评估使用DyKnow 多无人机交通监控中的应用.doc

评估使用DyKnow 多无人机交通监控中的应用这个硕士论文描述了一个基于流的知识亲的评价多无人机cessing中间件框架,DyKnow流量监控应用萨伯航空系统公司进行的蒸发散的DyKnow的目的是“提供通用的，结构良好的软件支持的过程中根erating状态，对象和事件抽象复杂环境系统“。10为此，它提供的概念流，源的计算周志武单位（CUS），实体框架和编年史。此评估分为三个部分：一般质量评价DyKnow使用ISO9126-1质量模型，讨论了一系列的问题DyKnow和最后性能有关的具体使用方法和功能的评价。要执行本次评估的部分，一个测试应用程序执行一种网络流量监控方案开发使用DyKnow和Java代理开发框架（JADE）。质量评价显示，虽然DyKnow遭受的可用性方面，适用性，准确性和互操作性都给予很高的评价。绩效评估高灯的结果的影响因素内存CPU要求DyKnow。结果表明，最显着放置在CPU上的需求的因素是CU和流的数目。它也表明，的可能遭受DyKnow dataloss和严重放缓，如果CPU是过多地利用。然而，一个合理规模的DyKnow应用程序，如本报告中实现的情况下，应该在系统上运行没有问题尽可能快的试验中所用的至少一半。致谢首先，我要感谢的决策支持与自治系统组萨伯航空系统公司给我演出的机会硕士论文。我还想感谢我的两个顾问安德斯霍姆伯格，萨博和Fredrik海因茨，林雪平大学的帮助和建议，在写这篇报告。我也感谢帕特里克多尔蒂愿意成为我的考官。内容1引言1.1背景。 。 。 。 。 。 。 。 。1.2目标。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。1.3多代理系统。 。 。 。1.4信息和数据融合1.5限制。 。 。 。 。 。 。 。 。1.6影响。 。 。 。 。 。 。 。 。 。1.7外形。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2方案2.1要求。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。2.2规范。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3 DyKnow3.1概念。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3.2架构。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3.2.1 CORBA。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3.2.2动态对象库。3.2.3符号经理。 。 。 。 。 。 。3.2.4纪事识别引擎3.2.5时间和报警服务器。 。 。3.3使用DyKnow。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3.3.1系统的要求。 。 。 。 。 。 。 。3.3.2定义源。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3.3.3定义流。 。 。 。 。 。 。 。 。 。3.3.4定义计算单位。 。 。3.3.5定义编年史。 。 。 。 。 。 。 。 。3.3.6定义实体框架。 。 。 。 。 。 。3.4小结中文(简体)英语日语第1章介绍本报告介绍了在硕士论文中所做的工作，在2008年秋季。入门本章介绍了本论文的目标，并介绍了一些整个报告中使用的概念和术语。1.1背景萨伯航空系统公司的决策支持与自治系统组运行宁在该地区的自治系统和多代理系统的研究计划统。研究的目的是开发技术为nEUROn1 SKEL-dar2，以及未来的平台。该研究项目的一个重要组成部分，是建立在林雪平大学研究人员合作，转让萨博技术开发。这样一种技术是基于流的知识处理中间件框架DyKnow。 DyKnow目前的研究人员开发的AR-tificial情报和计算机系统集成部（AIICS）在De-却已在林雪平大学计算机与信息科学（IDA）刘。的DyKnow的主要目的是“为通用和结构良好软件支持的过程中产生的状态，对象和事件复杂系统环境的抽象。10已成功应用于DyKnow在几个UASTech（无人驾驶飞机系统技术）项目在其无人机AIICS（无人机）平台。有DyKnow主要是用来建立高级别交涉环境的无人机栖息。例如规划软件所使用的生成路由和行动。9萨博的研究小组希望确定如果DyKnow适合一组代理之间实现联合的态势感知的目的。至评估是否适合本论文的目的。1Dassault神经元，一个实验性无人作战飞机（UCAV）研制由几个欧洲公司，包括萨博。2A多用途直升机原型无人机目标这个项目的目标是评估使用的DyKnow中间件实现联合的态势感知应用程序需要多个代理一起工作并共享信息。此评估三个部分。绩效考核。本次评估的目的是记录时强调以各种方式，以确定潜在的行为DyKnow瓶颈可能限制各种系统上DyKnow也可使用。质量评价DyKnow，不专注于特定功能，但是在代替的一般特征DyKnow。评估尝试找到的长处和弱点，目前执行的DyKnow它可以用来突出显示特定的区域，在这里它可以被改进。这根据ISO9126-1质量模型6进行评价。通过回答下列问题，关于使用和功能DyKnow。1。它是多么容易.（一）.实施选定的信息融合策略？（二）.使用不同类型的信息来源在DyKnow？（三）.整合DyKnow到现有的环境中？（四）.实施特定场景的在DyKnow编年史？（E）.包括某种操作员控制系统中？2。怎样才能输入或暂时丧失的沟通渠道是汉DLED？3。多少工作是需要的一个单UAV场景扩展到多无人机的情况吗为了执行该评价中，定义了一个场景，一个DyKnow的折叠术实施开发。的情况下的详细描述在下一章中，但它可以被总结如下：两个固定无人机定位与道路大多是不相交的视图。检测事件，如反超两车之间的工作是无人机在道路上行驶。他们通过不断的位置估计两辆汽车。因为超车发生这样既不无人机见证了整个事件，需要两架无人机他们的信息共享和合并事件，他们每个人都拥有。的DyKnow实施这种情况下的应用程序的详细信息是由于在第四章1.3多代理系统移动之前了解多代理系统是有用的。但是让我们首先定义一个代理是什么。被设置在下面的定义介绍多智能体系统14。代理人是一个计算机系统，在一些环境中位于，这是为了在这样的环境中能够自主行动以满足其设计目标。在上述方案中，每个无人机可以被看作是一个代理。该无人机环境是道路和驱动的汽车。它可能会执行的行动道路上的事件是监察对象和共享信息其他无人机。一个多代理系统是一个系统，包含了一些互动的代理商谁与对方。每个代理都有自己的区域环境，它可能行动和观察信息和数据融合为了能够共同努力剂需要分享，并结合信息多个来源。从多个相结合的信息和传感器数据的行为系统和代理的来源，如通常被称为“数据融合”或“信息融合”5这个区域一直受到大量的研究和在1985年联合实验室（JDL）数据融合工作组董事开发了一种用于数据融合13的功能性模型。的修订版的模型13由五个级别的处理概述如下。0级 - 子对象的数据评估的估计和预测对象状态的像素或信号电平。等级1 - 对象评估是指估计的状态的过程中个别观测对象。等级2 - 态势评估的目的是发展的描述不同的实体和它们之间的关系在他们的环境中。等级3 - 影响评估尝试使用当前形势预测福TURE的威胁和机会。等级4 - 流程细化是指过程监控和即兴ing的整体融合的过程。另一个层面上已经被提出。这种新的水平5被称为“用户缩小MENT“它的目的是”从机的过程中划定的人类求精“4。1.5限制有一些重要的相关领域将不会在本报告中讨论的。这样一个领域是信息融合算法的设计。相反，只讨论实施选定的融合算法在DyKnow可能性评价。此外，在DyKnow测试应用程序开发和使用仅在一个单独的计算机。从一个网络的使用所产生的任何影响，例如延迟或带宽是没有采取的帐户中的评价。取而代之的是，理论导致的延迟和带宽进行了简要讨论。另一个限制是决定使用无人机在测试中只有一对的情况。这样做是为了简化场景。尽管有这样的限制，本申请和评估，尽可能通用。1.6 影响多节点分布式网络延长DyKnow的报告 - 原型实施7描述了一种方法的的延伸DyKnow允许多代理功能。这实际上是在方法，在本报告中使用好。优质原来的软件开发和评估框架组件nents3说明了如何对ISO9126-1质量模型可以用于评估原来的软件组件。本文担任的主要影响评价方法的选择。1.7 概述报告的其余部分的处置如下：第2章介绍的测试方案的细节。第3章给出了一个概述DyKnow的，它的结构，它的功能和它的使用。第4章讨论实施细节的DyKnow应用实施测试场景。第5章介绍的一般评估的结果，并讨论了疑问句关于功能和使用DyKnow的蒸发散。第6章提供绩效评估的结果，并讨论从他们的结论。最后，第7章总结报告。脚本如DyKnow要评估一个中间件框架，它是适合开发一个审查方的关注，希望妥善解决的方案重点关注。的要求的情况下，以及使用所选择的规范在该评价如下所述。2.1要求上的情况下的要求是，它必须描述的一系列事件需要确认。确认这些事件必须要求合作通报BULLETIN多个代理。2.2规范选择方案包括的两个静止无人机。鉴于该字段无人机是不相交的，除了常见的一个小补丁（2.1）之间。他们的目的是要跟踪的道路上移动的物体（汽车）和监察等事件作为汽车之间的赶超。在这种情况下一个赶超分为三个事件，一辆汽车在第一的背后，然后旁边另一辆车，终于提前。这些事件将被分布在两个UAV：各自的视场。无人机：s将需要信息共享和融合，能够监视事件发生在他们的视野之间的边界。情况说明下页图2.1。此方案提供了基础的评价提出了DyKnow在第5章。第3章 DyKnow在实施测试软件，它是很重要的了解DyKnow工作存在哪些功能。本章将介绍在的DyKnow和它们如何被用来使显影剂的相关概念写一个高层次的知识处理中的应用。对于感兴趣的人，一个完整的描述给出DyKnow在DyKnow：基于流的知识处理中间件框架8。3.1概念应用程序开发人员将需要使用DyKnow的主要概念了解溪流，来源，计算单位（CUS），实体框架和编年史。一起使用这些元素，形成一个完整的知识处理应用程序。流，或者他们也被称为，流利流流样品。每个样品流中包含一个值和三个不同的时间点：创建时间，样品是有效的时间点和时间查询创建了样本。在最新版本Dy