一种机载多监测任务在线推理引擎制造技术

本发明专利技术的一种机载多监测任务在线推理引擎，涉及无人机机载状态监测与评估领域。包括：监测模型计算单元，均预先配置有至少一个监测模型；任务参数存储单元，包括多个缓存区块，且各缓存区块一对一地存储有不同监测任务的模型参数；任务推理控制单元，用于将机载监测数据作为监测任务的输入参数发送至对应的缓存区块；缓存区块，还用于接收监测任务的输入参数后与监测任务的模型参数合并存储；任务推理控制单元，还用于选择对应的多个监测模型，控制对应的多个缓存区块中的模型参数和输入参数，加载于多个监测模型对应的监测模型计算单元；监测模型计算单元，用于接收模型参数和输入参数，根据监测模型推理计算得到输出参数作为监测任务的结果。

【技术实现步骤摘要】
一种机载多监测任务在线推理引擎
本专利技术涉及无人机机载状态监测与评估领域。
技术介绍
无人机(UnmannedAerialVehicle，UAV)具有体积小，重量轻，成本低等特点，因而被广泛应用于民用和军用领域。但是，无人机缺少飞行员在回路的实时控制，且受研发成本限制，由于设备故障导致的无人机事故频发。因此，为了提高无人机运行的安全性及自主能力，降低飞行事故率，故障检测技术受到越来越多的关注。目前，无人机故障检测主要有两种方式：一是飞行结束后的离线分析；二是飞行过程中机载在线分析。其中，采用离线分析方式不受时间，功耗，体积等因素的影响，可以运行复杂的故障检测方法，并取得较好的检测结果，但是离线分析会导致检测时效性要求高的故障不能及时被发现，进而造成重大飞行安全隐患。而第二种方式由于能实现无人机状态数据的机载在线分析，不受传输延迟和链路中断的影响，开始成为无人机自主状态监测研究的重点。然而，无人机机载计算资源有限，复杂的故障检测模型在时间、功耗、体积等限制下难以实现在线应用，为此，基于现场可编程逻辑门阵列(FieldProgrammableGateArray,FPGA)的定制计算技术在机载边缘端的应用逐渐受到关注，基于该技术可实现计算密集型故障检测模型的在线推理。虽然，FPGA可实现机载高能效复杂模型在线运行，但是，在实际工程应用中，指定的控制周期内需要完成对无人机多个关键部件的故障检测，而FPGA内部的可用计算资源无法同时实现所有监测模型的部署。上述问题导致有限的计算资源下实现无人机机载多故障监测任务的在线运行成为限制机载自主状态监测能力发展的主要瓶颈之一。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服现有基于FPGA无人机状态数据机载在线分析中，FPGA受计算资源限制带来的多监督任务模型难以同时部署的问题，提供了一种机载多监测任务在线推理引擎。本专利技术的一种机载多监测任务在线推理引擎，包括至少一个监测模型计算单元、任务推理控制单元和任务参数存储单元；每个监测模型计算单元，均预先配置有至少一个监测模型；且所有监测模型计算单元中监测模型的总数大于一个；任务参数存储单元，包括多个缓存区块，且各缓存区块一对一地存储有不同监测任务的模型参数；任务推理控制单元，与任务参数存储单元连接，用于获取无人机机载传感器测得的机载监测数据，并将机载监测数据作为监测任务的输入参数发送至监测任务对应的缓存区块；缓存区块，还用于接收监测任务的输入参数后与监测任务的模型参数合并存储；任务推理控制单元，还用于根据多个监测任务选择对应的多个监测模型，控制对应的多个缓存区块中的模型参数和输入参数，加载于多个监测模型对应的监测模型计算单元；监测模型计算单元，与任务参数存储单元连接，用于接收模型参数和输入参数，根据监测模型推理计算得到输出参数；输出参数作为监测任务的结果。进一步地，不同的监测模型计算单元的尺度不同，每个监测模型计算单元(1)所预配置的监测模型与自身尺度相对应；且同一个监测模型计算单元对应的所有监测模型的模型推理结构相同。进一步地，同一个监测模型计算单元中的多个监测模型通过分时复用的方式进行推理计算。进一步地，监测模型计算单元包括参数输入缓存模块、推理加速计算模块和参数输出缓存模块；参数输入缓存模块，与任务参数存储单元连接，用于接收和缓存模型参数和输入参数；推理加速计算模块，与参数输入缓存模块连接，用于读取参数输入缓存模块中的模型参数和输入参数，并将模型参数和输入参数作为对应监测模型的输入，计算得到输出参数发送至参数输出缓存模块；参数输出缓存模块，与推理加速计算模块连接，用于缓存输出参数。进一步地，参数输入缓存模块包括模型参数缓存单元和输入参数缓存单元；模型参数缓存单元，用于接收和缓存模型参数；输入参数缓存单元，用于接收和缓存输入参数。进一步地，模型参数缓存单元中，将模型参数按照行顺序进行缓存；输入参数缓存单元中，将输入参数按照列顺序缓存。进一步地，任务推理控制单元，还与监测模型计算单元连接，用于读取监测模型计算单元中的输出参数。进一步地，还包括数据传输总线、控制总线和直接存储器访问DMA传输控制单元；任务推理控制单元，还通过控制总线与DMA传输控制单元连接，用于根据监测任务生成对应的传输控制信号通过控制总线发送至DMA传输控制单元，以及根据监测任务生成对应的参数配置控制信号发送至任务参数存储单元；任务参数存储单元，还通过数据传输总线与DMA传输控制单元连接，用于接收到参数配置控制信号后，通过数据传输总线将对应缓存区块中的模型参数和输入参数发送至DMA传输控制单元；DMA传输控制单元，还与监测模型计算单元连接，用于接收到传输控制信号后将模型参数和输入参数分别发送到监测模型计算单元中的模型参数缓存单元和输入参数缓存单元；监测模型计算单元，通过控制总线与任务推理控制单元连接，用于使任务推理控制单元通过控制总线读取输出参数。进一步地，还包括第一处理器和第二处理器；任务推理控制单元部署于第一处理器；监测模型计算单元部署于第二处理器。进一步地，第一处理器为ARM处理器；第二处理器为FPGA。本专利技术的有益效果是：本专利技术基于ARM与FPGA结合的异构计算平台设计了可动态配置的机载多监测任务在线推理引擎，在实现不同计算结构的复杂故障检测模型机载部署的同时，通过动态配置具有相同计算结构的复杂故障检测模型的参数，有效缓解有限计算资源带来的多监测任务模型难以同时部署的问题。同时，针对各个监测任务动态配置需求，专利技术了可配置的监测模型计算单元，采用模型参数、输入参数、推理加速计算和输出参数分立的方式，实现不同监测任务下相同推理加速计算结构的重复利用，并利用定制计算中的并行和流水线等方法优化监测任务中计算密集的操作，实现监测任务的高能效推理计算。综合上述内容，最终实现指定时间周期内，机载多监测任务的在线运行。总之，本专利技术需要将各监测任务中相同的监测模型实现定制计算单元的共享，而不同尺度的监测模型则设计为不同的定制计算单元。在此基础上，通过对各个定制计算单元中模型参数的动态更新，解决多监测任务在线运行的问题，在提高机载故障检测算法的运算效率的同时，满足多任务在线运行的迫切需求。附图说明图1为本专利技术的一种机载多监测任务在线推理引擎原理框图；图2为本专利技术的一种机载多监测任务在线推理引擎中监测模型计算单元结构框图；图3为利用本专利技术的一种机载多监测任务在线推理引擎进行多监测任务在线推理的流程图。具体实施方式具体实施方式一，本实施方式的一种机载多监测任务在线推理引擎，面向无人机关键部件运行状态在线监测和评估的模型参数可动态更新的机载多监测任务推理加速计算引擎。本实施方式针对现有无人机有限的机载计算资源无法实现多个故障检测任务在线运行的问题，设计提出了一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机载多监测任务在线推理引擎，其特征在于，包括至少一个监测模型计算单元(1)、任务推理控制单元(2)和任务参数存储单元(3)；/n每个所述监测模型计算单元(1)，均预先配置有至少一个监测模型；且所有监测模型计算单元(1)中监测模型的总数大于一个；/n所述任务参数存储单元(3)，包括多个缓存区块(4)，且各缓存区块(4)一对一地存储有不同监测任务的模型参数；/n所述任务推理控制单元(2)，与任务参数存储单元(3)连接，用于获取无人机机载传感器测得的机载监测数据，并将所述机载监测数据作为监测任务的输入参数发送至监测任务对应的缓存区块(4)；/n所述缓存区块(4)，还用于接收所述监测任务的输入参数后与监测任务的模型参数合并存储；/n所述任务推理控制单元(2)，还用于根据多个监测任务选择对应的多个监测模型，控制对应的多个缓存区块(4)中的模型参数和输入参数，加载于所述多个监测模型对应的监测模型计算单元(1)；/n所述监测模型计算单元(1)，与任务参数存储单元(3)连接，用于接收所述模型参数和输入参数，根据监测模型推理计算得到输出参数；/n所述输出参数作为监测任务的结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种机载多监测任务在线推理引擎，其特征在于，包括至少一个监测模型计算单元(1)、任务推理控制单元(2)和任务参数存储单元(3)；
每个所述监测模型计算单元(1)，均预先配置有至少一个监测模型；且所有监测模型计算单元(1)中监测模型的总数大于一个；
所述任务参数存储单元(3)，包括多个缓存区块(4)，且各缓存区块(4)一对一地存储有不同监测任务的模型参数；
所述任务推理控制单元(2)，与任务参数存储单元(3)连接，用于获取无人机机载传感器测得的机载监测数据，并将所述机载监测数据作为监测任务的输入参数发送至监测任务对应的缓存区块(4)；
所述缓存区块(4)，还用于接收所述监测任务的输入参数后与监测任务的模型参数合并存储；
所述任务推理控制单元(2)，还用于根据多个监测任务选择对应的多个监测模型，控制对应的多个缓存区块(4)中的模型参数和输入参数，加载于所述多个监测模型对应的监测模型计算单元(1)；
所述监测模型计算单元(1)，与任务参数存储单元(3)连接，用于接收所述模型参数和输入参数，根据监测模型推理计算得到输出参数；
所述输出参数作为监测任务的结果。


2.根据权利要求1所述的一种机载多监测任务在线推理引擎，其特征在于，不同的监测模型计算单元(1)的尺度不同，每个监测模型计算单元(1)所预配置的监测模型与自身尺度相对应；
且同一个监测模型计算单元(1)对应的所有监测模型的模型推理结构相同。


3.根据权利要求1或2所述的一种机载多监测任务在线推理引擎，其特征在于，
同一个监测模型计算单元(1)中的多个监测模型通过分时复用的方式进行推理计算。


4.根据权利要求3所述的一种机载多监测任务在线推理引擎，其特征在于，所述监测模型计算单元(1)包括参数输入缓存模块(1-1)、推理加速计算模块(1-2)和参数输出缓存模块(1-3)；
所述参数输入缓存模块(1-1)，与任务参数存储单元(3)连接，用于接收和缓存模型参数和输入参数；
所述推理加速计算模块(1-2)，与所述参数输入缓存模块(1-1)连接，用于读取所述参数输入缓存模块(1-1)中的模型参数和输入参数，并将所述模型参数和输入参数作为对应监测模型的输入，计算得到输出参数发送至参数输出缓存模块(1-3)；
所述参数输出缓存模块(1-3)，与所述推理加速计算模块(1-2)连接，用于缓存所述输出参数。


5.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：王本宽，王媛，梁军，刘大同，彭喜元，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江;23