2023年认知机器人3：无人驾驶航空器综述

认知机器人3（2023）8无人驾驶航空器：综述Asif Ali Lagharia， Awais Khan Jumanib，Rashid Ali Lagharic，Haque Nawazaa巴基斯坦信德伊斯兰大学计算机科学系b华南理工大学电子与信息工程学院，中国广东广州c沙特法赫德国王石油矿产大学智能制造与机器人跨学科研究中心，邮编：31261aRT i cL e i nf o保留字：无人机通信应用a b sTR a cT轻型无人机（UAV）的轻型活动受到战略通信链路能力的限制，特别是在UAV航程或活动跨度和持久性方面。本文试图解决任务先决条件、无人机执行参数和战略可信度之间的不同重叠问题;从而在通信负载（以关键通信链路传输功率必要性为特征）、无人机机载功率可达性（作为重量限制参数）和无人机安全性之间进行折衷。1. 介绍于本年度，由于各种感兴趣的产品的体积及重量减少，收费集中，功能扩大，和设备。无人机正在吸引越来越多的内部提交（大气监测，监视，摄影，搜索和救援等）。[1]的文件。通过市场的发展和潜水员-随着应用范围的扩大，目前，在推广轻型无人机的种类和增加对无人机结构复杂任务的适应性方面，必须增加额外的要求[2]。无人机（UAV）是无人驾驶航空器（Unmanned Aerial Vehicle）的缩写，通常被认为是无人机或没有飞行员的飞机。无人机可以是遥控飞机[3]。无人驾驶飞行器包含相机，传感器，通信设备以及其他有效载荷设备[4]。它是为军事用途而建立的，民用是为了保护边境。无人机被广泛使用在军队中[5]。无人机系统制造是由美国国防部（DOD）于2005年开始的[6]的文件。目前，主要的无人机制造国是美国、以色列、中国、伊朗和俄罗斯[7]。印度的Rustom系列无人机正在开发中[8]。无人机的建造更容易，更便宜，并且可以以合理的价格创建。无人机是由重要部件组成的。有两类 无人机固定翼无人机公司简介固定翼无人机和旋翼无人机各有优缺点。1.1. 固定翼无人机固定翼无人机在军事和国防应用中越来越受欢迎，固定翼具有高速和重型有效载荷[9]。它们不适合固定应用，因为固定翼无人机固定翼无人机∗ 通讯作者。电子邮件地址：asif. smiu.edu.pk（A.A. Laghari）。https://doi.org/10.1016/j.cogr.2022.12.004接收日期：2022年8月28日;接收日期：2022年12月24日;接受日期：2022年12月25日2022年12月30日在线提供2667-2413/© 2022作者。Elsevier B.V.代表KeAi Communications Co. Ltd.提供的出版服务。这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）可在ScienceDirect上获得目录列表认知机器人期刊首页：http://www.keaipublishing.com/en/journals/cognitive-robotics/A.A. Laghari，A.K. Jumani，R.A. Laghari等人认知机器人3（2023）89无人机用翅膀在空中飞行FIXed-wing无人机只使用能量去特定的方向，而不是停留在空中的一个地方。固定翼无人机可以长距离飞行，覆盖更大的区域。固定翼无人机可以在空中停留长达16小时，因为固定翼无人机使用燃气发动机而不是电动发动机。1.2. 旋翼无人机旋翼无人机被称为四轴飞行器、六轴飞行器、三轴飞行器，直升机是旋翼无人机的种类[10]。旋翼无人机是为从空中监视地面情况而设计的，例如，探测和跟踪边境状态，监视军事装备等[11]。它是专门为远程监控而设计的。旋翼无人机的速度和有效载荷有限，而不是固定翼[12]。它们可以停留在天空中的一个固定位置。这架无人机可以仔细检查无人机的选择取决于用途。无人机被证明是一个非常适应各种应用的舞台[13]。随着计算、传感器、通信和组织进步的推进，在过去的二十年里，无人机在军事和民用领域的应用已经变得非常众所周知[14]。在无人机系统中使用无人机来扩展通信范围和信息聚合能力是一个相当简单的任务。有时，如果在危险区域所有的通信框架都被破坏，并且突然需要在救援组之间进行组织，此时无人机可以进行紧急救援。作为救援组之间的通讯转接，成功安排救援。本文将讨论无人机的话题和无人机艺术的开始。此外，它将探讨无人机通信系统设计，地面控制站（GCS），基于传感器的数据处理，应用和安全。本文还讨论了以往工作的局限性和今后工作的此外，我们还讨论了无人机系统领域未来研究方向和发展的开放性研究问题本文共分为八个部分。第2节以无人机通信系统为基础，第3节详细介绍了地面控制系统如何控制无人机第4提供了使用无人机从传感器收集和处理数据，第5介绍了应用程序的细节，第6基于安全性。第7提供了一个开放的研究问题，最后，在第8节中，我们结束了我们的工作。2. 无人机通信系统无人机由各种基本部件组成[15]。虽然所有的部分都同意发挥出一个特定的原因，为增加营运效益，最重要的分部是互通式立交框架。无人机交换框架有助于漫游和他们的管理人员来实现他们的理想结果。如果没有这些框架，无人驾驶的无人机不仅会被视为荒谬，而且同样会使收集和传输无人驾驶的视觉和通信信息变得不可想象[16]。由于无人机不断将自己定位为各种各样的企业中普遍存在的空中信息分类阶段，因此它们的交换框架相对来说并不重要。如果没有特别通用和坚实的交换框架，管理员在获得可视化和信息方面会有明显的弱点[17]。事实上，射频通信是可靠的无人机交换框架的最佳答案[18]。它们的小尺寸、重量、有限的力量利用和强大的通信接口使它们成为大多数非军事人员无人机的最合适的答案常规民用无人机通信框架通常工作在2.4 GHz和5.8 GHz的频率上[19]。无人机对应-证据框架通过利用一个递归来控制从远程驾驶员的最早阶段开始的升高的飞行器，而另一个递归被用于杆或手持第一人称视图（FPV）视频来工作。通过使用高口径，坚实的交换加入，普通的民用无人机可以很容易地将空中的视觉和信息传递给地面上的人，而目前还没有停留在夜间。在抵抗应用中，执行各种各样的自动机。非军事人员的无人机的抵抗力波动很大，因为它们的任务大多数时间都很长，或者需要打击能力，尽管它们给人以威胁。 下面战斗区域的视觉效果。在屏障应用中使用自动机的一个担忧是标志粘贴事件。在使用标志粘贴的时候，这会根据自动机所看到的视觉效果来削减远程飞行员和活动。虽然这似乎是一个可怕的情况下，大多数障碍漫步是建立回到基地后，失去了通信联系。屏障管理员发现了另一种解决潜在标志粘贴的方法通过处理可访问的GPS信息，粘滞变成了不一致的事件，允许保护机器人完成任务，安全返回基地2.1. 无人机通信设计系统该计划的主题是一种轻型手推式无人机，其最大起飞重量可达7公斤[21]。无人机背靠背，无人机将配备一个平衡的相机有效载荷[22]。知识和观察任务可以自我实现，沿着这些路线，有效载荷符号和光线进展向下连接是无人机通信框架的主要能力（分配）。由于重量有限的机载电源可达性，轻型无人机在作战任务区的持续时间很短，因此电磁隐身是不可想象的。伪装攻击无人机的反制行动，沿着这些路线，通过具有不同期望的物质控制无人机，攻击无人机的反制行动A.A. Laghari，A.K. Jumani，R.A. Laghari等人认知机器人3（2023）810流可信度，例如，信息包含、更改、重新排序、应答或延迟的反作用，以及由于通信分类（监听）的保护是通过合理的轻型COTS循环跳跃手持机以及UAV与其UC之间的确认技术来预见的。• 用于更好的无人机通信的部件• 我们想要更好的无人机通信相关的情况下，我们将不得不使用最好的部分，为伟大的连接，以达到适当的信号。传感器：该传感器更适合我们的无人机通信应用，因为该传感器非常小，重量轻，电池消耗更少[23]。射频通信：射频频率转换器和射频滤波器以及射频双向设备对无人机也是必不可少的[24，25]。你好：无人驾驶飞行器平台应有高性能天线。ü推进力：发动机、电机、锂电池、螺旋桨等，这些配件帮助您的项目在移动中。无人机框架：该框架由尼龙和碳纤维材料组成[26]。正因为如此，它是一个更强大，更合适的重量。最重要的部分是通信系统。无人机通信系统协助无人机并帮助操作员获得所需的结果。如果我们的无人机不使用这种通信系统，我们将很难实现无人驾驶。没有这个通讯系统，我们就不能提供空中和可视通讯的信息。如果没有这个系统，我们也不可能通过收集数据来传输数据。民用无人机通信系统的工作频率为2.4 GHz和5.8 GHz。无人机通信系统是利用地面频率对无人机进行控制的通信系统。作者讨论了无人机的服务，以便空中通信平台可以在无人机上工作，它不能支持物联网（IoT）中的信息传输[27]。然而，它在无线设备中消耗更少的功率另一方面，可以在网络中启用正交频分复用（OFDM），其中两个子载波可以被划分为传输信息和能量收集。OFDM可以在UAV使能网络中使用，因此在两个组内共享子载波以用于传输信息和能量收获。同样，SWIPT技术也是无线信息与在此基础上，作者采用分治技术解决了原问题。第一个子问题取决于用户调度、子载波和固定的UAV轨迹是增强的功率分配。第二个问题具有固定的UAV轨迹，这增强了用户调度、子载波和功率分离。之后，这两个问题都被逐步解决，直到达到预定的作者对仿真结果进行了分析，证明了该算法的正确性.然而，它并不保证在所提出的方案中的平均收获能量，但它也给出了最好的正常可实现的速率相比，其他轻模式。无人机使能的网络通信，其中采用非正交多址（NOMA）许多用户[28]。总功率取最大值与最小值之比，总功率与带宽受无人机高度和宽度射线限制。为了解决这个公式化的问题，他们创建了路径跟踪算法。此外，还计算了正交多址接入（OMA）和脏纸编码（DPC）的最大和最小速率，从而求解出了遵循该算法的发展路径。此外，他们还计算了结果，结果显示NOMA优于OMA，并达到了类似DPC的结果然后，将所有参数连接起来，一起观察当这些结果与所有参数进行比较并使其在组合优化中感兴趣时，他们面临着此类问题并使用内凸来解决它们基于这些问题，他们提出了路径跟踪算法，使一个更好的解决方案。关于这些解决方案，他们收集了积极和最好的结果。在这些解决方案中，他们使用了支持无人机的通信物理层安全性。他们把注意力集中在沟通中必要的大部分事情上。无人机由太阳能驱动，使多个地形用户能够使用可靠的通信服务[29]。为了在特定时间内提高系统无线资源分配和最初被认为是一个在线资源分配方法作为性能基准，假设没有相当的了解信道增益。算法被制定为一个非凸混合整数优化问题，考虑了最终的能量存储能力，空气动力学功率使用，太阳能发电，和用户的服务质量（QoS）的虽然优化问题不是凸的，但可以使用单调优化来有效地解决，以获得最佳的3维轨迹和功率以及子载波分配策略，然后集中于设计在线算法，其中仅需要关于信道增益的实时和统计信息在线方案驱动用于分配资源的最优在线算法它对计算系统的复杂度要求很高，因此需要一种低复杂度的、基于逐次凸逼近的次优迭代在线方案仿真结果表明，这两个在线程序提供了一个类似的性能的在线基准计划，并大大超过了两个基线计划。A.A. Laghari，A.K. Jumani，R.A. Laghari等人认知机器人3（2023）8113. 无人机地面控制站现在的任务是搜救和调查，无人机系统通常必须在时髦的复杂环境中工作，尽管仍然存在能够保持与地面控制站的连续通信，以解决监测、报告和控制[30]。例如，在高密度或陡峭的城市地区，UAV和GCS之间的通信可能会被意外中断，导致GCS在UAV之后错误地放置实时统计反馈，最重要的是任务失败[31]。除了分配需要扩展的光变化之外，通信能力也是间歇性的， 分离。到目前为止，商业上可以获得经济的无人机公报解决方案，但有几个问题可能会推迟其广泛应用。最初，主要的公共无人机通信解决方案的通信种类相当短。遥测模块，例如，3DR、XBee、Sik 2和额外的Wi-Fi模块，它们是公共UAV的共同选项，具有不完整的通信种类以确保足够的公里数[32]。第二，一旦障碍物（例如，高层建筑、树木或山脉）与无人机GSC区分开来，就难以找到稳定的信息在上面讨论过的情况下，尽管遇到了保持指挥和组织复杂性的必要性，但仅通过一架无人机组织来扩大任务可能是有问题的。为了在以下情况下连接无人机的补偿并在相似的时间内最小化问题，替代解决方案是组织多无人机组织，该组织可以利用多个无人机之间的互连性来保持每个无人机和切碎的控制站之间的连续声明。无人机通信传输已建立的解决方案，该解决方案使用通信和指导来涵盖通信多样性并通过低悬挂电荷来避免问题[33]。公正地站在进步和评估的概念验证两个无人机组织，建立了通信无线通信的能力。这种结构单独包含双无人机，那么它的策略可能会增加额外的无人机。该办公室通过声明的方式使用独特的无人机来传达一个点，并允许额外的无人机在无法识别带有故障调节器的传达信息的地方部分地发挥作用。这种形成允许声明跨越困难而得到认可，或者最终保留比船上无线收发器的多样性更多的内容，这些内容将在很长一段时间内建立在地面测试上。揭示了该方案独特的应用场合。该组织使用单个无人机作为声明来传达意见，并允许额外的无人机在无法识别通过粉碎调节器进行通信的范围内工作。无人机代表无人驾驶飞行器，这是一种简单的无人驾驶飞机，其中机组人员被删除，而不是使用了其计算机系统和无线电连接。在现实中，它比所显示的更复杂，这架飞机必须设计正确和完美，以获得更高的效率。虽然飞机是其中最重要的部分无人机（UAV）的主要组成部分如下所述• 控制站（CS），操作系统，实际上它是操作员和飞机系统其余部分之间的接口。• 携带有效载荷的飞机，有效载荷可以是多种类型。• CS（将控制系统输入传输到飞机）和将有效载荷数据（可以是任何类型）重新发送到CS（控制站）之间的通信系统，该通信通过无线电传输完成• 一些额外的设备，可能包括维护和运输项目。3.1. GCS的发展GCS是一种人类便携且易于使用的工作站[34]。它是专门为控制无人机和通信系统和天线。其通常尺寸为360 × 96 × 96英寸，三轴，需要一辆拖车用于装载和卸载飞机，没有其他物种使用这个拖车[35]。拖车由不间断电源（UPS）组成，环境控制系统（ECS），用于控制热量，提供空气供应和冷却，考虑到主要部分飞机、飞行员操作员、有效载荷操作员、工作站、合成孔径雷达（SAR）、数据开发、通信终端、无线电链路、用于记录的摄像机，由于机组人员中没有机载飞行员，摄像机提供实况所有任务的图像记录。这个摄像头连接到GCS。地面控制系统的电力由市售电力或35千瓦发电机提供。飞行员和有效载荷操作员（PPO）是GCS的主要部分，因为他们为飞行器和传感器有效载荷提供第一手响应[36]。数据挖掘任务规划和通信（DEMPC）用于通信[37]。DEMPC工作站用于数据开发、任务规划、有效载荷监测和系统管理。合成孔径雷达（SAR）用于监测和控制SAR数据，如有限开采[38]，或区域边界车辆所在的区域位置。对于语音/数据地面控制站使用高频，超高频和甚高频（HF/UHF/VHF）。在硬件方面，连接台站使用了特洛伊SPIRIT II卫星通信终端。SATCOM用于GCS与车辆的智能连接[39]。它具有自动目标识别（ATR）技术的特点，使用合成孔径雷达（SAR），以便从战场上的空中平台识别目标;它由地面控制系统（GCS）控制。这是军队对纵深打击目标能力的要求。A.A. Laghari，A.K. Jumani，R.A. Laghari等人认知机器人3（2023）812一个GCS控制一个捕食者。 基本的计划是制造一个同时控制两个掠食者的GCS。一个用于车辆一个用于Ku波段链路（它是频率从12到18千兆赫GHz的微波范围内的电磁（EM）频谱的一部分），但它不包括在现在的一天计划中地面控制系统的开发现在集中在ATR能力上，以便它们能够对无人机（UAV）平台上的传感器进行成像[40]。该系统使地面控制系统能够在广域覆盖范围内提供昼夜全天候成像，以期望在任何天气下搜索目标/敌人。它将通过独特的算法自动工作，效率高达99%。目前已成功研制出能探测、识别和定位6个高价值移动目标的 使用实时带状地图高分辨率合成孔径雷达（SAR）与机载自动目标识别（ATR）。作者开发了一个名为地面控制站的Android应用程序，它显示了一个简单的图形界面，用于控制未命名的飞行器（UAV）[41]。在此应用中，作者增强了功能的质量，使用户可以轻松地监视GCS媒体。GCS中最令人兴奋的事情之一是提供导航信息，以便轻松找到UAV设备在此之后，它可以被配置为像PID一样的轻量级控制器。为了以半双工方式发送和接收两个设备的数据，应用程序可以连接到Multiwii-Flight-Controller。作者已经测试了GCS，在0.7%的精度水平下，他获得了96.12%的数据准确度。所以GCS的Android应用程序工作准确。此外，GCS应用程序的详细功能是通过基于一个经度和纬度数据显示位置来导航。在此之后，GCS应用程序具有可以通过任何本地Wi-Fi连接进行连接的IP摄像机。作者已经测量了Wi-Fi信号的覆盖范围，所以它发现了低覆盖范围，他指出了0-100米的范围物联网（IoT）通常是一个庞大的数据负载和广泛的覆盖范围。移动边缘计算（MEC）和无人机基站最近出现了令人兴奋的物联网技术[42]。推荐了基于MEC的数据处理网络在底层，具有本地信息的分布式传感器产生原始数据。UAV-BS用于收集数据并在作为MEC服务器移动时执行初始数据处理阶段中央云获得分析结果并进行进一步评估。边缘节点可以帮助稳定延迟，以确保在线处理要求的数据新鲜度此外，有限的车载能量也对操纵边缘的能力施加了限制。在低数据速率下，用于能量效率的边缘处理量是有限的。在高数据速率的情况下，带宽将被智能地预留用于边缘数据沉积。虽然悬停的UAV-BS提供了广泛且通用的服务范围，但这导致了路线规划困境。本文针对这一问题，采用综合增强学习方法设计了一种在线路径规划算法以环境测量作为输入，CNN网络被装备来预测行为的激励。其效用通过模拟在增强服务覆盖方面得到证实。其结果将有助于未来物联网中的大数据分析[118，119]。4. 无人机传感器数据处理在无人机信息采集中，主要有视频流、遥测、辅助信息[43]。由于收集的视频是基于MPEG的编码流，首先，它应该被编码[44]。对于由GPS或INS（惯性导航框架）传感器记录的遥测信息，它们用独特的参考轮廓描绘，因此需要正式着装[45]。此外，为了提取符号化良好的GCPs，用于移动无人机框架或制作正射影像的精度估计，USGS DEM（Digital Height Show）和USGS DOQQ（Digital Orthophoto Quarter Quadrangle）参考图在轮廓风险和确定方面都存在差异，需要将它们进行配准，以实现3D GCPS（GlobalClimate Points of View Framework）的智能估计基本上无人机是基于五个传感器;4.1. RGB传感器或摄像头无人机（UAV）无法控制安装在UAV上的飞机模型和RGB相机，相机与路线传感器（如GPS或IMU）一起构成UAV测量系统的重要组成部分[46，47]。有许多范围的RGB摄像机可在广告中使用，并用于各种应用。选择合适的RGB摄像机安装在无人机上可能是胜利的关键。有一些用于选择RGB相机的常用参数。这包括相机的焦点（更好的焦点，更少的几何损伤），相机的确定，以及电荷耦合器件（CCD）/互补金属氧化物半导体（CMOS）芯片的质量（像素测量和噪音水平）。4.2. 多光谱传感器或相机多光谱相机是轻量级的[48]。它们是扩展到RGB相机的重要常用传感器之一无人机传感器家族中的一员该传感器的工作是为植被和农业综合企业的专家[49]。该相机用于见养殖场水位、叶位等病害评估[50]。多光谱传感器的一个令人难以置信的优点是， 以高分辨率（远优于30 cm地面测试分离（GCD））拾取信息，这在常规多光谱中通常是不可行的[51]。它与RGB相机不同，通常，多光谱相机由于将额外的组连接到RGB组所需的额外设备而A.A. Laghari，A.K. Jumani，R.A. Laghari等人认知机器人3（2023）8134.3. 高光谱传感器高光谱传感器用于捕获具有数百个极限组（5-10 nm传输容量）的图片大多数高光谱传感器是直接集群相机[54]。高光谱传感器捕获大量数据，这些数据对于许多应用非常有价值[55]。通常情况下，轻型高光谱相机具有一半的非地球范围(400 nm至1100 nm或1100 nm至2500 nm）。对于无人机搭载的高光谱传感器来说，这并不麻烦，因为在飞行计划中需要付出一些努力，并且以受限的地面范围为代价。采购图片的确定可以达到2厘米至5厘米或更低的水平4.4. 热红外传感器该传感器是额外的重量轻[56，57]。这些是波长在（3um到35um）之间的中档非活动传感器。它们主要用于测量表面温度和热输出流估计。发动机温度和发射率保证的根本问题是通过浓度及其输送。热传感器的使用定期用于实时，并提前选择合格的捕获率[58]。可以利用热信息 对于许多农业和自然应用以及其他应用，使用热感照相机。假设热成像相机的几何演示与标准视点相机的几何演示完全成比例[59]。另一方面，暖片通常会出现在纹理比RGB图片少的地方，而现代摄影测量或运动策略的结构可能会因为兴趣点的缺乏而出现不足。随后，一旦相机正方形的几何透视测量有关，建议4.5. LiDAR激光雷达（光探测和测距）传感器也被认为是几何信息拾取的最重要的精确方式之一[60]。这些传感器广泛用于护林员服务，社会遗产和建筑数据建模（BIM）。便携式，学术界，和地球激光雷达这些天已经在工业和学术界。无人机中的GPS或IMU（惯性测量单元）传感器在传感器确定方面经常出错，因此这就是为什么平台在飞行时更加不稳定。通过这种方式，事实上，使用校准良好的轻型LIDAR传感器，云的精度通常较低。详细说明了非常精确的无人机机载激光雷达框架通常与不同的GPS站一起使用[61]。在那里可以获得高精度的GPS估计。LIDAR传感器的获取通常较低。据说明，无人机通常用于几个领域，无人机的编队照明也在稳步引入[62]。然而，几种常用的无人机仍然难以处理的分布式编队控制理论这些模型和控制律已在MATLAB/Simulink中进行了检查和验证，并导出为C++代码，并在基于Qt的仿真框架和地面控制系统（GCS）中实现，手动中断通信。仿真框架提供无人机状态数据，GCS将其描述为用于呈现状态数据和执行编队飞行控制律的人机界面（HMI）任何无人机都可以在GCS集中控制下执行编队飞行。编队控制算法与网络拓扑结构密切相关，采用集中式结构实现了基于虚拟领导者的一致性编队控制算法。地面控制系统负责编队控制算法和无人机状态的监视，以防止碰撞，并作为人机界面提供足够的用户友好的图形用户界面（GUI）信息，最大限度地减少飞行员的工作量。然后将无人机模型和控制算法转换为C++代码，并在MATLAB/ Simulink上进行验证后，在基于Qt的仿真平台和GCS中实现。GCS提供用户友好的GUI和强大的无人机管理功能。GCS与仿真框架的隔离使其能够在未来扩展到半物理或物理仿真。4.6. 无人机LiDAR传感器用于法医证据检测无人机使用激光雷达方法进行高精度数据收集[113]。无人机中的激光雷达系统有助于提高对城市基础设施管理的理解和规划，并允许几何提取和光谱检测。摄影测量学是一门科学，它测量照片并提供有关真实世界场景对象的绘图、地图和3D模型的信息无人机使用激光雷达技术，该技术使用紫外线、可见光和红外光进行近距离观测。使用红外光进行成像的无人机更适合法医应用。具有激光雷达系统的无人机能够收集高质量的现场照片，并通过录像搜索证据，用于犯罪现场调查的测绘和重建传统的犯罪侦查程序耗费大量时间，而引入无人机的新技术和新应用则为法医侦查提供了强有力的工具无人机可以作为一种多用途的工具，用于犯罪调查，通过录像，摄影和搜索证据，通过检查现场和评估，它很难到达，但是，部署无人机进行法医调查是一项巨大的技术[114]。A.A. Laghari，A.K. Jumani，R.A. Laghari等人认知机器人3（2023）814Fig. 1. 单组无人机群[116]。4.7. 无人机群概念无人机群概念提出了一组无人机以自组织的方式进行鲁棒操作以完成任务[115]。当前无人机和无人机技术的发展趋势表明，无人机群自发地建立通信，本质上是分散一些路由协议和网络技术的开发和研究，以提高网络的性能。为了确保无人机的稳定性和可靠性，许多研究人员提供了不同的概念，架构和拓扑结构，为特定场景的自主通信取得了重大进展。 此外，无人机群协作策略对可靠通信也起着重要作用。分布式通信方法为无人机提供了智能通信平台在分布式体系结构的保护伞下，通过消除通信范围和基础设施依赖性的限制，无人机群以Adhoc模式进行实时通信。一群分散的架构，无人机是单组群自组织网络（SGSAN），多组群自组织网络（MGSAN）和多层群自组织网络（MLSAN）[116]。无人机通信的集群化使通信向基于云和基于卫星的方向发展，并触发了信息。目前的研究趋势主要集中在无人机群通信安全领域。图2. 3的图 四、图二. 多组无人机群[116].A.A. Laghari，A.K. Jumani，R.A. Laghari等人认知机器人3（2023）815图三. [116]第116话.见图4。 无人机群概念[116].5. 无人机应用在无人机或无人机发明后，一些行业和企业发生了巨大的变化，这使得许多工作，程序和困难的事情变得太容易了。如果说现在无人机可以让你的企业，和你的日常生活工作以及一些救援组织都被广泛的应用在军事上，用于监控和一些其他的用途。5.1. 航拍无人机现在被广泛用于捕捉镜头，可以做同样的工作，这是由非常昂贵的直升机和起重机完成的[63]。快速和4k相机，动作相机和科幻场景由空中无人机拍摄，使所有这些捕捉和所有其他电影摄影变得更容易。这种无人机或无人机拍摄设备也广泛用于房地产和体育摄影目的。记者们现在也在考虑使用无人机在直播中拍摄镜头和视频5.2. 海运交货大型电子商务巨头，如亚马逊，阿里巴巴，DHL和其他一些大型电子商务和快递公司都赞成无人机送货[64]。无人机可以节省大量的时间，可以在短时间内准时交货，并且不会受到任何交通条件的影响。此外，它们还可以用于小距离递送小包裹，餐点和其他一些必须交付的订单[65].5.3. 自然风光无人机的有趣应用是捕捉自然风景和位置，我们无法到达那里或无法攀登，如海岸线和海滩，山顶和海上岛屿无人机用于绘制大型和巨大的拥挤场所[66，67]。5.4. 管理灾害无人机提供实时快速响应，每当有一个自然或人为的事件，如某事或任何灾难，从空中监视该地方，并可以为受伤人员导航[68，69]。在这些条件下使用的设备和装置具有很高的定义，并且摄像机，传感器和雷达的定义很高，以提供准确的信息或视图A.A. Laghari，A.K. Jumani，R.A. Laghari等人认知机器人3（2023）816救援队。由于大型车辆或设备就像直升机一样无法到达狭窄的地方或无法获得分析特写任何地方的看法。5.5. 农业用途无人机技术现在也使农民，并通过莱辛农业与现代技术农民[70，71]极大地改变了农业产业。农业学家现在正在使用无人机和无人机设备以非常便宜和非常有效的方式监测他们的大面积作物，并且还可以通过连接到无人机上的传感器向农民发出警报来对任何作物的健康状况做出反应。根据一些报告，现在80%的农业将由无人机和无人机设备监控。5.6. 天气预报无人机也被开发用于监测危险和有时不可预测的天气情况[72，73]。作为这些设备很便宜，所以它们可以被送到龙卷风和飓风中，这样专家和天气预报员就可以对天气的行为有一些新的了解。无人机中使用的传感器有助于详细描述天气参数，检查情况并监测天气。5.7. 野生动物监测野生动物监测是一个令人头痛的监测整个公园或任何森林，以防止动物被猎杀或任何不可预测的情况，但无人机可以很容易地在几秒钟或几分钟内监测整个地区。5.8. 执法如今无人机也被广泛用于维护法律和执行城市的情况[75，76]。它有助于组织，它有责任维持法律和秩序，在城市中实施对大量人群的监视，并确保公众的安全。他们还帮助他们协助监测城市中非常犯罪和非法的活动和事情。5.9. 娱乐无人机正被用于开发和为用户和人们提供娱乐，以便它们也可以用于夜总会，娱乐的目的[77]。比那些基于人工智能的无人机更多的是以几种方式用于捕获您的视频和照片从远处，也可以移动，因为你会向前或向后一步商用无人机的其他应用是包裹递送或测绘和救援。Tractica提供的分析报告指出，未来在合作领域，多旋翼机和无人机的使用将增加今年，他们估计市场容量为392，000架无人机，价值16亿美元。到2025年，销售额和收入将翻一番北美是迄今为止商用无人机最大的市场，其次是亚洲和欧洲。 图 1显示无人机的销售过去和未来[79]，图。 五、图五、根 据 Tra ctica 的无人机销 售 [79]。A.A. Laghari，A.K. Jumani，R.A. Laghari等人认知机器人3（2023）8175.10. 军事目的无人机的军事应用是针对不同的行动，提供有关战斗的情报。它被用于概念收集军事行动的信息。小型无人驾驶飞行器用于炸弹识别。这些无人机是由美国开发的，用于提醒军方拯救人类。它可以用来侦察敌人的活动。 无人机对于执行较大地理区域的监视非常重要。无人机群可以部署在不安全的地区用于提供关于安全性的信息。无人机技术是现代这些军事应用的经济解决方案[117]。作者研究了他们的小型和中型无人机的性能，这些无人机倾向于提高自动化过程的自主程度[80]。另一方面，它改善了系统问题和封闭系统解决方案。重要的是，调查显示了传感器数据中机器的性能，这些数据评估了算法的有限继承性，我们正在用不同类型的函数变化来改变环境条件。他们已经收集了结果，结果显示可靠性并没有提高多少。作者已经调查了性能，因此他们提到了收集结果的一些关键参数。他们已经制定了可以改善结果的预定义参数，并期望最大化性能。这些结果的基本目标是提高无人机的航迹质量，并同意允许有效地使用传感器系统。作者利用Pareto最优化方法对现有的路径规划方法进行了改进，并对作者讨论了决策多无人机架构的发展，结合实际的无人机和无线传感器网络实验，作为AWARE项目的一部分[81]。本文件中还提到了各种任务，包括多架无人机监视、传感器部署和确认火灾威胁。为避免冗余，只有离散要素具有 强调了这一点，而不是为每一项任务定义完整的架构操作。这些目标的执行解决了多无人机系统中的核心问题，包括任务的分布式分配、争议解决和计划细化。还引入了一个协作框架，用于在灾害管理和国家安全等具有挑战性的情况下进行多无人机协调。试验表明，其增强的架构使我们能够进行广泛的活动：跟踪，部署传感器，火灾识别和灭火。来自多个制造商和研究小组的自动驾驶车辆的合并阶段是该架构的主要特征之一，这使得各种类型的无人机能够在AWARE项目期间与最少的开发项目集成。然而，HMI框架的各种任务实现以及关闭和重新启动具有由于分布式决策系统，不会影响平台输出。由于任何通信层约束6. 无人机安全无人机使用服务提供商的网络将数据传输到组织和地面站[82]。这些无人机使用不同类型的通信技术，如GPS，红外线，蓝牙，Wi-Fi和ZigBee，但这些网络技术对黑客的安全攻击是开放的[83，84]。最近的报告证明，安全攻击是在无人机上发起的，以控制其接口的WiFi和GPS干扰器也用于发动攻击以破坏无人机的通信，这种攻击是GPS欺骗 6，用于通过发送欺诈信号来欺骗数据接收者[85，86]。它使运行无人机或设备或终端的程序的数据失真，该程序与飞机终端，咖啡馆和准备站中的开放Wi-Fi系统相关联。它提取客户端数据，如用户名和密码。攻击水平将继续上升，制造商和政府应该共同努力，保护这些框架免受攻击。此外，应执行运输法规，以提供安全规则，并为无人机客户提供准备。保安人员应该 为维护这些装置和使用这些装置的平民的安全，更好的监管和使用限制应该无人机制造商在他们的产品上坚持。应保持个人信息的隐私，并应考虑安全，以保持与中断的战略距离。6.1. 黑客手段黑客一词指的是控制另一个系统或网络复制或破坏数据，或为其利益而使用数据。黑客攻击主要应用于无线网络，不同的黑客程序用于控制合法用户的无人机[87]。给出了一些黑客攻击方法和攻击6.2. 木马病毒这是对无人机的另一种类型的攻击，它可能是恶意软件或代码监视器在网络上的活动，并有负面影响。 破坏硬盘驱动器和系统记录的影响[88]。这种攻击不仅对一个系统有很大的影响，而且迅速增加，造成更多的破坏。它为黑客从远程位置控制系统提供了便利。避免这些危险攻击的最有效方法是在系统中使用恶意软件。A.A. Laghari，A.K. Jumani，R.A. Laghari等人认知机器人3（2023）8186.3. 分布式拒绝服务DDoS攻击可能是一种大规模的中断策略，由黑客执行，通过拒绝服务对合法客户端造成负面影响，一旦攻击者进入系统，可以利用现代工具来控制 [89]有。受感染的系统会继续搜索其他易受攻击的系统并对其进行攻击6.4. 密码被盗密码盗窃是另一种破坏无人机安全的方式。密码基于键盘的8到16个字符，它们可以由单词、特殊字符、小写字母和数字组成，以确保安全性[90]。这个主要问题是复杂的密码很难记住。然而，复杂的密码也很难破解。字典攻击检查打开端口并利用字典中的常用词列表来执行攻击。6.5. 中间人攻击发起这种类型的攻击是为了控制双方客户端不知道攻击者执行的数据操作。通常，MITM攻击是基于欺骗电子邮件来误导客户端或将客户端误导到虚假网站的电子邮件[92]。其他形式的MITM攻击包括URL操纵、恶意域名服务器（DNS）和地址解析协议（ARP）中毒以及媒体访问控制（MAC）复制6.6. 入侵检测系统这是另一种攻击方式，在没有所有者许可的情况下进入系统并使用资源或阻止资源[93]。系统将由于攻击而被欺骗，并将访问权限给予入侵者[94]。 入侵检测是监督和识别异常活动迹象的行为。大多数防火墙、加密技术和身份验证方法被用作安全系统的第一道屏障6.7. 黑客攻击防御许多技术可用于保护无人机免受黑客的威胁或访问信息，以及预防或行动。当发现攻击时可以采取适当的行动[95]。在本节中给出了一些用于增强无人机安全性的解决方案。a) 加密b) 抵御DDoSc) 入侵检测系统。6.8. 加密加密技术用于将实际文本变为不可读的形式，以保护网络上的信息[96]。加密编码的数据，只能由实际用户读取。它通过隐藏有关卡数据，社会安全号码和借记卡等资源的信息来6.9. 防御DDoS攻击有许多方法可以避免DDoS，例如预防性和反应性方法[97]。反应式方法是用于识别攻击，然后防止损坏。它们也被称为类似地，作者提出了一个基于随机博弈模型的协议[98]。因此，在这个系统中，安全性是一个重要的问题，它无法知道攻击者的信息，所以这是作者的挑战。他通过操作员使用虚假数据注入攻击，但这仍然是一个挑战。因此，他将该模型构建为延迟动作游戏（DAG），该模型可以轻松使用现成的工具并克服安全感知的H-UAV模型。另一方面，他致力于无人机的隐藏信息范围。在那之后，他在真实的人类活动中实现了该协议，可以轻松找到操作员的地理位置。此外，作者在他的模型中实现了机器学习技术，它收集了实验数据，接收地理定位任务并根据地理特征进行处理。作者通过案例研究，提出了自己独特的H-UAV协议。那么在这个情况下呢，研究，实验的结果呢，是经过人的检验和操作的。这种类型的实验结果已经与主观反馈进行了评估DAG实现了并行计算，减少了处理时间A.A. Laghari，A.K. Jumani