AWS设计和实现无人机图形显示和控制系统

设计 无人机图形显示和控制系统 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 无人机图形显示和控制系统，您需要通过云基础设施将实时视频流、遥测监控和远程控制相结合。AWS 提供了 IoT Core、Kinesis 和 Lambda 等强大的工具，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 等功能进行扩展，以实现自主飞行，或与其他 AWS 服务（如 SageMaker）集成以进行实时分析。
以下是系统设计的细分、AWS 实施的技术堆栈、实施的详细步骤，以及用于控制无人机和显示视频源的关键 Python 代码。

系统设计概述

该系统由两个主要组件组成：

1. 实时无人机数据显示：

   • 显示来自无人机摄像头的实时视频源。
   • 在地图上叠加显示遥测数据（GPS、海拔高度、电池、方向等）。

2. 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

1. 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）与传感器和执行器连接。

2. 地面站（客户端接口）:

   • 显示实时视频源（带有遥测等叠加层）。
   • 控制界面允许操作员发出飞行命令。

3. 云基础设施 （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

1. AWS IoT Core： 用于无人机和云之间的通信。它支持与设备进行安全可靠的通信。

   • 无人机可以通过 MQTT 连接到 AWS IoT Core，以获取遥测数据和控制消息。

2. 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延迟访问。

   • 用于处理来自无人机的实时视频源。

3. 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操作（例如，警报、处理）。

4. AWS S3 （Simple Storage Service）: 用于存储视频片段、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。

6. 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。

7. 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 以进行无人机通信

1. 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 服务之间建立安全连接。

2. 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。

3. 实施安全身份验证和授权：**

   • 使用证书或 Amazon Cognito 进行安全身份验证。

第 2 步：设置 AWS Kinesis Video Streams

1. 创建 Kinesis 视频流：

   • 设置 Kinesis 流以接收和传输来自无人机的实时视频源。

2. 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。

3. 视频流处理：**

   • 使用 AWS Lambda 处理视频源，以添加叠加、注释或任何所需的转换。

第 3 步：控制界面和遥测

1. 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}’）。

2. 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：实现实时遥测显示

1. 收集遥测数据：

   • 使用 Lambda 处理无人机发送的遥测数据。
   • 将其存储在 DynamoDB 中以供检索和显示。

2. 用于遥测和视频显示的 Web 应用程序：

   • 使用 WebSockets 进行持久连接，以流式传输遥测和视频源。
   • 使用 React.js 或 Vue.js 创建仪表板，以显示遥测数据、视频源和地图叠加层。

第 5 步：监控和存储数据

1. 在 S3/DynamoDB 中记录飞行数据：

   • 应保存遥测数据、视频片段和控制日志以供将来分析。

2. 使用 CloudWatch 进行监控：

   • 设置 CloudWatch 以监控系统、视频流和 API 调用的运行状况。

用于无人机控制和视频馈送的 Python 代码**

1.无人机遥测收集（使用 MQTT）

import paho.mqtt.client as mqtt
import json

# AWS IoT Core credentials
aws_endpoint = "your-aws-endpoint.iot.us-west-2.amazonaws.com"
port = 8883
client_id = "drone-1"
thing_name = "drone1"

# MQTT callback function for receiving telemetry
def on_message(client, userdata, message):
    telemetry = json.loads(message.payload)
    print(f"Received telemetry data: {telemetry}")

# Initialize MQTT client
client = mqtt.Client(client_id)
client.tls_set()  # Set TLS for secure connection
client.username_pw_set(username="AWS_ACCESS_KEY", password="AWS_SECRET_KEY")
client.on_message = on_message

# Connect to AWS IoT Core
client.connect(aws_endpoint, port)

# Subscribe to the telemetry topic
client.subscribe("drone/telemetry")

# Start the loop to listen for messages
client.loop_start()

2.视频源流式传输到 Kinesis

import cv2
import boto3
import json
import base64
import time

# Initialize Kinesis Video Stream client
kvs_client = boto3.client('kinesisvideo', region_name='us-west-2')
stream_name = "drone-stream"

# Get stream endpoint for Kinesis Video Streams
response = kvs_client.describe_stream(StreamName=stream_name)
stream_endpoint = response['StreamInfo']['Endpoint']

# Initialize video capture
cap = cv2.VideoCapture(0)  # 0 is the default camera ID

while True:
    ret, frame = cap.read()
    if not ret:
        break
    
    # Convert the frame to base64 for sending
    _, encoded_frame = cv2.imencode('.jpg', frame)
    base64_frame = base64.b64encode(encoded_frame).decode('utf-8')
    
    # Send frame to Kinesis Video Stream
    kinesis_client = boto3.client('kinesis', endpoint_url=stream_endpoint)
    kinesis_client.put_record(
        StreamName=stream_name,
        Data=base64.b64decode(base64_frame),
        PartitionKey='partitionkey'
    )
    
    time.sleep(0.033)  # Delay for ~30 FPS

cap.release()

3.通过 API 控制命令（包含请求的示例）

import requests
import json

url = "https://your-api-id.execute-api.us-west-2.amazonaws.com/dev/drone/control"

data = {
    "pitch": 10,
    "roll": 5,
    "yaw": 2,
    "altitude": 50
}

response = requests.post(url, json=data)

if response.status_code == 200:
    print("Command sent successfully")
else:
    print("Failed to send command", response.status_code)