CN111752246A - 基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，通过将区块链和网络架构相融合，构建高效数据平面、可靠控制平面和智能平面相互协同的无人机蜂群协作平台架构，保证无人机蜂群任务协作的高效性与安全性；维护了数据存储与传输安全，保证了蜂群网络的自治化、任务决策的智能化，实现对实际环境的可信融合感知，有效地防御了蜂群可能面临的数据窃听与篡改、泛洪等网络攻击。

Description

基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台
技术领域
本发明涉及无人机蜂群技术和区块链技术领域，尤其涉及一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台。
背景技术
无人机蜂群是由大量单功能和多功能无人机共同组成，在交感自组网络的支撑下，以群体智能涌现能力为核心，具有抗毁性强、低成本、功能分布式化等优势和智能特征的开放式协同体系。无人机蜂群技术同时整合了无人技术优势和系统族群优势，无人机蜂群中的无人智能算法将确保信息采集的准确性和执行任务过程中的精确性。
发展无人机蜂群系统之后，原本造价高昂的多任务系统被分解为若干低成本的小规模平台。基于任务层面的自我管理和自我控制，这些小型的协作平台能够实现各平台之间的作用互补与替代。无人机蜂群协作技术能够组合各子系统功能，使其整体效能远远强于个体功能之和。
然而，脆弱的防御系统和有限的安全资源是无人机蜂群的致命弱点。蜂群系统中缺乏固定基础设施和中心控制节点，所有通信功能由蜂群无人机节点自身完成，无人机节点同时承担任务执行和数据通信两个角色，传统安全防御技术难以实现。同时单功能的蜂群节点资源受限，存在计算能力低、存储空间小和备用能量少等约束条件，难以在节点中部署复杂的安全防御功能模块。但是蜂群节点通过开放信道相互连接，蜂群信息可能被传送到任意节点，攻击者可以窃听信息和篡改数据，对蜂群的控制信息造成严重的威胁；一种去中心化的能够联合多节点形成融合防御体系的控制方式对于无人机蜂群的控制显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，通过将区块链和网络架构相融合，维护了数据存储与传输安全，保证了蜂群网络的自治化、决策的智能化，实现对实际环境的可信融合感知，有效地防御了蜂群可能面临的数据窃听与篡改、泛洪等网络攻击。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，设于每一无人机节点内，包括：位于网络层的数据平面、位于网络层和传输层的控制平面、以及位于应用层的智能平面；区块链数据层位于数据平面，区块链网络层与共识层位于控制平面，区块链合约层位于智能平面；
其中，所述数据平面，负责维护与更新任务架构的相关数据；控制平面，负责网络层的各种网络控制功能，以及维护传输层的传输协议；智能平面，负责数据处理，以及区块链中智能合约的处理算法；
无人机节点通过智能平面的智能合约的处理算法实现任务的自主决策，包括：确定执行任务所涉及的无人机节点数目，确定各无人机节点目标位置及由当前位置运行至目标位置的运行轨迹，以及对执行任务所涉及的无人机节点进行编队控制；
当各无人机节点到达目标位置后，无人机节点采集数据或生成数据，通过智能平面进行数据处理，再通过控制平面将处理后的数据广播给其他无人机节点，或者将处理后的数据封装至数据平面的区块中后再广播给其他无人机节点；其他无人机节点接收到数据后，通过数据平面分析数据类别，并利用控制平面对数据或者区块进行验证。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，通过构建高效数据平面、可靠控制平面和智能平面相互协同的无人机蜂群协作平台架构，保证无人机蜂群任务协作的高效性与安全性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台的框架示意图；
图2为本发明实施例提供的GUID格式示意图；
图3为本发明实施例提供的无人机蜂群决策架构示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
本发明实施例提供一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，本发明将区块链架构与网络五层架构融合，并将无人机蜂群协作框架分为数据平面、控制平面和智能平面三个层次。协同工作平台设于每一无人机节点内，如图1所示，包括：位于网络层的数据平面、位于网络层和传输层的控制平面、以及位于应用层的智能平面；区块链数据层位于数据平面，区块链网络层与共识层位于控制平面，区块链合约层位于智能平面；
其中，所述数据平面，负责维护与更新任务架构的相关数据；控制平面，负责网络层的各种网络控制功能，以及维护传输层的传输协议；智能平面，负责数据处理，以及区块链中智能合约的处理算法；
无人机节点通过智能平面的智能合约的处理算法实现任务的自主决策，包括：确定执行任务所涉及的无人机节点数目，确定各无人机节点目标位置及由当前位置运行至目标位置的运行轨迹，以及对执行任务所涉及的无人机节点进行编队控制等；
当各无人机节点到达目标位置后，无人机节点采集数据或生成数据，通过智能平面进行数据处理，再通过控制平面将处理后的数据广播给其他无人机节点，或者将处理后的数据封装至数据平面的区块中后再广播给其他无人机节点；其他无人机节点接收到数据后，通过数据平面分析数据类别，并利用控制平面对数据或者区块进行验证。
此外，网络的五层架构中还包含了用于链路感知的链路层、用于波束成型的物理层；关于链路层与物理层的原理可参见常规技术，不再赘述。
下面针对本发明实施例提供三个平面进行详细介绍。
一、数据平面。
本发明实施例中，数据平面位于网络层，负责区块链存储的数据及组网所需信息。所述数据平面主要包括：数据区块、非对称加密模块、数据缓冲池、路由信息维护模块及分组处理模块。
1、数据区块。
每一数据区块包含区块头与区块体两个部分，区块头封装了父区块的哈希值、当前版本号、时间戳、目标难度、随机数和merkle根；区块体包括了当前区块的交易数量以及经过验证的、区块创建过程中生成的所有交易记录，交易记录通过双重哈希过程生成唯一的merkle根。
在区块链中，只要叶子节点的数据有任何的变动，相应的父节点也会发生变化，导致merkle根改变，进而影响后续区块的链接。SHA256算法是本架构中用于构造区块链所用的哈希算法，具有不可逆性、抗碰撞性、随机性等优点。无论是区块的头部信息还是交易数据，都使用该算法计算相关数据的哈希值，以保证数据的可靠性。本发明实施例中，采用双SHA256哈希函数，即将任意长度的原始数据经过两次SHA256哈希运算后转换为长度为256位的二进制数字来统一存储和识别，从而保证数据安全性与可靠性。因此，在无人机蜂群协同工作架构中，数据能够被安全可靠第记录在区块链中，一旦有恶意节点篡改数据，其他节点将迅速发现问题。哈希算法与merkle根共同作用保证了无人机蜂群架构的安全性。
数据区块存储了无人机安全属性信息、身份信息、无人机日志信息、以及无人机的数据信息。
1)数据信息。无人机的数据信息是无人机蜂群网络中最为重要的数据。针对不同的场景，无人机节点将采集或生成的不同数据，例如，在侦查环境下，无人机节点将采集图像，收集地理位置甚至音频等重要信息并将其传送给其他无人机节点和地面控制中心；在执行某种特定任务的环境下，无人机节点需要将周围环境、目标对象等信息告知其他无人机节点，此外还可能将执行任务的决策结果、任务执行结果(是否成功)等信息传送给其他无人机节点。这些数据需要保证安全性、一致性与可追溯性，因此当无人机产生这些数据时，需要生成一条交易存放在区块中。
2)所述无人机安全属性信息表示无人机节点的置信程度。无人机节点的安全属性信息越高，则它的安全程度越高，对其他无人机节点来说越可信，因此其他无人机节点在传输数据时更倾向于向安全系数高的无人机节点发送数据包。无人机的安全系数取决于其对区块链网络产生的贡献，如生成区块、安全高效地传递数据等。通过对无人机安全系数的设计，无人机数据在传输的过程中能保证更好的安全性。此外，安全系数也是对无人机网络的一种激励，它能够激励无人机节点生成可信的区块。
3)身份信息包含无人机节点全局唯一标识符(GUID)及公钥对，所述全局唯一标识符由控制平面管理。通过GUID标记不同的无人机节点，GUID格式如图2所示，它主要包括四个字段，厂商、出厂时间、类型和编号，其中，厂商和出厂时间用于无人机的管理与维护，类型表示无人机的类型，如侦查无人机、战斗无人机等，编号是一个独一无二的数字，用于标识每台无人机节点。
4)所述日志信息用于审计无人机节点是否出现过不良行为的记录；该记录有助于其他无人机节点对此无人机节点作出正确的判断，决定是否要将数据传给它或是否相信其产生的数据，一旦某台无人机节点的安全系数过低，且其历史记录显示其可能是一架恶意无人机，则需要将该无人机节点移除网络。
2、非对称加密模块。
非对称加密模块主要，符合利用无人机节点的私钥对传输的数据和接入控制中的信息进行加密处理。当一个无人机节点要发送数据给其他无人机节点时，要使用自己的私钥进行数字签名，其他无人机节点收到数据后，通过发送者的公钥(发送者的公钥会存在区块中)验证发送节点，从而保证数据来源是安全的；当无人机网络中有一个新的无人机节点想要加入时，也需要发送签过名的请求给无人机网络，无人机网络通过该节点的公钥验证其是否为该网络的一员；以上两项功能在控制平面实现。
3、数据缓冲池。
所述数据缓冲池，用于存储无人机节点接收到的广播信息；当主节点由区块链的共识算法选出后，选出的主节点会将其自身数据缓存池中的信息打包用于生成一个新区块并全网广播。
4、路由信息维护模块。
所述路由信息维护模块，用于维护组网所需的路由信息，生成并广播路由学习包。无人机节点通过不断广播路由学习包感知网络拓扑，维护和更新路由表，并通过查询路由表将数据包转发给最优的下一跳节点。路由信息主要由控制平面的传输协议决定。
5、分组处理模块，
所述分组处理模块，用于对无人机节点收到的数据包进行分类和处理；无人机节点接收的数据可以分为三类，分别是路由学习包、数据区块、普通数据包；若收到的是普通数据包，则根据数据包目的地址对其进行转发；普通数据包也是指除去路由学习包与数据区块的其他数据包，也即重要性较低、不需要记录在区块链的数据；若收到路由学习包，则根据路由学习包内的信息更新路由表并判断是否继续广播，路由学习包主要生成路由表，路由表记录了当前无人机节点与其他无人机节点路由关系，从而基于路由关系，将收到的数据包转发对应无人机节点；若收到区块相关数据，则需要进行验证，验证成功后交于区块处理。区块的验证过程在控制平面内实现。在无人机蜂群中，每个无人机节点维护一条区块链。后续介绍的共识算法会选出一个节点为记账节点，把所有重要的数据(也即，前述数据区块里的内容)打包成区块，签名后广播给其他无人机节点，其他节点验证这个区块的正确性(签名、数据哈希等)，验证通过后把这个区块链接到自己的区块链上，形成一条最新的区块链。
二、控制平面。
在协同工作平台中，控制平面主要包括各种控制模块，包括：位于网络层的共识模块、数据验证模块、传输模块、网络更新模块、接入控制模块、密钥管理模块及组网模块，以及位于传输层的身份信息管理模块、拥塞控制模块以及传输协议模块和纠错机制模块。
1、共识模块。
共识模块，用于区块链的共识，无人机节点通过共识算法选出一个记账节点，生成新的区块(也即，前文介绍的位于数据平面的数据区块)，并将新区块广播给其他节点；其他节点收到新区块后，通过验证模块验证新区块的正确性，验证通过后将新的区块链接到本地区块链中。
在无人机蜂群网络架构中，由于无人机蜂群组网有严格的访问控制，不允许非我方无人机或节点加入网络，所以采用更适合联盟链和私有链的拜占庭容错算法(PBFT)作为无人机蜂群的共识算法。通过该共识算法，一方面能避免大量的算力竞争，节省无人机资源，另一方面也能使无人机节点得到更快共识。只有通过共识，无人机节点才能维护一条数据一致的区块链，保证数据的一致性，便于无人机节点进行后续的检索、识别、决策等操作。
2、验证模块。
所述数据验证模块，用于对接收的数据和区块进行验证；当接收数据时，从区块链获取发送该数据的无人机节点的公钥对数据进行解密，验证该数据是否由安全节点发出的；当某个无人机节点生成一个新区块时，需要将该区块广播，其他无人机节点验证新区块的合法性，通过验证后新区块链接进本地区块链中。
3、传输模块。
所述传输模块，用于控制无人机蜂群中的数据传输；在无人机蜂群中的节点一般具有分布式、自治性、开放可自由进出等特性，因而可以采用对等式网络(P2P)来进行无人机之间的数据传输。由于P2P网络中不存在中心化服务器或中心化路由器，网络中一个或多个节点丢失并不会影响整个网络数据的完整性。在基于P2P网络的无人机蜂群网络架构中，每个无人机节点都承当着路由、验证区块数据、传播区块数据、发现新节点等功能。因此无人机节点产生的数据和区块都需要广播给其他无人机节点。
4、网络更新模块。
所述网络更新模块，用于维护网络拓扑结构；当某台无人机节点失效时，区块链不能再存储相应无人机节点的身份信息，通过共识模块的共识结果删除相应无人机节点，即新区块中不能再有相应无人机节点的身份信息，此后无人机网络重新进行组网。
5、接入控制模块。
所述接入控制模块，用于验证新接入蜂群的无人机节点的身份信息；区块链中存储着每个无人机节点的全局唯一标识符与公钥对；使用扁平、不分层的全局唯一标识符(GUID)来标识网络上连接的各种无人机节点。具有不同功能的无人机节点都有属于自己的GUID。GUID基于公钥，有专门的认证单位分发给蜂群中的每一个无人机节点，作为无人机蜂群自组网的标识符。以GUID为基础，基于名字的无人机自组网可以更好地支持信息的交互，同时也能很好地解决架构的安全性和可靠性方面的隐患。GUID是公钥的加密哈希，具有自我证明的能力，即验证节点不需要外部权威，从而保证了网络的认证和安全
当一个新无人机节点想接入该区块链网络时，将接入请求与全局唯一标识符用私钥加密，区块链网络中的无人机节点即可通过查询区块链判断该新无人机节点是否安全，是否是预先协调好的无人机，并决定是否让该新无人机节点加入区块链网络；
6、密钥管理模块。
区块链中需要无人机节点的全局唯一标识符与公钥对，通过密钥管理模块，管理全局唯一标识符与公钥对，以维护无人机蜂群的安全性。
7、组网模块。
组网模块，用于处理路由学习包，实现自主组网。无人机蜂群的自组网可以解决当前的无人机单机飞行时有工作效率差、可控性能差、抗毁能力差、适用范围小的等缺点。无人机节点通过广播学习包，感知网络拓扑，并得到路由表。无人机节点根据路由表选择数据传输下一条跳节点。无人机蜂群的自组网具有提高无人机系统的工作效率、实现系统的可控性、提高无人机系统的抗毁能力、提高无人机系统的抗干扰能力、扩大无人机的适用范围等优点优点。
8、身份管理模块。
所述身份管理模块，无人机节点使用全局唯一标识符进行身份标识，通过身份管理模块实现无人机节点的身份管理。
身份管理模块可以满足无人机蜂群的动态性需求。由于无人机蜂群的高动态性，传统的基于IP地址的寻址方式会造成高延时，同时降低服务质量。身份信息管理位于传输层，无人机节点使用GUID进行身份标识，整个集群组网系统中，任何传输相关的操作都与GUID息息相关，能够很好地适应无人机动态性的需求。通过身份管理模块，无人机蜂群能更好做到接入控制。
9、拥塞控制模块。
拥塞控制模块，通过拥塞控制和链路选择解决信息传输中的链路拥塞问题。在无人机蜂群网络中，无人机节点在传输数据时会倾向于向安全系数较高的节点传送，可能会造成链路拥塞。因此该网络需要进行拥塞控制和链路选择，一旦发生拥塞，无人机节点不能再向拥塞链路发送信息，转而选择安全系数低一些的节点发送数据。
10、传输协议模块。
所述传输协议模块，用于执行无人机蜂群协作平台中的传输协议，保证蜂群中信息传输的可靠性。本发明实施例中，在无人机蜂群网络架构中，通过引入存储能力，即数据平面的数据缓冲池，利用突发传输和逐跳确认机制保证可靠传输。
逐跳确认机制包括：无人机蜂群中的每一个无人机节点都会进行内容缓存，每个无人机节点收到数据包后，将数据缓存，并将每一字节或每个数据包的数据都经过了编号，编号连同数据本身一同发送给下游节点；所有已经发出，而未经下游节点确认收到的数据包，都留下副本暂时存储在上游节点的本地缓存设备中，以便重传被下游节点丢失的数据包。
传输过程中采用突发传输的方式：通过选用内容块(chunk)为传输的颗粒度，以充分利用间歇性的链路资源。每个chunk由多个数据包组成，当链路质量不好时，无人机节点存储数据，而当链路质量好时，则将chunk读出继续发送。最后，数据在传输的过程中会进行逐跳确认，节点在接收到数据包后会回复给上一跳节点确认信息，上一跳收到确认后即删除缓存的数据。这样的机制提高了数据传输的可靠性，并且避免了端到端确认，提高了数据传输的效率。
11、纠错模块
纠错机制模块，用于解决信息在传输过程中出错问题。无人机蜂群采用FEC前向纠错机制，它是一种差错控制方式，它是指信号在被送入传输信道之前预先按一定的算法进行编码处理，加入带有信号本身特征的冗码，在接收端按照相应算法对接收到的信号进行解码，从而找出在传输过程中产生的错误码并将其纠正的技术。
三、智能平面。
在无人机蜂群协同工作平台中，使用智能合约进行决策。智能合约是指利用外部输入条件进行判断与决策，当外部输入满足一定的条件时，智能合约会运行自身代码，产生相应的结果。本发明设计的无人机蜂群协同工作平台能够进行无人机自治任务管理与任务决策。
所述智能平面主要包括：智能平面包含图像处理算法模块、编队控制算法模块、运动控制算法模块、以及自治决策算法模块；其中，通过图像处理算法模块能够进行环境信息采集与图像分析任务；通过编队控制算法模块能够对执行任务所涉及的无人机节点进行编队；通过运动控制算法模块能够控制无人机节点由当前位置运行至目标位置的运动轨迹；通过自治决策算法能够实现无人机自主决策，即确定执行任务所涉及的无人机节点数目、确定各无人机节点目标位置以及无人机节点需要进行的操作。
如图3所示，无人机自主决策是基于传感器信号、通用视图、与其他无人机和/或地面控制中心的通信信息做出的；协作的自治是各无人机节点通过利用共同的IF-IHEN规则集合及算法计算获得的；无人机节点根据实际的场景触发相应的智能合约，从而获得决策结果。由于无人机节点具备智能决策能力，因此，可称为智能体或者无人机智能体。
所述通用视图，用于分析将要执行的任务类型，执行任务的无人机节点，以及执行任务时所需要交换的信息；也即通过通用视图来确定任务执行之前所要准备的各类信息。
无人机节点具备多种传感器，比如，自身携带用于稳定飞行的加速度传感器、倾斜传感器等，还有用于环境感知的气压传感器(检测气压)、超声波传感器(检测高度和距离)、湿度传感器、MEMS麦克风(检测声音信号)、摄像头(采集图片)等。
举例来说，无人机在执行某地理位置的地形数据采集任务时，要想实现自治决策，首先要调用智能合约，执行自治决策算法，对任务进行分析，判断此项任务是由单个无人机节点执行还是由多个无人机节点协作执行，并确定无人机节点飞行的目标位置，以及任务需要进行的操作，如，由四架无人机对四个方位分别进行图像采集。任务分析完毕后，要通过运动控制模块决定无人机的运动轨迹，如，直线飞行，或者需要绕过障碍物飞行；同时，需要利用编队控制模块对无人机进行编队，如四架无人机是成一字型飞行，还是成口字型飞行。最后，当无人机到达定点，需要进行数据采集时，利用图像处理模块，对采集到的图像进行处理，再由控制平面的输出协议模块将数据传输到地面控制站。同时，若该图像数据十分重要，为了方便日后其他节点追溯图像来源或为了避免图像被篡改，需要将该图像数据上链，则，无人机节点需要将采集到的图像数据广播给其他无人机节点，将这些数据封装进数据平面的数据区块中。
以上是整个平台的主要组成，及相关工作原理。下面针对平台内部三个平面的协同工作机制进行说明。
无人机蜂群工作流程主要包括数据传输和网络更新两部分。当无人机采集数据或生成数据时，首先通过智能平面的算法进行数据处理，再将处理后的数据发送给目的地(其他无人机节点或控制中心)，然后广播一条消息给全网节点，消息中包括源节点、目的节点和所传数据的哈希值，当其他节点接收数据包时，利用分组处理模块对数据包进行处理，接收到普通数据包时正常转发或向上层传递；若接收到消息，则验证消息的真实性，并将消息放入本地交易池(数据缓存池)中。当交易池累计一定数量的消息后，由共识算法获得一个记账节点，该节点将交易打包并生成区块，全网广播该区块。其他节点接收到新区块后，验证新区块的正确性，并将合法区块链接到本地区块链，丢弃不合法区块。
当某个无人机节点失效后，无人机网络需要进行重新组网。无人机节点通过广播学习包获取新的网络拓扑，得到失效的无人机节点，更新路由表。此时失效的节点需要从区块链网络中删除，因此记账节点在生成新区块时不能加入失效无人机节点。组网结束后，路由表与区块链中都不会再出现失效无人机节点，当节点传输数据时，不会再向失效节点发送数据。
本发明实施例上述协同工作平台的具体应用方向不做限定，例如，可协同完成图像数据、音频数据的采集工作；或者，协同完成物品投放任务，物品可以是药品、食品等，但投放物品的类别本发明不做限定。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将平台的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，其特征在于，设于每一无人机节点内，包括：位于网络层的数据平面、位于网络层和传输层的控制平面、以及位于应用层的智能平面；区块链数据层位于数据平面，区块链网络层与共识层位于控制平面，区块链合约层位于智能平面；
其中，所述数据平面，负责维护与更新任务架构的相关数据；控制平面，负责网络层的各种网络控制功能，以及维护传输层的传输协议；智能平面，负责数据处理，以及区块链中智能合约的处理算法；
无人机节点通过智能平面的智能合约的处理算法实现任务的自主决策，包括：确定执行任务所涉及的无人机节点数目，确定各无人机节点目标位置及由当前位置运行至目标位置的运行轨迹，以及对执行任务所涉及的无人机节点进行编队控制；
当各无人机节点到达目标位置后，无人机节点采集数据或生成数据，通过智能平面进行数据处理，再通过控制平面将处理后的数据广播给其他无人机节点，或者将处理后的数据封装至数据平面的区块中后再广播给其他无人机节点；其他无人机节点接收到数据后，通过数据平面分析数据类别，并利用控制平面对数据或者区块进行验证。
2.根据权利要求1所述的一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，其特征在于，所述数据平面包括：数据区块、非对称加密模块、数据缓冲池、路由信息维护模块及分组处理模块；其中：
数据区块存储了无人机安全属性信息、身份信息、无人机日志信息、以及无人机的数据信息；所述无人机安全属性信息表示无人机节点的置信程度；身份信息包含无人机节点全局唯一标识符及公钥对，所述全局唯一标识符由控制平面管理；所述日志信息用于审计无人机节点是否出现过不良行为的记录；无人机的数据信息包含了无人机节点在不同场景下采集或者生成的数据；
非对称加密模块，利用无人机节点的私钥对传输的数据和接入控制中的信息进行加密处理；
数据缓冲池，用于存储无人机节点接收到的广播信息；当主节点由区块链的共识算法选出后，选出的主节点会将其自身数据缓存池中的信息打包用于生成一个新区块并全网广播；
路由信息维护模块，用于维护组网所需的路由信息，生成并广播路由学习包；所述路由信息由控制平面的传输协议决定；
分组处理模块，用于对无人机节点收到的数据包进行分类和处理；若收到的是普通数据包，则根据数据包目的地址对其进行转发；若收到路由学习包，则根据路由学习包内的信息更新路由表并判断是否继续广播；若收到区块相关数据，则需要进行验证，验证成功后交于区块处理。
3.根据权利要求2所述的一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，其特征在于，每一数据区块包含区块头与区块体两个部分，区块头封装了父区块的哈希值、当前版本号、时间戳、目标难度、随机数和merkle根；区块体包括了当前区块的交易数量以及经过验证的、区块创建过程中生成的所有交易记录，交易记录通过双重哈希过程生成唯一的merkle根。
4.根据权利要求1所述的一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，其特征在于，所述控制平面包括：位于网络层的共识模块、数据验证模块、传输模块、网络更新模块、接入控制模块、密钥管理模块及组网模块，以及位于传输层的身份信息管理模块、拥塞控制模块以及传输协议模块和纠错机制模块；其中：
共识模块，用于区块链的共识，无人机节点通过共识算法选出一个记账节点，生成新的区块，并将新的区块广播给其他无人机节点；其他无人机节点收到新的区块后，验证新的区块的正确性，验证通过后将新区块链接到本地区块链中；
验证模块，用于对接收的数据和区块进行验证；当接收数据时，从区块链获取发送该数据的无人机节点的公钥对数据进行解密，验证该数据是否由安全节点发出的；当某个无人机节点生成一个新区块时，需要将该新区块广播，其他无人机节点验证新区块的合法性，通过验证后新区块链接进本地区块链中；
传输模块，用于控制无人机蜂群中的数据传输；
网络更新模块，用于维护网络拓扑结构；当某台无人机节点失效时，区块链不能再存储相应无人机节点的身份信息，通过共识模块的共识结果删除相应无人机节点，即新区块中不能再有相应无人机节点的身份信息，此后无人机网络重新进行组网；
接入控制模块，用于验证新接入蜂群的无人机节点的身份信息；区块链中存储着每个无人机节点的全局唯一标识符与公钥对；当一个新无人机节点想接入该区块链网络时，将接入请求与全局唯一标识符用私钥加密，区块链网络中的无人机节点即可通过查询区块链判断该新无人机节点是否安全，是否是预先协调好的无人机，并决定是否让该新无人机节点加入区块链网络；
密钥管理模块，用于管理全局唯一标识符与公钥对；
组网模块，用于处理路由学习包，实现自主组网；
身份管理模块，无人机节点使用全局唯一标识符进行身份标识，通过身份管理模块实现无人机节点的身份管理；
拥塞控制模块，用于实现拥塞控制和链路选择，当链路发生拥塞时，选择其他链路进行数据传输；
传输协议模块，用于执行无人机蜂群协作平台中的传输协议；
纠错模块，用于解决信息在传输过程中出错问题。
5.根据权利要求4所述的一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，其特征在于，所述无人机节点采用突发传输和逐跳确认机制；其中：
逐跳确认机制包括：无人机蜂群中的每一个无人机节点都会进行内容缓存，每个无人机节点收到数据包后，将数据缓存，并将每一字节或每个数据包的数据都经过了编号，编号连同数据本身一同发送给下游节点；所有已经发出，而未经下游节点确认收到的数据包，都留下副本暂时存储在上游节点的本地缓存设备中；
突发传输包括：选用内容块为传输的颗粒度；每个内容块由多个数据包组成，当链路质量不满足要求时，无人机节点存储数据，而当链路质量满足要求时，则将内容块读出继续发送；数据在传输的过程中会进行逐跳确认。
6.根据权利要求1所述的一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，其特征在于，智能平面包括：
智能平面包含图像处理算法模块、编队控制算法模块、运动控制算法模块、以及自治决策算法模块；其中，通过图像处理算法模块能够进行环境信息采集与图像分析任务；通过编队控制算法模块能够对执行任务所涉及的无人机节点进行编队；通过运动控制算法模块能够控制无人机节点由当前位置运行至目标位置的运动轨迹；通过自治决策算法能够实现无人机自主决策，即确定执行任务所涉及的无人机节点数目、确定各无人机节点目标位置以及无人机节点需要进行的操作。
7.根据权利要求1或6所述的一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，其特征在于，无人机自主决策是基于传感器信号、通用视图、与其他无人机节点和/或地面控制中心的通信信息做出的；无人机节点根据实际的场景触发相应的智能合约，从而获得决策结果。
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