DataHub 用于集成无人机分布式控制的数据

在过去的几年里，加州大学伯克利分校车辆动力学实验室 (VDL) 的学生和教职员工一直在开发一个由几架无人驾驶飞机组成的协调分布式控制、通信和基于视觉的控制系统。单个用户可以控制飞机机队，并命令其执行复杂的任务，例如在边境巡逻、沿着高速公路行驶或访问指定地点。每架飞机都携带摄像机和机载计算机，并与地面站和编队中的其他飞机进行通信。控制算法非常复杂，以至于舰队可以完全自主地执行某些任务——无需任何操作员干预。

每架飞机的控制系统都在带有 QNX6 操作系统的 PC 104 计算机上运行。控制分为三种过程：通信、图像处理和任务控制。所有这些进程都通过在 QNX 中运行的 DataHub 进行交互。DataHub ® 是一个驻留在内存中的实时数据库，它允许多个进程在发布-订阅的基础上共享数据。对于此应用程序，每个进程将其数据写入 DataHub，并以只读方式订阅其他进程的数据。通过这种方式，每个进程都可以从其他进程访问它需要的数据，同时避免与多处理数据管理相关的问题。

例如，通信软件包括三个独立的进程：Piccolo 进程控制飞行器，Payload 进程与地面用户通信，Orinoco 进程处理与其他飞行器的通信。不用说，这三个程序中的每一个都需要来自其他两个程序以及视频和任务控制包的信息。所有这些数据都通过 DataHub 无缝传输。

“DataHub 为我们的软件集成做出了很大贡献，”VDL 团队成员之一 Brandon Basso 说。“它能够限制所有者进程的每个共享变量的写入权限，避免了与多进程管理相关的许多困难。”

对于任务控制，有两个主要软件包：Waypoint 控制对指定位置的访问，而 Orbit 处理一组位置的轨道“巡逻”。这些进程由称为 Switchboard 的第三个监督进程监控。除了协调这些过程之外，还必须由不同的飞机决定哪架飞机将承担哪项任务。这种分散式任务分配所需的复杂计算通过 DataHub 进行调解。

Waypoint 和 Orbit 使用来自视觉控制和视觉过程的输入。在起飞之前，某些算法会应用于之前录制的视频，以创建该区域的视觉轮廓，由视觉控制维护。在空中，必须将这些数据与飞机当前飞过的数据进行比较。飞机机翼上的摄像头将数据输入视觉过程，视觉过程分析内容并生成有关地面物体的有意义的信息，例如河流或道路上的航路点。该实时内容以及存储在视觉控制中的视觉配置文件通过 DataHub 馈送到 Waypoint 和 Orbit。

根据加州大学伯克利分校发表的论文《用于协作无人机分布式控制的模块化软件基础设施》，该论文详细描述了该项目，该项目标志着“无人机合作的一个重要里程碑：为动态变化的任务分配分散的任务，通过机载计算和直接的飞机对飞机通信。” Skkynet 很高兴 DataHub 在这项工作的成功中发挥了重要作用。