CN114158014A - 一种无人智能平台自组网通信共性技术架构与方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种无人智能平台自组网通信共性技术架构与方法。通过具有多种外围接口的通信模块增加网络的连接方式,通过无人智能平台中的处理模块进行智能计算评估,根据当前的信号强度和需要传输的数据类型对各种连接方式进行评估,选择最佳的传输方式。本发明可以有效提高网络的连接稳定性和服务质量,在各种环境条件下及时可靠地传输数据,保障关键业务的网络连接体验。
Description
技术领域
本发明属于无线通信网络技术领域,特别是一种无人智能平台自组网通信共性技术架构与方法。
背景技术
自组织网络是一种无中心的多跳自治网络,可以在无基础设施的情况下进行通信,由地位平等的普通节点通过多跳的方式传输信息。自组网可以独立运行,也可以通过网关连接到其它网络或网络基础设施。
无人智能平台指的是不由人员直接驾驶或操作,而是通过遥控操作或程序自主运作的智能平台。无人智能平台目前在军事上已经被广泛使用。美国已经列装两万余台各类军用地面无人侦察攻击车辆,并且还在持续加大研发和采购力度。俄罗斯早在2000年就开始了“武器装备无人化”计划,目前已经在军队配备大量无人战斗车辆。此外,其它欧洲国家也在无人装备领域投入了大量资金进行研发。无人智能平台也从地面应用逐渐扩展到包括无人机在内的海陆空立体使用场景。除军事领域外,无人智能平台在其他领域也逐渐得到应用,包括警用和工业用途的无人智能平台相继投入使用。
无人智能平台包括无人车、无人机、机器人等各种形式,它们通常具有移动性,并且需要及时的将监测到的数据、声音、图像等信息传递到控制中心。多个无人智能平台之间可以互相通信,组成自组网,这样在应急通信、指挥调度等场景中,可以不依赖于公网信号,保证数据的安全性。
但是在实际部署环境中,由于无人智能平台在运行过程中不断移动,由此产生的信号强度的变化会进而导致网络拓扑变化,在网络拓扑的切换过程中会产生数据传输延迟甚至丢包,影响整个系统关键信息传输的性能。如何保证无人智能平台的自组网在运行过程中的网络稳定性和可靠性是一个需要解决的问题。
发明内容
发明目的
本发明的目的在于,针对现有的无人智能平台的自组网系统在实际运行环境下由于无人智能平台的不断运动而导致的数据传输丢包和网络连接中断问题,提出一种无人智能平台自组网通信共性技术架构与方法。通过多种自组网技术的结合增加网络的连通性,通过无人智能平台进行深度学习计算并对多种连接方式进行评估,根据具体应用需求选择最佳的传输方式,使自组网在各种环境条件下将数据及时可靠地传输。
技术解决方案
为了实现上述目的,本发明采用如下技术方案。
本发明提出的无人智能平台自组网通信共性技术架构,包括无人智能平台、中继节点、网关、PC控制中心以及云端服务器,如图1所示。
所述无人智能平台包含处理模块、功能模块、通信模块和电源模块,如图2所示。
所述无人智能平台的处理模块包括处理器、存储器和外围接口。其中处理器包含CPU和GPU。CPU主要负责进行基本的运算和处理,保持无人智能平台的正常运行。GPU主要负责进行深度学习计算,用来计算得出最佳的连接方式。处理模块通过外围接口可以连接各种功能模块。
所述无人智能平台的功能模块,可以包括摄像头、音频模块(包含耳机和麦克风)、GPS、公网通信模块、传感报警模块、屏幕显示模块等。
所述无人智能平台的通信模块,包括通信芯片组及外围接口。通信芯片组通过外围接口可以连接支持各种自组网通信方式的射频收发模块,例如Zigbee、Lora、WiFi、蓝牙、LTE等。
所述无人智能平台的电源模块,负责给处理模块、功能模块和通信模块供电。
所述中继节点是部署在网络覆盖范围内的具有自组网功能的节点,其内部具有跟无人智能平台相同的处理模块和通信模块,可以没有功能模块。主要负责数据的转发,提高网络的覆盖范围和可靠性。
所述中继节点互相连接组成网络,可以将收到的信息通过多跳传输到网关。
所述无人智能平台在移动过程中,根据GPU计算结果决定将数据通过哪种连接方式进行传输。可以将数据传给传输范围内的其它无人智能平台或中继节点,每个节点独立进行判断。
所述中继节点不是必须的,在没有中继节点的情况下,各个无人智能平台之间也可以通过网络连接传递数据,通过多跳传递到网关。
所述PC控制中心接收网关采集到的信息,可以在本地进行初步计算处理,并将数据通过互联网上传到云端服务器。同时,它可以接收来自云端服务器的信息。另一方面,PC控制中心可以向网关下发指令,进行网络的服务控制。
所述云端服务器接收PC控制中心上传的信息,可以进行更复杂的AI计算处理,并将计算结果发送给PC控制中心。
所述的无人智能平台自组网同行共性技术架构,其进行自组网通信的方法如下:
(1)无人智能平台根据其通信模块的外围接口的连接情况,采用对应技术的射频收发器获取信号强度、网络状态等信息。
(2)根据预先设定的信号强度阈值,当信号强度低于阈值时不进行连接;对于信号强度大于最低阈值的连接方式,发送握手数据包保持连接,加入网络。
(3)处理模块的GPU根据当前位置的信号强度以及当前需要传输的数据类型进行计算评估,选择当前最优的连接方式。通信模块采用该连接方式发送数据。
(4)每个无人智能平台或中继节点在接收到数据之后进行同样的处理,选择一种连接方式发送到下一个节点。
若某个节点没有任何可用的连接方式的信号强度达到阈值且可以满足当前需要传输的数据类型的发送,达到预设的检测次数之后,则尝试通过处理模块外接的公网模块进行发送。
技术效果
本发明提出的无人智能平台自组网通信共性技术架构与方法,通过具有多种外围接口的通信模块增加网络的连接方式,通过无人智能平台中的GPU进行AI智能计算,根据信号强度和当前需要传输的数据类型对各种连接方式进行评估,选择最佳的传输方式。这样可以提高网络的连接稳定性和连接质量,在各种环境下及时可靠地传输数据,保证关键业务的网络连接体验。
附图及附图的简单说明
图1是无人智能平台自组网通信共性技术架构示意图。
图2是无人智能平台基本结构图。
图3是无人智能平台自组网通信方法框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点表达地更加清楚明白,下面对具体实施本发明的方式做进一步的说明。可以理解的是,本实施例仅仅用于解释本发明,而并非对本发明的限定。
本发明所述的无人智能平台根据不同应用需求可以是无人车、无人机、智能机器人等具体形式。这里以化工园区的实际应用为例说明本发明的具体实施方式。
无线智能平台可以是化工园区的智能巡检机器人,其核心功能模块包括环境感知、语音采集、视频拍摄等,其无线通信模块的外围接口包括Zigbee、Lora、WiFi。
智能巡检机器人在进入化工园区之后,其通信模块外接的Zigbee、Lora、WiFi射频收发模块分别检测信号强度,对于信号强度大于预设的最低阈值的连接方式,则发送握手信号,加入网络。同时将检测到的信息发送给处理模块。
处理模块持续接收通信模块采集到的信号强度信息,进行学习。
当需要传输数据时,处理模块根据需要传输的数据类型及各种连接方式的信号强度进行计算和评估。例如,当需要传输视频信息时,Zigbee和Lora连接方式的带宽不够,因此即使它们的信号强度很高,在评估时也不作为优选项。而当传输传感数据时,Zigbee和Lora连接方式的带宽满足需求,因此主要考虑信号的强度和稳定性,作为评估的主要权重指标。
处理模块选择好一种连接方式后,由通信模块进行发送。接收到信息的无人智能平台或中继节点采用同样的方式选择一种最佳的连接方式进行转发,最终到达网关节点。
当某个节点没有任何一种连接方式满足信号强度和当前需要传输数据的带宽需求时,尝试延迟一小段时间重新检测,若达到预设的检测次数(例如3次)之后,则尝试通过处理模块外接的公网通信模块进行传输。本发明仅涉及自组网通信,但当自组网通信无法达到数据传输的质量要求时,可以外接公网通信模块进行传输,以保障关键业务的体验。
Claims (11)
1.一种无人智能平台自组网通信共性技术架构,其特征在于:包括无人智能平台、中继节点、网关、PC控制中心以及云端服务器。
2.根据权利要求1所述的无人智能平台,其特征在于,包含处理模块、功能模块、通信模块和电源模块。
3.根据权利要求2所述的无人智能平台,其特征在于,所述处理模块包括处理器、存储器和外围接口,外围接口可以连接各种功能模块。
4.根据权利要求2所述的无人智能平台,其特征在于,所述功能模块可以包括摄像头、音频模块、GPS、公网通信模块、传感报警模块、屏幕显示模块等。
5.根据权利要求2所述的无人智能平台,其特征在于,所述通信模块包括通信芯片组和外围接口,外为接口可以连接支持各种自组网通信方式的射频收发模块。
6.根据权利要求2所述的无人智能平台,其特征在于,所述电源模块负责给处理模块、功能模块和通信模块供电。
7.根据权利要求1所述的中继节点,其特征在于,其内部具有跟无人智能平台相同的处理模块和通信模块,可以没有功能模块;主要负责数据的转发,可以通过多跳连接将数据传输到网关;中继节点不是必须的,没有中继节点不影响本发明所述自组网的正常运行。
8.根据权利要求1所述的PC控制中心,其特征在于,接受网关采集到的信息,可以在本地进行初步计算处理,并将数据上传到云端服务器,同时接收来自云端服务器的信息。
9.根据权利要求1所述的云端服务器,其特征在于,接收PC控制中心上传的信息,可以进行更复杂的AI计算处理,并将计算结果发送给PC控制中心。
10.一种无人智能平台自组网通信方法,其特征在于,所述方法包括:无人智能平台根据其通信模块外围接口的连接情况,采用对应技术的射频收发器获取信号强度、网络状态等信息;根据预先设定的信号强度阈值,当信号强度低于阈值时不进行连接,对于信号强度大于阈值的连接方式,发送握手数据包加入网络,保持连接;处理模块的GPU根据当前位置的信号强度及当前需要传输的数据类型进行计算评估,选择当前最优的连接方式将数据发送给传输范围内的其它无人智能平台或中继节点;每个无人智能平台或中继节点在接收到数据之后进行同样的处理,独立进行判断,选择一种连接方式发送到下一个节点,直到传输到网关。
11.根据权利要求10所述的无人智能平台自组网通信方法,其特征在于,所述数据类型可以是传感数据、语音数据、图像、视频等,分别对应不同的网络带宽和服务质量需求。
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