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“雾计算”应用案例分析:无人机快递

2016-08-17 09:11
人在旅途20
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  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导航,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,来协调各个公司无人机编队的飞行,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。

  

  雾计算解决方案

  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,每天空中交通的容量和机场一样,甚至更多。

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