[发明专利]基于边缘计算的数据处理与控制的方法及应用

说明书

本发明公开了一种基于边缘计算的数据处理与控制的方法及应用，该方法包括以下步骤：边缘节点根据数据融合算法获取端节点和障碍物的位置信息；以及所述边缘节点根据所述位置信息控制所述端节点执行云数据中心下发的任务，并将所述端节点的任务数据上报至所述云数据中心。该方法能够基于边缘计算进行云、边、端协同的数据探索，在保证节点移动性的情况下实现数据探索不需要预知地形等信息，解决数据融合、数据处理与给出反馈的时延问题，让边缘服务器也具有可移动性同时运行一套比较简单的数据处理算法，能够自动完成反馈控制。同时兼顾整套系统的可操作性，使用者可以在任何连接网络的地方随时运行主机上的程序查看数据或者发送命令。

技术领域

本发明是关于计算机领域，特别是关于一种基于边缘计算的数据处理与控制的方法及应用。

背景技术

随着信息产业的发展，越来越多的数据不断地产生。传感器网络的出现，使得物联网技术迈入了一个新的领域。如何有效收集并利用这些数据，是近些年来实时数据处理的一个重点。大多数的研究都集中在如何部署探测各种传感器的网络以及在一个有限范围内的网络下该如何设计网络协议以满足不同的需求。而对于网络收集到的数据如何处理，则没有着重研究。近些年来出现了“边缘计算”这一名词，提出了数据就近寻找服务点进行处理的方法。初步实现了实时数据的处理与反馈。在节点探索到数据后，限制于自身的计算资源与能力，需要将数据传送到具有一定计算能力的服务器上进行数据处理，这种服务器一般不可移动，而且除了基本的数据处理功能之外，还运行一套流量或者资源均衡程序，用于调度不同的节点传送来的数据处理请求以免超出本服务器的处理能力。但是包括自动化控制系统在内，这种数据的处理过程以及结果无法被远程读取，想要获得数据操作人员必须置身于相应的传感器网络中。并且事先设置好的边缘服务器无法根据使用者的不同需要对边缘节点进行动态控制操作。在运行负载均衡算法的服务器上，数据还有可能被重新传送到其他服务器或者由于服务器忙拒绝操作，不仅给边缘节点构成的网络造成了巨大的数据传送开销(重新寻找边缘服务器并传送数据)，而且数据实时反馈得不到保证。现在迫切需要一种方法，不仅能够维持边缘节点的简洁性(计算资源受限)，还要保证能够实时数据的探索(边缘节点的移动性)，并且保证数据能够就近处理后给出反馈控制操作(边缘计算)，同时边缘服务器还需要具有一定的数据融合能力，将融合后总的情况能够上报使用者进行观察，同时接收来自使用者的调度、控制命令。

为了满足以上需要，一些杂志中提出了使用超声波传感器作为小车测量距离的方式。并提出了通过模糊控制算法以及模糊推理规则的制定，对小车建立运动模型，解决了传感器的移动问题与多地点实时数据收集的问题。

一些论文也提出了一种新的数据融合的算法，基于Bar-Shalom公式的融合算法处理后，处理结果得到明显提高，但是这是要以处理速度降低为代价的，并且对于单个结点的计算能力要求较高，不适合于实时数据处理。特别是在小车速度较快的时候，可能会导致反馈不及时而发生碰撞情况。

云数据处理中心可以将采集到的数据信息收集汇总，并作一定的处理操作，同时提供给用户。即将数据汇总到sink节点后，节点将融合后的数据上传至云数据中心，作为使用者或者操纵者的反馈，让使用者能够直接在远地查看传感器网络的运行情况与所需数据。但是租用云数据中心作为中转不仅价格昂贵，而且做出反馈的延时高。

有鉴于此，有必要提供一种可以脱离使用者而自动控制的在边缘运行简单高效的数据处理与融合的算法并根据使用者规定将数据实时上报并接受实时控制的数据探索方式。在基于边缘计算的数据处理与控制探索的基础上实现云、边、端协同控制。云负责用户端的交互，可以直接运行在用户主机。边负责实时调度控制，可以接收命令并上报数。端负责边缘信息采集、数据探索。

公开于该背景技术部分的信息仅仅旨在增加对本发明的总体背景的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域一般技术人员所公知的现有技术。

发明内容