CN112506215B - 物联网数据采集方法和无人机 - Google Patents
物联网数据采集方法和无人机 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112506215B CN112506215B CN202011290514.7A CN202011290514A CN112506215B CN 112506215 B CN112506215 B CN 112506215B CN 202011290514 A CN202011290514 A CN 202011290514A CN 112506215 B CN112506215 B CN 112506215B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- cluster head
- node
- nodes
- head node
- internet
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 32
- 241000854291 Dianthus carthusianorum Species 0.000 claims abstract description 182
- 238000013480 data collection Methods 0.000 claims abstract description 26
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 10
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 8
- 238000002922 simulated annealing Methods 0.000 claims description 5
- 230000002776 aggregation Effects 0.000 claims description 3
- 238000004220 aggregation Methods 0.000 claims description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 5
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 239000000470 constituent Substances 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 1
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 1
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/10—Simultaneous control of position or course in three dimensions
- G05D1/101—Simultaneous control of position or course in three dimensions specially adapted for aircraft
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明公开了一种物联网数据采集方法和无人机，物联网数据采集方法包括确定兴趣区域，确定簇首节点，为簇首节点分配驻留时间，确定数据汇集节点，对无人机进行路径规划，使用无人机按照飞行路径飞经簇首节点，簇首节点从数据汇集节点汇集数据，在驻留时间内向无人机上传数据等步骤。本发明使用无人机的物联网数据采集方法通过先将普通节点的数据汇集至簇首节点，再使用无人机对簇首节点进行数据采集的方式，可以简化无人机的飞行路径，实现对物联网节点进行自动、快速、高效的数据采集。本发明广泛应用于物联网技术领域。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其是一种物联网数据采集方法和无人机。
背景技术
物联网是将数量众多、功能异构的节点无线或有线连接在一起形成的无人看护综合性系统。因此，物联网被广泛的应用于环境监控，智能城市等方面；在不友好的环境物联网更加凸显其优势。然而，如何将物联网的相关数据快速、高效的汇聚起来，成为当前户外与环境非友好性物联网面临的重要挑战。
发明内容
针对上述至少一个技术问题，本发明的目的在于提供一种物联网数据采集方法和无人机。
一方面，本发明实施例包括一种用于数据采集的无人机的控制方法，包括：
确定需要进行物联网数据采集的兴趣区域；所述兴趣区域中包括多个物联网节点；
从所述多个物联网节点中确定至少一个物联网节点为簇首节点；所述多个物联网节点中除所述簇首节点以外的其他物联网节点为普通节点，每个所述簇首节点分别连接至少一个所述普通节点；
为各所述簇首节点分配驻留时间；
确定各所述簇首节点对应的数据汇集节点；所述数据汇集节点是从相应所述簇首节点所连接的所述普通节点中选定出来的；
对无人机进行路径规划；所述路径规划所得的飞行路径经过各所述簇首节点；
使用所述无人机按照所述路径规划所得的飞行路径飞经各所述簇首节点，所述无人机按照各所述簇首节点分配到的所述驻留时间驻留在所述簇首节点；
所述无人机飞经的所述簇首节点从相应的所述数据汇集节点汇集数据，在相应的所述驻留时间内向所述无人机上传数据。
进一步地，所述从所述多个物联网节点中确定至少一个物联网节点为簇首节点，包括：
在所述多个物联网节点中确定多个候选簇首节点；所述候选簇首节点连接至少一个物联网节点；
当所述候选簇首节点满足第一判断条件和第二判断条件，将所述候选簇首节点确定为所述簇首节点；所述第一判断条件包括所述候选簇首节点所连接的物联网节点的数量超过数量阈值，所述第二判断条件包括所述候选簇首节点所连接的物联网节点与所述候选簇首节点之间的平均距离大于距离阈值。
进一步地，所述为各所述簇首节点分配驻留时间，包括：
确定总限制时间；
以所述簇首节点所连接的所述普通节点的数量为权重，将所述总限制时间按照相应的权重分配至各所述簇首节点；各所述簇首节点被分配到的所述总限制时间的部分为所述驻留时间。
进一步地，所述确定各所述簇首节点对应的数据汇集节点，包括：
根据所述簇首节点对应的所述驻留时间、所述簇首节点与所述无人机之间的数据传输速率以及所述簇首节点从相应的所述普通节点汇集数据的数据量，确定所述数据汇集节点的预定数量；
获取节点集合；所述节点集合内包括一个从所述簇首节点相应的所有所述普通节点中随机选择出来的普通节点；
当所述节点集合的大小未达到所述预定数量，确定所述簇首节点相应的每一个所述普通节点与所述节点集合内的各元素之间的平均距离，将所述平均距离为最大值的一个所述普通节点加入至所述节点集合，直至所述节点集合的大小达到所述预定数量；
将所述节点集合内的各元素确定为所述簇首节点对应的数据汇集节点。
进一步地，根据所述簇首节点对应的所述驻留时间、所述簇首节点与所述无人机之间的数据传输速率以及所述簇首节点从相应的所述普通节点汇集数据的数据量，确定所述数据汇集节点的预定数量，所使用的公式包括：
其中，m为所述预定数量，ti为所述驻留时间，vd为所述簇首节点与所述无人机之间的数据传输速率，d为所述簇首节点从相应的一个所述普通节点汇集数据的数据量，
为向下取整运算。
进一步地，所述对无人机进行路径规划，是通过模拟退火算法或者蚁群算法执行的。
进一步地，所述物联网数据采集方法还包括：
当所述无人机飞经所述簇首节点，所述无人机根据所述簇首节点分配到的所述驻留时间调整飞行速度。
进一步地，所述根据所述簇首节点分配到的所述驻留时间调整飞行速度，包括：
确定所述无人机与所述簇首节点之间的通信距离；
根据所述通信距离和所述无人机的飞行高度，确定所述无人机在所述驻留时间内的飞行距离；
根据所述飞行距离和所述驻留时间，确定目标飞行速度；
将所述无人机的飞行速度调整至所述目标飞行速度。
进一步地，所述根据所述簇首节点分配到的所述驻留时间调整飞行速度，所使用的公式包括：
其中，ti为所述驻留时间，l为所述飞行距离，R为所述通信距离，h为所述飞行高度，vf为所述目标飞行速度。
另一方面，本发明实施例还包括一种用于数据采集的无人机，所述无人机用于进行路径规划，根据所述路径规划所得的飞行路径经过至少一个簇首节点，按照各所述簇首节点分配到的所述驻留时间驻留在所述簇首节点，接收所述簇首节点上传的从相应的数据汇集节点汇集得到的数据；所述数据汇集节点是从相应所述簇首节点所连接的普通节点中选定出来的；所述簇首节点是需要进行物联网数据采集的兴趣区域中的多个物联网节点中所确定的物联网节点，所述普通节点为所述多个物联网节点中除所述簇首节点以外的其他物联网节点，每个所述簇首节点分别连接至少一个所述普通节点。
本发明的有益效果是：实施例中的使用无人机的物联网数据采集方法通过先将普通节点的数据汇集至簇首节点，再使用无人机对簇首节点进行数据采集的方式，可以简化无人机的飞行路径，实现对物联网节点进行自动、快速、高效的数据采集。
附图说明
图1为实施例中物联网数据采集方法的流程图；
图2为实施例中兴趣区域以及其中的多个物联网节点的示意图。
具体实施方式
本实施例中，参照图1，使用无人机的物联网数据采集方法，包括以下步骤：
S1.确定需要进行物联网数据采集的兴趣区域；兴趣区域中包括多个物联网节点；
S2.从多个物联网节点中确定至少一个物联网节点为簇首节点；多个物联网节点中除簇首节点以外的其他物联网节点为普通节点，每个簇首节点分别连接至少一个普通节点；
S3.为各簇首节点分配驻留时间；
S4.确定各簇首节点对应的数据汇集节点；数据汇集节点是从相应簇首节点所连接的普通节点中选定出来的；
S5.对无人机进行路径规划；路径规划所得的飞行路径经过各簇首节点；
S6.使用无人机按照路径规划所得的飞行路径飞经各簇首节点，无人机按照各簇首节点分配到的驻留时间驻留在簇首节点；
S7.无人机飞经的簇首节点从相应的数据汇集节点汇集数据，在相应的驻留时间内向无人机上传数据。
步骤S1中，确定一个需要进行物联网数据采集的特定区域为兴趣区域，其中，可以根据地理区划来确定兴趣区域，也可以根据互联网区划来确定兴趣区域。
参照图2，在兴趣区域内存在多个物联网节点，通过执行步骤S2，在这些物联网节点中选择出至少一个物联网节点作为簇首节点，不是簇首节点的物联网节点作为普通节点。本实施例中，步骤S2，也就是从多个物联网节点中确定至少一个物联网节点为簇首节点这一步骤，具体包括以下步骤：
S201.在多个物联网节点中确定多个候选簇首节点，其中，候选簇首节点连接至少一个物联网节点；
S202.当候选簇首节点满足第一判断条件和第二判断条件，将候选簇首节点确定为簇首节点，其中，第一判断条件包括候选簇首节点所连接的物联网节点的数量超过数量阈值，第二判断条件包括候选簇首节点所连接的物联网节点与候选簇首节点之间的平均距离大于距离阈值。
步骤S201中，将兴趣区域内的多个物联网节点中的那些连接有多个其他物联网节点的物联网节点筛选出来，作为候选簇首节点。
步骤S202中，考察候选簇首节点是否同时满足第一判断条件和第二判断条件。其中，第一判断条件为：候选簇首节点所连接的物联网节点的数量超过预设的数量阈值；第二判断条件为：候选簇首节点所连接的物联网节点，与这个候选簇首节点之间的平均距离大于预设的距离阈值。如果一个候选簇首节点同时满足第一判断条件和第二判断条件，那么这个候选簇首节点可以被确定为簇首节点，否则，这个候选簇首节点被确定为普通节点。
通过步骤S202中第一判断条件和第二判断条件的筛选，所确定的簇首节点连接了较多的普通节点，并且与所连接的普通节点之间的距离比较近，当这些簇首节点从所连接的普通节点汇集数据，所花费的时间较少，通过无人机从这些簇首节点采集数据，能够获得较高的效率。
本实施例中，步骤S3，也就是为各簇首节点分配驻留时间这一步骤，具体包括以下步骤：
S301.确定总限制时间；
S302.以簇首节点所连接的普通节点的数量为权重，将总限制时间按照相应的权重分配至各簇首节点；各簇首节点被分配到的总限制时间的部分为驻留时间。
执行步骤S301和S302时，确定总限制时间T以及簇首节点ci所连接的普通节点的个数ni，通过公式
确定簇首节点ci所分配到的驻留时间ti。
本实施例中，步骤S4，也就是确定各簇首节点对应的数据汇集节点这一步骤，具体包括以下步骤：
S401.根据簇首节点ci对应的驻留时间ti、簇首节点与无人机之间的数据传输速率vd以及簇首节点从相应的普通节点汇集数据的数据量d，确定数据汇集节点的预定数量m；
具体地，步骤S401所使用的公式为
其中
为向下取整运算，其原理在于，所计算出的预定数量m是簇首节点ci能够在驻留时间ti完成数据汇集的普通节点最大数量；
S402.获取节点集合Q；其中，节点集合Q内包括一个从簇首节点ci相应的所有普通节点中随机选择出来的普通节点s，即节点集合Q的初始状态为Q＝{s}；
S403.当节点集合Q的大小未达到预定数量m，确定簇首节点ci所连接的每一个普通节点与节点集合Q内的各元素之间的平均距离，由于每一个普通节点都对应一个平均距离，这些平均距离中一般存在一个最大值，将这个最大值对应的普通节点sj加入至节点集合Q，节点集合Q变为Q＝{s,sj,…}，如果这些平均距离中一般存在多个相同的最大值，那么可以将这些最大值对应的普通节点sj……sk等都加入至节点集合Q，节点集合Q变为Q＝{s,sj,sk…}；
执行完步骤S403之后，检查节点集合Q的大小，即节点集合Q内包含的普通节点的数量是否达到预定数量m，如果达到，则执行步骤S404，否则，返回继续执行步骤S403；
S404.将节点集合Q内的各元素s,sj,sk…确定为簇首节点ci对应的数据汇集节点。
通过步骤S401-S404，可以从簇首节点ci所连接的所有普通节点中，选择出与其他普通节点之间具有较小距离的普通节点作为数据汇集节点，当这些簇首节点从数据汇集节点汇集数据，所花费的时间较少，通过无人机从这些簇首节点采集数据，能够获得较高的效率。
本实施例中，步骤S5，也就是对无人机进行路径规划这一步骤，是通过模拟退火算法或者蚁群算法执行的。其中，模拟退火算法或者蚁群算法所处理的数据可以是各个簇首节点的坐标数据，模拟退火算法或者蚁群算法所输出的结果是无人机的最优飞行路径，这条最优飞行路径将指示无人机按照一定的顺序依次飞经各簇首节点。
本实施例中，物联网数据采集方法还包括以下步骤：
S8.当无人机飞经簇首节点，无人机根据簇首节点分配到的驻留时间调整飞行速度。
本实施例中，步骤S8，也就是根据簇首节点分配到的驻留时间调整飞行速度这一步骤，具体包括以下步骤：
S801.确定无人机与簇首节点ci之间的通信距离R；
步骤S801中，可以通过基站定位技术来确定通信距离R；
S802.根据通信距离R和无人机的飞行高度h，确定无人机在驻留时间ti内的飞行距离l；
步骤S802中，可以通过勾股定理以及无线测距的原理，确定无人机在驻留时间ti内的飞行距离l为
S803.根据飞行距离l和驻留时间ti，确定目标飞行速度为
S804.将无人机的飞行速度调整至目标飞行速度vf。
执行步骤S801-S804后，无人机以飞行速度vf飞经簇首节点ci，通过步骤S801-S804所确定的飞行速度vf可以与通过步骤S3所确定的驻留时间ti相匹配，从而使得无人机能够顺利完成数据采集。
本实施例中，用于采集物联网数据的无人机，可以进行路径规划，根据路径规划所得的飞行路径经过至少一个簇首节点，按照各簇首节点分配到的驻留时间驻留在簇首节点，接收簇首节点上传的从相应的数据汇集节点汇集得到的数据；其中，如步骤S1-S7中所述的，数据汇集节点是从相应簇首节点所连接的普通节点中选定出来的；簇首节点是需要进行物联网数据采集的兴趣区域中的多个物联网节点中所确定的物联网节点，普通节点为多个物联网节点中除簇首节点以外的其他物联网节点，每个簇首节点分别连接至少一个普通节点。
本实施例中的使用无人机的物联网数据采集方法，通过先将普通节点的数据汇集至簇首节点，再使用无人机对簇首节点进行数据采集的方式，可以简化无人机的飞行路径，实现对物联网节点进行自动、快速、高效的数据采集。
需要说明的是，如无特殊说明，当某一特征被称为“固定”、“连接”在另一个特征，它可以直接固定、连接在另一个特征上，也可以间接地固定、连接在另一个特征上。此外，本公开中所使用的上、下、左、右等描述仅仅是相对于附图中本公开各组成部分的相互位置关系来说的。在本公开中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。此外，除非另有定义，本实施例所使用的所有的技术和科学术语与本技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本实施例说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例，而不是为了限制本发明。本实施例所使用的术语“和/或”包括一个或多个相关的所列项目的任意的组合。
应当理解，尽管在本公开可能采用术语第一、第二、第三等来描述各种元件，但这些元件不应限于这些术语。这些术语仅用来将同一类型的元件彼此区分开。例如，在不脱离本公开范围的情况下，第一元件也可以被称为第二元件，类似地，第二元件也可以被称为第一元件。本实施例所提供的任何以及所有实例或示例性语言(“例如”、“如”等)的使用仅意图更好地说明本发明的实施例，并且除非另外要求，否则不会对本发明的范围施加限制。
应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本实施例描述的过程的操作，除非本实施例另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本实施例描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本实施例所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。
计算机程序能够应用于输入数据以执行本实施例所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
以上所述，只是本发明的较佳实施例而已，本发明并不局限于上述实施方式，只要其以相同的手段达到本发明的技术效果，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，均应包含在本发明保护的范围之内。在本发明的保护范围内其技术方案和/或实施方式可以有各种不同的修改和变化。
Claims (9)
1.一种使用无人机的物联网数据采集方法，其特征在于，包括：
确定需要进行物联网数据采集的兴趣区域；所述兴趣区域中包括多个物联网节点；
从所述多个物联网节点中确定至少一个物联网节点为簇首节点；所述多个物联网节点中除所述簇首节点以外的其他物联网节点为普通节点，每个所述簇首节点分别连接至少一个所述普通节点；
为各所述簇首节点分配驻留时间；
确定各所述簇首节点对应的数据汇集节点；所述数据汇集节点是从相应所述簇首节点所连接的所述普通节点中选定出来的；
对无人机进行路径规划；所述路径规划所得的飞行路径经过各所述簇首节点；
使用所述无人机按照所述路径规划所得的飞行路径飞经各所述簇首节点，所述无人机按照各所述簇首节点分配到的所述驻留时间驻留在所述簇首节点；
所述无人机飞经的所述簇首节点从相应的所述数据汇集节点汇集数据，在相应的所述驻留时间内向所述无人机上传数据；
所述确定各所述簇首节点对应的数据汇集节点，包括：
根据所述簇首节点对应的所述驻留时间、所述簇首节点与所述无人机之间的数据传输速率以及所述簇首节点从相应的所述普通节点汇集数据的数据量，确定所述数据汇集节点的预定数量；
获取节点集合；所述节点集合内包括一个从所述簇首节点相应的所有所述普通节点中随机选择出来的普通节点；
当所述节点集合的大小未达到所述预定数量，确定所述簇首节点相应的每一个所述普通节点与所述节点集合内的各元素之间的平均距离，将所述平均距离为最大值的一个所述普通节点加入至所述节点集合，直至所述节点集合的大小达到所述预定数量；
将所述节点集合内的各元素确定为所述簇首节点对应的数据汇集节点。
2.根据权利要求1所述的物联网数据采集方法，其特征在于，所述从所述多个物联网节点中确定至少一个物联网节点为簇首节点，包括：
在所述多个物联网节点中确定多个候选簇首节点；所述候选簇首节点连接至少一个物联网节点；
当所述候选簇首节点满足第一判断条件和第二判断条件，将所述候选簇首节点确定为所述簇首节点；所述第一判断条件包括所述候选簇首节点所连接的物联网节点的数量超过数量阈值，所述第二判断条件包括所述候选簇首节点所连接的物联网节点与所述候选簇首节点之间的平均距离大于距离阈值。
3.根据权利要求1所述的物联网数据采集方法，其特征在于，所述为各所述簇首节点分配驻留时间，包括：
确定总限制时间；
以所述簇首节点所连接的所述普通节点的数量为权重，将所述总限制时间按照相应的权重分配至各所述簇首节点；各所述簇首节点被分配到的所述总限制时间的部分为所述驻留时间。
4.根据权利要求1所述的物联网数据采集方法，其特征在于，根据所述簇首节点对应的所述驻留时间、所述簇首节点与所述无人机之间的数据传输速率以及所述簇首节点从相应的所述普通节点汇集数据的数据量，确定所述数据汇集节点的预定数量，所使用的公式包括：
其中，m为所述预定数量，ti为所述驻留时间，vd为所述簇首节点与所述无人机之间的数据传输速率，d为所述簇首节点从相应的一个所述普通节点汇集数据的数据量，
为向下取整运算。
5.根据权利要求1所述的物联网数据采集方法，其特征在于，所述对无人机进行路径规划，是通过模拟退火算法或者蚁群算法执行的。
6.根据权利要求1所述的物联网数据采集方法，其特征在于，所述物联网数据采集方法还包括：
当所述无人机飞经所述簇首节点，所述无人机根据所述簇首节点分配到的所述驻留时间调整飞行速度。
7.根据权利要求6所述的物联网数据采集方法，其特征在于，所述根据所述簇首节点分配到的所述驻留时间调整飞行速度，包括：
确定所述无人机与所述簇首节点之间的通信距离；
根据所述通信距离和所述无人机的飞行高度，确定所述无人机在所述驻留时间内的飞行距离；
根据所述飞行距离和所述驻留时间，确定目标飞行速度；
将所述无人机的飞行速度调整至所述目标飞行速度。
8.根据权利要求7所述的物联网数据采集方法，其特征在于，所述根据所述簇首节点分配到的所述驻留时间调整飞行速度，所使用的公式包括：
其中，ti为所述驻留时间，l为所述飞行距离，R为所述通信距离，h为所述飞行高度，vf为所述目标飞行速度。
9.一种用于采集物联网数据的无人机，其特征在于，所述无人机用于进行路径规划，根据所述路径规划所得的飞行路径经过至少一个簇首节点，按照各所述簇首节点分配到的驻留时间驻留在所述簇首节点，接收所述簇首节点上传的从相应的数据汇集节点汇集得到的数据；所述数据汇集节点是从相应所述簇首节点所连接的普通节点中选定出来的；所述簇首节点是需要进行物联网数据采集的兴趣区域中的多个物联网节点中所确定的物联网节点，所述普通节点为所述多个物联网节点中除所述簇首节点以外的其他物联网节点，每个所述簇首节点分别连接至少一个所述普通节点；
通过以下步骤，从相应所述簇首节点所连接的普通节点中选定出所述数据汇集节点：
根据所述簇首节点对应的所述驻留时间、所述簇首节点与所述无人机之间的数据传输速率以及所述簇首节点从相应的所述普通节点汇集数据的数据量，确定所述数据汇集节点的预定数量；
获取节点集合；所述节点集合内包括一个从所述簇首节点相应的所有所述普通节点中随机选择出来的普通节点；
当所述节点集合的大小未达到所述预定数量，确定所述簇首节点相应的每一个所述普通节点与所述节点集合内的各元素之间的平均距离，将所述平均距离为最大值的一个所述普通节点加入至所述节点集合，直至所述节点集合的大小达到所述预定数量；
将所述节点集合内的各元素确定为所述簇首节点对应的数据汇集节点。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011290514.7A CN112506215B (zh) | 2020-11-18 | 2020-11-18 | 物联网数据采集方法和无人机 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202011290514.7A CN112506215B (zh) | 2020-11-18 | 2020-11-18 | 物联网数据采集方法和无人机 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112506215A CN112506215A (zh) | 2021-03-16 |
| CN112506215B true CN112506215B (zh) | 2022-08-09 |
Family
ID=74956644
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202011290514.7A Active CN112506215B (zh) | 2020-11-18 | 2020-11-18 | 物联网数据采集方法和无人机 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112506215B (zh) |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104301965B (zh) * | 2014-10-16 | 2018-07-03 | 西安理工大学 | 一种无线传感器网络非均匀分簇节点调度方法 |
| KR101946730B1 (ko) * | 2017-11-29 | 2019-02-11 | 이화여자대학교 산학협력단 | IoT 디바이스의 센싱 데이터를 수집하여 전달하는 노드의 위치 결정 방법 |
| CN110082498A (zh) * | 2019-04-08 | 2019-08-02 | 三峡大学 | 一种基于无线传感器物联网的滑坡监测数据无人机采集系统 |
| CN110362105B (zh) * | 2019-06-17 | 2022-07-19 | 广州大学 | 基于多uav的传感器网络无线充电方法 |
| CN110543185B (zh) * | 2019-07-19 | 2022-05-27 | 宁波大学 | 一种基于最小化信息年龄的无人机数据收集方法 |
| CN110645988B (zh) * | 2019-10-11 | 2023-08-29 | 广州大学 | 一种基于最优寿命的无人机路径规划方法 |
| CN110856134B (zh) * | 2019-10-16 | 2022-02-11 | 东南大学 | 一种基于无人机的大规模无线传感器网络数据收集方法 |
| CN110809252B (zh) * | 2019-10-18 | 2023-05-12 | 广州工程技术职业学院 | 一种基于无人机的突发事件应急通信方法与系统 |
| CN111263325B (zh) * | 2020-01-17 | 2021-03-09 | 南华大学 | 动态分簇异构无线传感器网络的路由方法、装置及介质 |
| CN111641930B (zh) * | 2020-06-01 | 2021-04-13 | 秦川 | 应用于海洋信息网络的分层式数据采集系统及方法 |
| CN111787506A (zh) * | 2020-07-20 | 2020-10-16 | 中南大学 | 一种无线传感网络中基于无人机的可信数据收集方法 |
-
2020
- 2020-11-18 CN CN202011290514.7A patent/CN112506215B/zh active Active
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112506215A (zh) | 2021-03-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20200178053A1 (en) | Drone-to-drone information exchange | |
| US20170146965A1 (en) | Building analysis systems and methods | |
| US20180122246A1 (en) | Autonomous mission action alteration | |
| US10409292B2 (en) | Movement control method, autonomous mobile robot, and recording medium storing program | |
| CN108508916B (zh) | 一种无人机编队的控制方法、装置、设备及存储介质 | |
| US10394239B2 (en) | Acoustic monitoring system | |
| WO2020056157A1 (en) | Systems and methods for managing energy storage systems | |
| US9288449B2 (en) | Systems and methods for maintaining multiple objects within a camera field-of-view | |
| KR101806053B1 (ko) | 3차원 드론 비행 경로 생성 장치 및 그 방법 | |
| US11798426B2 (en) | Autonomous mission action alteration | |
| CN109000651B (zh) | 一种路径规划方法及路径规划装置 | |
| CN103995968B (zh) | 无人飞行器对地面目标运动轨迹预测的装置及其方法 | |
| Huang et al. | Reactive 3D deployment of a flying robotic network for surveillance of mobile targets | |
| KR20210067604A (ko) | 인공 지능을 이용한 주방 환경의 통합 관리 방법 및 그 시스템 | |
| US20210232144A1 (en) | Method of controlling artificial intelligence robot device | |
| CN110737212A (zh) | 无人机控制系统和方法 | |
| CN112001309A (zh) | 基于无人机集群的目标搜索方法、装置、设备及存储介质 | |
| JP2020106153A (ja) | 空調制御システム及び方法 | |
| US20130085582A1 (en) | Apparatus and a method for controlling facility devices, and a non-transitory computer readable medium thereof | |
| KR101981918B1 (ko) | 광역 드론 운용을 위한 시스템, 방법 및 장치 | |
| CN112506215B (zh) | 物联网数据采集方法和无人机 | |
| US11550622B2 (en) | Task allocation for vehicles | |
| US10639797B1 (en) | Selectively uploading operational data generated by robot based on physical communication link attribute | |
| JP7050809B2 (ja) | 情報処理装置 | |
| CN110543887A (zh) | 目标分析方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20240511 Address after: Room 512-A026, 5th Floor, Building B1, No. 32,34 Gaoke Road, Guangzhou, Guangdong Province, 510520, China Patentee after: Guangdong Qichuang Intelligent Technology Co.,Ltd. Country or region after: China Address before: No.465 Huanshi East Road, Yuexiu District, Guangzhou, Guangdong 510075 Patentee before: GUANGZHOU INSTITUTE OF TECHNOLOGY Country or region before: China |
|
| TR01 | Transfer of patent right |