[论文解读] The Internet of Flying-Things: Opportunities and Challenges with Airborne Fog Computing and Mobile Cloud in the Clouds

Seng W. Loke|arXiv (Cornell University)|Jul 16, 2015

IoT and Edge/Fog Computing参考文献 9被引用 80

一句话总结

本文提出了利用无人机作为移动边缘基础设施的空中雾计算概念，以提供移动服务，强调无人机即服务（DaaS）和飞入/飞出部署模式。提出了一种雾计算模型，其中无人机提供低时延、上下文感知的计算与数据服务，解决了实时应用中QoS、数据管理及人机交互方面的挑战。

ABSTRACT

This paper focuses on services and applications provided to mobile users using airborne computing infrastructure. We present concepts such as drones-as-a-service and fly-in,fly-out infrastructure, and note data management and system design issues that arise in these scenarios. Issues of Big Data arising from such applications, optimising the configuration of airborne and ground infrastructure to provide the best QoS and QoE, situation-awareness, scalability, reliability, scheduling for efficiency, interaction with users and drones using physical annotations are outlined.

研究动机与目标

• 探索无人机作为雾计算中移动边缘设备的潜力，以向移动用户提供实时服务。
• 识别并分析部署空中雾计算基础设施的关键挑战，包括数据管理、可靠性与可扩展性。
• 研究无人机与移动云及雾计算的集成，以提升服务质量（QoS）与用户体验质量（QoE）。
• 调查人机协同的交互模型，重点关注用户控制、隐私保护与情境感知能力。
• 为民事与商业应用（如监控、配送与应急响应）中的无人机服务提出体系结构与系统设计原则。

提出的方法

• 提出一种雾计算模型，其中无人机作为移动边缘节点，本地处理数据，而非完全依赖远程云数据中心。
• 引入“无人机即服务”（DaaS）概念，支持按需部署无人机执行特定任务，如监控、配送或巡检。
• 概述利用物理标注与地理标签语义标签，实现上下文感知的无人机导航与用户交互。
• 建议构建虚拟“空中高速公路”与受控飞行路径，以管理空域交通并确保无人机运行的安全与合规。
• 提出情境与上下文感知的控制机制，根据时间、位置及用户定义策略，动态调整无人机权限与行为。
• 整合移动云与雾计算，实现用户在偏远或断连环境下的无缝数据流传输、存储与处理。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何有效利用无人机作为移动边缘设备，在雾计算架构中提供低时延服务？
• RQ2 在使用无人机部署空中雾计算时，系统设计与数据管理的关键挑战是什么？
• RQ3 如何抽象用户交互与控制方式，使非专业用户能够编程与管理无人机执行特定任务？
• RQ4 物理标注与语义地理标签在实现上下文感知的无人机操作与情境感知中发挥何种作用？
• RQ5 如何实现虚拟空域走廊与受控飞行路径，以确保城市空域中的安全性、可扩展性与法规合规性？

主要发现

• 无人机可作为移动雾节点，通过在数据源附近处理数据，显著降低时延并提升移动用户的QoS。
• 无人机与雾计算及移动云的集成，可实现在偏远或断连区域的实时数据处理与流媒体传输。
• 上下文感知的控制机制可根据时间、位置及用户定义策略，动态调整无人机行为，提升安全性与隐私保护。
• 物理标注与语义地理标签支持直观的用户交互，使用户能够发出高层级指令，如“飞到我之前提议过的地方”。
• 通过虚拟飞行路径构建的“空中高速公路”可有效管理城市无人机交通，提升可扩展性与安全性。
• 尽管技术前景广阔，但隐私保护、GPS欺骗及空域监管等社会、法律与监管挑战仍亟待解决。