CN108762295A - 基于软件总线的一体化无人机控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出基于软件总线的一体化无人机控制系统。系统包括:(1)基于软件总线的一体化无人机控制系统架构。通过面向服务的体系架构,提高组件的可靠性和开放性,屏蔽资源的异构性,封装资源的功能,设计集多功能于一体的一站多控式总线控制系统。(2)轻量化软件总线通信框架,为异构节点提供透明的数据传输机制,实现用户与消息协议的解耦。(3)基于集中式软件总线的全局资源管理模式。设计适合计算资源异构和任务相互依赖的多无人机系统的多视角全局资源管理模式,保证控制系统的实时性与确定性。本发明在保证架构开放性和可靠性下提高控制系统的实时性能和资源利用率。
Description
技术领域
本发明涉及一种支持多无人机控制的一体化控制系统结构,具体涉及基于软件总线的面向服务的无人机控制系统。
背景技术
无人机控制系统是一个集成式远程控制系统,可用于实现无人机系统之间的互操作。但是现有的地面控制系统通用性和互操作性能很差,甚至没有。例如,美国空军的“捕食者”地面控制系统无法监控空军的“全球鹰”或海军陆战队的“先锋”无人机。目前,比较成熟的地面控制系统有:由海军的无人空中系统项目办公室(PMA-263)管理、雷声公司情报和信息系统部门从2000年开始进行开发的美国海军通用无人机地面控制系统——战术控制系统(TCS),并开发了一个可以操作多种NATO无人机的TCS核心系统,实现各无人机系统之间的互操作。AAI公司开发的美国陆军的无人机通用地面控制系统——“一体化系统地面控制系统”(GCS),它由两至三台工作站组成。雷声公司在战术控制系统(TCS) 基础上开发的用于小型无人机的小型地面控制系统——多飞行器控制系统(MVCS)。
国外从事无人机相关研究的主要机构包括:美国国家航空航天局(NASA),其成立了一个无人机应用中心,专门开展无人机的各种民用研究;俄罗斯Antigrad Air公司,它研发的多用途无人机A-03Nart被用于自动化系统监控和气象局监控站;日本Yamaha公司,主要研究飞控技术和无人直升机本体;德国Asctech公司,主要研究超声波避障技术,图像识别避障技术;德国Helicomannd公司,从事飞控系统的研究;美国伊利诺伊大学,研究无人机低空遥测装备;美国农业部航空施药研究中心,主要研究无人直升机变量喷洒技术。
国内北京航空航天大学、西北工业大学、国防科技技术大学、中国科学院研究生院、南京航空航天大学等高校科研人员在无人机编队飞行技术、航迹规划、多机协同任务规划、视觉导航、飞行控制系统、无人机机体结构、信息融合等相关领域进行了多年的研究和积累。国内从事农用无人机相关研究的主要机构包括:农业部南京农业机械化研究所,研究航空施药、自动导航及航空施药质量评价技术,其发明专利“基于GPS导航的无人机施药作业自动控制系统及方法”(专利号:ZL201010508046.6);华南农业大学在辅助授粉技术、低空遥测技术、能源载荷匹配技术上均有研究及相应成果,其发明专利“一种适用于无人机授粉作业的机载装置及其授粉方法”(专利号:ZL201310136515.X);浙江大学主要研究机载信息探测技术、低空遥测技术,发明专利“一种自动调整重心的旋翼式无人机以及调整方法”(ZL201410178486.8);中国科学院沈阳自动化研究所研究了无人机自主飞行控制技术,发明专利“小型无人直升机自主飞行控制系统”(专利号:ZL200610134368.2);广州极飞科技有限公司主要研究飞行控制技术及无人机本体开发,发明专利“无人机、无人机的测距滤波方法及基于该方法的测距方法”(专利号:ZL201510698196.0);中国农业机械化科学研究院申请的发明专利“一种航空喷药机GPS短时自差分导航方法及装置” (专利号:ZL201010264444.8)
目前,无人机一体化操控技术已成为无人机控制系统的技术趋势,并以此为基础开发多机全局资源规划方案成为亟待解决的问题。无人机控制系统是一个多任务并行系统,在无人机动态特性、执行能力、当前状态等条件下,开发设计必须满足如下要求:1)由于无人机组件失效或不可访问带来的任务实施失败,需要设计一种组件可替换架构来确保任务的正确执行;2)由于系统计算资源及网络资源限制给无人机飞行任务带来不确定性,需要实现资源合理调度和任务的正确及时执行;3)由于具备大量并行计算及网络资源,可将无人机高度智能化的任务分解为多个子任务,并采用最优分配方法管理子任务的有序执行。
发明内容
发明设计一种基于软件总线的一体化无人机控制系统架构,如图1所示,采用基于软件总线的集中管理模式,实现多机任务一体化操控及全局资源调度。本发明主要内容包括:
基于软件总线的一体化无人机控制系统,基于中间件技术和面向服务的体系架构;在系统层和应用层之间添加一个中间层即软总线层解决复杂无人机信息物理系统架构中各模块通信、集成和配置的问题,实现集任务分配、航线规划、控制指挥、过程监控于一体的一站多控式监控;中间件抽象为连接各组件的软件总线,提供标准化的可靠消息传输服务,通过标准接口向软件总线请求所需的数据,软件总线以实时异步通信方式进行消息传输,承担消息路由、网络协议、数据编解码、消息队列的数据服务。
进一步地,采用面向服务的分层架构提高无人机系统灵活性和可靠性;面向服务被认为是一种鲁棒性的架构类型,其在应用层使用软件容错策略,通过解耦技术支持具有关键属性的组件本地化,采用模块化的设计限制错误的蔓延。这些特性使之适应于不确定和时变的系统,使系统更灵活。另外,随着负载的增加,容易造成某些计算节点的拥塞甚至瘫痪,控制指令不能转发,影响了控制性能。当服务所在计算节点出现性能故障,其它计算节点的后备服务可替代其工作,这种方法提高了系统的可靠性。
基于软件总线的面向服务架构请求方和服务方并没有直接的进行通信,而是通过软件总线来进行交互,将软件总线作为服务请求代理构建交互模型;由于请求方和服务方并没有直接的依赖关系,使得服务能够灵活的被重构,提高了系统的可用性和容错性。采用中心管理节点,使得服务及权限配置信息可以集中管理,而不需要由每个服务自己运维。对于可靠性和实时性要求极高的无人机系统,更需要一个软件总线这样的全局资源管理模块进行业务流程管理、负载均衡、资源调度等资源集中管理。
进一步地,面向服务的分层架构区别于传统嵌入式控制系统的传感器单元、执行单元、控制单元三层架构,而是将面向服务的无人机信息物理系统架构分为四层:底层是包括各种物理设备的物理层,它们直接与外界环境交互;物理层之上是提供各部件互联互通的网络层;网络层上为软件总线层,即服务中间件,它为物理设备及上层服务提供统一接口,实现消息传输,并且实现对应用服务的描述、组合、资源的合理分配及调度;最上层是为各终端用户提供服务且能动态配置的服务层。
进一步地,采用轻量化软件总线通信框架。根据分布式异构无人机系统需求提出简易通信机制,设计了一个通用的软件接口,将Protocol Buffers作为通信协议的序列化的二进制消息对象,采用同步模式、异步模式双模式的轻量化消息交互模式的概念,构建一条虚拟的数据传输通道,使得各组件通过该标准接口接入软件总线实现与其他组件的交互,其简化的结构有助于保障和提升系统的实时性能。
进一步地,基于数据库的任务组合方式;提出基于数据库的任务动态组合策略,将任务流程的定义和任务流程的执行分离开,任务流程的执行依赖于任务流程的定义,但不把流程的定义和执行固定化,使得任务流程的动态组合成为可能;任务的执行采用服务调度的形式;通过数据库资源,实现任务执行所需服务的查找和组合。
进一步地,依托集中式软件总线的全局资源管理模式,在无人机动态性能、环境动态变化等条件下,实现无人机群多目标多任务的协同作业;采用可配置组件的中间件体系架构设计全局任务管理功能,支持事件的控制和任务分配调度策略,该架构中同一组件可在多个应用处理器中贮存,通过任务管理器的分配策略将子任务分配到合适的应用处理器组件中执行。
进一步地,基于软件总线的混合任务调度策略;针对动态非结构化环境时变性和系统任务执行的时间依赖性特点,构建随机多有向无环图任务调度模型实现任务调度与执行时间的松耦合,结合模糊反馈任务调度策略和负载均衡的任务分配策略,减少资源开销、通信开销,提高控制系统的实时性和资源利用率。系统通过资源管理和任务过程监控,可以实现任务的最优调度策略。
进一步地,基于软件总线的无人机植控制系统的应用,可以扩展实现异构无人机、设备和服务功能之间的协调控制。将航迹规划任务、喷洒量规划任务、命令解析任务及飞机本体上执行的飞控任务等封装成服务,可以装载到并行的计算节点执行,利用计算节点丰富资源解决控制器上计算处理能力受限的问题,提高控制系统的可扩展性,同时采用多服务备份机制提高任务运行的可靠性。
与现有技术相比,本发明的优点和效果如下:
本发明相对于已有的控制系统,采用面向服务的思想,设计了一个基于软件总线的一体化无人机控制系统,引入基于数据库的服务请求代理机制,通过软总线实现服务的注册、请求、组合、注销机制,解决组件之间的互联和互操作问题,具有开放式、可扩展、高可靠性等特点。针对无人机实时可靠控制问题,本发明采用全局资源调度方式,对多任务优先级和周期进行优化,采用任务分配方法,实现无人机群农田多目标多任务一体化作业。
附图说明
图1为基于软件总线的一体化无人机控制系统架构示意图。
图2为控制系统层次结构示意图。
图3为消息对象格式示意图。
图4为消息交互步骤示意图。
图5为服务信息文件示意图。
图6为消息传输机制实现原理图。
图7为控制任务执行的工作步骤示意图。
图8为基于总线的资源调度框架示意图。
图9为调度模块的位置示意图。
图10调度模块的反馈调度结构示意图。
图11为负载均衡模块功能展示示意图。
图12为无人机植保喷施实验原型系统示意图。
具体实施方式
以下结合实施例对本发明作进一步详细的描述,但本发明的实施方式不限于此,以下若有未特别详细说明之处,均是本领域技术人员可参照现有技术实现或理解的。
本实例的一种基于软件总线的一体化无人机控制系统架构,如图1所示,采用基于软件总线的集中管理模式,实现多机任务一体化操控及全局资源调度。本发明主要内容包括:
1)基于软件总线的一体化系统架构
基于软件总线的一体化系统架构如图1所示,包括无人机、传感设备、地面控制系统 (总线节点、计算节点、总线代理)、网络等部分。
总线代理。总线代理分布在每一个计算节点中。总线代理主要负责处理服务与总线交互的细节,包括服务信息的收发,信息包的封装与解封装等。对服务的应用层,总线代理提供了一个send方法,用户通过send方法将根据接口文件定义的信息结构放入总线代理的发送队列中,剩下的信息封装和信息转发过程将全部由总线代理处理。
总线节点。总线节点是一个人机交互、飞行任务分配、监控作业过程一体化的控制系统中间件。
计算节点。主要功能是对控制任务的子任务进行处理。任务处理所需的服务信息可以从本地数据库Cache中获取。任务必须对计算节点进行选择,这个任务由总线节点的负载均衡模块完成。
2)面向服务的开放式控制系统体系层次模型
本发明的基于软件总线的一体化无人机控制系统按层次结构划分为四个层次,分别是:物理层、网络层、总线层和应用服务层。下面将对每一层的功能进行介绍,如图2所示。
物理层:系统与物理世界交互的终端,针对不同的应用,物理层可相应变化。比如,无人机、传感器、数传系统、基准站可构建一个无人机系统,机械臂、PLC、传感器、RFID、执行器可构建一个工业化生产线系统,而添加数控机床、PLC、伺服设备等则构建了一个数控系统应用。
网络层:主要实现消息的传输功能。它是消息传输的具体实现,支持消息字节流准确无误的发送接收。
总线层:为了解决各模块间通信、配置及资源调度等问题,本发明增加了一个总线,即中间件,以减少开发的时间和成本。与通信中间件类似应具备任务分配、任务的优先级调度、消息可靠传输等功能,与传统通信中间件不同的是,总线是集中监控中心,需要实现对被控对象的控制,因此必须具备对控制流程监控的功能,支持服务的即插即用,业务流程的组织、资源的动态分配及优化调度。除去总线提供的数据存取、服务查找、状态监控、服务注册、消息传输等功能,其功能主要包括:1)需要集成应用服务实现一个完整的控制任务,以满足用户控制操作和查询管理数据的要求,即提供生命周期服务,包括服务组合,服务管理,目标抽象层等。服务组合提供构建多个服务以及现有已组合服务的应用的能力。服务管理提供一系列管理设备和服务的功能,例如动态发现,状态监测和服务配置等。这个层次也包括QOS和容错参数功能等的管理。2)采用特定的通信机制实现组件间信息的交互,利用规范通信协议及高效可靠的消息传递机制进行与平台无关的数据通信,并基于数据通信来进行分布式系统的集成,本发明提供了一系列API以实现消息的交互。它隐含了具体的实现方式,而以API的形式呈现给外界,使服务和总线能被外界发现和交互;3)根据任务的实时属性进行资源的分配和调度,提高系统实时性、可靠性和资源利用率。
应用服务层:应用服务层中是封装成服务的程序实体,对外提供特定的功能。控制功能的体现是通过调用拼装服务实现的,服务通过调用总线服务支持层提供的API实现与总线的交互,包括服务的注册、查找等交互。本层次的研究内容主要是原型系统的服务粒度划分和服务封装实现。系统中可设计多个设备抽象服务,与设备驱动功能相似,能够把控制命令解释成与具体设备相关的指令,提供对被控对象的启动、关闭、查询、控制等操作。
3)轻量化软件总线通信框架
本发明提出将Protocol Buffers作为通信协议的序列化的二进制消息对象,如图3所示。
本发明采用同步模式、异步模式双模式的轻量化消息交互模式,如图4所述。
4)基于数据库的任务动态组合策略
系统中没有设计具体的控制任务流程,如图7所示,当需要执行一项控制任务时,包含两个工作步骤:
第一步,控制任务流程组合步骤,操作人员需要按照控制要求从总线的流程配置界面选择该任务流程执行所需的服务,并按照控制任务流程执行的先后顺序进行排列,形成一条控制任务流程信息,保存入数据库的控制流程信息表。
第二步,控制流程执行步骤,控制流程信息保存成功后,用户便可以向总线发出执行该控制任务流程的请求,总线根据查询数据库获取任务流程信息及对应的服务信息并依次调用相关服务。这种以自组织方式动态生成控制任务流程的控制系统不需要对系统进行额外的逻辑编程,减少了系统服务组合的工作量,增强了系统应用的可扩展性。
5)基于集中式总线的全局资源管理模式
从任务分配、计算资源调度、网络资源优化等多角度设计无人机控制系统调度模式。1) 设计了一个全局调度器,考虑以子任务为调度对象,研究任务可调度性的同时,综合考虑控制系统的时延、丢包、周期等控制性能因素,设计了网络资源和节点CPU资源的综合调度,把任务优先级调度反映到操作系统的调度层次上;2)兼顾分布式计算和集中监控的方法,即能根据节点性能实时动态地调节各计算节点负载,又能维持负载迁移的稳定性,在保证可靠性的同时提高系统的实时性。
如图8所示,资源调度框架主要包含三部分:资源调度模块:负责计算资源和网络资源的优化,总线处理及发送任务的先后顺序决定了任务抢占资源的优先顺序;周期优化模块:根据系统资源利用率及各任务性能指标调节任务周期,提高系统资源利用率及控制性能;任务分配模块:当系统较稳定时,可以通过计算任务执行时间和在计算节点的最早完成时间进行任务分配,若系统存在较大干扰,任务执行存在很多不确定性时,可以采用基于负载均衡的任务分配方法(根据流程ID,服务ID、函数ID,实例ID以及各计算节点性能反馈情况将任务分配至相应计算节点执行)。当总线接收到任务请求时,先由任务优先级调度模块按子任务优先级排序,并由周期优化模块对任务周期进行优化,然后由任务分配模块将子任务分配到相应计算节点,最后由通信模块将任务消息发送出去。通信模块对消息对象进行编解码,采用简易消息交互模式来提高传输的吞吐量和延迟,并提供总线API组件实现了消息传输机制的基础设施,以满足应用程序所期望的数据格式和结构。
6)基于软件总线的混合任务调度策略
构建基于软件总线的混合任务调度策略:随机多有向无环图任务调度策略、模糊反馈任务调度策略和负载均衡的任务分配策略,通过资源管理和任务过程监控,实现任务的最优调度策略。其主要策略功能和特点为:1)构建随机多有向无环图任务调度策略实现系统任务调度和任务执行时间的松耦合,考虑到任务的随机涌入性、任务执行环境不确定性和动态变化的影响,采用更精确的时间表达方式进行任务优先级排序和任务分配;2)设计模糊反馈任务调度策略,消除不确定性因素特别是不可预测因素的影响(任务执行时间无法测量、时态特性参数无法精确获取或存在不可预测噪声的复杂不确定性动态环境),对任务优先级进行排序,提高系统控制性能和资源利用率。
7)基于软件总线的无人机植保喷施方法
基于软件总线的无人机植保喷施方法如图12所示,系统由地面控制系统、数传电台、基准站、无人机、GPS等组成,采用基于总线的分布式架构,并设计了植保喷施作业的控制任务。
无人机植保喷施方法如图12所示,各测试飞机安装“差分北斗定位系统”,包含了GPS 定位系统的地面基准站和空中流动站部分,其中GPS采用Trimble5700差分GPS,采集无人机经纬度等位置信息,动态测量定位精度达到厘米级。通过数传电台之间的数据通信,无人机的飞行轨迹、高度、速度、飞行时间、距离等飞行参数传递到地面控制系统内,地面控制系统的主要任务是实时采集分析遥测数据、定时向飞机发送遥控指令、飞行控制参数调整、飞行仿真等。
本方法中系统由多台处理器组成,其中一台为总线应用服务器,主要负责资源调度、数据存储及人机界面操作;其余为应用处理服务器,主要用于执行边界数据处理、航线规划、喷施量规划、命令处理等任务。无人机的各功能组件被封装成服务贮存在处理器中。总线通过定义一组标准软件接口规范,提供一条虚拟的数据传输通道,实现各组件之间的交互。采用消息交互模式实现组件的“即插即用”,并通过总线的流程配置机制实现服务的组合。通过软总线,用户能看到注册的所有服务和设备,总线提供的通讯方式对服务是完全透明的,经过总线的屏蔽作用,通信可被认为是点到点的甚至是以云端的方式进行的。本方法的实现细节包括以下方面:
接口定义为消息对象与消息交互模式的组合。
消息对象:把用户定义的数据结构封装成通信内容填充进一个具有统一的消息传输协议格式的对象内进行传输,该对象称为消息对象。
消息交互模式:消息交互模式主要是传输架构中的总线层为应用服务及设备用户提供统一的标准API。消息交互模式的引入使得构件间的交互变得清晰规范,同时接口的定义方式也大大降低了构件间耦合性。
(1)消息对象设计
本发明选择Protocol Buffers作为通信协议的序列化框架,消息协议格式如图3所示,其中,前导符、分隔符和FCS的校验由以太网网卡处理。目的地址为消息接收节点的MAC 地址,源地址为发送节点的MAC地址。帧类型为数据帧类型,比如IP报文,TCP报文、 UDP报文等。数据区为需要发送的消息对象,即为本文定义的消息结构。消息对象由报头长度,报头正文,消息正文三部分组成。其中,报头正文和消息正文部分都采用Protocol Buffers进行序列化。
报头长度。由于采用了可变长的报头,必须在消息前边加上报头的长度。报头长度是一个4字节整形数,采用little-endian模式存储。
报头正文。报头主要包含一些总线处理需要的固定属性字段。
消息正文。消息正文包含任务之间需要交互的信息,这部分内容服务开发者可以通过服务接口文件进行自定义。
(2)消息交互模式
使用同步和异步这两种模式来实现总线API功能,并基于该交互模式实现一个完整的服务交互流程,图4中UML时序图描述了同步模式和异步模式下服务、总线及数据库的交互步骤。
STEP 1服务建立与总线的连接,完成注册
连接注册Subscribe用异步模式表述,该模式与SmartSoft中的query模式相映射。服务端信息由用户在XML的服务信息文件中进行设定,如图5所示,主要包含服务ID,服务名,服务描述,服务中提供的函数等信息。服务端通过异步请求Subscribe(MsgObj) 操作建立与总线的连接,提取出配置文件中的服务信息,封装成Protocol Buffers序列化格式传输至总线,发出注册请求,总线处理注册请求,提取出服务信息,并向数据库发出插入新数据的请求insertdb(MsgObj),该请求用同步模式表述,与SmartSoft中的send 相映射,数据库通过notify(MsgObj)返回确认信息,总线再通过sendasy(MsgObj)返回注册确认信息给服务端,完成注册。
STEP 2用户通过人机交互界面设置控制任务流程
服务1通过异步模式提出设置任务流程请求config(MsgObj),该模式与SmartSoft中的event模式相映射。服务1设置了一个调用服务2的控制任务流程,实现了event模式中的activate操作,总线通过insertdb(MsgObj)把任务组合信息存入数据库,并由 notify(MsgObj)得到返回信息,当服务2出现故障时,总线向服务1发出通知消息sendasy(MsgObj),实现event模式中的fire操作。
STEP 3服务向总线发送请求消息
若服务2向总线发送一个同步请求sendsyn(MsgObj),总线处理该请求并通过sendsyn (MsgObj)返回结果,该模式属于同步模式。
服务2向总线发送一个周期任务请求sendasy(MsgObj),该模式与SmartSoft中的push timed模式相映射,采用异步模式配合周期定时器的方法实现,而push newest模式可以通过一般的异步模式实现。
STEP 4总线根据任务的优先级对任务请求进行调度;
STEP 5总线根据接收到的任务请求消息类型进行处理,转发请求或返回结果。总线经过查找数据库的请求searchdb(MsgObj)操作,获取处理信息,并根据任务流程组合信息通过sendasy(MsgObj)操作转发消息给服务1或返回结果给服务2,其中数据库操作属于同步交互模式,而总线处理属于异步交互模式。
STEP 6注销Unsubscribe和断开连接
可以采用STEP 1中服务的连接建立和注册的同步交互模式实现注销和断开连接服务。该应用模式可以映射为SmartSoft中的dynamic wiring模式,表示动态转换服务端的数据流。
本发明消息传输机制是:网络间一般任务请求信息通过TCP/IP Socket进行数据传输,总线与计算节点之间的状态监控信息通过UDP协议进行传输;同一主机内运行的不同服务软件间通过共享内存实现,这是效率最高的方式,因为服务进程可以直接读写内存,无需额外的时间和资源开销,消息传输过程中,进程与共享内存建立的映射维持至整个通信结束,读写的数据一直保存在共享内存中,直到通信结束才解除映射并将内存数据写入到文件中,避免了由多次创建连接带来的浪费。服务和总线初始化时都会创建专属的共享内存,发送端将消息发送至接收端对应的共享内存中,接收端则通过对专属共享内存的监控来启动服务程序,原理如图6所示,总线需要开辟存放请求消息、结果消息和状态消息的共享内存,服务端根据消息的不同类型向总线的共享内存中写入相应消息。服务端也有相应的共享内存,当传输消息给服务时,需要查找服务的位置信息,再将消息写入属于服务端的共享内存。
总线定义了接口层来负责管理通信缓冲池,池内单元称为包,并负责在系统内的节点之间传递这些包。包中包含了节点之间传递的消息。接口层提供一套包处理例程接口,在系统准备和处理任务请求时被调用。各个单元之间的接口传递的就是信息流,避免了传统消息传输方式的资源浪费,保证了实时性。
(3)集中式全局资源调度模块
图9说明了调度模块在面向服务的无人机信息物理系统中所处的位置。图中,总线接收到服务端或用户端的任务请求,调用调度模块,然后根据调度模块分配的优先级把任务插入到任务分发队列中等待分发,同时,调度模块把任务优先级映射到操作系统级别的优先级,以调节任务所在计算节点的资源分配。
采用了两级双层调度的设计思想。两级指的是就任务优先级调度和系统资源优化两个级别进行研究。双层是指总线的全局资源调度及映射到计算节点的局部资源调度。
在对实时操作系统的内核调度机制进行研究的基础上,本发明开发了一种反馈式动态优先级调度算法,该算法按照各任务的相对重要性和反馈性能指标,通过“闭环”反馈控制对各任务优先级别进行调整,以达到实时动态调度。如图10所示,该算法按照各任务的反馈性能指标,通过反馈控制计算对各任务优先级和系统资源分配进行调整,以达到资源分配的相对公平。
随着无人机技术的发展,无人机控制对计算中心的访问数量大大增加,计算中心也必须具备大量并发访问服务的能力。单台计算节点有限的性能不能满足大量复杂任务的需求,而多台计算节点集成一个计算中心,并通过负载均衡技术将任务请求分配到各计算节点,则能提高系统的处理能力和系统的可靠性。
为了保证负载均衡的全局性,本文选择集中式负载均衡方法,这与总线的集中式管理一致。如图12所示,任务请求能分割成有限子任务,基于负载均衡的资源分配为每个子任务分配计算节点资源,并由计算节点的服务实例来执行子任务,同时计算节点的CPU、内存、网络带宽等性能反馈给总线,以指导下一周期的负载分配。数据存储节点存储着系统中所有任务流程和服务的信息。当计算节点需要查询的服务处理信息在本地Cache中时,将不需要访问后端存储节点,而只需直接根据Cache中的服务信息对任务消息进行处理。
Claims (7)
1.基于软件总线的一体化无人机控制系统,其特征在于基于中间件技术和面向服务的体系架构;在系统层和应用层之间添加一个中间层即软总线层解决复杂无人机信息物理系统架构中各模块通信、集成和配置的问题,实现集任务分配、航线规划、控制指挥、过程监控于一体的一站多控式监控;中间件抽象为连接各组件的软件总线,提供标准化的可靠消息传输服务,通过标准接口向软件总线请求所需的数据,软件总线以实时异步通信方式进行消息传输,承担消息路由、网络协议、数据编解码、消息队列的数据服务。
2.根据权利要求1所述的一种基于软件总线的一体化无人机控制系统,其特征在于采用面向服务的分层架构提高无人机系统灵活性和可靠性;随着负载的增加,容易造成某些计算节点的拥塞甚至瘫痪,控制指令不能转发,影响了控制性能;当服务所在计算节点出现性能故障,其它计算节点的后备服务可替代其工作;
基于软件总线的面向服务架构请求方和服务方并没有直接的进行通信,而是通过软件总线来进行交互,将软件总线作为服务请求代理构建交互模型;采用中心管理节点,使得服务及权限配置信息可以集中管理,而不需要由每个服务自己运维。
3.根据权利要求2所述的一种基于软件总线的一体化无人机控制系统,其特征在于面向服务的分层架构区别于传统嵌入式控制系统的传感器单元、执行单元、控制单元三层架构,而是将面向服务的无人机信息物理系统架构分为四层:底层是包括各种物理设备的物理层,它们直接与外界环境交互;物理层之上是提供各部件互联互通的网络层;网络层上为软件总线层,即服务中间件,它为物理设备及上层服务提供统一接口,实现消息传输,并且实现对应用服务的描述、组合、资源的合理分配及调度;最上层是为各终端用户提供服务且能动态配置的服务层。
4.根据权利要求1所述的一种基于软件总线的一体化无人机控制系统,其特征在于采用轻量化软件总线通信框架;
根据分布式异构无人机系统需求提出简易通信机制,设计了一个通用的软件接口,将Protocol Buffers作为通信协议的序列化的二进制消息对象,采用同步模式、异步模式双模式的轻量化消息交互模式的概念,构建一条虚拟的数据传输通道,使得各组件通过该标准接口接入软件总线实现与其他组件的交互。
5.根据权利要求1所述的一种基于软件总线的一体化无人机控制系统,其特征在于基于数据库的任务组合方式;提出基于数据库的任务动态组合策略,将任务流程的定义和任务流程的执行分离开,任务流程的执行依赖于任务流程的定义,但不把流程的定义和执行固定化,使得任务流程的动态组合成为可能;任务的执行采用服务调度的形式;通过数据库资源,实现任务执行所需服务的查找和组合。
6.根据权利要求1所述的一种基于软件总线的一体化无人机控制系统,其特征在于依托集中式软件总线的全局资源管理模式,在无人机动态性能、环境动态变化等条件下,实现无人机群多目标多任务的协同作业;采用可配置组件的中间件体系架构设计全局任务管理功能,支持事件的控制和任务分配调度策略,该架构中同一组件可在多个应用处理器中贮存,通过任务管理器的分配策略将子任务分配到合适的应用处理器组件中执行。
7.根据权利要求1所述的一种基于软件总线的一体化无人机控制系统,其特征在于基于软件总线的混合任务调度策略;针对动态非结构化环境时变性和系统任务执行的时间依赖性特点,构建随机多有向无环图任务调度模型实现任务调度与执行时间的松耦合,结合模糊反馈任务调度策略和负载均衡的任务分配策略,系统通过资源管理和任务过程监控,可以实现任务的最优调度策略。
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GR01 | Patent grant | ||
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