[发明专利]一种本地更新模型的大棚控制系统

说明书

本发明提供了一种本地更新模型的大棚控制系统，包括本地执行控制组件、移动数据传输组件和中央部署控制组件。本发明通过模型计算单元和执行控制单元协同设置的方式，使得高性能微处理器能够进入休眠模式，从而有效降低能耗、提高稳定度；通过第一通信模组和第二通信模组的设置，有效确保在大规模应用中通信的有效性；通过外扩存储单元的设置，既确保利用机器学习技术对控制参数进行更新的过程中有足够的数据基础，又避免不必要的通信压力，而基于移动数据传输组件的设置，还能确保运行过程的数据能够全部保存，有利于后期的算法改进。

技术领域

本发明涉及一种本地更新模型的大棚控制系统。

背景技术

如申请号为CN201710873496.7的发明专利公开了一种蔬菜种植大棚的智能控制系统，能够实现本地(相对于大棚而言)的自动控制。

如申请号为CN201811577179.1的发明专利公开了一种蔬菜大棚监控管理系统，提供了一个中控远程控制多个本地监控系统的技术构思。

如申请号为CN201811151772.X的发明专利公开了一种温室大棚作物种植环境物联网智能调控系统和方法，提供了利用算法模型对控制参数进行更新的技术构思。

在上述现有技术及其相关技术的参考下，足以实现一种中心化的、利用机器学习技术对控制参数进行更新的智能大棚控制系统，但是中心化导致的一大问题在于数据泛化情况较为严重。

如果采用目前的边缘计算的方式，将对控制参数进行更新的过程置于大棚本地控制单元上执行，可以有效解决泛化的问题，然而随之而来的一个可预知的问题在于，系统整体能耗过高，其原因在于对控制参数进行更新的过程涉及大量计算，需要采用高性能微处理器来实现，而高性能微处理器的能耗明显较微处理器高，在多个大棚本地控制单元上分别设置高性能微处理器，意味着系统整体能耗极为可观；另一方面，高性能微处理器往往也不够稳定，在长时间运行的状况下很容易出现故障，如要确保高性能微处理器长时间稳定运行，则所需的附加成本(如外部电路成本、软件调优开发成本)是极高的。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提供了一种本地更新模型的大棚控制系统，该本地更新模型的大棚控制系统通过模型计算单元和执行控制单元协同设置的方式，使得高性能微处理器能够进入休眠模式，从而有效降低能耗、提高稳定度。

本发明通过以下技术方案得以实现。

本发明提供的一种本地更新模型的大棚控制系统，包括本地执行控制组件、移动数据传输组件和中央部署控制组件；所述本地执行控制组件包括模型计算单元、执行控制单元、执行机构、感知机构、外扩存储单元、第一通信模组、第二通信模组；

所述移动数据传输组件部署于多旋翼无人机或轮式移动机器人上，移动数据传输组件包括移动执行机构、第二通信模组、外扩存储单元；

所述中央部署控制组件包括中央控制单元、第一通信模组、第二通信模组、存储控制器、存储单元；

所述第一通信模组为有效通信距离超过300m的无线通信模块；

所述第二通信模组为数据传输速率超过30Mbps的无线通信模块；

所述执行控制单元和模型计算单元通信连接，同时执行控制单元一GPIO输出引脚接至模型计算单元GPIO中断引脚；

模型计算单元有两种工作模式，一种是运行模式，另一种是休眠模式，在运行模式下模型计算单元从执行控制单元读取感知数据，并根据感知数据对执行控制单元的控制参数进行更新，更新完成则进入休眠模式，在休眠模式下由执行控制单元连接的GPIO中断引脚唤醒至运行模式，执行控制单元在控制参数更新后将更新后的控制参数通过第一通信模组发送至中央部署控制组件；