基于云计算和大数据无人机任务规划系统和方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于云计算和大数据的无人机任务规划系统和方法，本系统包括信息采集、数据信息管理中心以及输出显示系统。本发明专利技术具有十分强大的网络管理计算能力，数据处理速度快，存储容量大，具有良好的容错能力；采用大数据技术，能够快速精准查找有效数据，科学存储管理海量数据；整个系统容易操作管理，完全改变现有的人工操作模式；可以多角度查看、分析各无人机以及作战队伍的状态。通过对无人机状态以及性能数据的实时传输，经过数据信息的处理分析，可以根据当前无人机状态以及战场的突发状况，重新规划航线等，保证其生存和任务的成功率。同时，相应的指挥人员和操作人员可以通过显示管理系统对无人机的状态、航线等做出监督和管理。

Mission planning system and method based on cloud computing and large data UAVs

The invention discloses a UAV mission planning system and method based on cloud computing and big data, which comprises an information collection, a data information management center and an output display system. The present invention has very powerful computing capability of network management, data processing speed, large storage capacity, has good tolerance; using big data technology, can quickly and accurately find the valid data, scientific storage management of massive data; the whole system is easy to manage, completely change the existing manual operation mode can be multi angle view and analysis; each UAV and combat team. Based on the UAV state and real-time data transmission performance, through data analysis, according to the current situation of emergency UAV state and the battlefield, re planning the route, ensure their survival and mission success rate. At the same time, the corresponding command and operation personnel can monitor and manage the UAV's status, routes and so on through the display management system.

【技术实现步骤摘要】
基于云计算和大数据无人机任务规划系统和方法
本专利技术涉及一种基于云计算和大数据无人机任务规划系统。
技术介绍
无人机是一种有动力、可控制、能够执行多种类型任务的无人驾驶飞行器，其具有造价低廉、机动灵活、部署便捷等特点，是替代有人驾驶飞机或卫星执行侦察、巡航等任务的最佳选择。无人机可广泛完成军、民应用领域的多种任务，目前已经成为各发达国家必争的战略技术高地。因为无人机不需要人的直接驾驶，而且由于其机动灵活，所以在现代化战争中扮演着越来越重要的角色，因此对无人机任务规划系统的迫切需求日益增长。传统的作战规划更多停留在军事谋略的层面，很大程度上依赖个人经验和指挥艺术，规划结果的实施和贯彻也难以得到有效保证。随着无人机的发展，无人机越来越多的运用到军事中，且随着战场中无人机数量的增多，且各种环境信息，敌我信息的复杂化，传统的作战规划已经无法集中统一科学地存储、管理、分析长时间大范围海量战场数据，无法进行各种具体的数据挖掘处理，也不具备良好的冗错能力，且依赖于指挥人员的经验进行规划，不支持多个指挥人员的并行访问，整个任务规划系统容易崩溃、瘫痪。云计算的基本思想是利用远程或者非本地的集群计算机或者分布式计算机为互联网用户提供软硬件、计算和存储等服务。云计算的主要技术有虚拟化技术、分布式处理技术以及负载均衡技术，本专利中云计算运用到的主要技术是分布式处理技术。蚁群算法，又称蚂蚁算法，是一种用来寻找优化路径的机率型算法。蚁群算法是一种模拟进化算法，初步的研究表明该算法具有许多优良的性质。其主要特点是通过正反馈、分布式协作来寻找最优路径。这是一种基于种群寻优的启发式搜索算法。它充分利用了生物蚁群能通过个体间简单的信息传递，搜索从蚁巢至食物间最短路径的集体寻优特征，以及该过程与旅行商问题求解之间的相似性。得到了具有NP难度的旅行商问题的最优解答。同时，该算法还被用于求解Job-Shop调度问题、二次指派问题以及多维背包问题等，显示了其适用于组合优化类问题求解的优越特征。
技术实现思路
为了解决目前无人机控制系统不适于大规模应用的技术问题，本专利技术提供一种基于云计算和大数据无人机任务规划系统和方法。为了实现上述技术目的，本专利技术的技术方案是，一种基于云计算和大数据的无人机任务规划系统，包括信息采集模块、数据信息管理中心以及输出显示系统，所述的信息采集模块、数据信息管理中心以及输出显示系统通过互联网相互连接；所述的信息采集模块包括信息采集和接收装置，用于采集和接收上级下达的任务信息、指挥控制信息、情报信息和战场环境信息；并将采集和接收到的数据信息通过网络传输给数据信息管理中心；所述的数据信息管理中心包括系统管理单元、原始数据单元、数据处理单元和数据储存单元，用于负责全部数据的存储、处理、计算、分析，并将处理后的结果通过网络传输给输出显示系统；所述的原始数据单元、数据处理单元和数据储存单元依次通信连接，原始数据单元的输入端连接信息采集模块的输出端，数据储存单元的输出端连接输出显示系统的输入端；输出显示系统用于接收前述数据信息管理中心的分析结果，并进行显示。一种基于云计算和大数据的无人机任务规划方法，采用如权利要求1所述的系统，包括以下步骤：由信息采集模块采集和接收上级下达的任务信息、指挥控制信息、情报信息和战场环境信息；并将采集和接收到的数据信息通过网络传输给数据信息管理中心；由数据信息管理中心对全部数据的存储、处理、计算、分析，并将处理后的结果通过网络传输给输出显示系统；由输出显示系统接收前述数据信息管理中心的分析结果，并进行显示。所述的方法，所述的数据信息管理中心中的原始数据单元用于接收上级下达的任务信息数据、指挥控制信息数据、情报信息数据和战场环境信息数据所述的方法，所述的数据信息管理中心中的数据处理单元用于执行航路规划、任务载荷规划、数据链路规划、应急处置规划和数据生成加载，并通过基于分布式文件系统和分布式编程模型进行数据清洗、数据集成的数据预处理技术以初步提取有用数据，再利用Chukwa采集数据、Avro使数据序列化、ETL并行加载各项数据，之后采用Kmeans进行聚类分析、Mahout进行分类分析、Spss进行回归分析，同时采用遗传算法进行全局航迹规划和任务分配、动态规划法进行局部航迹规划、蚁群算法进行无人机的协同任务分配，最后利用Bootstrap进行整体模式评估。所述的方法，所述的数据信息管理中心中的数据存储单元采用Hadoop框架常用的Hive数据仓库和Hbase非关系型数据库来存储所述数据处理单元的数据，同时采用数据库转移工具Sqoop、集群监控工具Ambari、集群协同服务Zookeper来保证数据处理结果能够快速准确存入所述数据存储单元。所述的方法，所述的数据信息管理中心中的系统管理单元采用分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统Flume系统，用于记录所述数据信息管理中心所发生的事件，包括系统访问、功能修改、系统设置。本专利技术的技术效果在于，本专利技术实现了战场中各种数据的统一管理，包括数据采集、数据传输、数据存储及结果展示，将整个战场中的数据信息全部管理起来，充分利用了数据中所包含的信息。本专利技术利用云计算技术实现了硬件资源的虚拟化，节约了硬件资源成本，同时云计算分布式数据处理技术提高了数据传输效率；其多个副本容错技术、计算节点同构可互换技术保障了数据信息的高可靠性。本专利技术利用了大数据技术的数据挖掘、回归分析、分类分析、聚类分析技术对不同时间、不同地点、不同类别的海量数据进行分析，通过这些分析得出相应的结论用于指挥人员指导现场作战。本专利技术通过大数据技术对海量数据分析，根据历史数据形成特定数据库，为当时或者以后的作战提供基础以及经验。本专利技术在显示系统中利用了实时数据分析技术，显示系统所呈现数据的实时性得到充分保证，指挥人员能够对现场的作战情况进行实时监督；本专利技术数据信息管理中心支持并行访问，能同时满足多个指挥人员以及操作人员对各个战场的显示要求。附图说明图1为本专利技术的系统结构框图；图2为本专利技术原始数据单元结构图；图3为本专利技术数据信息管理中心内部构架图；图4为本专利技术无人机任务规划流程图；图5为本专利技术实施例系统框图；图6为本专利技术实施例部分显示结果。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图与实例对本专利技术作进一步详细说明：本实施例在以本专利技术技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。本实施例的系统包括信息采集模块、数据信息管理中心以及输出显示系统，这三大部分通过互联网相互连接，其中：信息采集模块用于采集和接收上级下达的任务信息、指挥控制信息、情报信息(目标信息、敌作战意图等)和战场环境信息(敌情、我情、地形、气象、电磁)等。将采集和接收到的数据信息通过网络传输给数据信息管理中心的原始数据单元；在本实施例中信息采集模块包括接收任务信息、指挥控制信息、情报信息，使用无人机和各种检测设备检测战场环境信息，且利用3G网络与远程所述数据信息管理中心实现网络连接，同时所述显示系统也同样通过3G网络与所述数据信息管理中心相连接，如图5所示。数据信息管理中心是本专利技术的核心部分，负责全部数据的存储、处理、计算、分析，它将所得的数据信息存储在原始本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于云计算和大数据的无人机任务规划系统，其特征在于，包括信息采集模块、数据信息管理中心以及输出显示系统，所述的信息采集模块、数据信息管理中心以及输出显示系统通过互联网相互连接；所述的信息采集模块包括信息采集和接收装置，用于采集和接收上级下达的任务信息、指挥控制信息、情报信息和战场环境信息；并将采集和接收到的数据信息通过网络传输给数据信息管理中心；所述的数据信息管理中心包括系统管理单元、原始数据单元、数据处理单元和数据储存单元，用于负责全部数据的存储、处理、计算、分析，并将处理后的结果通过网络传输给输出显示系统；所述的原始数据单元、数据处理单元和数据储存单元依次通信连接，原始数据单元的输入端连接信息采集模块的输出端，数据储存单元的输出端连接输出显示系统的输入端；输出显示系统用于接收前述数据信息管理中心的分析结果，并进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种基于云计算和大数据的无人机任务规划系统，其特征在于，包括信息采集模块、数据信息管理中心以及输出显示系统，所述的信息采集模块、数据信息管理中心以及输出显示系统通过互联网相互连接；所述的信息采集模块包括信息采集和接收装置，用于采集和接收上级下达的任务信息、指挥控制信息、情报信息和战场环境信息；并将采集和接收到的数据信息通过网络传输给数据信息管理中心；所述的数据信息管理中心包括系统管理单元、原始数据单元、数据处理单元和数据储存单元，用于负责全部数据的存储、处理、计算、分析，并将处理后的结果通过网络传输给输出显示系统；所述的原始数据单元、数据处理单元和数据储存单元依次通信连接，原始数据单元的输入端连接信息采集模块的输出端，数据储存单元的输出端连接输出显示系统的输入端；输出显示系统用于接收前述数据信息管理中心的分析结果，并进行显示。2.一种基于云计算和大数据的无人机任务规划方法，其特征在于，采用如权利要求1所述的系统，包括以下步骤：由信息采集模块采集和接收上级下达的任务信息、指挥控制信息、情报信息和战场环境信息；并将采集和接收到的数据信息通过网络传输给数据信息管理中心；由数据信息管理中心对全部数据的存储、处理、计算、分析，并将处理后的结果通过网络传输给输出显示系统；由输出显示系统接收前述数据信息管理中心的分析结果，并进行显示。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的数据信...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴天波，张航，涂艺凤，王一军，蔡天宇，韩增凯，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43