基于云的框架提高了灾难区管理的效率

北卡罗莱纳州立大学A&T州立大学的研究团队首次设计了一种基于云的自治系统框架，该框架利用了用于物联网(IoT)的标准消息协议。通过利用每辆车以及一个聚类算法来最大化网络覆盖范围，该框架对于网络受限的环境具有鲁棒性。

研究人员首次实施了基于云的高效控制系统，以帮助急救人员进行灾区管理。

当灾难袭来时，没有什么是确定的。从危险的化学物质泄漏到破坏的通信基础设施，急救人员遇到的地形可能既麻烦，费时又致命。这些条件通常会阻碍人们努力评估基础设施的破坏，确定危害以及寻找和营救灾难的受害者。

随着无人驾驶飞行器(UAV)和无人地面飞行器(UGV)等自动驾驶车辆的出现，人们努力利用这些平台来提高作战能力并保护第一响应者。例如，在福岛核电站灾难期间使用无人飞行器使人们能够快速发现危险源和受害者。但是，在实现了许多连接到UAV和UGV的传感器并且必须彼此协作的情况下，已经使用的协议通常会降低速度和效率。

“现有的无人驾驶车辆协作框架通常缺乏有效且现实的通信协议，无法在框架中的资源受限设备之间实现有效的无线通信，”北卡罗莱纳州立交通技术大学的Abenezer Girma说，该研究的第一作者发表在IEEE自动化学报。

诸如HTTP之类的常规协议通常不足以适应大型场景，并且缺乏对无人机的关键功率要求。吉尔玛说：“大多数现有框架无法将网络服务扩展到在网络受限的灾难环境中工作的自治系统，例如无人机，它们也没有附近的无人机充电点。”

北卡罗莱纳州A&T州立大学的研究团队首次设计了一种基于云的自治系统框架，该框架利用了用于物联网(IoT)的标准消息传递协议。通过利用每辆车以及一个聚类算法来最大化网络覆盖范围，该框架对于网络受限的环境具有鲁棒性。除了框架的弹性外，通过使用消息传递协议还提高了无人传感器之间的通信速度在物联网中使用。该团队甚至能够通过实现一种控制机制来解决无人机的充电要求，该机制可将无人机降落在移动的UGV上进行充电和远距离运输。这些发展将极大地帮助急救人员进行灾区管理，并有可能挽救生命。

将来，研究人员计划通过实施计算机视觉和机器学习来增加更好的功能，从而更好地监视灾区，从而在其设计基础上进一步发展。

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