主动诱导式无线自组织网络构建方法、装置和计算机设备制造方法及图纸

本申请揭示了一种主动诱导式无线自组织网络构建方法、装置、计算机设备和存储介质，所述方法包括：调取指定三维模型，并提取三维特征数据；进行环境信号采集处理，得到实际环境数据；输入一级信号节点范围预测模型，以得到一级信号节点范围；筛选出第一无人机，并将对应的第一无人机终端作为一级信号节点；获取二级信号节点范围；筛选出第一运输车辆，并将对应的第一车载终端作为二级信号节点；获取三级信号节点范围预测模型输出的三级信号节点范围；筛选出第一机器人，并将对应的第一机器人终端作为三级信号节点；构建主动诱导式无线自组织网络，并生成信号传输策略。从而保证在丘陵区域内的各终端能够实现稳定可靠的信号交互。互。互。

【技术实现步骤摘要】
主动诱导式无线自组织网络构建方法、装置和计算机设备


[0001]本申请涉及到计算机领域，特别是涉及到一种主动诱导式无线自组织网络构建方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]机械化、智能化、自动化技术已在农业中大量采用，甚至已经应用于丘陵地带。在丘陵地带的机械化、智能化、自动化作业，例如进行林果采摘及运输作业，需要稳定可靠的网络以提供稳定的信号连接，但是由于丘陵地带的地势与林木遮挡等问题，现有技术在丘陵地带的无线信号通信的可靠性与稳定性无法得到保证。

技术实现思路

[0003]本申请提出一种主动诱导式无线自组织网络构建方法，包括以下步骤：
[0004]S1、调取对应于指定丘陵区域的指定三维模型，并提取所述指定三维模型的三维特征数据；
[0005]S2、采用预设的环境信号采集设备，对所述指定丘陵区域进行环境信号采集处理，从而得到所述指定丘陵区域的实际环境数据；
[0006]S3、将所述指定三维模型的三维特征数据和所述指定丘陵区域的实际环境数据输入预设的一级信号节点范围预测模型中进行处理，以得到所述一级信号节点范围预测模型输出的一级信号节点范围，所述一级信号节点范围位于所述指定丘陵区域上空；其中，所述一级信号节点范围预测模型基于预设的第一神经网络模型并采用第一训练数据训练而成，所述第一训练数据由训练所用的三维数据、训练所用的实际环境数据和对应的人工标注的一级训练所用的信号节点范围构成；
[0007]S4、获取在所述指定丘陵区域上方的所有无人机的位置与飞行航线，并根据预设的无人机筛选方法，以所述一级信号节点范围、所有无人机的位置与飞行航线为依据，从所有无人机中筛选出第一无人机，并将所述第一无人机对应的第一无人机终端作为一级信号节点；
[0008]S5、获取所述第一无人机的位置与所述第一无人机的飞行航线，并将所述第一无人机的位置、所述第一无人机的飞行航线、所述指定三维模型的三维特征数据和所述指定丘陵区域的实际环境数据输入预设的二级信号节点范围预测模型中进行处理，以得到所述二级信号节点范围预测模型输出的二级信号节点范围和二级节点实施时间窗口，所述二级信号节点范围位于所述指定丘陵区域的地面；其中，所述二级信号节点范围预测模型基于预设的第二神经网络模型并采用第二训练数据训练而成，所述第二训练数据由训练用无人机的位置、训练用无人机的飞行航线、所述训练用三维数据、所述训练用实际环境数据、对应的人工标注的二级训练用信号节点范围和二级训练用节点实施时间窗口构成；
[0009]S6、获取在所述指定丘陵区域内的所有运输车辆的位置与行驶航线，并根据预设的运输车辆筛选方法，以所述二级信号节点范围、所述二级节点实施时间窗口、所有运输车
辆的位置与行驶航线为依据，从所有运输车辆中筛选出第一运输车辆，并将所述第一运输车辆对应的第一车载终端作为二级信号节点；
[0010]S7、获取所述第一车载终端的位置与所述第一车载终端对应的行驶航线，并将所述第一车载终端的位置、所述第一车载终端对应的行驶航线、所述第一无人机的位置、所述第一无人机的飞行航线、所述指定三维模型的三维特征数据和所述指定丘陵区域的实际环境数据输入预设的三级信号节点范围预测模型中进行处理，以得到所述三级信号节点范围预测模型输出的三级信号节点范围和三级节点实施时间窗口，所述三级信号节点范围位于所述指定丘陵区域的地面；其中，所述三级信号节点范围预测模型基于预设的第三神经网络模型并采用第三训练数据训练而成，所述第三训练数据由训练用车载终端的位置、训练用车载终端对应的行驶航线、所述训练用无人机的位置、所述训练用无人机的飞行航线、所述训练用三维数据、所述训练用实际环境数据、对应的人工标注的三级训练用信号节点范围和三级训练用节点实施时间窗口构成；
[0011]S8、获取在所述指定丘陵区域内的所有智能机器人的位置，并根据预设的机器人筛选方法，以所述三级信号节点范围、所述三级节点实施时间窗口和所有智能机器人的位置为依据，从所有智能机器人中筛选出第一机器人，并将所述第一机器人对应的第一机器人终端作为三级信号节点；
[0012]S9、构建主动诱导式无线自组织网络，并生成与所述主动诱导式无线自组织网络对应的信号传输策略；其中，所述主动诱导式无线自组织网络由一级信号节点、二级信号节点、三级信号节点和在所述指定丘陵区域内的其他信号终端构成；所述信号传输策略指，在除二级节点实施时间窗口和三级节点实施时间窗口之外的其他时间内以一级信号节点为信号转发终端，在二级节点实施时间窗口内以一级信号节点和二级信号节点为信号转发终端，在三级节点实施时间窗口内以一级信号节点、二级信号节点和三级信号节点为信号转发终端的传输策略。
[0013]进一步地，所述将所述指定三维模型的三维特征数据和所述指定丘陵区域的实际环境数据输入预设的一级信号节点范围预测模型中进行处理，以得到所述一级信号节点范围预测模型输出的一级信号节点范围，所述一级信号节点范围位于所述指定丘陵区域上空；其中，所述一级信号节点范围预测模型基于预设的第一神经网络模型并采用第一训练数据训练而成，所述第一训练数据由训练所用的三维数据、训练所用的实际环境数据和对应的人工标注的一级训练所用的信号节点范围构成的步骤S3之前，包括：
[0014]S21、获取预先收集的样本集，并根据预设比例将所述样本集划分为训练集和验证集；其中，样本集中的样本数据由训练用三维数据、训练用实际环境数据和对应的人工标注的一级训练用信号节点范围构成；
[0015]S22、调取预设的第一神经网络模型，并将所述训练集输入第一神经网络模型中进行训练，从而得到第一暂时模型；
[0016]S23、利用所述验证集对所述第一暂时模型进行验证处理，并判断验证结果是否为验证通过；
[0017]S24、若验证结果为验证通过，则将所述第一暂时模型记为一级信号节点范围预测模型。
[0018]进一步地，所述获取在所述指定丘陵区域上方的所有无人机的位置与飞行航线，
并根据预设的无人机筛选方法，以所述一级信号节点范围、所有无人机的位置与飞行航线为依据，从所有无人机中筛选出第一无人机，并将所述第一无人机对应的第一无人机终端作为一级信号节点的步骤S4，包括：
[0019]S401、获取在所述指定丘陵区域上方的所有无人机的位置与飞行航线，并根据所有无人机的位置与飞行航线，计算出所有无人机在所述一级信号节点范围内的飞行时间长度；
[0020]S402、根据暂定无人机在所述一级信号节点范围内的飞行时间长度大于预设的时间长度阈值的筛选条件，从所有无人机中筛选出暂定无人机；
[0021]S403、判断所述暂定无人机的数量是否大于1；
[0022]S404、若所述暂定无人机的数量大于1，则构建三维直角坐标系，其中所述三维直角坐标系以所述一级信号节点范围的中心为原点；
[0023]S405、生成所有的所述暂定无人机对应的飞行航线关于时间的函数组：其中，Xi为第i个暂定无人机对应的飞行航线关于时本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种主动诱导式无线自组织网络构建方法，其特征在于，包括：S1、调取对应于指定丘陵区域的指定三维模型，并提取所述指定三维模型的三维特征数据；S2、采用预设的环境信号采集设备，对所述指定丘陵区域进行环境信号采集处理，从而得到所述指定丘陵区域的实际环境数据；S3、将所述指定三维模型的三维特征数据和所述指定丘陵区域的实际环境数据输入预设的一级信号节点范围预测模型中进行处理，以得到所述一级信号节点范围预测模型输出的一级信号节点范围，所述一级信号节点范围位于所述指定丘陵区域上空；其中，所述一级信号节点范围预测模型基于预设的第一神经网络模型并采用第一训练数据训练而成，所述第一训练数据由训练所用的三维数据、训练所用的实际环境数据和对应的人工标注的一级训练所用的信号节点范围构成；S4、获取在所述指定丘陵区域上方的所有无人机的位置与飞行航线，并根据预设的无人机筛选方法，以所述一级信号节点范围、所有无人机的位置与飞行航线为依据，从所有无人机中筛选出第一无人机，并将所述第一无人机对应的第一无人机终端作为一级信号节点；S5、获取所述第一无人机的位置与所述第一无人机的飞行航线，并将所述第一无人机的位置、所述第一无人机的飞行航线、所述指定三维模型的三维特征数据和所述指定丘陵区域的实际环境数据输入预设的二级信号节点范围预测模型中进行处理，以得到所述二级信号节点范围预测模型输出的二级信号节点范围和二级节点实施时间窗口，所述二级信号节点范围位于所述指定丘陵区域的地面；其中，所述二级信号节点范围预测模型基于预设的第二神经网络模型并采用第二训练数据训练而成，所述第二训练数据由训练用无人机的位置、训练用无人机的飞行航线、所述训练用三维数据、所述训练用实际环境数据、对应的人工标注的二级训练用信号节点范围和二级训练用节点实施时间窗口构成；S6、获取在所述指定丘陵区域内的所有运输车辆的位置与行驶航线，并根据预设的运输车辆筛选方法，以所述二级信号节点范围、所述二级节点实施时间窗口、所有运输车辆的位置与行驶航线为依据，从所有运输车辆中筛选出第一运输车辆，并将所述第一运输车辆对应的第一车载终端作为二级信号节点；S7、获取所述第一车载终端的位置与所述第一车载终端对应的行驶航线，并将所述第一车载终端的位置、所述第一车载终端对应的行驶航线、所述第一无人机的位置、所述第一无人机的飞行航线、所述指定三维模型的三维特征数据和所述指定丘陵区域的实际环境数据输入预设的三级信号节点范围预测模型中进行处理，以得到所述三级信号节点范围预测模型输出的三级信号节点范围和三级节点实施时间窗口，所述三级信号节点范围位于所述指定丘陵区域的地面；其中，所述三级信号节点范围预测模型基于预设的第三神经网络模型并采用第三训练数据训练而成，所述第三训练数据由训练用车载终端的位置、训练用车载终端对应的行驶航线、所述训练用无人机的位置、所述训练用无人机的飞行航线、所述训练用三维数据、所述训练用实际环境数据、对应的人工标注的三级训练用信号节点范围和三级训练用节点实施时间窗口构成；S8、获取在所述指定丘陵区域内的所有智能机器人的位置，并根据预设的机器人筛选方法，以所述三级信号节点范围、所述三级节点实施时间窗口和所有智能机器人的位置为
依据，从所有智能机器人中筛选出第一机器人，并将所述第一机器人对应的第一机器人终端作为三级信号节点；S9、构建主动诱导式无线自组织网络，并生成与所述主动诱导式无线自组织网络对应的信号传输策略；其中，所述主动诱导式无线自组织网络由一级信号节点、二级信号节点、三级信号节点和在所述指定丘陵区域内的其他信号终端构成；所述信号传输策略指，在除二级节点实施时间窗口和三级节点实施时间窗口之外的其他时间内以一级信号节点为信号转发终端，在二级节点实施时间窗口内以一级信号节点和二级信号节点为信号转发终端，在三级节点实施时间窗口内以一级信号节点、二级信号节点和三级信号节点为信号转发终端的传输策略。2.根据权利要求1所述的主动诱导式无线自组织网络构建方法，其特征在于，所述将所述指定三维模型的三维特征数据和所述指定丘陵区域的实际环境数据输入预设的一级信号节点范围预测模型中进行处理，以得到所述一级信号节点范围预测模型输出的一级信号节点范围，所述一级信号节点范围位于所述指定丘陵区域上空；其中，所述一级信号节点范围预测模型基于预设的第一神经网络模型并采用第一训练数据训练而成，所述第一训练数据由训练所用的三维数据、训练所用的实际环境数据和对应的人工标注的一级训练所用的信号节点范围构成的步骤S3之前，包括：S21、获取预先收集的样本集，并根据预设比例将所述样本集划分为训练集和验证集；其中，样本集中的样本数据由训练用三维数据、训练用实际环境数据和对应的人工标注的一级训练用信号节点范围构成；S22、调取预设的第一神经网络模型，并将所述训练集输入第一神经网络模型中进行训练，从而得到第一暂时模型；S23、利用所述验证集对所述第一暂时模型进行验证处理，并判断验证结果是否为验证通过；S24、若验证结果为验证通过，则将所述第一暂时模型记为一级信号节点范围预测模型。3.根据权利要求1所述的主动诱导式无线自组织网络构建方法，其特征在于，所述获取在所述指定丘陵区域上方的所有无人机的位置与飞行航线，并根据预设的无人机筛选方法，以所述一级信号节点范围、所有无人机的位置与飞行航线为依据，从所有无人机中筛选出第一无人机，并将所述第一无人机对应的第一无人机终端作为一级信号节点的步骤S4，包括：S401、获取在所述指定丘陵区域上方的所有无人机的位置与飞行航线，并根据所有无人机的位置与飞行航线，计算出所有无人机在所述一级信号节点范围内的飞行时间长度；S402、根据暂定无人机在所述一级信号节点范围内的飞行时间长度大于预设的时间长度阈值的筛选条件，从所有无人机中筛选出暂定无人机；S403、判断所述暂定无人机的数量是否大于1；S404、若所述暂定无人机的数量大于1，则构建三维直角坐标系，其中所述三维直角坐标系以所述一级信号节点范围的中心为原点；S405、生成所有的所述暂定无人机对应的飞行航线关于时间的函数组：Xi＝Xi(t)
Yi＝Yi(t),t0≤t≤t1,1≤i≤nZi＝Zi(t)，其中，Xi为第i个暂定无人机对应的飞行航线关于时间的X轴函数，Yi为第i个暂定无人机对应的飞行航线关于时间的Y轴函数，Zi为第i个暂定无人机对应的飞行航线关于时间的Z轴函数，t为时间，t0为当前时间点，t1为第i个暂定无人机飞出所述一级信号节点范围对应的时间点，共有n个暂定无人机；S406、将函数组划分为Xi＝Xi1(t)或Xi2(t),0≤Xi1(t)，Xi2(t)＜0并将时间窗口[t0,t1]等比例划分为m个时间段[t0,t11]、(t11,t12]、
…
、(t1m-1,t1m]，其中t1＝t1m，m大于等于3；S407、根据公式：分别计算出n个暂定无人机分别对应的范围匹配数值P1、P2
…
Pn，其中i为小于等于n且大于等于1的正整数，a1、a2、
…
、am为预设的m个大于0的参数，且a1、a2、
…
、am依次减小；S408、从n个范围匹配数值P1、P2
…
Pn中选出数值最大的范围匹配数值，并将数值最大的范围匹配数值对应的暂定无人机记为第一无人机，并将所述第一无人机对应的第一无人机终端作为一级信号节点。4.根据权利要求1所述的主动诱导式无线自组织网络构建方法，其特征在于，所述构建主动诱导式无线自组织网...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐宇，骆少明，郭琪伟，庄鑫财，黄华盛，朱兴，李嘉豪，杨捷鹏，符伊晴，侯超钧，庄家俊，苗爱敏，褚璇，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，
类型：发明
国别省市：