[發明專利]一種通過動態調度無人終端最小化感知數據獲取時延方法

有效

• 申請號: 202011613662.8
• 申請日: 2020-12-30
• 公開（公告）號: CN112867023B
• 公開（公告）日: 2021-11-19
• 發明（設計）人: 劉馳;戴子彭
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: H04W16/22
• 分類號: H04W16/22;H04W24/02;H04W56/00;H04W72/12
• 代理公司: 北京中海智圣知識產權代理有限公司 11282
• 代理人: 楊樹芬

本發明的提出一種通過動態調度無人終端最小化感知數據獲取時延方法，包括：步驟1、基站主進程設立分布式優先經驗復用池并初始化所有傳感器的數據獲取時延；步驟2、基站開啟子進程模擬無人終端軌跡數據獲取時延上傳至分布式優先經驗復用池；步驟3、基站基于分布式優先經驗復用池采用分位數誤差矩陣算法求解最小化感知數據獲取時延的最優軌跡；步驟4、基站向無人終端發送最優軌跡動態調動指令獲取感知區域內傳感器的最新數據。本發明的技術方案可以通過基站動態調度無人終端，快速探索在移動群智感知技術場景中的未知情況，從而加快策略優化的速度，提高最小化感知數據獲取時延的效果。

技術領域

本發明屬于移動無人群智感知領域，具體涉及一種通過動態調度無人終端最小化感知數據獲取時延方法。

背景技術

移動群智感知技術支撐了智慧城市場景下的感知數據獲取需求，該技術利用群體智能在城市環境中收集大量的數據，并在交通路況監管、自然災害預警等問題上具有很高的實際應用價值。近年來，不同于以人為中心、以可攜帶終端(如iPhone、iWatch)為工具的傳統群智感知技術，以移動無人終端(如無人機、無人車)為中心的移動無人群智感知技術能為智慧城市提供應用更廣泛、數據更高質的感知數據獲取服務。如圖1所示，在一個智慧城市中分布著可生成不同類型數據的傳感器節點，例如監控攝像頭、WIFI路由以及樓內的溫度傳感器。與此同時，新一代無人終端搭載著多個智能天線，因此有能力在較快的傳輸速率下同時收集來自多個傳感器節點的數據，這單靠傳統群智感知技術是難以實現的。然而，在以移動無人終端為核心的移動無人群智感知技術中，絕大多數科研成果僅著眼于對終端軌跡的規劃，試圖找到一種能夠在最小化能耗的同時盡可能提高感知數據采集量的行為模式。值得注意的是，現實場景的許多群智感知任務都需要盡可能實時地獲取數據并上傳到數據中心，例如環境監測與交通控制，因此這類場景中的數據獲取過程通常都是要有強時效性的，這是需要通過動態調度無人終端來維護的。目前常用的基于隨機過程的數據獲取時延最小化算法、基于隱馬爾科夫模型的期望最大化算法均只能處理單個無人終端的調度問題，且僅能服務少量節點，并且假設了每一個傳感器都有相同的信道增益，同時數據的傳輸成功率基于一個伽瑪分布下的隨機過程。這類方法并不能保證在移動無人群智感知場景下感知數據獲取時延最小。

現有中國專利申請號為：202010374780.1，公開了一種無人機群路徑規劃方法，首先需要獲取未知環境的信息，包括起始點和目標點的位置、障礙物的坐標、可能存在的雷達和導彈風險等；同時無人機群在規劃路徑時還需要考慮到無人機自身的性能，比如偏轉角、俯仰角、飛行高度等；在此基礎上，無人機通過粒子群優化算法的計算擇優選取路徑，實現對整個無人機群的路徑規劃。本發明能夠實現無人機群在密集風險環境下的路徑規劃，使無人機群能夠高效地飛行，協同完成任務。該發明圍繞無人機群的路徑規劃，從提高空中交通系統安全性和高效性兩方面出發，開展無人機群路徑規劃方法研究，這對于確保無人機飛行安全，降低飛行成本，增加空域容量，提高空中交通系統的運行效率具有重要意義。但是沒有提出一種通過動態調度無人機、無人車等無人終端最小化感知數據獲取時延的方法。

又有中國專利申請號為：2020108210037，公開了一種無人機區域軌跡規劃方法、裝置及可讀存儲介質。該方法包括：獲取無人機的飛行區域；判斷飛行區域是否為凹多邊形區域；若飛行區域為凹多邊形區域，將凹多邊形區域劃分為相互垂直的橫向飛行區域和縱向飛行區域；分別規劃橫向飛行區域和縱向飛行區域的區域軌跡；連接區域軌跡的軌跡點，生成規劃后的飛行軌跡。通過實施該發明，對規劃區域的凹凸性的判斷，并對飛行區域進行劃分，從而避免產生間隔區域，解決現有的直接往返飛行，但對無人機航行軌跡沒有正確規劃的問題，對不同區域的飛行區域的軌跡進行連接，完成軌跡規劃，對凹多邊形區域規劃出最優的飛行軌跡，無人機正常作業時，提升作業效率，節約作業時間。同樣沒有提出一種通過動態調度無人機、無人車等無人終端最小化感知數據獲取時延的方法。

發明內容

針對現有技術中的缺陷空白，本發明提出一種通過動態調度無人終端最小化感知數據獲取時延方法。

本發明解決問題的技術方案是：