面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法技术

本发明专利技术提出一种面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法，包括：调度中心主进程创建数据时延及轨迹池；调度中心开启若干子进程，用于模拟城市监控数据生成与时延更新；无人机群根据当前感知策略收集模拟轨迹；对模拟轨迹进行评价；调度中心根据数据时延及轨迹池的数据，采用异步回溯算法优化感知策略，并将优化后的感知策略同步至各个子进程；直至无人机群感知策略不再发生变化，获得最优感知策略；动态调度无人机群保障城市监控数据时延；所述方法适合参与到对时间阈值敏感的任务中，因此和传统保障任务相比，能够用无人机参与到城市监控数据时延保障任务来提高该任务的完成满意度。成满意度。成满意度。

【技术实现步骤摘要】
面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法


[0001]本专利技术属于移动群体感知领域，具体涉及一种面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法。

技术介绍

[0002]近年来，中国国内进行了大量视频监控建设，以完善和加强立体化社会治安防控体系，由于视频监控依赖于互联网进行数据传输，在一些紧急条件下(例如自然灾害导致的通讯中断)，数据无法得到有效获取，移动群体感知技术作为一种高效的数据获取模式，在智慧城市、灾后救援等领域得到了广泛的应用，其中收集数据的人类参与者发挥了主导作用。
[0003]不同于以人类参与者为中心的传统移动群体感知，以移动无人终端，特别是以无人机为中心的群体感知可以在一些危险或人类难以到达的区域(例如灾后废墟和无人生活区)，提供高质量、大范围、低时延的数据获取服务。在一个智慧城市中分布着可生成不同类型的城市监控点，例如监控摄像头、WIFI路由以及工厂内的传感器，通过部署配备WIFI/5G接收器或高精度传感器的无人机群，可以高效、灵活地从复杂环境的城市监控点中收集监控数据，值得注意的是，现实场景的许多群体感知任务都具有强时效性，并且存在一个时延阈值代表着数据的最大获取时延，一旦超过时延阈值，数据的价值会迅速降低，(例如在灾后救援黄金72小时)。
[0004]然而，现实场景中无人机群作为任务执行者，其能携带的能源非常有限，在此情况下，无人机群需要寻找一种在最大化数据价值的同时最小化能源消耗的行为模式，结合以城市数据监控为目的的移动群体感知场景，无人机群为核心的时延保障技术所面临的挑战如下：
[0005]技术挑战1：任务价值评价困难，在已有的移动群体感知领域任务中，任务大多是独立的，完成一个任务的价值往往能被直接给出，在城市数据监控任务中，任务价值由数据时延给出，而数据作为评判任务价值的主要载体，和主要目标间的关系是不明确的，具体来说，由于轨迹空间大，搜寻到最小时延所对应的轨迹难度高，因此需要构建一个轨迹评价模型，来达成最小化时延的目标。
[0006]技术挑战2：感知范围大小受限，在移动群体感知领域中，无人机群的感知能力往往是有限制的，在城市中，大量建筑物的存在会进一步降低无人机群的感知能力，而感知能力直接决定了决策的准确性，通过对历史序列进行建模，记住过去的移动经验，有助于无人机群更好理解城市环境的结构，以及无人机的相对位置，有了历史序列建模，每一个无人机可以避开建筑和其他无人机，既能避免事故发生，又能保障决策的准确性。
[0007]技术挑战3：无人机群合作模式，城市环境下的数据常常具有强时效性，每条数据所包含的数据量不尽相同，且数据在城市中的分布可能极度不均，因此，相比其他移动群体感知任务，城市监控数据时延保障任务既需要无人机群探索到数据的分布情况，又需要在探索到后寻找一个明确的合作模式来尽可能保证所有被监测的数据都在时延阈值之内，否
则获取该数据的价值将会大大降低。
[0008]基于现有技术存在如上述技术问题，本专利技术提供一种面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法。

技术实现思路

[0009]本专利技术提出一种面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法。
[0010]本专利技术采用以下技术方案：
[0011]一种面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法，包括：
[0012]步骤1、调度中心主进程创建数据时延及轨迹池，并初始化感知策略；
[0013]步骤2、调度中心开启若干子进程，用于模拟城市监控数据生成与时延更新；
[0014]步骤3、无人机群根据当前感知策略收集模拟轨迹，并上传至数据时延及轨迹池；
[0015]步骤4、调度中心收集无人机群信息及城市监控点信息，对模拟轨迹进行评价，并将评价结果保存至数据时延及轨迹池；
[0016]步骤5、调度中心根据数据时延及轨迹池的数据，采用异步回溯算法优化感知策略，并将优化后的感知策略同步至各个子进程；
[0017]步骤6、反复执行步骤2
‑
5，直至无人机群感知策略不再发生变化，获得最优感知策略；
[0018]步骤7、根据最优感知策略，调度中心向无人机群发送最优轨迹指令，动态调度无人机群保障城市监控数据时延。
[0019]进一步地，步骤1包括：
[0020]调度中心主进程上建立一个空的数据时延及轨迹池。
[0021]进一步地，步骤1包括：
[0022]初始化一个基准无人机群感知策略。
[0023]进一步地，步骤1包括：
[0024]建立若干子进程，同步子进程中的无人机群感知策略，并初始化各子进程中的仿真环境参数，其中，仿真环境参数包括：无人机数量、城市监控点数据生成量、数据传输信噪比阈值、数据时延阈值。
[0025]进一步地，步骤2包括：
[0026]步骤21、调度中心开启若干子进程，子进程开始模拟新一回合的数据时延保障任务；
[0027]步骤22、初始化任意城市监控点的数据量数据时延κ＝0，每个城市监控点维护一个数据队列用来存储数据，在回合中的某一时间步t，城市监控点p会根据环境动态生成数据量为Δ的数据并存入数据队列，数据时延κ更新为t
‑
m(t)，其中m(t)是数据队列中最前端数据的等待时间，当数据时延超过指定阈值时，数据时延会增长并更新为t
‑
m(t)+∈；其中∈表示超过阈值后，对数据时延的额外惩罚；
[0028]步骤23、各子进程以异步执行的方式对各自仿真环境中无人机群轨迹与城市监控点的数据时延变化进行模拟，当某一轮数据时延保障任务检测到存在无人机群碰撞到障碍物或者耗尽能量的情况，则立即结束子进程这一轮数据时延保障任务，并重新初始化自身的仿真环境参数。
[0029]进一步地，步骤3包括：
[0030]步骤31、每一个无人机观察邻近状态经过映射算子MLP(
·
)变换为并顺序按照第一计算模型和第二计算模型对历史序列进行建模，第一和第二计算模型如下式：
[0031][0032][0033]上式(1)、(2)中，u代表无人机编号，L表示考虑的历史序列长度，t表示当前时刻，Gate(
··
)为控制模块，MHA(
·
)为多头注意力模块，无人机根据历史序列建模结果，生成感知策略用于模拟轨迹收集；
[0034]步骤32、每个无人机从当前子进程感知策略中采样出动作执行移动和数据获取动作移动到当前环境中需要采集感知数据的城市监控点位置，并采集城市监控点的数据队列中的剩余数据；子进程将数据采集时间数据生成时间本次移动和数据获取动作和当前子进程感知策略发送至数据时延及轨迹池，其中i表示数据队列最前端的第i个数据，c和g作为脚标，区分数据的生成和收集时间，无人机收集数据所花费的时间用c来表示，用g表示数据的生成的时间。
[0035]进一步地，步骤32中，执行移动和数据获取动作消耗时间为采集城市监控点的数据队列中的剩余数据消耗时间为采集完毕后，城市监控点p中本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法，包括：步骤1、调度中心主进程创建数据时延及轨迹池，并初始化感知策略；步骤2、调度中心开启若干子进程，用于模拟城市监控数据生成与时延更新；步骤3、无人机群根据当前感知策略收集模拟轨迹，并上传至数据时延及轨迹池；步骤4、调度中心收集无人机群信息及城市监控点信息，对模拟轨迹进行评价，并将评价结果保存至数据时延及轨迹池；步骤5、调度中心根据数据时延及轨迹池的数据，采用异步回溯算法优化感知策略，并将优化后的感知策略同步至各个子进程；步骤6、反复执行步骤2
‑
5，直至无人机群感知策略不再发生变化，获得最优感知策略；步骤7、根据最优感知策略，调度中心向无人机群发送最优轨迹指令，动态调度无人机群保障城市监控数据时延。2.根据权利要求1所述的面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法，其特征在于，步骤1包括：调度中心主进程上建立一个空的数据时延及轨迹池。3.根据权利要求2所述的面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法，其特征在于，步骤1包括：并初始化一个基准无人机群感知策略。4.根据权利要求3所述的面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法，其特征在于，步骤1包括：建立若干子进程，同步子进程中的无人机群感知策略，并初始化各子进程中的仿真环境参数，其中，仿真环境参数包括：无人机数量、城市监控点数据生成量、数据传输信噪比阈值、数据时延阈值。5.根据权利要求1所述的面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法，其特征在于，步骤2包括：步步骤21、调度中心开启若干子进程，子进程开始模拟新一回合的数据时延保障任务；步骤22、初始化任意城市监控点的数据量数据时延κ＝0，每个城市监控点维护一个数据队列用来存储数据，在回合中的某一时间步t，城市监控点p会根据环境动态生成数据量为Δ的数据并存入数据队列，数据时延κ更新为t
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m(t)，其中m(t)是数据队列中最前端数据的等待时间，当数据时延超过指定阈值时，数据时延会增长并更新为t
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m(t)+∈；其中∈表示超过阈值后，对数据时延的额外惩罚；步骤23、各子进程以异步执行的方式对各自仿真环境中无人机群轨迹与城市监控点的数据时延变化进行模拟，当某一轮数据时延保障任务检测到存在无人机群碰撞到障碍物或者耗尽能量的情况，则立即结束子进程这一轮数据时延保障任务，并重新初始化自身的仿真环境参数。6.根据权利要求1所述的面向城市监控数据时延保障的无人机群感知方法，其特征在于，步骤3包括：步骤31、每一个无人机观察邻近状态经过映射算子MLP(
·
)变换为并顺序按照第
一计算模型和第二计算模型对历史序列进行建模，第一和第二计算模型如下式：如下式：上式(1)、(2)中，u代表无人机编号，L表示考虑的历史序列长度，t表示当前时刻，Gate(
··
)为控制模块，MHA(
·
)为多头注意力模块，无人机根据历史序列建模结果，生成感知策略用于模拟轨迹收集；步骤32、每个无人机从当前子进程感知策略中采样出动作执行移动和数据获取动作移动到当前环境中需要采集感知数据的城市监控点位置，并采集城市监控点的数据队列中的剩余数据；子进程将数据采集时间数据生成时间本次移动和数据获取动作和当前子进程感知策略发送至数据时延及轨迹池，其中i表示数据队列最前端的第i个数据，c和g作为脚标，区分数据的生成和收集时间，无人机收集数据所花费的时间用c来表示，用g表示数据的生成的时...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨浩铭，王昊，刘驰，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：