雾计算应用案例分析：无人机领域快递的应用

雾计算应用案例分析：无人机领域快递的应用 2016年09月01日09:12 来源：机器人网|

  无人机，是典型的物联网相关应用。传统的快递行业，面临着巨大的人员开销，设备成本，安全问题。然而，无人机快递，却可以精准而及时的完成货物投递，有效地节约各种资源。所以，无论是国内的顺丰，还是国外的谷歌，亚马逊，沃尔玛，DHL，都在研发以及测试自己的无人机快递服务。但是，目前的无人机快递服务，在技术，安全，监管方面，都面临诸多问题，尚未成熟。所以，我们以无人机快递服务为例，剖析一下“雾计算”能如何解决这些问题。

 无人机快递服务面临的挑战

 无人机快递业务，如果要从测试阶段，走向大规模应用的现实，必须解决以下的问题：

 安全性

 无人机快递服务，必须要带来空域共享的问题。因为，快递业务的繁忙度，空中可能会有数以万计的无人机，这时就会带来很多的危险和冲突，例如：无人机之间的相互碰撞，无人机和飞鸟，飞机，高层建筑之间的碰撞。所以，无人机必须能够辨别碰撞物，迅速作出反应。

 带宽瓶颈和开销

 在无人机运输货物和交货的过程中，控制端需要不断的进行通信和追踪。所以，这转化为了每次无人机飞行的数据流。但是，获取这些数据，很可能需要昂贵的卫星，这样大大增加了商业应用成本。

 无人机调度中心管理

 对于每个供应商来说，独立于其他的供应商无人机编队，只管理自己的无人机编程，是不切实际的。为了无人机的大规模应用，业内必须开发无人机调度中心，来协调各个无人机编队的飞行，如同机场一样。管理这些调度中心的先进技术，对于协调地面以及空中的无人机操作，十分重要。

 监管的复杂性

 无人机，需要在复杂的监管环境中操作。世界各地的航空管理局，都为无人机的操作制定了规范。有些规范，限定无人机必须在操作者的视线范围内飞行，禁止在一些区域和条件下飞行。也许未来，当出现能够确保飞行安全的技术后，无人机或许被允许在视线以外的地方飞行。

 雾计算

 面对无人机快递应用的种种挑战，下面，我们重点介绍一下，雾计算的应用能够起到什么样的帮助。

 地面快速协调

 大家可以想想看机场最繁忙时的景象。飞机，排着长队等待起飞，同时又有很多飞机降落在跑道上。商用的无人机调度中心，也以同样的模式运行，每天空中的容量和机场一样，甚至更多。调度中心，有多个无人机的入港位。高度自动化的设备，加载和卸载快递包裹。无人机，在每次飞行前，都需要进行例行检查。所有的无人机，都必须有飞行计划，以便对起飞和降落进行调度，防止冲突。并且，需要在短时间内，完成这么多数量的无人机的装货，起飞，降落，以及维护。

 一个无人机在最终进场的时候，速度可达100英里每小时，或者147英尺每秒。在下降的过程中，在无人机和地面“控制塔”之间，需要每秒数几百次循环的实时信息更新。然而，通过云的信息传递，最佳的情况，延时大概在80毫秒左右。所以，无人机在一次消息往复之间，会飞行12英尺。因为，所有的消息要通过云，所以产生了延迟，很难完成瞬间响应。

 然而，雾计算，会考虑到高流量无人机交通的安全控制需求，提高迅信息通讯，存储和计算的速度，更加有效地持续响应软件更新，以及其他通信和计算需求。

 地面的雾计算控制器，缩短了无人机和“控制塔”之间的通讯循环时间，一定程度上减少了延时，所以无人机只飞行两英寸，就可以进行一次信息更新。如果，同样的通信要通过云，无人机则需要飞行12英里。

 然而，某些地面信息仍然需要上传到云端，例如通讯记录，可以发送到云端进行长期存储和分析。

责任编辑：姚泓泽

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