在地点，进行电量补给，电量补给充足后，再释放无人机执行任务。
具体地，所述无人船船载平台上设有无人机电量补给装置。
本发明公开的基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统与方法，利用无人机与无人船协同工作，有效地弥补了无人船获得空域信息的不足，在无人机电量不足时，使用无人船为无人机供电，增加了无人机的作业时间；同时，基于协同云控制，合理利用资源，减小了无人船和无人机的数据处理负担，降低无人船和无人机的能耗，使二者的续航能力增强。利用4G网络进行数据和视频传输，增加了传输速度和距离。无人机与无人船二者的有机结合，使得无人机、无人船的工作范围更广、工作时间更长，工作效率也得到了极大提高。
Claims (7)
1.基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统，其特征在于包括无人机、无人船、协同云控制系统及岸端控制系统；
所述的无人机包括通信模块、处理器、驱动模块、执行机构、GPS、姿态传感器、高度计、航速传感器、距离检测雷达、电压检测模块、云台、摄像机；
所述的无人船包括处理器、驱动模块、执行机构、GPS、姿态传感器、航速传感器、距离检测雷达、通信模块、电压检测模块、摄像机、船载平台；
所述的协同云控制系统用于接收岸端控制系统发布的总任务，包括主云控制器和分云控制器，主云控制器将总任务分割为多个分任务，统筹协调分云控制器执行分任务，输出控制信号给无人船与无人机，控制无人船与无人机协同完成作业；
所述的岸端控制系统用于显示无人船、无人机与协同云控制系统的状态信息，发布总任务给协同云控制系统，可以手动或自动控制控制无人船与无人机协同工作。
2.如权利要求1所述的基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统，其特征在于，所述无人机的通信模块为4G收发模块和4G视频传输模块，4G收发模块用于接收协同云控制系统的控制命令以及发送无人机的状态信息到协同云控制系统；无人机的处理器按照接收到的控制命令控制驱动模块驱动执行机构运作，完成指定操作；GPS用于采集无人机当前的经纬度信息；通过姿态传感器获得无人机当前的姿态；通过高度计获得无人机当前的高度；通过航速传感器获得当前速度；电压检测模块用于实时测量无人机的剩余电量；在无人机的前、后、左、右、上、下6个方位设置距离检测雷达，用于获得这6个方位的障碍物距离信息；摄像机安装在云台上，通过4G视频传输模块将摄像机拍摄到的视频、图片传输到协同云控制系统。
3.如权利要求1所述的基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统，其特征在于，所述无人船的通信模块为4G收发模块和4G视频传输模块，4G收发模块用于接收协同云控制系统的控制命令以及发送无人船的状态信息到协同云控制系统；无人船的处理器按照接收到的控制命令控制驱动模块驱动执行机构运作，完成指定操作；GPS用于采集无人船当前的经纬度信息；通过姿态传感器获得无人船当前的航向；通过航速传感器获得当前航速；电压检测模块用于实时测量无人船的剩余电量；在无人船的前、后、左、右4个方位设置距离检测雷达，用于获得这4个方位的障碍物距离信息；同时，在无人船上设有摄像机，用于拍摄周围环境，通过4G视频传输模块将摄像机拍摄到的视频、图片传输到协同云控制系统；船上还设有船载平台，用于搭载无人机。
4.如权利要求1所述的基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统，其特征在于，所述协同云控制系统根据接受到的无人机、无人船的状态信息，以及岸端控制系统发布的总任务，通过点对点通信，主云控制器将控制命令分别发送给无人机与无人船，控制无人机、无人船按指定的姿态、指定的速度到达指定的位置完成指定的工作。
5.如权利要求1所述的基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统，其特征在于，所述岸端控制系统发布的总任务信息包括无人船与无人机要协作完成的任务、任务规划完成的航线、需要完成的动作、动作开始地点。
6.如权利要求1所述的基于协同云控制的无人机与无人船协作控制系统，其特征在于，所述无人船船载平台上设有无人机电量补给装置。
7.一种如权利要求1所述系统的基于协同云控制的无人机与无人船协作控制方法，其特征在于：
岸基控制系统发布总任务到协同云控制系统，协同云控制系统接收岸基控制系统发布的总任务，同时接收无人船和无人机发送过来的状态信息；协同云控制系统的主云控制器对总体任务分割为多个分任务，调用可用的分云控制器执行各个分任务，计算完毕之后各分云控制器将计算结果反馈给主云控制器，主云控制器根据当前任务分配情况计算出最终的控制信号；
无人船和无人机的处理器根据接收到的最终控制信号控制舵机、电机调整航向和航速；无人船将无人机运载至任务开始地点并释放；所述无人机当电量不足时，由协同云控制系统控制无人机飞到无人船所在地点，进行电量补给，电量补给充足后，再释放无人机执行任务；任务完成时，无人机在电量充足时，可以选择自动返回出发点，也可以选择搭载无人船，由无人船运载回出发点。
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