A2AD 反介入区域拒止 AAM 先进空中机动 ADAS 自动驾驶辅助系统 ADC 模数转换器 A-GNSS 辅助 GNSS AoA 到达角 AI 人工智能 AR 增强现实 CAS 商业认证服务 COTS 商用现货 CSAC 芯片级原子钟 D2D 设备到设备 DL-AoD 下行链路出发角 DL-TDOA 下行链路到达时间差 DME 测距设备 EASA 欧盟航空安全局 EDA 欧洲防务局 EKF 扩展卡尔曼滤波器 E-LORAN 增强型远程导航 EU 欧洲联盟 EUSPA 欧盟太空计划署 GEO 地球静止轨道 GDP 国内生产总值 GNSS 全球导航卫星系统 HAS 高精度服务 ICD 接口控制文件 IoT 物联网 IF 中频 INS 惯性导航系统 KF 卡尔曼滤波器 LANS 月球增强导航服务 LEO 低地球轨道 LCRNS 月球通信中继和导航系统 LITS 线性离子阱 LNA 低噪声放大器 LNSS 月球导航卫星系统 LORAN 远程导航 MAAS 海上自主表面 MCS 主控站 MEMS 微机电系统 MEO 中地球轨道多 RTT 多往返时间行程 NAVAC 导航创新支持计划咨询委员会 NLoS 非视距 OSNMA 开放服务 - 导航消息认证 PKF 粒子滤波器 PNT 定位导航和授时 PPP 精密单点定位 PRS 公共监管服务 PTF 精密授时设施 QKD 量子密钥分发 QoS 服务质量 QZSS 准天顶卫星系统 RAIM 接收器自主完整性监测 RF 射频
摘要 — 最近的物联网 (IoT) 网络涵盖大量固定和机器人设备,即无人地面车辆、水面舰艇和空中无人机,以执行搜索和救援行动、野火监测、洪水/飓风影响评估等关键任务服务。由于基于物理的机器人操作系统 (ROS) 模拟器是基于时间的,而基于网络的无线模拟器是基于事件的,因此实现这些设备之间的通信同步、可靠性和最小通信抖动是模拟和系统级实现的关键挑战,此外还有部署在现实环境中的移动和异构 IoT 设备的复杂动态。然而,在将异构多机器人系统付诸实践之前,物理(机器人)和网络模拟器之间的同步是最难解决的问题之一。现有的基于 TCP/IP 通信协议的同步中间件主要依赖于机器人操作系统 1 (ROS1),由于其基于主控的架构,会消耗大量通信带宽和时间。为了解决这些问题,我们设计了一种新型的机器人与传统无线网络模拟器之间的同步中间件,该中间件依赖于新发布的具有无主数据包发现机制的实时 ROS2 架构。我们提出了一种地面和空中代理的速度感知传输控制协议 (TCP) 算法,使用数据分发服务 (DDS) 的发布-订阅传输,以最大限度地减少不同机器人代理之间的数据包丢失和同步、传输和通信抖动。我们提出的中间件与特定的机器人和网络模拟器无关,但对于模拟和实验,我们使用 Gazebo 作为基于物理的 ROS 模拟器,并使用 NS-3 作为无线网络模拟器。我们在模拟和系统层面对数据包丢失概率和平均延迟进行了广泛的网络性能评估,使用视距 (LOS)/非视距 (NLOS) 和 TCP/UDP 通信协议,通过我们提出的基于 ROS2 的同步中间件。此外,为了进行比较研究,我们进行了一项详细的消融研究,用实时无线网络模拟器 EMANE 替换 NS-3,用基于主控的 ROS1 替换无主控的 ROS2。最后,为了在实践中实现转变,我们在不同的地形上部署了一组不同的真实机器人——一架空中无人机 (Duckiedrone) 和两辆地面车辆 (TurtleBot3 Burger),形成了无主控 (ROS2) 和主控 (ROS1) 集群,以评估潜在的网络同步和抖动问题。我们提出的中间件证明了使用一组不同的固定和机器人设备构建大规模物联网基础设施的前景
摘要 — 最近的物联网 (IoT) 网络跨越众多固定和机器人设备,即无人地面车辆、水面舰艇和空中无人机,以执行关键任务服务,例如搜索和救援行动、野火监测、洪水/飓风影响评估。实现这些设备之间的通信同步、可靠性和最小通信抖动是模拟和系统级实现的关键挑战,因为基于物理的机器人操作系统 (ROS) 模拟器是基于时间的,而基于网络的无线模拟器是基于事件的,此外还有部署在现实环境中的移动和异构 IoT 设备的复杂动态。尽管如此,在将异构多机器人系统转化为实践之前,物理(机器人)和网络模拟器之间的同步是最难解决的问题之一。现有的基于 TCP/IP 通信协议的同步中间件主要依赖于机器人操作系统 1 (ROS1),由于其基于主控的架构,它消耗了大量的通信带宽和时间。为了解决这些问题,我们设计了一种新型的机器人和传统无线网络模拟器之间的同步中间件,它依赖于新发布的实时 ROS2 架构和无主数据包发现机制。我们提出了一种地面和空中代理的速度感知传输控制协议 (TCP) 算法,使用数据分发服务 (DDS) 的发布-订阅传输,以最大限度地减少不同机器人代理之间的数据包丢失和同步、传输和通信抖动。我们提出的中间件与特定的机器人和网络模拟器无关,但对于模拟和实验,我们使用 Gazebo 作为基于物理的 ROS 模拟器,使用 NS-3 作为无线网络模拟器。我们对基于 ROS2 的同步中间件,在数据包丢失概率和平均延迟方面进行了广泛的网络性能评估,包括视距 (LOS)/非视距 (NLOS) 和 TCP/UDP 通信协议。此外,为了进行比较研究,我们进行了一项详细的消融研究,用实时无线网络模拟器 EMANE 替换 NS-3,用基于主控的 ROS1 替换无主控 ROS2。我们提出的中间件证明了使用多种固定和机器人设备构建大规模物联网基础设施的前景最后,为了在实践中实现转变,我们在不同的地形上部署了一组不同的真实机器人——一架空中无人机(Duckiedrone)和两辆地面车辆(TurtleBot3 Burger),形成了无主(ROS2)和有主(ROS1)集群,以评估潜在的网络同步和抖动问题。