技术领域
[0001] 本发明涉及无人机技术领域，尤其涉及一种基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网方法、系统、终端及计算机可读存储介质。
相关背景技术
[0002] 当前，无人机组网面临着多项技术挑战：一是设备间通信协议多样，导致组网复杂度高、兼容性差；二是传统硬件总线受限于物理连接，难以实现大规模无人机集群的灵活部署与动态调整；三是系统扩展性差，难以适应不同任务场景下的快速变化需求；四是数据处理与决策能力有限，难以实现高效的协同作业与智能决策。
[0003] 因此，现有技术还有待于改进和发展。
具体实施方式
[0043] 为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0044] 本发明较佳实施例所述的基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网方法，如图1所示，所述基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网方法包括以下步骤：
[0045] 步骤S10、确定无人机组网系统的目标应用场景和目标功能需求。
[0046] 具体地，确定组建后的所述无人机组网系统用于的目标应用场景，所述目标应用场景包括农业植保场景、环境监测场景和应急救援场景；确定组建后的所述无人机组网系统需要实现的目标功能需求，所述目标功能需求包括自主飞行、数据采集、图像识别和协同作业。
[0047] 本发明中，无人机组网系统是指利用网络通信技术将多台无人机连接起来，形成一个可以相互协作、共享信息、统一管理的网络系统。在这个系统中，每台无人机不仅是独立的操作单元，同时也是整个网络中的一个节点，它们通过通信网络相互联系，共同执行任务或实现特定的目标。以下是无人机组网系统的一些关键特点：
[0048] (1)、自主性：无人机能够根据预设的算法或外部指令自主执行任务，无需人工干预。
[0049] (2)、协同性：多台无人机可以协同工作，共同完成复杂任务，如搜索、监测、运输等。
[0050] (3)、灵活性：无人机可以根据任务需求快速调整网络结构和作业模式。
[0051] (4)、智能管理：系统能够对无人机进行智能调度和管理，优化任务分配和执行效率。
[0052] 在需求分析中，以下是无人机组网系统在需求分析阶段需要考虑的几个方面：
[0053] (1)、应用场景：明确无人机将用于哪些场景，如农业植保、环境监测、应急救援等。
[0054] (2)、功能需求：确定系统需要实现的基本功能，如自主飞行、数据采集、图像识别、协同作业等。
[0055] (3)、性能指标：设定系统性能的预期指标，如通信延迟、数据传输速率、定位精度等。
[0056] (4)、环境适应性：分析无人机可能面临的操作环境，如城市、山区、水域等，以及这些环境对系统设计的影响。
[0057] (5)、安全性要求：考虑系统的安全性需求，包括无人机飞行安全、数据安全和隐私保护等。
[0058] 通过详细的需求分析，可以为无人机组网系统的设计和实施提供明确的方向和目标，确保系统能够满足预期的功能和性能要求。
[0059] 步骤S20、根据所述目标应用场景和所述目标功能需求，设计无人机专用操作系统与软总线通信协议栈。
[0060] 具体地，定制化开发无人机专用版OpenHarmony系统；基于所述无人机专用版OpenHarmony系统，根据所述目标应用场景和所述目标功能需求，设计无人机专用操作系统与软总线通信协议栈；其中，所述软总线通信协议栈用于所述无人机组网系统中各个无人机进行通信。
[0061] 本发明中定制开发的无人机专用版OpenHarmony系统，具有以下特别之处，这些特点使其非常适合用于无人机组网系统：
[0062] (1)、分布式软总线技术：该系统利用OpenHarmony的分布式软总线技术，实现了无人机之间的无缝连接和高效通信。这意味着无人机可以通过无线方式快速连接，无需物理总线，提高了组网的灵活性和可靠性。
[0063] (2)、跨设备协同能力：无人机专用版OpenHarmony系统具有强大的跨设备协同能力，能够支持多种通信协议，使得不同品牌和型号的无人机能够轻松接入网络，进行数据和任务的共享。
[0064] (3)、定制化的无人机操作系统：该系统针对无人机的特定需求进行了深度定制，包括飞行控制、数据采集、任务执行等，优化了操作系统的性能和功耗，以适应无人机在空中的长时间运行。
[0065] (4)、兼容性与灵活性：通过定制化，系统增强了与其他无人机和设备(如传感器、地面控制站等)的兼容性，同时保持了高度的灵活性，可以快速适应不同的应用场景和任务需求。
[0066] (5)、高效的数据处理与决策能力：系统集成了高效的数据处理和决策算法，能够实时处理来自多个传感器的数据，并进行快速决策，这对于无人机集群的自主作业和智能决策至关重要。
[0067] (6)、模块化设计：无人机专用版OpenHarmony系统采用了模块化设计，使得硬件和软件功能可以快速迭代和扩展。这种设计允许无人机根据任务需求快速更换或升级模块，提高了系统的可维护性和升级便捷性。
[0068] (7)、安全性与稳定性：系统在设计时考虑了无人机的安全飞行需求，包括故障检测、自动避障、数据加密传输等，确保了无人机在复杂环境下的稳定运行。
[0069] (8)、低延迟通信：软总线通信协议栈的设计注重降低通信延迟，这对于无人机集群的实时控制和状态同步至关重要，特别是在需要快速响应的应用场景中。
[0070] 通过这些特别之处，无人机专用版OpenHarmony系统能够为无人机组网提供强大的技术支持，实现高效、智能的无人机集群作业，满足多样化的应用需求。
[0071] 本发明中，分布式软总线技术是开源鸿蒙系统(OpenHarmony)中的一项核心技术，它是一种面向分布式设备的通信框架，旨在实现设备之间的高效、灵活和可靠的连接与数据传输。以下是分布式软总线技术的几个关键特点：
[0072] (1)、设备发现与连接：分布式软总线技术能够自动发现网络中的设备，并支持设备之间的快速连接。它不需要复杂的配置过程，设备可以即插即用。
[0073] (2)、高效通信：该技术提供了高带宽和低延迟的通信机制，确保了设备间数据传输的实时性和高效性。
[0074] (3)、协议无关性：分布式软总线技术支持多种通信协议，如蓝牙、Wi‑Fi、USB等，实现了不同设备间的无缝通信，无论它们使用何种传输介质。
[0075] (4)、分布式架构：该技术基于分布式系统架构，使得多个设备可以形成一个统一的整体，实现资源共享和协同工作。
[0076] (5)、虚拟化总线：分布式软总线技术通过虚拟化技术，创建了一个逻辑上的总线，使得设备间的通信不再依赖于传统的物理总线，从而提高了系统的灵活性和可扩展性。
[0077] (6)、服务共享：分布式软总线技术允许设备之间共享服务和资源，例如，一个设备可以调用另一个设备上的功能或数据。
[0078] (7)、可靠性：该技术提供了可靠的数据传输保障，包括错误检测、重传机制等，确保了通信的稳定性和数据的完整性。
[0079] 在无人机组网系统中，分布式软总线技术的应用具有以下优势：
[0080] (1)、简化组网过程：无人机可以轻松加入或离开网络，无需复杂的配置。
[0081] (2)、提升通信效率：无人机之间可以快速传输数据，降低通信延迟，提高控制响应速度。
[0082] (3)、增强兼容性：不同型号和品牌的无人机可以通过分布式软总线技术实现互操作。
[0083] (4)、动态调整网络：无人机集群可以根据任务需求动态调整网络结构，实现灵活的组网。
[0084] 通过分布式软总线技术，无人机组网系统能够更加智能、高效地管理和控制无人机集群，从而在农业植保、环境监测、应急救援等领域发挥更大的作用。
[0085] 本发明基于OpenHarmony的无人机操作系统，定制化开发无人机专用版OpenHarmony系统，利用其分布式软总线技术，实现无人机间无缝连接与高效通信，支持多种通信协议，增强系统兼容性与灵活性。
[0086] 本发明中，软总线通信协议栈在基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网系统技术方案中具有以下特别之处，这些特点使其在无人机应用中尤为关键：
[0087] (1)、高度集成性：软总线通信协议栈是专为无人机组网系统设计的，它集成了多种通信协议，使得无人机之间能够通过不同的传输介质进行通信，如Wi‑Fi、蓝牙、NFC等，从而提高了系统的兼容性和适用性。
[0088] (2)、低延迟性：该协议栈针对无人机实时控制的需求，优化了数据传输的延迟，确保了控制命令能够快速到达各个无人机，这对于需要快速响应的无人机操作至关重要。
[0089] (3)、可靠性：软总线通信协议栈设计了错误检测和纠正机制，保证了数据传输的可靠性。在无人机集群作业中，数据的准确传输是保证任务成功执行的基础。
[0090] (4)、灵活的组网能力：协议栈支持动态组网，无人机可以根据任务需求随时加入或离开网络，无需重启整个网络，这为无人机集群的灵活部署提供了便利。
[0091] (5)、数据共享与同步：协议栈实现了无人机之间的数据共享和状态同步，这对于协同作业至关重要。例如，一个无人机可以即时获取其他无人机的位置信息和任务进度，从而更好地协调动作。
[0092] (6)、任务分配机制：软总线通信协议栈包含了任务分配的算法，能够根据无人机的状态和能力，智能地将任务分配给最适合的无人机，提高了作业效率和任务成功率。
[0093] (7)、网络自愈能力：当网络中出现节点故障或通信中断时，协议栈能够自动寻找替代路径，保持网络的连通性，这增强了无人机集群的鲁棒性。
[0094] (8)、安全性：协议栈考虑了数据传输的安全性，提供了加密和认证机制，保护无人机网络不受未经授权的访问和干扰。
[0095] 通过这些特别之处，软总线通信协议栈为无人机组网系统提供了高效、稳定、可靠的通信基础，使得无人机集群能够更加智能和高效地执行复杂任务。
[0096] 本发明设计并实现一套适用于无人机组网的软总线通信协议栈，利用无线信道构建虚拟总线，实现无人机之间的数据共享、任务分配与状态同步，降低通信延迟，提高组网效率。
[0097] 步骤S30、根据所述目标应用场景和所述目标功能需求，开发智能协同作业算法及模块化架构。
[0098] 具体地，根据所述目标应用场景和所述目标功能需求，开发智能协同作业算法，所述智能协同作业算法包括路径规划算法、任务分配算法、冲突避免算法、协同控制算法、机器学习算法和数据融合算法；根据所述目标应用场景和所述目标功能需求，开发模块化架构，所述模块化架构包括通信模块、控制模块、感知模块、动力模块、用户接口模块、数据处理与存储模块、安全模块以及扩展模块。
[0099] 本发明中，智能协同作业算法是无人机组网系统中的关键组成部分，这些算法确保无人机集群能够高效、安全地执行任务。以下是一些可能包含在智能协同作业算法中的关键算法：
[0100] (1)、路径规划算法：
[0101] Dijkstra算法：用于在图中找到两个顶点之间的最短路径。
[0102] RRT(Rapidly‑exploring Random Trees)：适用于动态环境和复杂空间，可以快速生成覆盖空间的路径。
[0103] RRT*(RRT‑Optimized)：改进的RRT算法，提供更优的路径。
[0104] (2)、任务分配算法：
[0105] 粒子群优化(PSO)：一种基于群体智能的优化工具，用于解决任务分配问题。
[0106] 遗传算法：模拟自然选择和遗传学的算法，用于优化任务分配。
[0107] 多智能体系统(MAS)算法：允许多个智能体协同工作，共同完成任务。
[0108] (3)、冲突避免算法：
[0109] 动态窗口法(DWA)：一种用于移动机器人避障的算法，可以实时调整速度和方向。
[0110] VECTOR Field Histogram(VFH)：通过构建周围环境的直方图来避免碰撞。
[0111] 碰撞检测和避障算法：如基于势场的方法，通过虚拟力场来引导无人机避开障碍。
[0112] (4)、协同控制算法：
[0113] 领航者‑跟随者算法：一种简单的协同控制策略，其中领航者无人机设定路径，跟随者无人机跟随领航者。
[0114] 分布式模型预测控制(MPC)：一种高级控制策略，可以在多无人机系统中实现精确的协同控制。
[0115] (5)、机器学习算法：
[0116] 强化学习：通过与环境交互来学习最优策略，适用于复杂的环境和任务。
[0117] 深度学习：用于处理大量的传感器数据，进行态势感知和决策。
[0118] (6)、数据融合算法：
[0119] 卡尔曼滤波：用于估计动态系统的状态，可以融合来自不同传感器的数据。
[0120] 数据关联和融合技术：用于处理多个无人机收集的数据，提高态势感知的准确性。
[0121] 这些算法的结合和应用，使得无人机集群能够执行复杂的任务，如协同搜索、监控、植保和救援行动，同时保持高效和安全性。在开发过程中，这些算法需要根据实际应用场景和无人机的具体需求进行调整和优化。
[0122] 本发明通过智能协同作业算法，集成先进的路径规划、任务分配与冲突避免算法，结合AI决策引擎，使无人机集群能够自主完成复杂任务，提升作业效率与安全性。
[0123] 本发明中，模块化架构是指将系统分解为一系列独立的、可替换的模块，每个模块负责系统的一个特定功能或一组相关功能。模块化架构的设计理念可以提高系统的可维护性、可扩展性和可重用性。以下是一些在无人机组网系统中可能采用的模块化架构：
[0124] (1)、通信模块：
[0125] 无线通信模块：负责无人机之间的无线数据传输。
[0126] 有线通信模块：用于无人机与地面站或其他设备的有线连接。
[0127] (2)、控制模块：
[0128] 飞行控制模块：负责无人机的飞行姿态控制、导航和定位。
[0129] 任务控制模块：管理和分配无人机的任务，包括飞行路径规划和任务执行。
[0130] (3)、感知模块：
[0131] 感知传感器模块：包括摄像头、雷达、激光测距仪等，用于环境感知和避障。
[0132] 数据处理模块：处理感知传感器收集的数据，进行图像识别、障碍物检测等。
[0133] (4)、动力模块：
[0134] 电池管理模块：监控电池状态，管理电池充电和放电。
[0135] 动力输出模块：控制电机和螺旋桨，提供飞行动力。
[0136] (5)、用户接口模块：
[0137] 地面控制站界面：允许操作员监控无人机状态、发送指令和接收数据。
[0138] 移动设备应用接口：通过移动设备远程控制无人机。
[0139] (6)、数据处理与存储模块：
[0140] 数据存储模块：负责存储飞行数据和任务记录。
[0141] 数据分析模块：对收集的数据进行分析，用于决策支持和后期处理。
[0142] (7)、安全模块：
[0143] 加密通信模块：确保数据传输的安全性。
[0144] 安全监控模块：实时监控无人机系统的安全状态，包括飞行安全和数据安全。
[0145] (8)、扩展模块：
[0146] 模块化载荷接口：允许无人机携带不同的载荷，如农药喷洒器、相机、救生设备等。
[0147] 功能扩展接口：为未来可能增加的新功能预留接口。
[0148] 通过模块化架构设计，无人机组网系统可以更加灵活地适应不同的应用场景和需求变化。每个模块可以独立开发、测试和升级，而不会影响到其他模块，从而提高了系统的整体效率和可靠性。
[0149] 本发明通过模块化架构设计，采用模块化设计思想，支持无人机硬件与软件功能的快速迭代与扩展，便于适应不同应用场景下的需求变化。
[0150] 步骤S40、将所述智能协同作业算法和所述模块化架构中的所有功能模块集成至无人机平台，按照预设测试方式对所述无人机平台进行功能测试和性能优化，得到符合要求的无人机组网系统。
[0151] 具体地，将路径规划算法、任务分配算法、冲突避免算法、协同控制算法、机器学习算法和数据融合算法集成至无人机平台；将通信模块、控制模块、感知模块、动力模块、用户接口模块、数据处理与存储模块、安全模块以及扩展模块集成至无人机平台；按照功能测试方式对所述无人机平台进行功能测试，按照性能测试方式对所述无人机平台进行性能优化，得到符合要求的无人机组网系统；其中，所述功能测试包括单元测试、集成测试、系统测试、接口测试、边界条件测试和回归测试；所述性能优化包括性能监控、瓶颈分析、代码优化、硬件优化、网络优化、负载均衡和冗余设计。
[0152] 以下是一些具体的方法和步骤：
[0153] 功能测试：
[0154] (1)、单元测试：
[0155] 对系统的每个模块进行单独测试，确保它们能够独立执行其设计功能。
[0156] 使用模拟数据和实际硬件(如传感器、通信模块)来测试模块的功能。
[0157] (2)、集成测试：
[0158] 将各个模块组合在一起，测试它们之间的交互是否符合设计要求。
[0159] 验证数据流和控制流在系统各部分之间是否正确传递。
[0160] (3)、系统测试：
[0161] 对整个系统进行全面的测试，包括无人机集群的组网、协同作业、数据共享等。
[0162] 在模拟和实际环境中测试系统的响应性和稳定性。
[0163] (4)、接口测试：
[0164] 测试系统与外部系统(如地面控制站、其他无人机、云服务等)的接口是否正常工作。
[0165] (5)、边界条件测试：
[0166] 测试系统在极端条件下的表现，如通信中断、传感器故障、电池耗尽等。
[0167] (6)、回归测试：
[0168] 在每次更新或修改后，重新运行测试用例以确保新的变更没有引入错误。
[0169] 性能优化：
[0170] (1)、性能监控：在测试过程中监控关键性能指标，如通信延迟、数据处理速度、系统响应时间等。
[0171] (2)、瓶颈分析：识别系统性能瓶颈，如网络带宽限制、CPU处理能力、内存使用等。
[0172] (3)、代码优化：对性能瓶颈相关的代码进行优化，如算法改进、数据结构优化、减少不必要的计算等。
[0173] (4)、硬件优化：根据测试结果调整硬件配置，如增加内存、使用更高效的处理器、升级通信模块等。
[0174] (5)、网络优化：优化网络协议和拓扑结构，减少通信延迟和提高数据传输效率。
[0175] (6)、负载均衡：在无人机集群中实现负载均衡，确保任务均匀分配，避免单台无人机过载。
[0176] (7)、冗余设计：在关键组件上实施冗余设计，以提高系统的可靠性和容错能力。
[0177] 通过这些功能测试和性能优化的步骤，可以确保无人机组网系统在实际应用中表现出色，满足设计目标和用户需求。
[0178] 步骤S50、在所述目标应用场景中验证所述无人机组网系统的效果，收集验证后的反馈信息，并根据所述反馈信息对所述无人机组网系统进行迭代优化。
[0179] 具体地，将符合要求的无人机组网系统应用到在农业植保场景、环境监测场景和应急救援场景中进行效果验证，所述农业植保场景包括作物监测、精准喷洒、地形测绘和智能调度，所述环境监测场景包括空气质量监测、水体监测、生物监测和灾害预警；当验证完成后，收集各个场景验证后的测试结果和用户反馈，并根据所述测试结果和所述用户反馈对所述无人机组网系统进行迭代优化。
[0180] 无人机组网系统应用到农业植保、环境监测等领域的具体方法如下：
[0181] 农业植保应用：
[0182] (1)、作物监测：使用搭载高分辨率相机的无人机进行作物生长状况的监测，收集数据用于分析作物健康、病虫害发生情况等。
[0183] (2)、精准喷洒：无人机根据监测数据制定喷洒计划，通过组网系统协同作业，实现精准施肥和喷洒农药，减少资源浪费和环境污染。
[0184] (3)、地形测绘：利用无人机进行农田地形测绘，生成精确的3D地图，帮助农民更好地规划种植方案。
[0185] (4)、智能调度：组网系统根据作物生长周期和天气状况，智能调度无人机执行植保任务，提高作业效率。
[0186] 具体应用步骤：
[0187] (1)、数据采集：无人机搭载传感器和相机，采集农田数据。
[0188] (2)、数据分析：将采集到的数据传输至地面站进行分析，识别需要施肥或喷药的区域。
[0189] (3)、任务分配：组网系统根据分析结果，分配无人机执行具体的植保任务。
[0190] (4)、作业执行：无人机按照任务规划，进行精准植保作业。
[0191] 环境监测应用：
[0192] (1)、空气质量监测：无人机携带空气质量监测设备，实时监测空气质量，收集污染物数据。
[0193] (2)、水体监测：无人机监测河流、湖泊等水体，检测水质指标，如PH值、溶解氧等。
[0194] (3)、野生动物监测：利用无人机进行野生动物的种群数量和活动范围监测，保护生物多样性。
[0195] (4)、灾害预警：在自然灾害发生前，无人机通过组网系统进行大面积快速监测，为预警系统提供数据支持。
[0196] 具体应用步骤：
[0197] (1)、监测计划制定：根据监测目标制定无人机飞行路线和监测计划。
[0198] (2)、数据采集：无人机按照计划执行监测任务，采集环境数据。
[0199] (3)、数据分析：将数据传输至处理中心，进行实时分析。
[0200] (4)、结果反馈：将监测结果反馈给相关部门，用于环境管理和决策。
[0201] 在应用到这些领域时，无人机组网系统的优势在于其高效的信息共享和协同作业能力，能够快速响应环境变化，提供精确的数据支持，从而提升农业植保和环境监测的智能化和自动化水平。
[0202] 验证系统效果的过程通常包括以下几个关键环节：
[0203] (1)、场景模拟与测试：
[0204] 模拟环境：在受控环境下模拟实际应用场景，如模拟农田、森林、河流等，以测试无人机在不同环境下的表现。
[0205] 功能测试：对无人机的各项功能进行测试，包括飞行控制、数据采集、通信能力、任务执行等。
[0206] (2)、实地部署与操作：
[0207] 现场部署：将无人机部署到实际应用环境中，如真实的农田、监测区域等。
[0208] 实时监控：通过地面控制站实时监控无人机的飞行状态、数据传输和任务执行情况。
[0209] (3)、数据收集与分析：
[0210] 数据采集：无人机在执行任务过程中收集相关数据，如植保作业中的作物健康数据、环境监测中的污染数据等。
[0211] 数据分析：对收集到的数据进行详细分析，评估系统的准确性和效率。
[0212] (4)、性能评估：
[0213] 作业效率：评估无人机完成特定任务的速度和准确性。
[0214] 系统稳定性：观察系统在连续运行过程中的稳定性和可靠性。
[0215] 通信质量：评估无人机之间的通信连接质量，包括信号强度、数据传输速率和延迟等。
[0216] (5)、安全性与可靠性测试：
[0217] 故障模拟：模拟无人机或通信系统的故障，测试系统的应急响应和恢复能力。
[0218] 安全性测试：确保无人机在操作过程中不会对人员和环境造成危害。
[0219] (6)、用户反馈与迭代：
[0220] 用户参与：邀请最终用户参与测试，收集他们的反馈和建议。
[0221] 迭代优化：根据测试结果和用户反馈，对系统进行必要的调整和优化。
[0222] 具体步骤如下：
[0223] (1)、制定验证计划：明确验证的目标、方法和时间表。
[0224] (2)、执行测试：按照验证计划进行模拟测试和实地测试。
[0225] (3)、记录结果：详细记录测试过程中的数据和遇到的问题。
[0226] (4)、评估效果：对比测试结果与预期目标，评估系统效果。
[0227] (5)、报告编制：编写测试报告，总结系统表现和改进建议。
[0228] (6)、反馈循环：将测试结果和改进建议反馈给研发团队，进行系统迭代。
[0229] 通过这些步骤，可以全面验证无人机组网系统在实际应用中的效果，确保系统能够满足设计目标和用户需求。
[0230] 在应用场景验证之后，迭代优化是一个持续改进的过程，它基于收集到的数据、用户反馈和测试结果来进行。以下是迭代优化的具体步骤：
[0231] (1)、数据分析与问题识别：
[0232] 分析测试数据：对无人机在实地测试中收集的数据进行深入分析，识别性能瓶颈、功能缺陷或用户体验问题。
[0233] 用户反馈整理：汇总用户在使用系统过程中的反馈，包括操作便利性、系统响应、任务执行效果等方面。
[0234] (2)、问题分类与优先级排序：
[0235] 分类问题：将识别出的问题按照功能、性能、用户体验等分类。
[0236] 优先级排序：根据问题的严重程度和对系统影响的大小，确定解决问题的优先级。
[0237] (3)、方案制定：
[0238] 提出解决方案：针对每个识别出的问题，提出可能的解决方案。
[0239] 技术评审：组织技术团队对解决方案进行评审，确保方案的可行性和有效性。
[0240] (4)、开发与实现：
[0241] 编码实现：根据确定的解决方案进行软件开发和硬件调整。
[0242] 版本控制：通过版本控制系统管理代码变更，确保可追溯性和可维护性。
[0243] (5)、测试验证：
[0244] 单元测试：对修改或新增的代码进行单元测试，确保单个组件的正确性。
[0245] 集成测试：在修改后的系统中进行集成测试，验证组件之间的交互是否符合预期。
[0246] 回归测试：确保修改没有引入新的问题，原有功能仍然正常工作。
[0247] (6)、部署与反馈：
[0248] 部署更新：将优化后的系统部署到无人机平台上，进行实际运行测试。
[0249] 收集反馈：再次收集用户反馈和性能数据，评估优化效果。
[0250] (7)、重复迭代：
[0251] 持续改进：根据新的数据和反馈，重复以上步骤，持续优化系统。
[0252] 文档更新：更新技术文档和用户手册，反映最新的系统变更。
[0253] 具体步骤如下：
[0254] (1)、总结验证结果：整理应用场景验证阶段的成果和不足。
[0255] (2)、制定优化计划：基于验证结果，制定具体的优化计划和时间表。
[0256] (3)、执行优化工作：按照计划进行系统优化工作。
[0257] (4)、验证优化效果：通过测试和实际应用来验证优化效果。
[0258] (5)、调整优化策略：根据验证结果调整优化策略，确保持续改进。
[0259] 通过这样的迭代优化过程，无人机组网系统能够不断适应新的需求和挑战，提高其性能和可靠性，最终达到设计目标和用户满意度。
[0260] 进一步地，根据验证结果，制定技术标准与推广方案，推动无人机组网系统的广泛应用。
[0261] 本发明中，技术标准与推广方案的制定是为了确保无人机组网系统能够在更广泛的应用中保持一致性、安全性和可靠性。以下是一些可能的技术标准与推广方案内容：
[0262] 技术标准：
[0263] (1)、通信协议标准：
[0264] 定义统一的软总线通信协议栈标准，确保不同无人机和设备之间能够无缝通信。
[0265] 制定数据格式、传输速率、加密机制等通信规范。
[0266] (2)、接口标准：
[0267] 规定无人机与地面站、无人机与其他无人机之间的接口标准，包括物理接口和软件接口。
[0268] 设定标准化的载荷接口，以便于不同任务模块的快速接入。
[0269] (3)、安全标准：
[0270] 制定无人机操作的安全规范，包括飞行安全、数据安全和隐私保护。
[0271] 设定无人机系统的安全认证流程和标准。
[0272] (4)、性能标准：
[0273] 明确无人机系统的性能指标，如飞行时间、通信距离、数据处理能力等。
[0274] 制定性能测试方法和评估标准。
[0275] (5)、互操作性标准：
[0276] 确保无人机系统与其他系统(如卫星导航、地面控制系统)的互操作性。
[0277] 制定跨平台、跨设备的工作标准和兼容性要求。
[0278] 推广方案：
[0279] (1)、市场调研：
[0280] 对目标市场进行调研，了解潜在用户的需求和现有竞争情况。
[0281] (2)、合作伙伴关系：
[0282] 与行业内的其他公司建立合作伙伴关系，共同推广无人机组网系统。
[0283] 与研究机构、高校合作，进行技术交流和人才培养。
[0284] (3)、教育培训：
[0285] 开设无人机操作和维修的培训课程，提高用户的技术水平。
[0286] 制作操作手册和教学视频，方便用户学习和使用。
[0287] (4)、示范项目：
[0288] 在不同的应用场景中建立示范项目，展示无人机组网系统的实际效果。
[0289] 通过示范项目收集数据，证明系统的可靠性和经济效益。
[0290] (5)、营销与宣传：
[0291] 利用各种媒体渠道进行产品宣传，提高品牌知名度。
[0292] 参加行业展会，与潜在客户进行面对面交流。
[0293] (6)、政策与法规：
[0294] 与政府部门合作，推动有利于无人机发展的政策和法规出台。
[0295] 参与制定无人机行业的标准和法规。
[0296] (7)、售后服务：
[0297] 建立完善的售后服务体系，提供技术支持、维修服务和零部件供应。
[0298] 通过这些技术标准和推广方案，无人机组网系统能够在市场上得到更广泛的认可和应用，从而推动整个行业的发展。
[0299] 通过以上步骤，本发明将构建一套高效、灵活、智能的无人机组网系统，为物联网时代的无人机应用提供强有力的技术支持。
[0300] 本发明有益效果：
[0301] (1)、增强兼容性：通过OpenHarmony系统的跨设备协同能力，提升无人机组网系统的兼容性，降低设备间通信障碍。
[0302] (2)、提高灵活性：软总线技术打破物理连接限制，实现无人机集群的动态组网与灵活调整。
[0303] (3)、提升扩展性：模块化设计支持功能快速扩展，满足多样化应用场景需求。
[0304] (4)、增强智能性：集成AI决策引擎，提升无人机集群的自主作业能力与智能决策水平。
[0305] 本发明旨在通过整合开源鸿蒙系统的跨设备协同能力与软总线的高效通信机制，实现无人机集群的自主组网、协同作业、灵活扩展与智能管理，为农业植保、环境监测、应急救援、物流配送等未来应用场景提供强大的技术支持与解决方案。
[0306] 进一步地，如图2所示，基于上述基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网方法，本发明还相应提供了一种基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网系统，其中，所述基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网系统包括：
[0307] 需求分析模块51，用于确定无人机组网系统的目标应用场景和目标功能需求；
[0308] 系统架构设计模块52，用于根据所述目标应用场景和所述目标功能需求，设计无人机专用操作系统与软总线通信协议栈；
[0309] 功能开发模块53，用于根据所述目标应用场景和所述目标功能需求，开发智能协同作业算法及模块化架构；
[0310] 集成与测试模块54，用于将所述智能协同作业算法和所述模块化架构中的所有功能模块集成至无人机平台，按照预设测试方式对所述无人机平台进行功能测试和性能优化，得到符合要求的无人机组网系统；
[0311] 验证与优化模块55，用于在所述目标应用场景中验证所述无人机组网系统的效果，收集验证后的反馈信息，并根据所述反馈信息对所述无人机组网系统进行迭代优化。
[0312] 进一步地，如图3所示，基于上述基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网方法和系统，本发明还相应提供了一种终端，所述终端包括处理器10、存储器20及显示器30。图3仅示出了终端的部分组件，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。
[0313] 所述存储器20在一些实施例中可以是所述终端的内部存储单元，例如终端的硬盘或内存。所述存储器20在另一些实施例中也可以是所述终端的外部存储设备，例如所述终端上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card，SMC)，安全数字(Secure Digital，SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器20还可以既包括所述终端的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器20用于存储安装于所述终端的应用软件及各类数据，例如所述安装终端的程序代码等。所述存储器20还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器20上存储有基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网程序40，该基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网程序40可被处理器10所执行，从而实现本申请中基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网方法。
[0314] 所述处理器10在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit，CPU)，微处理器或其他数据处理芯片，用于运行所述存储器20中存储的程序代码或处理数据，例如执行所述基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网方法等。
[0315] 所述显示器30在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light‑Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。所述显示器30用于显示在所述终端的信息以及用于显示可视化的用户界面。所述终端的部件10‑30通过系统总线相互通信。
[0316] 在一实施例中，当处理器10执行所述存储器20中基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网程序40时实现如上所述基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网方法的步骤。
[0317] 本发明还提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网程序，所述基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网程序被处理器执行时实现如上所述的基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网方法的步骤。
[0318] 综上所述，本发明提供一种基于开源鸿蒙系统和软总线的无人机组网方法、系统、终端及计算机可读存储介质，所述方法包括：确定无人机组网系统的目标应用场景和目标功能需求；根据所述目标应用场景和所述目标功能需求，设计无人机专用操作系统与软总线通信协议栈；根据所述目标应用场景和所述目标功能需求，开发智能协同作业算法及模块化架构；将所述智能协同作业算法和所述模块化架构中的所有功能模块集成至无人机平台，按照预设测试方式对所述无人机平台进行功能测试和性能优化，得到符合要求的无人机组网系统；在所述目标应用场景中验证所述无人机组网系统的效果，收集验证后的反馈信息，并根据所述反馈信息对所述无人机组网系统进行迭代优化。本发明旨在通过整合开源鸿蒙系统的跨设备协同能力与软总线的高效通信机制，实现无人机集群的自主组网、协同作业、灵活扩展与智能管理。
[0319] 需要说明的是，在本文中，术语“包括”“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者终端中还存在另外的相同要素。
[0320] 当然，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关硬件(如处理器，控制器等)来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取的计算机可读存储介质中，所述程序在执行时可包括如上述各方法实施例的流程。其中所述的计算机可读存储介质可为存储器、磁碟、光盘等。
[0321] 应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。
