CN115480243B - 多毫米波雷达端边云融合计算集成及其使用方法 - Google Patents

多毫米波雷达端边云融合计算集成及其使用方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了多毫米波雷达端边云融合计算集成及其使用方法，涉及了多毫米波雷达端边云融合计算集成，主要包含：端侧，边侧、云测，所述端侧，主要包含不同的毫米波雷达终端，能够以wifi，有线，串口方式连接到边侧设备上，所述边侧：主要是能够进行毫米波雷达数据处理和计算的边缘计算设备，边侧设备能够通过wifi，有线方式与毫米波雷达设备进行通信，能够与云侧服务器进行通信,同时能够执行边侧下发的雷达运行配置和简单运算参数，例如设置雷达的开始频率，快时间、慢时间，天线参数，采样频率。本发明提出了适应多毫米波雷达接入和计算的端边云任务加载、计算和卸载的方法，满足多毫米波雷达任务计算先后依赖关系。

Description

多毫米波雷达端边云融合计算集成及其使用方法
技术领域
本发明涉及毫米波雷达技术领域，尤其涉及多毫米波雷达端边云融合计算集成及其使用方法。
背景技术
随着毫米波雷达技术的发展，芯片工艺的进步，不同体制，不同功能的毫米波雷达相继被研发出来并得以应用，然而单一的毫米波雷达难以满足复杂场景任务需求，需要多个相同的毫米波雷达或者不同的毫米波雷达共同完成某一场景任务，例如：针对养老院老人毫米波雷达定位与跟踪场景，需要使用很多毫米波雷达共同工作才能完成(走廊里每隔30m部署一个基于FMCW的毫米波雷达，室内卫生间则使用的是脉冲相干雷达，这些不同的雷达一起完成养老院场景的老人非接触式定位与跟踪的任务)，因此使用多个毫米波雷达共同解决同一个或者多个任务是本发明关注的领域。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了多毫米波雷达端边云融合计算集成及其使用方法，以解决现有技术中的技术问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：多毫米波雷达端边云融合计算集成，主要包含：端侧，边侧、云测；
所述端侧，主要包含不同的毫米波雷达终端，能够以wifi，有线，串口方式连接到边侧设备上。同时能够执行边侧下发的雷达运行配置和简单运算参数，例如设置雷达的开始频率，快时间、慢时间，天线参数，采样频率；
所述边侧：主要是能够进行毫米波雷达数据处理和计算的边缘计算设备，边侧设备能够通过wifi，有线、串口方式与毫米波雷达设备进行通信，能够与云侧服务器进行通信，进行端侧设备注册和边侧设备注册，获取边侧设备毫米波雷达计算任务，并分解成可执行拓扑树，当毫米波雷达上线后进行端侧雷达基础配置和分发，能够按照任务要求对端侧毫米波雷达提交的数据进行计算，并把计算结果提交给云端。边侧设备可以根据任务所需要的毫米波雷达状态进行任务状态管理，并适时对任务进行启动和暂停。
所述云侧主要是指应用***服务器，能够对边侧和端侧设备进行认证和管理，对边侧任务进行管理和边侧任务执行结果进行管理和分发。
本发明还公开了多毫米波雷达端边云融合计算集成的使用方法，包括如下步骤：
S1：边侧注册：主要是毫米波雷达边缘计算设备把自身设备信息，验证信息数据提交给云侧，即***服务器。服务器收到注册数据后进行边侧设备的管理和状态维护；
S2：毫米波雷达计算任务加载:服务器收到边缘的注册信息后，把该边缘设备运行的任务以元数据的形式返回给边侧，一台边侧设备可以执行多个毫米波雷达任务；
其中：元数据是指包含毫米波雷达的任务基础信息TaskBaseInfo，毫米波雷达配置信息ConfigInfo，毫米波雷达依赖树MMDepencyTree，任务计算逻辑TaskOpInfo，任务计算结果提交服务器配置信息TaskSubmitInfo；
S3：毫米波雷达任务初始化：构建多毫米波雷达任务拓扑和构建任务执行状态哈希表。通过对步骤2获取的元数据信息进行解析，进行预执行环境构建和初始化构建流程如下：
a:首先判断边缘设备是否满足任务的执行条件,即检查任务所需要的边缘计算设备的版本，算子是否全部支持，内存是否够用，存储是否够用；
b:根据任务基础信息初始化任务容器，该容器使用独立进程进行管理，并且给该进程分配所需的内存，绑定用于计算的cpu；
c:根据任务计算拓扑树初始化用到的算子(每种算子初始化一次)，并检查拓扑树的正确性(检查入参类型是否合适，出参类型)，并把相关初始化好的算子放在算子池里，后面使用时直接从算子池中拷贝或者引用即可，算子池的算子并不销毁；
d:构建任务执行状态标识并绑定到进程上当作全局变量使用，并根据任务依赖毫米波雷达树，构建此任务的依赖毫米波Hash表。
S4:毫米波雷达注册，毫米波雷达与边缘设备通信后，首先会把自己物理信息和设备信息发送给边缘设备进行注册。注册成功后，会更新相关依赖这个毫米波雷达的Hash表，并把任务状态修改为等待状态。该毫米波雷达可能会用在不同的任务中，此时边侧设备会根据毫米波雷达依赖树依次判断并修改Hash表。如果毫米波雷达计算任务所依赖的毫米波雷达都准备就绪，此时把任务状态改为启用。反之则为暂停；
S5:雷达配置：边侧设备向毫米波雷达发送雷达配置参数，雷达收到配置参数后进行雷达相关配置并进行启动开始工作；
S6:上传雷达数据：雷达工作后按照相应的采样频率，对滤波后和基础运算(差频，iq调制)进行采样后，发送给边侧设备；
S7:根据任务拓扑和哈希表执行任务：边侧设备收到数据后首先判断当前任务状态是否为启用，如果为启用按照拓扑树进行计算。具体的计算过程如下：
A:初始化当前计算的结果暂存寄存器；
B:把当前任务拓扑树按照从上到下、先左后右的顺序把算子依次加入到执行队列中并，如果已经存在当前的队列，则下次计算时不再构建；
C:根据队列中出队列的算子类型，从算子池中取出算子并把算子置零操作(清除上次的计算状态)，从结果寄存器中取出该算子输出参数，并执行算子计算，计算完成后把结果放在暂存寄存器；
D:当队列为空时，说明任务已经执行完毕，可以进行结果输出。
S8:提交任务计算结果：对接结果进行校验和封装，按照提交服务器配置信息，上传给云侧服务器。
作为本发明的优选技术方案，TaskBaseInfo主要是包含任务名称，任务唯一标识UUID，任务过程是否可中断，过程是否可恢复，任务启动最大待时间，版本，所需内存，任务上下文时间数据。
作为本发明的优选技术方案，ConfigInfo是对毫米波雷达参数的配置，主要包含：雷达天线相关配置、发射功率配置、发射频率配置，采样相关配置配置，每个雷达的配置包含配置唯一编号和配置使用的雷达。该配置能控制毫米波雷达的收发天线功能和数据输出内容。
作为本发明的优选技术方案，MMDepencyTree是任务与毫米波雷达、雷达配置之间的依赖关系树，其形式如图4所示：每个任务可以依赖多个毫米波雷达数据的输出。
作为本发明的优选技术方案，TaskOpInfo是毫米波雷达任务计算逻辑，使用计算拓扑树进行描述，计算拓扑树是指把相关的计算逻辑经过编译后，形成的带有方向的能够表示算子执行顺序和输出的计算树。例如。计算树的基本单位是算子和带箭头的连接线，箭头指向算子，表示该算子的输出，箭头从算子中指出表示该算子的输出，算子只可以有一个输出，但是可以同时作为其他算子的输出。如果算子有多个参数，则只有多个参数同时存在时，算子才会工作。
作为本发明的优选技术方案，TaskSubmitInfo是用来把任务最后一个输出的内容提交给服务器的相关配置信息，包含服务器的提交路径(URI)，提交方式，提交频率，是否作为流数据提交，是否带时间信息当内容。
本发明提供了多毫米波雷达端边云融合计算集成及其使用方法，具备以下有益效果：
本发明提出了适应多毫米波雷达接入和计算的端边云任务加载、计算和卸载的方法，满足多毫米波雷达任务计算先后依赖关系。
附图说明
图1为本发明提出的多毫米波雷达端边云融合计算集成图；
图2为本发明提出的多毫米波雷达端边云融合计算集成中毫米波雷达任务计算逻辑计算拓扑树；
图3为本发明提出的多毫米波雷达端边云融合计算集成使用方法中毫米波雷达任务初始化流程图；
图4为本发明提出的多毫米波雷达端边云融合计算集成中任务与毫米波雷达、雷达配置之间的依赖关系树。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明的实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不能用来限制本发明的范围。
实施例
参考图1，本发明提供一种技术方案：多毫米波雷达端边云融合计算集成，主要包含：端侧，边侧、云测；
所述端侧，主要包含不同的毫米波雷达终端，能够以wifi，有线，串口方式连接到边侧设备上。同时能够执行边侧下发的雷达运行配置和简单运算参数，例如设置雷达的开始频率，快时间、慢时间，天线参数，采样频率；
所述边侧：主要是能够进行毫米波雷达数据处理和计算的边缘计算设备，边侧设备能够通过wifi，有线方、串口式与毫米波雷达设备进行通信，能够与云侧服务器进行通信，进行端侧设备注册和边侧设备注册，获取边侧设备毫米波雷达计算任务，并分解成可执行拓扑树，当毫米波雷达上线后进行端侧雷达基础配置和分发，能够按照任务要求对端侧毫米波雷达提交的数据进行计算，并把计算结果提交给云端。边侧设备可以根据任务所需要的毫米波雷达状态进行任务状态管理，并适时对任务进行启动和暂停。
所述云侧主要是指应用***服务器，能够对边侧和端侧设备进行认证和管理，对边侧任务进行管理和边侧任务执行结果进行管理和分发。
本发明还公开了一种多毫米波雷达端边云融合计算集成的使用方法，包括如下步骤：
S1：边侧注册：主要是毫米波雷达边缘计算设备把自身设备信息，验证信息数据提交给云侧，即***服务器。服务器收到注册数据后进行边侧设备的管理和状态维护；
S2：毫米波雷达计算任务加载:服务器收到边缘的注册信息后，把该边缘设备运行的任务以元数据的形式返回给边侧，一台边侧设备可以执行多个毫米波雷达任务；
其中：元数据是指包含毫米波雷达的任务基础信息TaskBaseInfo，毫米波雷达配置信息ConfigInfo，毫米波雷达依赖树MMDepencyTree，任务计算逻辑TaskOpInfo，任务计算结果提交服务器配置信息TaskSubmitInfo；
S3：毫米波雷达任务初始化：如图3所示，构建多毫米波雷达任务拓扑和构建任务执行状态哈希表，通过对S2获取的元数据信息进行解析，进行预执行环境构建和初始化构建流程如下：
a:首先判断边缘设备是否满足任务的执行条件,即检查任务所需要的边缘计算设备的版本，算子是否全部支持，内存是否够用，存储是否够用，其中，算子是一个函数空间到函数空间上的映射O：X→X，广义上的算子可以推广到任何空间，如内积空间等；
b:根据任务基础信息初始化任务容器，该容器使用独立进程进行管理的，并且给该进程分配所需的内存，绑定用于计算的cpu；
c:根据任务计算拓扑树初始化用到的算子(每种算子初始化一次)，并检查拓扑树的正确性(检查入参类型是否合适，出参类型)，并把相关初始化好的算子放在算子池里，后面使用时直接从算子池中拷贝或者引用即可，算子池的算子并不销毁；
d:构建任务执行状态标识并绑定到进程上当作全局变量使用，并根据任务依赖毫米波雷达树，构建此任务的依赖毫米波Hash表。
S4:毫米波雷达注册，毫米波雷达与边缘设备通信后，首先会把自己物理信息和设备信息发送给边缘设备进行注册。注册成功后，会更新相关依赖这个毫米波雷达的Hash表，并把任务状态修改为等待状态。该毫米波雷达可能会用在不同的任务中，此时边侧设备会根据毫米波雷达依赖树依次判断并修改Hash表。如果毫米波雷达计算任务所依赖的毫米波雷达都准备就绪，此时把任务状态改为启用。反之则为暂停；
S5:雷达配置：边侧设备向毫米波雷达发送雷达配置参数，雷达收到配置参数后进行雷达相关配置并进行启动开始工作；
S6:上传雷达数据：雷达工作后按照相应的采样频率，对滤波后和基础运算(差频，iq调制)进行采样后，发送给边侧设备；
S7:根据任务拓扑和哈希表执行任务：边侧设备收到数据后首先判断当前任务状态是否为启用，如果为启用按照拓扑树进行计算。具体的计算过程如下：
A:初始化当前计算的结果暂存寄存器；
B:把当前任务拓扑树按照从上到下、先左后右的顺序把算子依次加入到执行队列中并，如果已经存在当前的队列，则下次计算时不再构建；
C:根据队列中出队列的算子类型，从算子池中取出算子并把算子置零操作(清除上次的计算状态)，从结果寄存器中取出该算子输出参数，并执行算子计算，计算完成后把结果放在暂存寄存器；
D:当队列为空时，说明任务已经执行完毕，可以进行结果输出。
S8:提交任务计算结果：对接结果进行校验和封装，按照提交服务器配置信息，上传给云侧服务器。
其中，TaskBaseInfo主要是包含任务名称，任务唯一标识UUID，任务过程是否可中断，过程是否可恢复，任务启动最大待时间，版本，所需内存，任务上下文时间数据。
其中，ConfigInfo是对毫米波雷达参数的配置，主要包含：雷达天线相关配置、发射功率配置、发射频率配置，采样相关配置配置，每个雷达的配置包含配置唯一编号和配置使用的雷达。该配置能控制毫米波雷达的收发天线功能和数据输出内容。
其中，MMDepencyTree是任务与毫米波雷达、雷达配置之间的依赖关系树，其形式如图4所示：每个任务可以依赖多个毫米波雷达数据的输出。
图4中，任务1-配置1-雷达1，表示任务1的计算过程依赖毫米波雷达1，而且该雷达使用了配置1进行配置。
任务1和任务2共同依赖了一个雷达2，且使用了不同的配置，其中这两个不同的配置必须存在一个包含关系，即：配置1包含于配置2中或者配置2包含于配置1中。
其中，如图2所示,TaskOpInfo是毫米波雷达任务计算逻辑，使用计算拓扑树进行描述，计算拓扑树是指把相关的计算逻辑经过编译后，形成的带有方向的能够表示算子执行顺序和输出的计算树。例如。计算树的基本单位是算子和带箭头的连接线，箭头指向算子，表示该算子的输出，箭头从算子中指出表示该算子的输出，算子只可以有一个输出，但是可以同时作为其他算子的输出。如果算子有多个参数，则只有多个参数同时存在时，算子才会工作。
其中，TaskSubmitInfo是用来把任务最后一个输出的内容提交给服务器的相关配置信息，包含服务器的提交路径(URI)，提交方式，提交频率，是否作为流数据提交，是否带时间信息当内容。
本发明给出了使用端边云协同计算技术下的多毫米波雷达集成、调度、计算、通信方法。端边云协同计算作为新兴的计算模式，已经引起学术界和产业界的广泛关注，早在2014年成立的MEC ISG工作组公布的***中已包含边云协同的相关内容，亚马逊、微软、华为、百度等企业相继发布的物联网边缘计算平台中重点关注都在端边云协同计算上。任务卸载关注的是端边云协同计算中的算力需求的流动和计算、存储资源的分配，决定了任务的计算拓扑，对任务协助进行预测有助于提升边缘端执行效率，降低时延的重要作用。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。

Claims (7)

1.多毫米波雷达端边云融合计算集成，其特征在于，主要包含：端侧，边侧、云侧；
所述端侧，主要包含不同的毫米波雷达终端，能够以wifi，有线，串口方式连接到边侧设备上，同时能够执行边侧下发的雷达运行配置和简单运算参数，例如设置雷达的开始频率，快时间、慢时间，天线参数，采样频率；
所述边侧：主要是能够进行毫米波雷达数据处理和计算的边缘计算设备，边侧设备能够通过wifi，有线、串口方式与毫米波雷达设备进行通信，能够与云侧服务器进行通信，进行端侧设备注册和边侧设备注册，获取边侧设备毫米波雷达计算任务，并分解成可执行拓扑树，当毫米波雷达上线后进行端侧雷达基础配置和分发，能够按照任务要求对端侧毫米波雷达提交的数据进行计算，并把计算结果提交给云端，边侧设备可以根据任务所需要的毫米波雷达状态进行任务状态管理，并适时对任务进行启动和暂停；
所述云侧是指应用***服务器，能够对边侧和端侧设备进行认证和管理，对边侧任务进行管理和边侧任务执行结果进行管理和分发。
2.如权利要求1所述的多毫米波雷达端边云融合计算集成的使用方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1：边侧注册：毫米波雷达边缘计算设备把自身设备信息，验证信息数据提交给云侧，即***服务器,服务器收到注册数据后进行边侧设备的管理和状态维护；
S2：毫米波雷达计算任务加载:服务器收到边缘的注册信息后，把该边缘设备运行的任务以元数据的形式返回给边侧，一台边侧设备可以执行多个毫米波雷达任务；
其中：元数据是指包含毫米波雷达的任务基础信息TaskBaseInfo，毫米波雷达配置信息ConfigInfo，毫米波雷达依赖树MMDepencyTree，任务计算逻辑TaskOpInfo，任务计算结果提交服务器配置信息TaskSubmitInfo；
S3：毫米波雷达任务初始化：构建多毫米波雷达任务拓扑和构建任务执行状态哈希表，通过对步骤2获取的元数据信息进行解析，进行预执行环境构建和初始化构建流程如下：
a:首先判断边缘设备是否满足任务的执行条件,即检查任务所需要的边缘计算设备的版本，算子是否全部支持，内存是否够用，存储是否够用；
b:根据任务基础信息初始化任务容器，该容器使用独立进程进行管理，并且给该进程分配所需的内存，绑定用于计算的cpu；
c:根据任务计算拓扑树初始化用到的算子，每种算子初始化一次，并检查拓扑树的正确性，检查入参类型是否合适，出参类型，并把相关初始化好的算子放在算子池里，后面使用时直接从算子池中拷贝或者引用即可，算子池的算子并不销毁；
d:构建任务执行状态标识并绑定到进程上当作全局变量使用，并根据任务依赖毫米波雷达树，构建此任务的依赖毫米波Hash表；
S4:毫米波雷达注册，毫米波雷达与边缘设备通信后，首先会把自己物理信息和设备信息发送给边缘设备进行注册，注册成功后，会更新相关依赖这个毫米波雷达的Hash表，并把任务状态修改为等待状态，该毫米波雷达可能会用在不同的任务中，此时边侧设备会根据毫米波雷达依赖树依次判断并修改Hash表，如果毫米波雷达计算任务所依赖的毫米波雷达都准备就绪，此时把任务状态改为启用，反之则为暂停；
S5:雷达配置：边侧设备向毫米波雷达发送雷达配置参数，雷达收到配置参数后进行雷达相关配置并进行启动开始工作；
S6:上传雷达数据：雷达工作后按照相应的采样频率，对滤波后和基础运算进行采样后，发送给边侧设备；
S7:根据任务拓扑和Hash表执行任务：边侧设备收到数据后首先判断当前任务状态是否为启用，如果为启用按照拓扑树进行计算；具体的计算过程如下：
A:初始化当前计算的结果暂存寄存器；
B:把当前任务拓扑树按照从上到下、先左后右的顺序把算子依次加入到执行队列中并，如果已经存在当前的队列，则下次计算时不再构建；
C:根据队列中出队列的算子类型，从算子池中取出算子并把算子置零操作，清除上次的计算状态，从结果寄存器中取出该算子输出参数，并执行算子计算，计算完成后把结果放在暂存寄存器；
D:当队列为空时，说明任务已经执行完毕，可以进行结果输出；
S8:提交任务计算结果：对接结果进行校验和封装，按照提交服务器配置信息，上传给云侧服务器。
3.根据权利要求2所述的多毫米波雷达端边云融合计算集成的使用方法，其特征在于，所述毫米波雷达的任务基础信息TaskBaseInfo主要是包含任务名称，任务唯一标识UUID，任务过程是否可中断，过程是否可恢复，任务启动最大待时间，版本，所需内存，任务上下文时间数据。
4.根据权利要求2所述的多毫米波雷达端边云融合计算集成的使用方法，其特征在于，所述毫米波雷达配置信息ConfigInfo是对毫米波雷达参数的配置，主要包含：雷达天线相关配置、发射功率配置、发射频率配置，采样相关配置，每个毫米波雷达参数的配置包含配置唯一编号和配置使用的毫米波雷达，该配置能控制毫米波雷达的收发天线功能和数据输出内容。
5.根据权利要求2所述的多毫米波雷达端边云融合计算集成的使用方法，其特征在于，所述毫米波雷达依赖树MMDepencyTree是任务与毫米波雷达、雷达配置之间的依赖关系树，每个任务可以依赖多个毫米波雷达数据的输出。
6.根据权利要求2所述的多毫米波雷达端边云融合计算集成的使用方法，其特征在于，所述任务计算逻辑TaskOpInfo是毫米波雷达任务计算逻辑，使用计算拓扑树进行描述，计算拓扑树是指把相关的计算逻辑经过编译后，形成的带有方向的能够表示算子执行顺序和输出的计算树。
7.根据权利要求2所述的多毫米波雷达端边云融合计算集成的使用方法，其特征在于，所述任务计算结果提交服务器配置信息TaskSubmitInfo是用来把任务最后一个输出的内容提交给服务器的相关配置信息，包含服务器的提交路径，提交方式，提交频率。
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