CN109936622B - 一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法，包括以下步骤：构建覆盖集群内所有无人机的分布式资源共享体系；集群内每架无人机将自身数据资源广播到其他无人机，使无人机共享邻域内其他无人机的数据资源；同时，每架无人机将自身携带的服务资源进行抽象封装，并通过服务公开和代理，实现服务资源远程调用和分布式计算；利用集群内共享的资源，建立无人机集群数据冗余备份和故障互相检修的处置机制，提高集群体系的可靠性；本发明提出的无人机集群控制方法，使得无人机集群拥有了显著的协同作业优势和较强的分布式处理能力，同时具备了较高的集群鲁棒性。

Description

一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法及系统

技术邻域

本发明涉及无人机资源共享的研究领域，特别涉及一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法及系统。

背景技术

针对无人机飞行控制的研究工作起源很早，而且对于单架无人机的飞行控制系统及方法也已经非常成熟和完善。但是，随着功能需求的不断变化，无人机的飞行任务和场景也变得十分复杂，单架无人机已经很难满足大型任务的执行要求，发展多无人机的集群技术已经成为主流趋势；无人机集群技术已经发展到一定的阶段。

但目前的无人机集群飞行大多采用的是集中式的统一控制方式，或者是执行机载预写程序的固定飞行模式，而对无人机集群内部进行相互通信并进行协同自主飞行控制的相关研究还未十分成熟。同时，目前的无人机集群技术还只是简单地组合多架无人机，以完成一些简易的线性组合任务，而没有构建集群资源共享体系以满足更加复杂的集群任务需求，更不能充分发挥多无人机之间有机组合的分布式处理优势。因此，在集群内部实现无人机资源共享，构建庞大的仿生无人机智能群体，具有非常广阔的应用前景。

此外，对集群无人机而言，其控制系统的稳定性和可靠性无疑是至关重要的。传统的单控制器的无人机在发生故障或者遭遇宕机时，往往无法采取有效补救措施，最终只能终止任务甚至坠毁；而双控制器或多控制器的无人机则需要更多机身载荷和能源消耗。因此，设计完善而有效的故障发现与恢复策略，建立集群协同容灾机制，以提高集群无人机的容灾处置能力，对于提高无人机的任务完成率有着重大意义。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提供一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法，建立覆盖集群内所有无人机的分布式资源共享体系，包括数据资源共享和服务资源共享，并借助共享的无人机资源，建立集群无人机协同容灾处置机制，使得整个集群具备了极强的分布式计算和处理能力，充分发挥了无人机集群作业的优势，使得无人机集群具备了极高的容错能力和较强的集群鲁棒性。

本发明的另一目的在于提供一种基于分布式资源共享的无人机集群控制系统。

本发明的目的通过以下的技术方案实现：

一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法，包括以下步骤：

S1、建立实时数据资源共享机制，即无人机将自身数据资源进行整合和规范化，同时发送给其他无人机；

S2、建立服务资源共享机制，即对无人机可共享服务资源进行封装和管理，并以特定接口向其他无人机提供服务；

S3、构建集群无人机数据备份与恢复机制，进行数据资源持久存储与冗余备份；

S4、建立集群协同故障检测与处理机制，将故障中数据进行迁移。

进一步地，所述步骤S1具体为：

S101、数据资源整合及规范化：将无人机数据资源按照自定义消息协议进行封装，并采用Protocol Buffer消息机制对数据包进行规范化处理，以获得数据包头固定而数据负载可变的不定长二进制数据资源包；

S102、数据资源加密：将整合之后的数据资源包进行加密处理，所述加密处理采用高效轻量化的对称加密算法；

S103、数据资源集群内发布，借助集群通信网络，采用广播方式，将加密后的数据资源包发送给邻域内的无人机，同时建立集群数据资源池，用来缓存其他无人机提供的可共享数据资源；

S104、数据资源同步更新及维护：借助无人机运动预测模型，弥补通信时延或网络拥塞造成的数据更新滞后或数据包丢失，确保每架无人机上维护和使用的共享数据资源有效且最新。

进一步地，所述无人机数据资源，包含：飞行状态数据、飞行环境数据、任务执行数据。

进一步地，所述步骤S2具体为：

对每架无人机上可共享的服务资源进行统一的封装和管理，一方面要对本地无人机的功能和服务进行抽象和封装，并以特定的接口向其他无人机提供本地服务，即服务远程提供；另一方面还需要对集群内其他无人机上运行的服务进行封装，并代理到本地，实现本地无人机对其他无人机的远程服务调用，从而实现无人机集群内服务资源共享及群体任务的分布式计算；具体为：

S201、服务形式化定义与建模：用形式化描述对服务资源进行统一定义；所述形式化描述是根据服务资源本身的特性进行约束定义，对每一个服务进行抽象建模，把服务建为一致化模型；具体为以WSDL语言建立服务资源的描述规范，并定义对象属性六元组为统一描述模板，采用定位参数、源参数、目的参数、输入参数、输出参数和描述参数作为描述约束，最终生成XML文档的结构化抽象模型；

S202、抽象服务注册：所有本机服务都注册到本地服务中心模块，由本地服务中心模块统一管理和调度；使其他无人机找到相关服务并发起远程调用请求；

S203、服务群集发布与通告：将封装后对外开放的服务资源在集群内进行全局发布，使每架无人机的远程服务管理中心都能获取集群内可共享的服务资源，并根据服务资源的状态信息进行实时更新和维护，当被发起调用请求时，提供服务查找支持；

S204、远程服务代理：无人机将集群内其他无人机对外开放的服务资源代理到本机上，并由集群服务资源代理中心进行统一管理和维护，当本机需要调用其他无人机的共享服务时，则经过集群服务代理中心中转和适配，实现集群内无人机远程服务调用；

S205、集群服务资源共享：经过抽象、封装和远程服务代理后，每架无人机上可共享服务资源在无人机集群网络内形成全局共享链路，供无人机集群中任意无人机调用；

S206、集群任务分布式计算：将复杂的计算任务分割成多个子任务，并分布给不同的无人机，利用资源共享网络进行任务的分布式计算，具体为：将复杂任务按照任务性质划分为子类任务，任务性质分为巡航、监控、跟踪，再将子类任务根据地理空间不同划分成区域任务，然后将区域任务参照无人机集群优势划分给不同的子群，子群内再给具体无人机派发最终子任务。

进一步地，所述步骤S3为：

构建集群无人机数据备份与恢复机制，进行数据资源持久存储与冗余备份；具体为：

S301、数据资源持久存储与冗余备份：每架无人机都搭载轻量级的分布式数据库，执行任务时利用检查点技术和事件触发技术，定期将无人机的数据资源写入本地数据库，同时将数据资源备份到邻域内其他无人机；

S302、服务资源冷/热备份：对于关键的服务资源进行动态热备份，即以待机模式并行地进行一个服务副本，当主功能服务组件工作正常时，副本服务组件不产生输出，当主功能服务组件出现故障，则立即切换到副本服务组件上，实现无延迟的故障热恢复；对于非关键的服务组件，保留其初始化功能备份，当检测到该组件故障时，将故障组件剔除，然后重新加载运行其初始副本，完成服务组件冷启动的故障修复，构成冗余的故障修复机制。

进一步地，所述步骤S4具体为：

集群无人机故障互检互修复：当检测到有无人机发生故障无法自修复时，邻域内其他无人机将全新服务组件注入其中，即通过远程文件传输和自启动脚本实现服务组件的注入和更替，并将自身备份的相关数据重新同步；当检测到有无人机发生致命性故障时，邻域内其他无人机读取并同步故障无人机的任务数据，将数据迁移。

本发明的另一目的通过以下的技术方案实现：

一种基于分布式资源共享的无人机集群控制系统，其特征在于，包括：无人机、上位机、通信模块、地面控制站、数据库；

所述上位机通过串口线挂接在无人机上，利用通信模块与其他无人机和地面控制站相互通信；

所述通信模块用于无人机和无人机、无人机和地面控制站之间的通信；

所述地面控制站用于接收无人机发来信号和发送信号给无人机，处理无人机的数据资源和服务资源；

所述数据库包含无人机分布式数据库、地面控制站数据库；无人机分布式数据库用于存储无人机自身数据资源，自身服务资源，获取的其他无人机数据资源和服务资源；地面控制站数据库用于存储所有无人机的数据资源和服务资源。

进一步地，所述通信模块采用4G无线通信模块。

进一步地，所述4G无线通信模块为ME909s-821。

进一步地，所述上位机为微型计算机Raspberry Pi 3B。

本发明与现有技术相比，具有如下优点和有益效果：

1、本发明通过数据资源整合和集群内广播通告，建立集群内数据资源共享机制，通过服务资源抽象封装和代理，将每架无人机上可共享的服务资源映射到集群内其他无人机上，形成集群服务资源共享机制，极大地提高了集群无人机协同自主决策和执行群体协同任务的效率，并且使得整个集群具备了极强的分布式计算和处理能力，充分发挥了无人机集群作业优势；

2、本发明利用数据资源共享机制和服务资源共享优势，建立集群协同的故障检测与处置机制，构建集群无人机数据备份与恢复机制，以及状态互监控和故障互检修策略，使得无人机集群具备了极高的容错能力和较高的集群鲁棒性。

附图说明

图1为本发明所述一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法的方法流程图；

图2为本发明所述实施例中无人机集群数据资源共享示意图；

图3为本发明所述实施例中无人机集群服务资源远程调用示意图；

图4为本发明所述实施例中集群任务分布式计算示意图；

图5为本发明所述实施例中无人机集群故障检测与处置机制示意图；

图6为本发明所述一种基于分布式资源共享的无人机集群控制系统示意图。

具体实施方式

下面结合实施例及附图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。

实施例：

一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法，如图1所示，包括以下步骤：

第一步、建立实时数据资源共享机制，即无人机将自身数据资源进行整合和规范化，同时发送给其他无人机；

数据资源整合与集群共享要求每架无人机将自身的数据资源进行整合并规范化，然后通过广播的方式发送到邻域内的其他无人机，使得每架无人机均能共享集群内其他无人机的数据资源，从而实现群体自主决策，完成群体协同任务等，具体步骤如下：

数据资源整合及规范化：将无人机的数据资源，包括飞行状态数据、飞行环境数据、任务执行数据等，按照预先定义好的数据格式、数据条目及数据包长等协议规范，整合成统一的数据资源包，包括4字节的：起始位、消息类型、集群ID、源机ID、目的机数量、话题ID、序列号、负载长度、消息ID、目的机ID(4n字节)、保留位、有效负载(0至255字节)，以便其他无人机进行高效的维护及使用；

数据资源加密：将整合后的数据资源包进行加密处理，为减轻无人机的工作负载和能耗，采用较为高效轻量化的对称加密算法，确保无人机数据资源的安全性，同时不增加过多的额外运算消耗；

数据资源集群内发布：借助集群通信网络，利用广播的方式，将加密后的数据资源包发送给邻域内的其他无人机，无人机接收到数据包后，在本机建立集群数据资源池，以缓存其他无人机提供的可共享的数据资源，如图2所示；

数据资源同步更新及维护：考虑到集群通信时延的差异性，每架无人机接收到数据资源包会存在时间先后性，同时网络拥塞也会导致数据包丢失，进而导致集群共享的数据资源不一致，因此需要借助无人机运动预测模型，以弥补通信时延或网络拥塞造成的数据更新滞后或数据包丢失，从而确保每架无人机上维护和使用的共享数据资源有效且最新。

第二步、建立服务资源共享机制，即对无人机可共享服务资源进行封装和管理，并以特定接口向其他无人机提供服务；

服务资源封装与集群共享

服务资源抽象与封装是一种抽象处理逻辑，是对各个服务组件的接口和功能进行统一的管理，以使得系统的各组成部分能够向其他服务组件暴露简单且容易调用的接口，并约定和设计合理的调用格式，完成各个服务资源在服务中心上的注册和发现，以及服务资源在运行时的状态监控和实时维护。

服务资源抽象一方面要对无人机本地的服务进行抽象和封装，以使得相应的服务能够在本地被发现和调用，同时也以特定的接口向无人系统外部提供本地服务，即服务远程提供。另一方面，还需要对其他无人机上运行的服务进行封装和代理，把其他无人机上的服务资源抽象到本地，实现远程服务调用。对服务资源的抽象封装需经过如下步骤：

服务形式化定义与建模：首先需要用形式化描述语言对服务资源进行统一定义，使得服务组件可以被合理组织、高效管理和快速查找与调用。对服务的形式化描述通常是根据其本身的特性进行约束定义，以使其功能特性可以直观展现。本发明采用一个六元组来定义一个服务，采用定位参数、源参数、目的参数、输入参数、输出参数和描述参数作为描述约束，最终生成XML(ExtendableMarkup Language)文档的结构化抽象模型。定义：Service＝{Location，Source，Destination，Input，Output，Description}。其中，Service指代一个服务，其既可以是单个服务组件，也可以是多个服务组件构成的一个服务流程，甚至是一整个服务子系统；Location指的是服务所在地，需要包括所属无人机的编号(集群中每架无人机通常都具有唯一的身份编号)、无人机通信地址和通信端口号等；Source指的是本服务接收的输入数据的来源；Destination指的是服务结果输出的目的地；Input则是输入数据的参数，包括参数数量、参数类型等；Output是计算结果的输出格式，同样包括参数数量和参数类型等；Description则是对服务的简要描述。

完成了对服务资源的形式化描述和统一定义后，还需要对服务进行抽象建模，为每一个服务建立统一的对象模型。模型的建立过程是基于其特性描述和功能定义进一步细化，以生成共性约束和管理机制，使得服务能够以一致化模型的方式被组织和管理。

抽象服务注册：完成服务建模后，即可将自身的服务向本地服务中心进行注册。本地服务中心负责管理和维护本机提供的可共享的服务资源，是服务发现和服务调用的管理者。服务注册成功后，本机的其他服务组件和其他的无人机均可在系统中查找到该服务，并对该服务发起服务调用请求。

服务集群发布与通告：为了使得封装后的服务资源能够在无人机集群内实现共享，需要将封装后可以对外开放的服务资源在集群内进行全局发布，包括服务资源创建时的注册通告和服务更新时的更新通告，使得每架无人机上的服务管理中心都具有集群内所有可共享的服务资源的相关信息，并能根据服务资源的状态信息进行实时的更新和维护。并且在其他服务组件对共享服务资源发起调用请求时，提供相关的服务查找支持。

远程服务代理：其他无人机上的共享服务在本地无人机上被调用时，还需要经过远程服务代理模块的中转和适配，如图3所示，这样既可以有效减轻服务代理中心的工作负载，还可以使得服务调用变得更加清晰快捷。

集群服务资源共享：经过抽象封装和远程代理后，每一架无人机上可共享的服务资源在无人机集群网络内形成了全局共享网络，本地无人机可以调用其他无人机上的服务，其他无人机也可以调用本地对外开放的共享资源；

集群任务分布式计算：在集群内服务资源全局共享的基础上，可以将一个复杂庞大的、单架无人机无法独立完成的计算任务分割成多个子任务，再将每个子任务分布到不同的无人机上，利用资源共享网络完成任务的分布式计算，具体为：将复杂任务按照任务性质划分为子类任务，任务性质可分为巡航、监控、跟踪，再将子类任务根据地理空间不同划分成区域任务，然后将区域任务参照无人机集群优势划分给不同的子群，子群内再给具体无人机派发最终子任务，如图4所示，充分发挥无人机集群的分布式处理能力。

第三步、构建集群无人机数据备份与恢复机制，进行数据资源持久存储与冗余备份；

数据资源持久存储与冗余备份：无人机上搭载轻量级的分布式数据库，在无人机执行任务的过程中，利用检查点技术和事件触发技术等，定期将无人机的数据资源写入本地数据库，同时也将数据备份到邻域内的其他无人机上，形成集群共享的、冗余的持久性备份存储，以便无人机修复故障后可以从其他无人机上恢复相关数据；

服务资源冷/热备份：对于关键的服务资源进行动态热备份，即以待机模式并行地运行一个服务副本，当主功能服务组件工作正常时，副本服务组件不产生输出，一旦主功能服务组件出现故障，就能迅速切换到副本服务组件上，实现无延迟的故障热恢复；对于非关键的服务组件，系统保留其初始化功能备份，当检测到该组件故障时，系统将其从体系架构中剔除，然后重新加载运行其初始副本，完成服务组件冷启动的故障修复，构成冗余的故障修复机制；

第四步、建立集群协同故障检测与处理机制，将故障中数据进行迁移。

集群无人机故障互检互修复：在执行集群任务的过程中，无人机与邻域内的其他无人机建立通信链路，并持续交换和更新自身的状态数据。通过监听心跳信息和检测状态信息，可以及时发现其他无人机的异常情况，在排除偶然因素干扰的条件下，通过集群状态数据同步和多无人机自主表决等方式，确定系统故障是否成立，从而有效并准确发现无人机故障。

在无人机集群执行协同任务的应用场景中，如图5所示，当检测到某个无人机发生故障而无法自修复时，邻域内的其他无人机会发起救援动作，帮助其完成故障检修，或将自身携带的相同功能的模块发送并入注到故障无人机中，替换其中的故障模块，即通过远程文件传输和自启动脚本实现服务组件的注入和更替，以及将自身备份的相关数据重新同步到其中，实现互检互修复功能。如果系统遭遇的是致命性的故障而无法再继续执行后续任务但仍能运行基本的通信模块，则邻域内其他无人机会读取并同步故障无人机的状态数据和任务数据，实现故障中数据迁移，然后通过重新协商和规划，保证后续任务的交接执行。

一种基于分布式资源共享的无人机集群控制系统，如图6所示，包括：无人机、上位机、通信模块、地面控制站、数据库；

所述上位机通过串口线挂接在无人机上，利用通信模块与其他无人机和地面控制站相互通信；

所述通信模块用于无人机和无人机、无人机和地面控制站之间的通信；

所述地面控制站用于接收无人机发来信号和发送信号给无人机，处理无人机的数据资源和服务资源；

所述数据库包含无人机分布式数据库、地面控制站数据库；无人机分布式数据库用于存储无人机自身数据资源，自身服务资源，获取的其他无人机数据资源和服务资源；地面控制站数据库用于存储所有无人机的数据资源和服务资源。

进一步地，所述通信模块采用4G无线通信模块。

进一步地，所述4G无线通信模块为ME909s-821。

进一步地，所述上位机为微型计算机Raspberry Pi 3B。

上述实施例为本发明较佳的实施方式，但本发明的实施方式并不受上述实施例的限制，其他的任何未背离本发明的精神实质与原理下所作的改变、修饰、替代、组合、简化，均应为等效的置换方式，都包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立实时数据资源共享机制，即无人机将自身的数据资源进行整合和规范化，同时发送给其他无人机；

S2、建立服务资源共享机制，即对无人机可共享服务资源进行封装和管理，并以特定接口向其他无人机提供服务；

S3、构建集群无人机数据备份与恢复机制，进行数据资源持久存储与冗余备份；

S4、建立集群协同故障检测与处理机制，将故障中数据进行迁移；所述步骤S4具体为：

集群无人机故障互检互修复：当检测到有无人机发生故障无法自修复时，邻域内其他无人机将全新服务组件注入其中，即通过远程文件传输和自启动脚本实现服务组件的注入和更替，并将自身备份的相关数据重新同步；当检测到有无人机发生致命性故障时，邻域内其他无人机读取并同步故障无人机的任务数据，将数据迁移。

2.根据权利要求1所述的一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：

S101、数据资源整合及规范化：将无人机数据资源按照自定义消息协议进行封装，并采用Protocol Buffer消息机制对数据包进行规范化处理，以获得数据包头固定而数据负载可变的不定长二进制数据资源包；

S102、数据资源加密：将整合之后的数据资源包进行加密处理，所述加密处理采用高效轻量化的对称加密算法；

S103、数据资源集群内发布，借助集群通信网络，采用广播方式，将加密后的数据资源包发送给邻域内的无人机，同时建立集群数据资源池，用来缓存其他无人机提供的可共享数据资源；

S104、数据资源同步更新及维护：借助无人机运动预测模型，弥补通信时延或网络拥塞造成的数据更新滞后或数据包丢失，确保每架无人机上维护和使用的共享数据资源有效且最新。

3.根据权利要求2所述的一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法，其特征在于，所述无人机数据资源，包含：飞行状态数据、飞行环境数据、任务执行数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：

对每架无人机上可共享的服务资源进行统一的封装和管理，一方面要对本地无人机的功能和服务进行抽象和封装，并以特定的接口向其他无人机提供本地服务，即服务远程提供；另一方面还需要对集群内其他无人机上运行的服务进行封装，并代理到本地，实现本地无人机对其他无人机的远程服务调用，从而实现无人机集群内服务资源共享及群体任务的分布式计算；具体为：

S201、服务形式化定义与建模：用形式化描述对服务资源进行统一定义；所述形式化描述是根据服务资源本身的特性进行约束定义，对每一个服务进行抽象建模，把服务建为一致化模型；具体为：以WSDL语言建立服务资源的描述规范，并定义对象属性六元组为统一描述模板，采用定位参数、源参数、目的参数、输入参数、输出参数和描述参数作为描述约束，最终生成XML文档的结构化抽象模型；

S202、抽象服务注册：所有本机服务都注册到本地服务中心模块，由本地服务中心模块统一管理和调度；使其他无人机找到相关服务并发起远程调用请求；

S203、服务群集发布与通告：将封装后对外开放的服务资源在集群内进行全局发布，使每架无人机的远程服务管理中心都能获取集群内可共享的服务资源，并根据服务资源的状态信息进行实时更新和维护，当被发起调用请求时，提供服务查找支持；

S204、远程服务代理：无人机将集群内其他无人机对外开放的服务资源代理到本机上，并由集群服务资源代理中心进行统一管理和维护，当本机需要调用其他无人机的共享服务时，则经过集群服务代理中心中转和适配，实现集群内无人机远程服务调用；

S205、集群服务资源共享：经过抽象、封装和远程服务代理后，每架无人机上可共享服务资源在无人机集群网络内形成全局共享链路，供无人机集群中任意无人机调用；

S206、集群任务分布式计算：将复杂的计算任务分割成多个子任务，并分布给不同的无人机，利用资源共享网络进行任务的分布式计算，具体为：将复杂任务按照任务性质划分为子类任务，再将子类任务根据地理空间不同划分成区域任务，然后将区域任务参照无人机集群优势划分给不同的子群，子群内再给具体无人机派发最终子任务。

5.根据权利要求1所述的一种基于分布式资源共享的无人机集群控制方法，其特征在于，所述步骤S3为：

构建集群无人机数据备份与恢复机制，进行数据资源持久存储与冗余备份；具体为：

S301、数据资源持久存储与冗余备份：每架无人机都搭载轻量级的分布式数据库，执行任务时利用检查点技术和事件触发技术，定期将无人机的数据资源写入本地数据库，同时将数据资源备份到邻域内其他无人机；

S302、服务资源冷/热备份：对于关键的服务资源进行动态热备份，即以待机模式并行地进行一个服务副本，当主功能服务组件工作正常时，副本服务组件不产生输出，当主功能服务组件出现故障，则立即切换到副本服务组件上，实现无延迟的故障热恢复；对于非关键的服务组件，保留其初始化功能备份，当检测到该组件故障时，将故障组件剔除，然后重新加载运行其初始副本，完成服务组件冷启动的故障修复，构成冗余的故障修复机制。

6.一种基于分布式资源共享的无人机集群控制系统，其特征在于，包括：无人机、上位机、通信模块、地面控制站、数据库；

所述上位机通过串口线挂接在无人机上，利用通信模块与其他无人机和地面控制站相互通信；

所述通信模块用于无人机和无人机、无人机和地面控制站之间的通信；

所述地面控制站用于接收无人机发来信号和发送信号给无人机，处理无人机的数据资源和服务资源；

所述数据库包含无人机分布式数据库、地面控制站数据库；无人机分布式数据库用于存储无人机自身数据资源，自身服务资源，获取的其他无人机数据资源和服务资源；地面控制站数据库用于存储所有无人机的数据资源和服务资源。

7.根据权利要求6所述的一种基于分布式资源共享的无人机集群控制系统，其特征在于，所述通信模块采用4G无线通信模块。

8.根据权利要求7所述的一种基于分布式资源共享的无人机集群控制系统，其特征在于，所述4G无线通信模块为ME909s-821。

9.根据权利要求6所述的一种基于分布式资源共享的无人机集群控制系统，其特征在于，所述上位机为微型计算机Raspberry Pi 3B。

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