[发明专利]一种无人机集群协同处理方法在审
| 申请号: | 202210801978.2 | 申请日: | 2022-07-07 |
| 公开(公告)号: | CN115001566A | 公开(公告)日: | 2022-09-02 |
| 发明(设计)人: | 赵中原 | 申请(专利权)人: | 浙江天翼通智能科技有限公司 |
| 主分类号: | H04B7/185 | 分类号: | H04B7/185;H04W12/03;G06N3/04;G06N3/08;H04W12/041;H04W12/0431;H04W76/10 |
| 代理公司: | 重庆莫斯专利代理事务所(普通合伙) 50279 | 代理人: | 陈旭 |
| 地址: | 313029 浙江省湖州市南浔*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 无人机 集群 协同 处理 方法 | ||
本发明涉及无人机技术领域,具体涉及一种无人机集群协同处理方法,包括将无人机集群中的每一无人机分别生成自己的私钥与中央主机建立通信;获取每一无人机的历史行驶数据;将历史行驶数据输入预测模型进行训练,得到预测行驶数据;中央主机获取任务信息后基于预测行驶数据为每一无人机生成执行密文,并将每一执行密文发送给对应的无人机;每一无人机通过私钥将对应的执行密文解密,得到执行明文,并基于执行明文执行任务,每一无人机与中央主机建立通信时和中央主机发送的任务均通过加密后传输,避免了任务信息的泄露,解决了中央主机向节点发布的任务信息为明文,容易被窃取后造成泄露的问题。
技术领域
本发明涉及无人机技术领域,尤其涉及一种无人机集群协同处理方法。
背景技术
多无人机集群协同控制分为集中式控制、分布式控制和集散式控制。集中式控制方法具有唯一中央主机,控制全局节点,具有绝对的决策权。这种控制结构系统复杂性低,数据通信压力小。
采用上述方式,中央主机向节点发布的任务信息为明文,容易被窃取后造成泄露,从而造成任务执行失败。
发明内容
本发明的目的在于提供一种无人机集群协同处理方法,旨在解决中央主机向节点发布的任务信息为明文,容易被窃取后造成泄露的问题。
为实现上述目的,本发明提供了一种无人机集群协同处理方法,包括以下步骤:
将无人机集群中的每一无人机分别生成自己的私钥与中央主机建立通信;
获取每一所述无人机的历史行驶数据;
将所述历史行驶数据输入预测模型进行训练,得到预测行驶数据;
所述中央主机获取任务信息后基于所述预测行驶数据为每一所述无人机生成执行密文,并将每一所述执行密文发送给对应的所述无人机;
每一所述无人机通过私钥将对应的所述执行密文解密,得到执行明文,并基于所述执行明文执行任务。
其中,所述每一无人机分别生成自己的私钥与中央主机建立通信的具体方式为:
无人机获取所述中央主机的身份信息;
所述无人机使用随机数生成器获取的对称密钥;
所述无人机设置所述对称密钥与所述中央主机通信的时间长度;
所述无人机生成自己的私钥对所述对称密钥、所述时间长度和时间戳进行加密,得到第一密文;
所述无人机通过所述中央主机的身份信息对所述第一密文和所述无人机的身份信息进行加密,得到第二密文,并将所述第二密文发送给所述中央主机;
所述中央主机生成自己的私钥对所述第二密文进行解密,得到解密明文;
所述中央主机对所述解密明文中的所述无人机的身份信息进行验证,验证成功后,得到所述对称密钥和所述时间长度;
所述中央主机通过所述对称密钥通知所述无人机解密成功,通信建立完成。
其中,所述将所述历史行驶数据输入预测模型进行训练,得到预测行驶数据的具体方式为:
获取公开行驶数据集;
构建神经网络模型;
使用所述公开行驶数据集对所述神经网络模型进行训练,得到预测模型;
将所述历史行驶数据输入预测模型进行训练,得到预测行驶数据。
其中,所述使用所述公开行驶数据集对所述神经网络模型进行训练,得到预测模型的具体方式为:
对所述公开行驶数据集进行预处理,得到预处理数据集;
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