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雾计算应用案例分析:无人机领域快递的应用
2024-06-12 09:42    1701    中华厨具网

导读: 无人机,是典型的物联网相关应用。传统的快递行业,面临着巨大的人员开销,设备成本,安全问题。然而,无人机快递,却可以精准而及时的完成货物投递,有效地节约各种资源。所以,无论是国内的顺丰,还是国外的谷歌,亚马逊…

无人机,是典型的物联网相关应用。传统的快递行业,面临着巨大的人员开销,设备成本,安全问题。然而,无人机快递,却可以精准而及时的完成货物投递,有效地节约各种资源。所以,无论是国内的顺丰,还是国外的谷歌,亚马逊,沃尔玛,dhl,都在研发以及测试自己的无人机快递服务。但是,目前的无人机快递服务,在技术,安全,监管方面,都面临诸多问题,尚未成熟。所以,我们以无人机快递服务为例,剖析一下“雾计算”能如何解决这些问题。

无人机快递服务面临的挑战

无人机快递业务,如果要从测试阶段,走向大规模应用的现实,必须解决以下的问题:

安全性

无人机快递服务,必须要带来空域共享的问题。因为,快递业务的繁忙度,空中可能会有数以万计的无人机,这时就会带来很多的危险和冲突,例如:无人机之间的相互碰撞,无人机和飞鸟,飞机,高层建筑之间的碰撞。所以,无人机必须能够辨别碰撞物,迅速作出反应。

带宽瓶颈和开销

在无人机运输货物和交货的过程中,控制端需要不断的进行通信和追踪。所以,这转化为了每次无人机飞行的数据流。但是,获取这些数据,很可能需要昂贵的卫星导航,这样大大增加了商业应用成本。

无人机调度中心管理

对于每个供应商来说,独立于其他的供应商无人机编队,只管理自己的无人机编程,是不切实际的。为了无人机的大规模应用,业内必须开发无人机调度中心,来协调各个公司无人机编队的飞行,如同机场一样。管理这些调度中心的先进技术,对于协调地面以及空中的无人机操作,十分重要。

监管的复杂性

无人机,需要在复杂的监管环境中操作。世界各地的航空管理局,都为无人机的操作制定了规范。有些规范,限定无人机必须在操作者的视线范围内飞行,禁止在一些区域和条件下飞行。也许未来,当出现能够确保飞行安全的技术后,无人机或许被允许在视线以外的地方飞行。

雾计算解决方案

面对无人机快递应用的种种挑战,下面,我们重点介绍一下,雾计算的应用能够起到什么样的帮助。

地面快速协调

大家可以想想看机场最繁忙时的景象。飞机,排着长队等待起飞,同时又有很多飞机降落在跑道上。商用的无人机调度中心,也以同样的模式运行,每天空中交通的容量和机场一样,甚至更多。

调度中心,有多个无人机的入港位。高度自动化的设备,加载和卸载快递包裹。无人机,在每次飞行前,都需要进行例行检查。所有的无人机,都必须有飞行计划,以便对起飞和降落进行调度,防止冲突。并且,需要在短时间内,完成这么多数量的无人机的装货,起飞,降落,以及维护。

一个无人机在最终进场的时候,速度可达100英里每小时,或者147英尺每秒。在下降的过程中,在无人机和地面“控制塔”之间,需要每秒数几百次循环的实时信息更新。然而,通过云的信息传递,最佳的情况,延时大概在80毫秒左右。所以,无人机在一次消息往复之间,会飞行12英尺。因为,所有的消息要通过云,所以产生了延迟,很难完成瞬间响应。

然而,雾计算,会考虑到高流量无人机交通的安全控制需求,提高迅信息通讯,存储和计算的速度,更加有效地持续响应软件更新,大数据以及其他通信和计算需求。

地面的雾计算控制器,缩短了无人机和“控制塔”之间的通讯循环时间,一定程度上减少了延时,所以无人机只飞行两英寸,就可以进行一次信息更新。如果,同样的通信要通过云,无人机则需要飞行12英里。

然而,某些地面信息仍然需要上传到云端,例如通讯记录,可以发送到云端进行长期存储和分析。

空中自主操作

提及无人机的商业应用,你会召唤出一些列炫酷的无人机技能。但是,这个并不重要。在任何时候,空中的无人机都需要进行安全管理,就像客运和货运的交通管理一样。

但是,空中的无人机安全,有着不同的维度。无人机是无人控制的,所以没有飞行员,副驾驶和导航员,来检查天气状况,或者这个区域的其他飞机,作出相应调整。

因为无人机驾驶,所以无人机需要足够的“智能”来自主运行。首先,这需要无人机上的雾节点,能够意识到任何邻近无人机的物体,包括天气状况,其他无人机,飞鸟或者建筑。

雾计算,也包括自动响应:能够采取适当的自我纠正的操作序列。

无人机感知问题,进行分析,并且做出反应的时间,要达到亚毫秒级。而在云端,进行这样的处理循环,时间则太久。等到无人机报告问题,处理的问题的最佳时间已经错过。

空中自主飞行,意味着无人机可以进行自我检查,保证所有的系统可以正确操作。并且,一旦发现问题,无人机上的雾计算节点,可以采取适当的措施进行纠正,或者补偿,甚至返回调度中心进行维护。

地面和空中的安全性

安全,是无人机的重要考量因素。如果黑客锁定和控制带有供给,药物甚至数据的无人机,这是多么危险。在多传感器上,增加安全功能,例如加密和防止芯片克隆,将增加无人机的成本。从云端下载安全证书,补丁和更新,需要花费很多数据带宽。所以,最后只能采取折中的安全性方案。

然而,无人机上的雾节点,可以控制安全性,不需要增加复杂度,大小,甚至任何无人机部件的开销。雾节点可以在飞行中,进行安全更新,防御周边黑客的攻击。

商业无人机部署相关的雾计算架构视图

8支柱的雾计算架构

open fog consortium给出了8支柱的雾计算架构。在大规模的无人机部署中,这个八个因素扮演着很重要的角色:

(1)分层:单层的地面支持计算机结构,对于大规模无人机网络来说,无法解决相关的计算问题。雾网络,需要支持分层结构,具有本地,邻居,和区域级别,有效的划分计算任务。

(2)开放:对于大规模应用来说,具有开放标准很重要,因为许多利益相关方,想要提供无人机地面支持系统的硬件和软件。

(3)可编程性:地面支持网络,大部分的价值在于它们的软件。雾节点,提供的支持,必须高度可编程,让软件可以持续创新。

(4)安全性:无人机系统,如果被黑客攻击后,会相当危险。所以雾计算必须增加安全层,来保证系统安全。

(5)可扩展性:无人机网络必须有可扩展的性能和容量。从性能方面所,它必须能构建毫秒级延时的系统。当无人机服务增长时,雾计算架构也必须扩大它的容量。

(6)可靠性/可用性/可服务性(ras):无人机支持系统,通常是完成关键任务的,具有严苛的可用性要求。所以,硬件和软件必须高度可靠,支持系统可以高效的配置和维护它们。

(7)自主性:无人机和他们地面支持网络,要能够作出它们自己的决定,特别是在其他网络资源,因为负载或者失败不可用的时候。

(8)敏捷性:支持大规模无人机操作的雾元素,需要满足需求和应用日新月异的迅速变化。

转载:中国机器人网(原始来源:评论:0)

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