AWS计划和实现无人机图形体现和控制系统

计划 无人机图形体现和控制系统 涉及多个组件，这些组件组合在一起以确保实时监控和精确控制。
要使用 AWS 实施 无人机图形体现和控制系统，您需要通过云基础办法将实时视频流、遥测监控和远程控制相结合。AWS 提供了 IoT Core、Kinesis 和 Lambda 等强盛的工具，有助于构建此系统，而 Python 可用于控制无人机和处理流。
该系统可以通过高级 AI/ML 等功能举行扩展，以实现自主飞行，或与其他 AWS 服务（如 SageMaker）集成以举行实时分析。
以下是系统计划的细分、AWS 实施的技术堆栈、实施的具体步骤，以及用于控制无人机和体现视频源的关键 Python 代码。
系统计划概述

该系统由两个重要组件组成：

• 实时无人机数据体现：
  
  
  
  • 体现来自无人机摄像头的实时视频源。
    
  • 在舆图上叠加体现遥测数据（GPS、海拔高度、电池、方向等）。
    
  
  
• 控制界面：
  
  
  
  • 提供对无人机的远程控制。
    
  • 允许输入以控制移动、高度和摄像机角度。
    
  
  

关键系统组件

• 无人机：
  
  
  
  • 配备摄像头（用于视频馈送）和遥测传感器（GPS、IMU、高度传感器等）。
    
  • 使用飞行控制器（例如 PX4 或 ArduPilot）与传感器和执行器毗连。
    
  
  
• 地面站（客户端接口）:
  
  
  
  • 体现实时视频源（带有遥测等叠加层）。
    
  • 控制界面允许利用员发出飞行命令。
    
  
  
• 云基础办法 （AWS）:
  
  
  
  • 使用 AWS 服务存储数据、处理视频源并确保与无人机的可靠通信。
    
  
  

适用于无人机系统的 AWS 架构

• AWS IoT Core： 用于无人机和云之间的通信。它支持与设备举行安全可靠的通信。
  
  
  
  • 无人机可以通过 MQTT 毗连到 AWS IoT Core，以获取遥测数据和控制消息。
    
  
  
• AWS Kinesis Video Streams （KVS）: 用于将视频从无人机流式传输到云中。KVS 可以提取和存储实时视频流，并支持对视频数据的低耽误访问。
  
  
  
  • 用于处理来自无人机的实时视频源。
    
  
  
• AWS Lambda： 用于处理和分析遥测数据。
  
  
  
  • Lambda 函数可以处理来自无人机的遥测数据、提取关键指标并触发利用（例如，警报、处理）。
    
  
  
• AWS S3 （Simple Storage Service）: 用于存储视频片断、遥测数据和其他日志以供日后检索。
  

5.Amazon DynamoDB 或 RDS： 用于存储飞行数据和日志。

• 遥测数据（如飞行坐标、电池电量和其他指标）可以存储在 DynamoDB 中。
  

• AWS API Gateway： 用于构建与无人机通信的控制接口 API。
  
  
  
  • 提供地面站（客户端）用于向无人机发送控制命令的 RESTful API。
    
  
  
• Amazon CloudWatch： 用于监控和日志记录。
  
  
  
  • 用于跟踪无人机的状态、遥测数据和潜在的系统故障。
    
  
  

实施的高级步骤

第 1 步：设置 AWS IoT Core 以举行无人机通信

• 在 AWS IoT Core 中创建 IoT 事物：
  
  
  
  • 将每架无人机注册为 IoT 事物，以在无人机和 AWS 服务之间创建安全毗连。
    
  
  
• 配置 MQTT 主题：
  
  
  
  • 设置遥测主题（例如，“drone/telemetry/”）、控制命令（例如，“drone/control/”）和状态消息。
    
  
  
• 实施安全身份验证和授权：**
  
  
  
  • 使用证书或 Amazon Cognito 举行安全身份验证。
    
  
  

第 2 步：设置 AWS Kinesis Video Streams

• 创建 Kinesis 视频流：
  
  
  
  • 设置 Kinesis 流以吸收和传输来自无人机的实时视频源。
    
  
  
• 无人机相机接口：
  
  
  
  • 使用 GStreamer 或 OpenCV 等库将相机源从无人机流式传输到 Kinesis。
    
  
  
• 视频流处理：**
  
  
  
  • 使用 AWS Lambda 处理视频源，以添加叠加、解释或任何所需的转换。
    
  
  

第 3 步：控制界面和遥测

• 使用 AWS API Gateway 构建控制 API：
  
  
  
  • 创建 RESTful API 以向无人机发送控制命令。
    
  • 示例 API： ‘POST /drone/control’ （数据如 ‘{“pitch”: 10, “roll”: 5, “yaw”: 2, “altitude”: 50}’）。
    
  
  
• 云到无人机通信：
  
  
  
  • 使用 AWS IoT Core 将控制命令从客户端发送到无人机。
    
  
  

第 4 步：实现实时遥测体现

• 网络遥测数据：
  
  
  
  • 使用 Lambda 处理无人机发送的遥测数据。
    
  • 将其存储在 DynamoDB 中以供检索和体现。
    
  
  
• 用于遥测和视频体现的 Web 应用程序：
  
  
  
  • 使用 WebSockets 举行长期毗连，以流式传输遥测和视频源。
    
  • 使用 React.js 或 Vue.js 创建仪表板，以体现遥测数据、视频源和舆图叠加层。
    
  
  

第 5 步：监控和存储数据

• 在 S3/DynamoDB 中记录飞行数据：
  
  
  
  • 应生存遥测数据、视频片断和控制日志以供将来分析。
    
  
  
• 使用 CloudWatch 举行监控：
  
  
  
  • 设置 CloudWatch 以监控系统、视频流和 API 调用的运行状态。
    
  
  

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用于无人机控制和视频馈送的 Python 代码**

1.无人机遥测网络（使用 MQTT）

1. import paho.mqtt.client as mqtt
2. import json
4. # AWS IoT Core credentials
5. aws_endpoint = "your-aws-endpoint.iot.us-west-2.amazonaws.com"
6. port = 8883
7. client_id = "drone-1"
8. thing_name = "drone1"
10. # MQTT callback function for receiving telemetry
11. def on_message(client, userdata, message):
12.     telemetry = json.loads(message.payload)
13.     print(f"Received telemetry data: {telemetry}")
15. # Initialize MQTT client
16. client = mqtt.Client(client_id)
17. client.tls_set()  # Set TLS for secure connection
18. client.username_pw_set(username="AWS_ACCESS_KEY", password="AWS_SECRET_KEY")
19. client.on_message = on_message
21. # Connect to AWS IoT Core
22. client.connect(aws_endpoint, port)
24. # Subscribe to the telemetry topic
25. client.subscribe("drone/telemetry")
27. # Start the loop to listen for messages
28. client.loop_start()

复制代码

2.视频源流式传输到 Kinesis

1. import cv2
2. import boto3
3. import json
4. import base64
5. import time
7. # Initialize Kinesis Video Stream client
8. kvs_client = boto3.client('kinesisvideo', region_name='us-west-2')
9. stream_name = "drone-stream"
11. # Get stream endpoint for Kinesis Video Streams
12. response = kvs_client.describe_stream(StreamName=stream_name)
13. stream_endpoint = response['StreamInfo']['Endpoint']
15. # Initialize video capture
16. cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0 is the default camera ID
18. while True:
19.     ret, frame = cap.read()
20.     if not ret:
21.         break
22.    
23.     # Convert the frame to base64 for sending
24.     _, encoded_frame = cv2.imencode('.jpg', frame)
25.     base64_frame = base64.b64encode(encoded_frame).decode('utf-8')
26.    
27.     # Send frame to Kinesis Video Stream
28.     kinesis_client = boto3.client('kinesis', endpoint_url=stream_endpoint)
29.     kinesis_client.put_record(
30.         StreamName=stream_name,
31.         Data=base64.b64decode(base64_frame),
32.         PartitionKey='partitionkey'
33.     )
34.    
35.     time.sleep(0.033)  # Delay for ~30 FPS
37. cap.release()

复制代码

3.通过 API 控制命令（包含请求的示例）

1. import requests
2. import json
4. url = "https://your-api-id.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/dev/drone/control"
6. data = {
7.     "pitch": 10,
8.     "roll": 5,
9.     "yaw": 2,
10.     "altitude": 50
11. }
13. response = requests.post(url, json=data)
15. if response.status_code == 200:
16.     print("Command sent successfully")
17. else:
18.     print("Failed to send command", response.status_code)

复制代码

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