發(fā)布時間：2019-06-12所屬分類：計算機職稱論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要:大數(shù)據(jù)是無法在一定時間內(nèi)用普通軟件分析管理的數(shù)據(jù)集合，具有規(guī)模性、多樣性和高速性的特點，其在相應(yīng)的需求下產(chǎn)生，已經(jīng)應(yīng)用到社會生產(chǎn)和科學(xué)研究中的多個領(lǐng)域。無人機在飛行和作業(yè)中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，普通設(shè)備難以完成這些數(shù)據(jù)的分析處理。為此，研究了
摘要:大數(shù)據(jù)是無法在一定時間內(nèi)用普通軟件分析管理的數(shù)據(jù)集合，具有規(guī)模性、多樣性和高速性的特點，其在相應(yīng)的需求下產(chǎn)生，已經(jīng)應(yīng)用到社會生產(chǎn)和科學(xué)研究中的多個領(lǐng)域。無人機在飛行和作業(yè)中產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，普通設(shè)備難以完成這些數(shù)據(jù)的分析處理。為此，研究了大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)無人機上的應(yīng)用。工作時，由硬件設(shè)備采集巨量數(shù)據(jù)，Hadoop大數(shù)據(jù)分析技術(shù)運行相應(yīng)算法，經(jīng)過一系列處理獲得有用的信息。利用無人機對油菜地和山茶園的信息進行采集，其大數(shù)據(jù)分析處理功能在航線規(guī)劃、飛行控制和圖像處理的測試中取得了理想效果。此研究可以推動大數(shù)據(jù)與無人機的結(jié)合，為無人機性能升級提供技術(shù)支撐。
關(guān)鍵詞:無人機;大數(shù)據(jù);航線規(guī)劃;飛行控制;圖像處理
0引言
隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，人類在生產(chǎn)生活和科學(xué)研究中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈指數(shù)倍增長，促進了大數(shù)據(jù)概念的形成。大數(shù)據(jù)在21世紀開始引起人們的關(guān)注，《Nature》和《Science》雜志都用�？瘜ζ溥M行了論述。美國對此率先啟動了“大數(shù)據(jù)研究與開發(fā)計劃”，旨在收集處理龐大的數(shù)據(jù)信息，提高對知識的洞察能力，從而推動科學(xué)技術(shù)的創(chuàng)新進程[1]。
大數(shù)據(jù)的含義有多種，維基百科將其定義為無法在一定時間內(nèi)用普通軟件工具進行捕獲和管理的數(shù)據(jù)集合。大數(shù)據(jù)具有規(guī)模性、多樣性和高速性的3大特點，即“3V”特性。規(guī)模是大數(shù)據(jù)的主要特點，其數(shù)據(jù)量非常龐大，一般可以達到1PB。其類型的多樣性主要體現(xiàn)在大數(shù)據(jù)不僅包括結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式，還有半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)形式。高速性是數(shù)據(jù)處理速度要足夠快，從而滿足對龐大數(shù)據(jù)量的實時分析要求。大數(shù)據(jù)是在相應(yīng)的需求下應(yīng)運而生的，誕生之初應(yīng)用于商業(yè)和金融，后來逐漸擴展到其它的領(lǐng)域，如科學(xué)研究中的地球空間信息學(xué)[2]、物流服務(wù)[3]、經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r[4-5]和智能電網(wǎng)[6]等。
大數(shù)據(jù)的應(yīng)用也面臨一些問題和挑戰(zhàn)，其對公民個人信息的獲取和傳播都很便捷，由此產(chǎn)生了隱私安全問題。不法分子在互聯(lián)網(wǎng)上利用大數(shù)據(jù)對他人進行“人肉搜索”，不僅侵犯公民的個人權(quán)利，還使人們對大數(shù)據(jù)的社會影響產(chǎn)生疑惑[7]。即便如此，大數(shù)據(jù)仍然具有劃時代的意義，其不僅促進社會進步，還推動科學(xué)研究層次的深入，具有廣闊的發(fā)展空間和應(yīng)用潛力[8]。與大數(shù)據(jù)一樣，無人機也是一種在信息科學(xué)和計算機科學(xué)基礎(chǔ)上興起的現(xiàn)代技術(shù)。無人機是無人駕駛航空飛行器的簡稱，雖然早在1914年就已經(jīng)誕生，但是直到20世紀下半葉才取得較大的發(fā)展。無人機可分為固定翼無人機和旋翼無人機，它們均是由飛行器、遙控站及通訊設(shè)備等部件組成的系統(tǒng)[9]。
我國的無人機研制技術(shù)世界領(lǐng)先，形成了以“大疆”系列為代表的多種類型產(chǎn)品，應(yīng)用范圍也極為廣泛。在民用方面以旋翼無人機為主，工業(yè)和農(nóng)業(yè)均有涉及，未來的市場效益超過千億。無人機在飛行和作業(yè)過程中會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，普通的設(shè)備和方法難以完成這些龐大數(shù)據(jù)的實時分析和存儲。若將這些數(shù)據(jù)按照大數(shù)據(jù)的方式進行處理，則可以從中提取出有價值的信息，為無人機的功能發(fā)揮提供技術(shù)支持。將大數(shù)據(jù)與無人機結(jié)合，既可以拓寬大數(shù)據(jù)的應(yīng)用范圍，又能夠提高無人機的性能和使用效率。
測繪是無人機的一個重要應(yīng)用內(nèi)容。通過搭載的各種傳感器和攝像機拍攝獲得地面高清圖像，再輔以強大的傳輸能力，可以產(chǎn)生實時性和準確性極高的測繪信息;但是，測繪獲得的數(shù)據(jù)量巨大，還須通過分析處理提取有用的信息，才能真正實現(xiàn)無人機測繪的目的。對大量數(shù)據(jù)的實時分析處理，正是大數(shù)據(jù)技術(shù)的優(yōu)勢所在。受傳統(tǒng)計算機硬件的限制，圖像處理技術(shù)在數(shù)據(jù)存儲、傳輸速度和數(shù)據(jù)流安全等方面都存在一些局限;而在大數(shù)據(jù)背景下，計算機網(wǎng)絡(luò)被云計算網(wǎng)絡(luò)代替，針對具體的需求可以直接從測繪信號中快速提取有用的信息，以合適的圖像形式反映出來[10]。
魯昱昊為解決攝影和遙感的龐大數(shù)據(jù)管理問題，設(shè)計了HADOOP海量數(shù)據(jù)分布式處理平臺，展現(xiàn)出良好的可維護性和擴展性[11]。電力領(lǐng)域已經(jīng)開始利用無人機巡視線路，可以解決人工巡視不能保證電網(wǎng)安全運行的問題。大數(shù)據(jù)的加入賦予了無人機在野外電網(wǎng)巡視中兩個新的功能，即故障預(yù)測和健康管理[12]。另外，現(xiàn)代無人機的結(jié)構(gòu)和機載設(shè)備越來越復(fù)雜，信息化程度越來越高，測試的需求也發(fā)生了深刻變革，導(dǎo)致飛行數(shù)據(jù)產(chǎn)生了從海量到巨量的飛躍。在大數(shù)據(jù)的背景下，無人機飛行數(shù)據(jù)出現(xiàn)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化并存的局面，數(shù)據(jù)的處理速度加快，提供的信息價值也不斷提高[13]。
齊嬋穎等提出了一種基于大數(shù)據(jù)的通道復(fù)用方案，解決海量數(shù)據(jù)的實時測量問題，實現(xiàn)了對無人機飛行荷載數(shù)據(jù)的實時測量[14]。本文對大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)無人機上的應(yīng)用進行研究，介紹了無人機航線規(guī)劃、飛行控制和圖像處理3個功能的大數(shù)據(jù)從獲取至存儲的過程，以期推動大數(shù)據(jù)與無人機結(jié)合，為無人機性能升級提供技術(shù)支撐。
1硬件設(shè)備
研究的硬件設(shè)備包括無人機平臺、無線傳輸裝置和地面站3部分。無人機平臺為大疆精靈Phantom4Pro型專業(yè)智能無人機，最大飛行時間30min，具有紅外避障能力。無人機采用GPS/GLONASS雙模式定位，無線傳輸方式的速度可達Class10，通訊距離7km。數(shù)據(jù)采集裝置為各種傳感器，包括XV-8000CB型角速度傳感器、CZ3-X-Y型加速度傳感器、BA5803型氣壓高度傳感器和中科能慧NHFS47型風(fēng)速風(fēng)向傳感器。
飛行控制裝置為方向舵、副翼舵和升降舵，舵面偏轉(zhuǎn)改變無人機的飛行方向和姿態(tài)，實現(xiàn)對航線的控制。圖像采集設(shè)備為下方搭載的1英寸CMOS影像傳感器，2000萬有效像素。無人機采用WiFi無線通訊方式，信息傳輸容量大，實時性好。通訊裝置通過PID控制方法和通訊接口將數(shù)據(jù)實時傳送地面站，JPEG格式圖像由天創(chuàng)UB570型圖像采集卡轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號后進行分析處理。
大數(shù)據(jù)分析需要PB級數(shù)據(jù)的讀取和寫入，大型的建模和運算必不可少。地面站的大數(shù)據(jù)分析硬件為x86架構(gòu)的PCServer型服務(wù)器，配置銳龍AMDRyzen7型2路8核CPU，DDR4型128GB內(nèi)存和IntelI350T2型千兆網(wǎng)卡，可以滿足運算速度、存儲空間和分析結(jié)果展示的要求。
2處理流程
大數(shù)據(jù)是來自于各種數(shù)據(jù)源的巨量數(shù)據(jù)，蘊含的有用信息是大數(shù)據(jù)的價值所在，信息獲取是通過一系列的處理過程來完成。無人機搭載的各種傳感器、攝像機和其它設(shè)備采集數(shù)據(jù)，經(jīng)過網(wǎng)絡(luò)和傳輸協(xié)議進入交換機;交換機網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)據(jù)采集器，實現(xiàn)數(shù)據(jù)交換和匯聚功能，同時執(zhí)行IEEE1588時間同步協(xié)議，縮小交換延時，提高數(shù)據(jù)的實時性和準確性。
受搭載設(shè)備性能的限制，無人機平臺無法對采集的大數(shù)據(jù)進行分析處理，需要交給地面站完成，無線傳輸是無人機與地面站之間的聯(lián)系紐帶。在傳統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，大數(shù)據(jù)傳輸向著高頻率、高速率和高效率的方向發(fā)展，以通訊鏈路的形式，采用數(shù)字化調(diào)制寬帶將數(shù)據(jù)傳輸給地面站。地面站接受到數(shù)據(jù)后，首先按照特定的規(guī)范記錄數(shù)據(jù)，然后根據(jù)實際需求對錄入的數(shù)據(jù)快速重放，以便開展后續(xù)的分析處理。
大數(shù)據(jù)的分析處理又可以細分為預(yù)處理、數(shù)據(jù)分析、信息挖掘和結(jié)果展現(xiàn)，實現(xiàn)了從以往的以服務(wù)器為中心到以數(shù)據(jù)為中心的模式轉(zhuǎn)變。在方式上，針對大數(shù)據(jù)的半結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)化特點，采用并行處理技術(shù)來提高處理的速度。在數(shù)據(jù)記錄的同時，還對大數(shù)據(jù)進行綜合監(jiān)測，即將數(shù)據(jù)實時分類，按照各自類型將數(shù)據(jù)下發(fā)至相應(yīng)的應(yīng)用系統(tǒng);另一方面，根據(jù)專業(yè)化的知識庫輔助決策，作為信息挖掘的依據(jù);最后，綜合監(jiān)測和分析處理的結(jié)果一起匯聚到存儲管理模塊中，組成應(yīng)用功能的數(shù)據(jù)庫。
3軟件和算法
本研究進行大數(shù)據(jù)分析的是Hadoop技術(shù)，是一種基于Java的分布式大數(shù)據(jù)分析處理的軟件框架。Hadoop框架包括通用模塊、分布式文件系統(tǒng)等組件，集群文件存儲在分布式文件系統(tǒng)中，在特定的節(jié)點上構(gòu)建分布式文件架構(gòu)。Hadoop技術(shù)可以運行簡潔的并行計算模型，具有很強的容錯性和擴展性，適合于大規(guī)模數(shù)據(jù)的分析處理。航線規(guī)劃采用方格區(qū)域路徑算法，理論基礎(chǔ)是路徑的不合理性來源于對作業(yè)區(qū)域方格的重復(fù)造訪。為減少這一情況，按照優(yōu)先原則規(guī)劃初等路徑，即優(yōu)先選擇同一行的方格作為下一個規(guī)劃方格，直到涵蓋所有的方格。
飛行控制通過二維跟隨算法完成，首先構(gòu)建二維坐標系計算飛行方向上的角速度，獲得無人機投影的航線。在規(guī)劃的航線中，實際航向角等于理論航向角，按照這一原則不斷地調(diào)整無人機航向逼近規(guī)劃的航向，當(dāng)二者差異為零時則沿著規(guī)劃的航線飛行。圖像處理是利用顏色特征對圖像各組成部分進行識別，在HIS顏色空間中將I分量做最大類間方差分析后再進行二值化，獲得最大閾值，經(jīng)過閾值分割區(qū)分目標和背景區(qū)域。
4功能測試
將無人機用于油菜地和山茶園的信息采集，并對航線規(guī)劃、飛行控制和圖像處理的大數(shù)據(jù)分析處理功能進行測試。與普通的航線規(guī)劃方法相比，在作業(yè)質(zhì)量一致的前提下，通過大數(shù)據(jù)分析規(guī)劃的航線覆蓋率和均勻性都更好，無人機的轉(zhuǎn)彎次數(shù)較少，完成作業(yè)所需的時間減少了20%。在飛行期間，每隔100s記錄無人機飛行航線偏離規(guī)劃航線的距離。
兩種作業(yè)環(huán)境下，基于大數(shù)據(jù)分析的無人機航線偏差都在10m之內(nèi)，并且能夠快速地回歸到規(guī)劃的航線上來，隨后一直保持較高的飛行控制精確度。利用無人機采集油菜的種植面積和山茶的雜草信息。經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析，準確快速地識別出油菜及雜草與背景的顏色差異，并將識別目標在結(jié)果中用黑色區(qū)域展現(xiàn)出來。
5結(jié)論
無人機在飛行和作業(yè)中產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，普通的設(shè)備難以完成這些數(shù)據(jù)的分析處理。本文對大數(shù)據(jù)在農(nóng)業(yè)無人機上的應(yīng)用進行研究，硬件設(shè)備包括無人機平臺、無線傳輸裝置和地面站，采集巨量數(shù)據(jù)后通過一系列的處理過程來獲得有用的信息�；贖adoop的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，對不同的功能采用相應(yīng)的算法。將無人機用于油菜地和山茶園的信息采集，并對航線規(guī)劃、飛行控制和圖像處理的大數(shù)據(jù)分析處理功能進行測試，取得了理想的效果。本研究可以推動大數(shù)據(jù)與無人機的結(jié)合，為無人機性能升級提供技術(shù)支撐。
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