CN111093220A - 一种自主无人集群动态管理方法及管理平台 - Google Patents

Abstract

一种自主无人集群动态管理方法，所述方法包括：通过无人控制节点之间发送的心跳包数据判断无人控制节点的状态；基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；其中，无人集群包括：通讯连接的多个无人控制节点和地面控制系统，所述无人控制节点包括：主控节点和普通节点。本发明提供的技术方案采用分布式与集中式相结合的自主无人集群组织结构，提高群体管理效率并避免单点故障的影响。

Description

一种自主无人集群动态管理方法及管理平台

技术领域

本发明涉及一种集群管理方法，具体讲涉及一种自主无人集群动态管理方法及管理平台。

背景技术

近年来，随着自动控制、信息技术及计算技术的快速发展，无人平台(各种机器人、无人机、无人车等)的应用越来越广泛，同时成本越来越低。由于无人平台的自主性和智能化程度的提高，使得其执行复杂任务成为可能，当前以无人机为代表的无人武器装备已在实际作战任务中得到广泛应用，成为提升作战效能的关键组成部分。多异构无人平台组成自主无人集群不仅可以形成数量规模优势，还可通过相互协调合作实现优势互补，提高完成复杂任务的效率、灵活性和鲁棒性。

对无人集群进行有效的组织和管理是完成群体协同任务的重要保证，而必要的人工干预及异常处理机制则是保证自主无人集群在通信受限条件下安全性的重要途径。群体协同任务的复杂性和环境的不确定性对自主无人集群动态管理和异常处理方法在效率和鲁棒性等方面提出了更高的要求。

无人集群内无人平台之间的信息传递一般经由无线通信网络完成，无线通信的高延迟、不稳定性等是自主无人集群动态管理应考虑的重要方面。另外，自主无人集群动态管理方法的实现应该具有易用性，应方便的为上层其他用户应用提供足够的支持和接口，降低自主无人集群应用开发的难度，提高开发效率。

目前传统的方法不具有高效性和良好的鲁棒性，而且也不能很好的适应高延迟、不稳定的无线通信网络，进而不能为上层集群应用开发提供良好的支撑。

发明内容

基于传统的方法不具有高效性和良好的鲁棒性，而且也不能很好的适应高延迟、不稳定的无线通信网络，本发明提供了一种自主无人集群动态管理方法，所述方法包括：

通过无人控制节点之间发送的心跳包数据判断无人控制节点的状态；

基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

其中，无人集群包括：通讯连接的多个无人控制节点和地面控制系统，所述无人控制节点包括：主控节点和普通节点。

优选的，所述通过无人控制节点之间发送的心跳包数据判断无人控制节点的状态包括：

基于各无人控制节点间传输的心跳包数据和预先构建的状态判断概率模型确定各无人控制节点的状态。

优选的，所述预先构建的状态判断概率模型，包括：

无人控制节点对接收的其他无人控制节点发送的心跳包数据到达时间进行记录，将相邻两心跳包数据之间的时间间隔基于指数分布数学模型构建初始状态判断概率模型；

当接收到新的心跳包数据时，结合之前的心跳包数据历史信息对指数分布参数进行重新估计，得到状态判断概率模型。

优选的，所述基于各无人控制节点间传输的心跳包数据和预先构建的状态判断概率模型确定各无人控制节点的状态，包括：

将预设阈值概率带入所述状态判断概率模型计算各无人控制节点两个心跳包数据到达的时间间隔；

若所述无人控制节点在所述时间间隔内未收到心跳包数据则判断所述无人控制节点离开群体；否则所述无人控制节点处于通讯状态；

其中，所述预设阈值根据状态判断准确率及无人集群响应时间要求确定。

优选的，所述基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新，包括：

当所述主控节点离开群体时，基于各无人控制节点间的心跳包数据的收发情况、无人控制节点上预设的消息队列的长度以及消息队列中消息的重发次数，判断网络通讯是否畅通；

如果不畅通，则基于地面控制系统指定主控节点产生方式、主控节点ID或预设紧急情况响应指令代码的方式更新类型为主控节点的无人控制节点；

否则，由所有无人控制节点基于Paxos一致性协议进行自动选举，更新类型为主控节点的无人控制节点；

其中，所述消息队列用于存储命令/请求消息。

优选的，所述基于各无人控制节点间的心跳包数据的收发情况、消息队列长度以及消息的重发次数，判断网络通讯是否畅通，包括：

若接收到的若干次心跳包数据之间的时间间隔平均值明显大于心跳包数据发送周期，则表明当前两节点间通信延迟较大，若时间间隔方差大于预先设定的第一阈值，则表明两节点间通信延迟不稳定，网络通讯不畅通；

若任一节点接收到多于一个主控节点的心跳包数据消息，则表明当前群体中存在多个主控节点，会导致群体管理失败；

若消息队列较长或其中消息重发次数大于预先设定的第二阈值则表明两节点间信息交互不畅，网络通讯不畅通。

优选的，还包括：当网络通讯不畅通时，发出报警信息。

优选的，还包括：

所述主控节点/普通节点通过消息队列传输面向普通节点/主控节点的命令/ 请求消息；并接收消息目的地节点回复的确认收到消息。

一种自主无人集群动态管理平台，包括通讯连接的多个无人控制节点和地面控制系统；

所述无人控制节点用于：基于接收的心跳包数据判断其他无人控制节点的状态；还用于在通讯状态通畅时基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

地面控制系统，用于在通讯状态异常时基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

其中，所述无人控制节点包括：主控节点和普通节点。

优选的，所述无人控制节点包括：构建模块、判断模块、第一更新模块；

所述构建模块，用于预先构建状态判断概率模型；

所述判断模块，用于基于各无人控制节点间传输的心跳包数据和预先构建的状态判断概率模型确定各无人控制节点的状态；

所述第一更新模块，用于在通讯状态通畅时基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

优选的，所述判断模块包括：计算单元和状态确定单元；

所述计算单元，用于将预设阈值概率带入所述状态判断概率模型计算各无人控制节点两个心跳包数据到达的时间间隔；

所述状态确定单元，用于若所述无人控制节点在所述时间间隔内未收到心跳包数据则判断所述无人控制节点离开群体，否则处于通讯状态；

其中，所述预设阈值根据状态判断准确率及无人集群响应时间要求确定。

优选的，还包括报警模块；

所述报警模块，用于当网络通讯不畅通时，发出报警信息。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

1、本发明所述方法包括：在自主无人集群中设置节点，包括：通过无人控制节点之间发送的心跳包数据判断无人控制节点的状态；基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；其中，无人集群包括：通讯连接的多个无人控制节点和地面控制系统，所述无人控制节点包括：主控节点和普通节点。本发明提供的技术方案动态产生新的主控节点，提高被控制器之间的管理效率并避免单点故障的影响。

2、本发明提出不稳定通信延迟下作为无人控制节点的群体成员状态判断概率模型和自适应机制、适应不稳定通信条件的命令消息回复确认机制以及通信网络状况监控、报警及异常处理机制，使得自主无人集群对于不稳定无线通信环境具有更好的适应性；

3、本发明提出的技术方案在实现群体有效管理基础上可方便地为面向自主无人集群的上层应用提供支撑，包括群体信息支持、群体成员加入/退出事件服务、任务同步和任务仲裁等，提高上层应用开发效率和鲁棒性。

附图说明

图1为本发明的一种自主无人集群动态管理方法的整体架构示意图；

图2为本发明中无人控制节点之间发送的心跳包数据的处理流程图；

图3为本发明的主控节点与普通节点之间的信息交互流程图。

具体实施方式

集中式组织结构具有群体协同效率高、形式简单等优势，但完全依赖于集中节点，存在单点故障问题，鲁棒性较差。完全分布式结构则相反，具备良好的鲁棒性和灵活性，但协同效率低，通信开销大。本发明提供了一种自主无人集群动态管理方法，该方法结合了集中式组织结构和完全分布式结构两种组织结构优势，提出了无人集群组织结构。

实施例一：

一种自主无人集群动态管理方法，如图1所示，所述方法包括：

步骤1：通过无人控制节点之间发送的心跳包数据判断无人控制节点的状态；

步骤2：基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

其中，无人集群包括：通讯连接的多个无人控制节点和地面控制系统，所述无人控制节点包括：主控节点和普通节点。

无人控制节点为被远程控制的无人驾驶个体，例如无人机，无人驾驶车，遥控潜艇、遥控车等。

集中式的主控节点负责无人集群平台的管理，包括群体任务重分配及处理其他无人平台的同步和仲裁请求等，主控节点通过心跳消息中的属性字段向群体内其他无人平台声明其主控节点身份。与一般的单纯集中式结构不同的是，当群体内其他无人平台发现主控节点故障或离开群体时，便自动触发选举过程或发出报警信息，从而以选举或人工指定的方式动态产生新的主控节点，之后由新产生的主控节点进行管理。动态产生主控节点体现了分布式系统的特点和优势，另外所提出的动态自主管理及异常处理方法面向群体内各无人集群平台，也即基于该方法的软件实现独立运行于各无人集群平台的后台，基于该方法管理的群体无人系统具有松耦合、可扩展性好等特点。

其中，以选举或人工指定的方式动态产生新的主控节点包括：在通信网络通畅时各无人平台以自动选举方式产生主控节点，而当通信情况较差时则可通过人为指定的方式直接确定主控节点，以减少通信网络状况的影响和出错的概率。

步骤1：通过无人控制节点之间发送的心跳包数据判断无人控制节点的状态，具体如下：

群体内各无人平台通过周期性发送心跳包数据来表征其是否存续，并依据接收到的其他无人平台的心跳包数据判断其他平台的状态。由于通信网络环境的不确定性，导致接收到的心跳包数据并不稳定。因此成员状态判断方法需适应心跳包数据不稳定的通信延迟，具体方法是，基于各无人控制节点间传输的心跳包数据和预先构建的状态判断概率模型确定各无人控制节点的状态。

根据状态判断准确率及无人集群响应时间要求，选择相应的判断概率作为预设阈值概率，预设阈值概率一般取95％或90％，将阈值概率带入预先构建的状态判断概率模型中，得到相邻两心跳包之间的时间间隔，在该时间间隔内若未收到心跳包数据，则表明该无人控制节点离开群体；否则所述无人控制节点处于通讯状态。如图2所示的无人控制节点之间发送的心跳包数据的处理流程图：

无人控制节点接收到心跳数据，将其到达时间加入到滑动窗口数据集合并删除其中最早的数据，计算相邻两心跳间隔均值、方差，判断计算的相邻两心跳间隔均值、方差是否大于预设阈值，若大于则发出心跳间隔异常信息，最后更新下一个心跳包的预期到达时间。

预先构建的状态判断概率模型的构建包括：

无人平台对接收到的其他平台的心跳包数据到达时间进行记录，相邻两心跳包之间的时间间隔基于指数分布数学模型进行建模及后续处理，当接收到新的心跳包数据，结合之前若干心跳包历史信息对指数分布参数进行重新估计，得到状态判断概率模型。

例如选择判断概率为0.9，计算得出的第90百分位数值为T，则有：若T时间内未收到该无人平台的下一次心跳，则有90％的概率其已离开群体。例如选择判断概率为0.95，计算得出的第95百分位数值为T，则有：若T时间内未收到该无人平台的下一次心跳，则有95％的概率其已离开群体；可见，判断概率越大，据此计算出的下一次心跳预期到达时间T越大，判断的准确率越高，但群体系统的响应时间越长；反之同理。

步骤2：基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新：

当所述主控节点离开群体时，基于各无人控制节点间的心跳包数据的收发情况、消息队列长度以及消息的重发次数，判断网络通讯是否畅通；

如果不畅通，则基于地面控制系统指定主控节点产生方式、主控节点ID或预设紧急情况响应指令代码的方式更新类型为主控节点的无人控制节点；

否则，由所有无人控制节点基于Paxos一致性协议进行自动选举，更新类型为主控节点的无人控制节点。

为更好适应不稳定通信环境，所提方法在不增加额外通信量的前提下，依据接收和发送正常业务数据情况对当前通信网络状况进行估计和监控，在网络状况较差时发出报警信息(异常码)并提供人为干预机制和手段。首先根据接收到的心跳包数据对网络状况和主控节点状态进行监控，若接收到的若干次心跳之间的时间间隔平均值明显大于心跳发送周期，则表明当前两节点间通信延迟较大，若时间间隔方差比较大，则表明两节点间通信延迟不稳定；若某节点接收到多于一个主控节点的心跳消息，则表明当前群体中存在多个主控节点，可能会导致群体管理的失败。另外根据主控节点与普通节点之间命令/请求消息队列长度和其中消息重发次数对两节点间通信网络状况进行监控，若消息队列较长或其中消息重发次数较多则表明两节点间信息交互不畅。通信网络状况监控及异常报警所涉及异常消息如表1所示。

表1通信网络监控异常消息

群体内无人平台监测到通信网络状况异常后，将异常代码发送回地面控制站，由地面控制站进行人为干预和控制。所提供的人为干预机制和手段主要包括：人工指定主控节点产生方式和主控节点ID以及预设紧急情况响应指令代码等。

在群体内部通信网络通畅时各无人平台以自动选举方式产生主控节点，分布式系统中的选举方法多基于Paxos一致性协议，例如ZooKeeper中的Leader选举机制，该选举机制主要包括以下步骤：各个节点发出投票、接收来自各节点的投票、处理投票、统计投票、改变节点状态，统计投票时判断是否有过半数的节点接受相同的投票，若是，则选举该投票对应的节点为Leader并改变节点状态。而当群体内部通信情况较差时上述选举方法难以就Leader达成一致，则可通过人为指定的方式直接确定主控节点，以减少通信网络状况的影响和出错的概率。提前设计无人集群紧急情况下的响应行为和指令代码，实现紧急情况下的异常处理。当出现因通信网络状况或其他原因导致的异常情况出现时，若无人集群与地面控制站通信畅通则可通过地面控制站向无人集群发送预设的紧急情况响应指令代码，例如停止、悬停等，实现群体控制；若无人集群与地面控制站通信断开则需启动无人平台本机预设的紧急响应行为，例如返航等，保证群体无人系统安全性。

为了适应不稳定通信条件，设置命令消息回复确认机制。

该回复确认机制由于无线通信条件下通信带宽受限并且丢包率高，可靠的 TCP协议的握手和确认机制开销较大，无法满足规模化无人系统集群的通信需求，故需采用不可靠的UDP通信机制，而不稳定通信条件不仅会导致不确定的通信消息延迟，也可能导致通信消息的丢失或乱序。通信消息丢失或乱序对于不同类型的消息具有不同的影响，例如，一两个心跳包数据丢失可能不会对群体系统造成多少影响，而若主控节点与其他节点之间的命令消息或请求消息丢失或不按顺序到达则会导致错误。因此需保证主控节点与其他普通节点之间的命令/请求消息正确可靠的传递。

为此设计主控节点与其他普通节点之间命令/请求消息回复确认机制，具体方法是，主控节点面向群体内各其他普通节点建立各自独立的命令消息队列，当主控节点有新的命令消息需要发送到某一平台时，首先对消息按递增顺序进行编号，而后插入到针对该平台的命令消息队列尾部；主控节点周期性的发送各条队列中的第一个数据消息，只有在接收到目标节点回复的确认收到消息后才将该消息从队列中弹出。目标节点在收到主控节点的命令消息后，首先根据其编号判断是否为新消息，若是则执行该命令并回复，若不是则只进行回复而并不执行。同样的，群体内各普通节点亦建立面向主控节点的请求消息队列，并采用相同机制实现请求消息的准确传递。需要指出的是，主控节点针对群体内所有普通节点建立各自独立的消息队列，向其中一个节点发送消息失败并不会影响其他节点，另外当消息发送节点根据前述自适应判断机制判断其目的节点不再存续时，则将其消息队列清空。

本发明提供的无人集群组织结构还为自主无人集群上层应用提供支撑:

所提方法面向自主无人集群上层应用所提供的支撑主要包括群体信息支持、群体成员加入/退出事件服务、任务同步、任务仲裁等。其中群体信息支持、任务同步以及任务仲裁以API接口函数形式实现，而群体成员加入/退出事件服务实现为自定义消息。下面以任务同步为例进行说明，如图3所示，任务同步是指运行在单个或多个无人平台的多个任务在某一同步点处等待，直到所有相关平台的任务运行到该同步点后同步继续执行。任务同步分为普通节点请求端和主控节点应答端实现，普通节点在任务相关函数调用任务同步API接口后向主控节点发送任务同步请求，而后进入等待，若在等待时间内接收到主控节点发送的同步触发消息，则退出等待继续执行，否则等待至超时退出；主控节点在接收到普通节点的同步请求后判断是否所有相关任务均已运行到该同步点，若是则向相关节点的相应任务发送同步触发消息，若否则不发送。。

实施例二：

基于同一发明构思本发明还提供了一种自主无人集群动态管理平台，包括通讯连接的多个无人控制节点和地面控制系统；

所述无人控制节点用于：基于接收的心跳包数据判断其他无人控制节点的状态；还用于在通讯状态通畅时基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

地面控制系统，用于在通讯状态异常时基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

其中，所述无人控制节点包括：主控节点和普通节点。

所述无人控制节点包括：构建模块、判断模块、第一更新模块；

所述构建模块，用于预先构建状态判断概率模型；

所述判断模块，用于基于各无人控制节点间传输的心跳包数据和预先构建的状态判断概率模型确定各无人控制节点的状态；

所述第一更新模块，用于在通讯状态通畅时基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

优选的，所述判断模块包括：计算单元和状态确定单元；

所述计算单元，用于将预设阈值概率带入所述状态判断概率模型计算各无人控制节点两个心跳包数据到达的时间间隔；

所述状态确定单元，用于若所述无人控制节点在所述时间间隔内未收到心跳包数据则判断所述无人控制节点离开群体，否则处于通讯状态；

其中，所述预设阈值根据状态判断准确率及无人集群响应时间要求确定。

优选的，还包括报警模块；

所述报警模块，用于当网络通讯不畅通时，发出报警信息。

优选的，所述构建模块包括：第一构建单元和第二构建单元；

第一构建单元，用于无人控制节点对接收的其他无人控制节点发送的心跳包数据到达时间进行记录，将相邻两心跳包数据之间的时间间隔基于指数分布数学模型构建初始状态判断概率模型；

第二构建单元，用于当接收到新的心跳包数据时，结合之前的心跳包数据历史信息对指数分布参数进行重新估计，得到状态判断概率模型。

优选的，还包括：回复确认模块，用于所述主控节点/普通节点通过消息队列传输面向普通节点/主控节点的命令/请求消息；并接收消息目的地节点回复的确认收到消息。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和 /或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上仅为本发明的实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均包含在申请待批的本发明的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种自主无人集群动态管理方法，其特征在于，包括：

通过被控制器无人控制节点之间发送的心跳包数据判断无人控制节点的状态；

基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

其中，无人集群包括：通讯连接的多个无人控制节点和地面控制系统，所述无人控制节点包括：主控节点和普通节点。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过无人控制节点之间发送的心跳包数据判断无人控制节点的状态包括：

基于各无人控制节点间传输的心跳包数据和预先构建的状态判断概率模型确定各无人控制节点的状态。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述预先构建的状态判断概率模型，包括：

无人控制节点对接收的其他无人控制节点发送的心跳包数据到达时间进行记录，将相邻两心跳包数据之间的时间间隔基于指数分布数学模型构建初始状态判断概率模型；

当接收到新的心跳包数据时，结合之前的心跳包数据历史信息对指数分布参数进行重新估计，得到状态判断概率模型。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于各无人控制节点间传输的心跳包数据和预先构建的状态判断概率模型确定各无人控制节点的状态，包括：

将预设阈值概率带入所述状态判断概率模型计算各无人控制节点两个心跳包数据到达的时间间隔；

若所述无人控制节点在所述时间间隔内未收到心跳包数据则判断所述无人控制节点离开群体；否则所述无人控制节点处于通讯状态；

其中，所述预设阈值根据状态判断准确率及无人集群响应时间要求确定。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新，包括：

当所述主控节点离开群体时，基于各无人控制节点间的心跳包数据的收发情况、无人控制节点上预设的消息队列的长度以及消息队列中消息的重发次数，判断网络通讯是否畅通；

如果不畅通，则基于地面控制系统指定主控节点产生方式、主控节点ID或预设紧急情况响应指令代码的方式更新类型为主控节点的无人控制节点；

否则，由所有无人控制节点基于Paxos一致性协议进行自动选举，更新类型为主控节点的无人控制节点；

其中，所述消息队列用于存储命令/请求消息。

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各无人控制节点间的心跳包数据的收发情况、消息队列长度以及消息的重发次数，判断网络通讯是否畅通，包括：

若接收到的若干次心跳包数据之间的时间间隔平均值明显大于心跳包数据发送周期，则表明当前两节点间通信延迟较大，若时间间隔方差大于预先设定的第一阈值，则表明两节点间通信延迟不稳定，网络通讯不畅通；

若任一节点接收到多于一个主控节点的心跳包数据消息，则表明当前群体中存在多个主控节点，会导致群体管理失败；

若消息队列较长或其中消息重发次数大于预先设定的第二阈值则表明两节点间信息交互不畅，网络通讯不畅通。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，还包括：当网络通讯不畅通时，发出报警信息。

8.如权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括：所述主控节点/普通节点通过消息队列传输面向普通节点/主控节点的命令/请求消息；并接收消息目的地节点回复的确认收到消息。

9.一种自主无人集群动态管理平台，其特征在于，包括通讯连接的多个无人控制节点和地面控制系统；

所述无人控制节点用于：基于接收的心跳包数据判断其他无人控制节点的状态；还用于在通讯状态通畅时基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

地面控制系统，用于在通讯状态异常时基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

其中，所述无人控制节点包括：主控节点和普通节点。

10.如权利要求9所述的平台，其特征在于，所述无人控制节点包括：构建模块、判断模块、第一更新模块；

所述构建模块，用于预先构建状态判断概率模型；

所述判断模块，用于基于各无人控制节点间传输的心跳包数据和预先构建的状态判断概率模型确定各无人控制节点的状态；

所述第一更新模块，用于在通讯状态通畅时基于主控节点的状态确定是否要对主控节点进行更新；

优选的，所述判断模块包括：计算单元和状态确定单元；

所述计算单元，用于将预设阈值概率带入所述状态判断概率模型计算各无人控制节点两个心跳包数据到达的时间间隔；

所述状态确定单元，用于若所述无人控制节点在所述时间间隔内未收到心跳包数据则判断所述无人控制节点离开群体，否则处于通讯状态；

其中，所述预设阈值根据状态判断准确率及无人集群响应时间要求确定。

优选的，还包括报警模块；

所述报警模块，用于当网络通讯不畅通时，发出报警信息。

Images