大数据的现状 构建基于无人机的物联网

光环大数据（大数据培训的专业机构）， 物联网是现在非常火热的话题了，一句话概括就是万物相联。可是为什么我们需要它，或者说它们能为我们带来什么呢？现在对于物联网的解读非常多，我始终觉得 Kevin Ashton 在 2009 年的一次评论中的观点非常有启发，这 ...

网络 Hadoop 硬件 物联网 无人机

刘哲轩，本科毕业于美国威斯康星大学麦迪逊校区 CS 专业，硕士毕业于美国佐治亚理工学院机器学习与计算机视觉方向。毕业后，在微软云与企业服务部门担任软件开发工程师。于 2017 年加入奇志科技，负责公司人工智能相关开发。
以下，enjoy：大家好，今天很荣幸在这里和大家分享一下我对无人机和物联网的一些浅见，以及我们的产品 Mesh 在这之中发挥的作用。
首先我们从物联网说起。物联网是现在非常火热的话题了，一句话概括就是万物相联。可是为什么我们需要它，或者说它们能为我们带来什么呢？现在对于物联网的解读非常多，我始终觉得 Kevin Ashton 在 2009 年的一次评论中的观点非常有启发，这里也借他的话来抛砖引玉一下。

其实 IoT，Internet of Things 这个词就是 Kevin Ashton 在 1999 年的一次演讲中提出的，那时候的目的还是为了将供应链和方兴未艾的互联网结合起来。十年之后，在 2009 年他又一次阐述了自己对于物联网的看法：在那个时候，互联网的基础建设已经非常完善。电脑与电脑的连接，通过路由器，通过各类协议相互连接以及交换由人类及人类社会产生的信息。这张巨大的网络已经铺满了整个世界，中间有数不清的节点，可是却漏掉了一个环节 ―― 人。可是人偏偏是不擅长消化这些存在于数字领域的信息的，我们看不懂任何一个字节，更不能以它们为食。物联网的存在就是为了解决这里的矛盾，在把人纳入这个信息网络的同时，尽可能地去解放人的时间和精力，让信息的传递更有效率。IoT 概念里有一句话叫「Anything that can be connected, will be connected.」，其实你和我也在这其中。
比如说，从你起床到出门，闹铃响起后会自动逐步调亮卧室到厕所的灯光，告诉咖啡机算好时间给你倒上咖啡，又或是马云爸爸提到过的智慧城市的概念。
那么怎么做到呢？其实很简单，让机器能理解它所存在的世界，能主动地去收集、分析和输出数据，而不再是被动地依赖人来进行数据的输入和统筹。当越来越多这样的机器，甚至是机器上的一个个部件被连接起来之后，能给我们的工作和生活带来极大的便利、以及效率的提升。

下面我将通过我们公司的产品 Mesh 来将构建物联网的过程展示出来，同时将我们看到的，其中的价值与大家分享。

概括地说，就是我们提纲中提到的：感知层 - 传感器在此的参与度非常高，解决的问题是【我是谁，我在哪儿？】网络层 - 我怎么把我知道的、我做了的事情告诉大家平台层 - 其实是一次分工，不同的物体专注做它们的事情，在平台中处理、交换信息应用层 - 这样一个体系，在具体的市场和场景中，带来的定制化服务能产生巨大的价值和效应

感知层首先我们来解剖一下无人机，无人机是什么呢？很简单，就是没有人在上面的飞机嘛，然后由人通过远程遥控技术对它进行操控。其实无人机就是一个空中的机器人，是接入物联网的一环。好，我们从无人机上来看看它是怎么样解决【我是谁？我在哪儿？】这个宇宙级的哲学问题的。

无人机身上有非常多的传感器，比如陀螺仪，加速度计、IMU、磁场感应器、斜度感应器、GPS等等，加上一台照相机，其实就构成了一个非常简化版的我们的头部――它能「看」到、能「感觉」到它周遭的世界，它不一定知道这些东西是什么――这些需要我们人来教授它，但它能感知到这些东西的存在。可以把它想象为一个两三岁的婴儿，它还能保证自己走路是平稳的，是走直线的，但是它还不知道什么东西是有害的，什么东西是有益的。可是，拥有这些设备的它，采集回来的信息将是非常丰富的 ―― 我们能通过相机知道它看到了什么，能通过陀螺仪、加速度计和 IMU 知道它的飞行姿态、特征和路径，能通过斜度计来知道它的飞行高度，能通过 GPS 来知道它的具体定位。而这些信息结合起来，又可以知道它“看”到的东西在什么具体的位置，结合计算机视觉的技术，又能够知道它「看」到的东西是什么。这么一个动态循环的过程，它其实就逐步绘制出了自己所在的世界，也完成了对周遭环境数据的一次采集。
这之中还能涉及到非常多的其他设备，比如红外热像仪，能够得到红外热成像的视频和图像；比如云台，能够增加无人机相机镜头的稳定性、兼容性、旋转角度等等。这些设备都在处理硬件层面的信息交互。一般来说，它们组合在一起形成了一个完整的飞控系统，并由无人机生产方在具体操作系统（如 iOS）上接入它们，提供更便捷的接口给使用者，比如 DJI GO。
还有的无人机厂商，如 DJI 和 Parrot 将这些硬件的接口封装成了 SDK 并开放了出来。事实上，这是一个趋势。我们的 Mesh 产品就有针对这些 SDK 做二次开发。二次开发之后，我们能提供 DJI GO 所有的功能 ―― 基本的操控，以及更多定制化的操作和服务。同时，我们也会对这些接口二次封装，让更多的开发者能通过 Javascript 来调用底层的接口。
网络层当我们能够帮助用户和开发者通过无人机采集到这些数据之后，我们要做的就是将信息和数据流向其他端点，比如将无人机的照片从我的手机端流到你的手机端，就是一次图传；比如将你对无人机的操作从你的手机端流向我再流向无人机，就是一次多人基于无人机的协作；比如将多台机子收集到的数据同步到远程的桌面端，再经由云端来进行运算处理、返回结果、生成模型。可以看到，在这个过程中，数据的流动是贯穿全程的关键词，也是我们 Mesh「一切皆流」的意思。

这之中会涉及到许多的通信技术和协议。目前 DJI 它们自己研发出了传输的硬件，保证了从无人机到遥控器之间数据的流通，而我们 Mesh 里除了 http 之外，我们还会使用 udp 来进行图传和多人协作中消息的传递。会用到 WebRTC 的技术来做多节点之间数据的同步。除此之外，还会通过 WiFi/蓝牙等实现极端条件下短距离的数据传输。
这样规模和体量的通信过程中需要克服的难点很多，稳定性、抗毁性、覆盖面积都是需要不断提升的。在 Mesh 里我们会实现基于无人机的自组织网络。所谓自组织网络就是无中心的网络结构。每一台无人机既是主机也是路由，作为主机可以执行面向用户的各项程序和任务，作为路由则又是整个网络信息交换的节点。
平台层在保证了数据和信息可以在这张网之中畅通流动之后，我们又能做什么呢？按照我们上面提到的物联网的意义的思路，就是去帮助人们去不断地消化这些海量的信息，将人也纳入网络中来，优化人们的体验。说到处理海量信息，首先去想用的就是云计算的平台了。云计算在物联网中也可以被看作一个大的节点，它里面可以有更细化的功能性的分工，但作为一个节点来说它们各有各的任务。
在 Mesh 里，我们提供的云计算平台服务，能够对输入的数据进行处理消化，输出成能够直接或间接提升人们体验的实体，比如二维/三维的建模，比如全景图的生成，比如计算机视觉对物体进行实时识别的模型等等。而且数据的流动并不在这里停止，它输出的信息会在其他节点中转化成反馈，帮助在未来输出更优质、准确的信息。

应用层说到这里，好像已经说完了，我们展示了 Mesh 是怎样从无人机这一个点，连通更多的设备和服务，组成一张网络的。但其实，我们的愿景远不如此。
上面说到的这些，都是我们定下的一张物联网蓝图，它的节点互相连通，可是并不固步自封地选择在自己的网络中闭合。因为我们意识到，这样一张蓝图，接入到应用层，接入到企业服务中会产生巨大的效应。

可以看到，这样的一张网络是看不到止境的，因为它只止于我们的想象力。同样的，无人机也只是 Mesh 切入物联网的一个点，我们的愿景和物联网的初衷是一致的，就是连通更多的智能设备，在具体的企业化服务中、或者人们的生活场景中，提高信息传递和消化的效率，提供更便捷的服务。

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