一种基于车辆与无人机协同的数据收集方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114567864A(43)申请公布日2022.05.31(21)申请号202210241229.9(22)申请日2022.03.11(71)申请人中南大学地址410083湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号(72)发明人吴耀文刘舜(51)Int.Cl.H04W4/38(2018.01)H04L45/12(2022.01)H04L67/568(2022.01)权利要求书2页说明书4页附图3页(54)发明名称一种基于车辆与无人机协同的数据收集方法(57)摘要本发明公开了一种基于车辆与无人机协同的数据收集方法，该方法通过使用配备数据收发器的出租车和无人机作为数据收集载体，在工作的途中顺便收集城市中的智能设备数据。本发明的关键技术在于提出建造临时数据存储点来解决车辆内数据收发器存储空间不足的问题，为了提高整体的数据收集率，降低成本，提出了相应的方法来计算临时数据存储点的最佳个数和位置。此外，还提出了使用无人机来收集车辆收集不到的智能设备数据，且设计了相应的无人机路径规划算法来求解无人机的最短飞行路径从而优化数据收集的性能。经过模拟实验分析，本发明方法相比一般的方法能够实现39.3％的数据收集率的提升和37.9％的价格成本的降低。CN114567864ACN114567864A权利要求书1/2页1.一种基于车辆与无人机协同的数据收集方法，其特征在于：大量的智能传感器设备部署在城市中用来监测城市中基础设施和环境的状态，为了有效的管理以及维护城市，需要对这些智能设备进行数据收集，为了收集更多的数据，本发明方法提供了一种基于车辆与无人机协同的数据收集方法，该方法首先使用装备了数据收发器的出租车进行数据收集，当数据收集率不在增长的时候，此时，根据车辆的行驶轨迹记录和智能传感器设备分布位置统计未被收集数据的智能传感器设备位置点，之后使用无人机前往这些目标点进行数据收集。由于车辆内数据收发器的存储空间有限，需要建造临时数据存储点来存储数据，但临时数据存储点的成本较高，此外，无人机的能量也有限，使用成本较高，为了克服以上不足且优化整体的性能，本发明方法设计一些策略，具体包含以下步骤：步骤一、根据各个因素的运行成本计算临时数据存储点的最佳个数；步骤二、根据车辆的历史行驶轨迹记录计算临时数据存储点的最优位置；步骤三、遍历车辆到达到不了的智能设备位置点，选择合适的权值参数，计算无人机的最短飞行路径；步骤四、更新智能设备的数据收集率，数据收集时间与成本，直到数据收集结束。2.根据权利要求1所述的基于车辆与无人机协同的数据收集方法，其特征在于，步骤一中计算临时数据存储点的最佳个数的具体步骤为：运行成本的基础部分包括车辆和无人机的花费，数据中心的花费，智能设备的花费，临时数据存储点的建造成本以及临时数据存储带你的使用花费，综合以上因素，我们得到了求解临时数据存储点的最佳数量的优化函数公式如下：E(k)＝(cinterimk+csource+cdevicen)Tcollection+CB‑interimk+cuavTuav+cvTvehicles其中cinterim，csource，cdevice分别表示临时数据存储点，数据中心、智能设备每小时的运行成本，CB‑interim，cuav，cv分别表示临时数据存储点的建造成本，无人机和车辆每小时的运行成本，Tcollection，Tuav，Tvehicles分别表示数据收，无人机运行、车辆运行的时间，k代表临时数据存储点的个数，n表示智能设备的个数。代入不同的k值进行计算，当E(k)达到最小时，此时的k即为最优值。3.根据权利要求1所述的基于车辆与无人机协同的数据收集方法，其特征在于，步骤二中计算临时数据存储点的最优位置的具体方法为：根据车辆的历史轨迹记录筛选出车辆经过次数大于1000次的位置点，之后使用K‑means算法对其进行聚类分析，得到的聚类中心位置则是临时数据存储点的最优位置。具体流程为先随机选取k个位置点作为初始的聚类中心，之后通过使用欧式距离法去计算每一个样本点与聚类中心的相似度，将所有的样本点划分到相似度最高的聚类中心，紧接着，重新计算每一个类的类中心(即为质心)，重复这个过程，直到质心不在发生改变，最后确定所有的样本各自所隶属的类别以及每一个类别的中心。其中欧式距离法公式如下：4.根据权利要求1所述的基于车辆与无人机协同的数据收集方法，其特征在于，步骤三中计算无人机的最短飞行路径的具体方法如下：首先遍历筛选出车辆未能收集的智能设备位置点，即无人机需要前往的目标点，之后使用Hopfield神经网络算法对无人机的路径进行规划计算，找出一条符合条件的最短飞行2CN114567864A权利要求书2/2页路径。5.根据权利要求1所述的通过车辆和无