樊飞等：巡线机器人延迟容忍传感器网络数据传输策略 ·1413· probability and selects the message transmission path.This method uses mechanisms of robot message priority transfer and failure time to manage the message queue,considering the different delay requirements for messages.Multiple simulation scenarios were performed,and the influences of different parameters with four routing algorithms were discussed.The results indicate that compared with the commonly used DTMSN data transmission methods,the proposed method can provide a higher delivery ratio and lower transport delay under appropriate transmission energy consumption. KEY WORDS inspection robot;delay-tolerant sensor networks;data delivery;queue management;transmission lines monitoring 近年来，为提高输电线路智能化监控、维护与管 了基于节点运动状态的数据传输(motion state-based 理水平，工作于架空高压输电线路的巡线机器人及 delivery,MSD)策略与基于相对距离感知的动态数 其关键技术研究获得广泛关注).随着物联网技术 据传输策略(relative distance-aware data delivery 突破，特别是无线传感器网络面向机器人等移动对 scheme,RDAD),对节点位置关系进行计算，但缺乏 象数据传输相关理论与应用的创新，基于无线传感 对异构网络的分析.文献[14]提出基于转发概率的 器网络的巡线机器人数据传输问题已成为巡线机器 动态数据转发策略(forwarding probability-based 人领域深入研究热点.巡线机器人及无线传感器网 adaptive data delivery algorithm,FPAD),采用能耗及 络作为物联网技术在智能电网的新应用，是智能电 延迟因子对异构网络进行研究，但节点消息传输只 网系统智能化向输电线路巡检设备智能化的延伸与 发生在相对距离最短时刻，缺乏普遍性.以上方法 发展[].大量研究学者将机器人假设为无线传感器 均未针对输电线路特征及巡线机器人作业方式进行 网络中的移动节点，网络中不可移动通讯节点视作 网铬建模，缺少一种符合架空输电线路与巡线机器 静态节点，以形成动态无线传感器网络.在深入研 人作业特点的数据传输算法 究中如何协调此类网络传输成功率、传输能耗与延 本文提出一种基于机器人位姿信息的巡线机器 迟的关系是研究的重点内容 人延迟容忍无线传感器网络(DTMSNR)及其数据传 普通动态无线传感器网络基于多跳网络实时性 输策略.网络中机器人与静态节点、中心节点组成 要求设计[3).由于传输路径的频繁变更，增加了网 异构网络.策略基本方法是通过机器人在网络中的 络能量空洞几率与网络延迟，降低了传输成功率与 位姿信息计算出机器人与中心节点的传输概率，获 网络可靠性-刀.巡线机器人在输电线路巡检等工 取网络中其他可感知节点转发概率，经过比较将数 作中的运动随机性和沿线路部署节点的分散性、稀 据传递给转发概率大于传输概率的节点.在算法中 疏性必然导致机器人与静态节点间通讯短时非连通 通过特征因子保证数据能以相对更稳定的网络链路 状态，即间歇连通的出现.输电线路巡检数据传输 连接、较小的能量损耗和更低的传输延迟发送到网 是延迟容忍的，非实时信息也可对线路运行进行诊 络其他节点.针对网络中消息不同延迟要求采用机 断评估.在延迟容忍无线传感器网络(DTMSN)中 器人消息优先传输、失效时间机制进行消息队列管 巡线机器人与静态节点形成一个间歇连通无线传感 理，提高传输成功率，控制消息副本与传输能量，增 器网络，传统数据传输方法难以满足DTMSN数据 强网络性能 传输延迟、传输成功率、传输能耗的良好平衡关系. 目前，针对DTMSN的数据传输问题，一些学者进行 1机器人网络模型与传输策略问题描述 了相关研究.这些研究中比较典型的传输策略为文 1.1机器人网络模型 献[8-l1]提出的直接传递算法(direct)、泛洪传递 巡线机器人系统由机器人、普通静态通信节点、 算法(flood)及容错自适应策略(FAD).Direct策略 中心通信节点、集控中心、在线充电装置组成.机器 中网络节点只与中心节点通讯，网络消耗少，但传输 人进行架空输电线路巡检工作时可由在线充电装置 成功率及消息延迟依赖移动节点与中心节点的相遇 进行能量补给，同时其他通它节点可采集机器人、充 概率，网络传输性能受限.Food策略中网络节点与 电装置等数据并传输至集控中心.为满足实际需 所有相邻节点发送消息传递，降低了网络延迟，但在 求，本文定义了基于线路信息与机器人系统特征的 大规模网络中消息量的激增严重影响网络能耗与寿 无线传感器网络.网络初始部署时所有静态节点 命.FAD策略使网络节点有选择的传递消息，基于 (含中心节点)沿输电线路分布并配置于架空输电 历史消息转发记录来计算传输概率，在稀疏网络环 线路杆塔上.网络模型如图1所示，其通信节点满 境中传输概率计算精确性有限.文献[12-13]提出 足以下性质.樊 飞等: 巡线机器人延迟容忍传感器网络数据传输策略 probability and selects the message transmission path. This method uses mechanisms of robot message priority transfer and failure time to manage the message queue, considering the different delay requirements for messages. Multiple simulation scenarios were performed, and the influences of different parameters with four routing algorithms were discussed. The results indicate that compared with the commonly used DTMSN data transmission methods, the proposed method can provide a higher delivery ratio and lower transport delay under appropriate transmission energy consumption. KEY WORDS inspection robot; delay鄄tolerant sensor networks; data delivery; queue management; transmission lines monitoring 近年来,为提高输电线路智能化监控、维护与管 理水平,工作于架空高压输电线路的巡线机器人及 其关键技术研究获得广泛关注[1] . 随着物联网技术 突破,特别是无线传感器网络面向机器人等移动对 象数据传输相关理论与应用的创新,基于无线传感 器网络的巡线机器人数据传输问题已成为巡线机器 人领域深入研究热点. 巡线机器人及无线传感器网 络作为物联网技术在智能电网的新应用,是智能电 网系统智能化向输电线路巡检设备智能化的延伸与 发展[2] . 大量研究学者将机器人假设为无线传感器 网络中的移动节点,网络中不可移动通讯节点视作 静态节点,以形成动态无线传感器网络. 在深入研 究中如何协调此类网络传输成功率、传输能耗与延 迟的关系是研究的重点内容. 普通动态无线传感器网络基于多跳网络实时性 要求设计[3鄄鄄4] . 由于传输路径的频繁变更,增加了网 络能量空洞几率与网络延迟,降低了传输成功率与 网络可靠性[5鄄鄄7] . 巡线机器人在输电线路巡检等工 作中的运动随机性和沿线路部署节点的分散性、稀 疏性必然导致机器人与静态节点间通讯短时非连通 状态,即间歇连通的出现. 输电线路巡检数据传输 是延迟容忍的,非实时信息也可对线路运行进行诊 断评估. 在延迟容忍无线传感器网络(DTMSN) 中 巡线机器人与静态节点形成一个间歇连通无线传感 器网络,传统数据传输方法难以满足 DTMSN 数据 传输延迟、传输成功率、传输能耗的良好平衡关系. 目前,针对 DTMSN 的数据传输问题,一些学者进行 了相关研究. 这些研究中比较典型的传输策略为文 献[8鄄鄄11]提出的直接传递算法( direct)、泛洪传递 算法(flood)及容错自适应策略(FAD). Direct 策略 中网络节点只与中心节点通讯,网络消耗少,但传输 成功率及消息延迟依赖移动节点与中心节点的相遇 概率,网络传输性能受限. Flood 策略中网络节点与 所有相邻节点发送消息传递,降低了网络延迟,但在 大规模网络中消息量的激增严重影响网络能耗与寿 命. FAD 策略使网络节点有选择的传递消息,基于 历史消息转发记录来计算传输概率,在稀疏网络环 境中传输概率计算精确性有限. 文献[12鄄鄄13]提出 了基于节点运动状态的数据传输(motion state鄄based delivery, MSD)策略与基于相对距离感知的动态数 据 传 输 策 略 ( relative distance鄄aware data delivery scheme, RDAD),对节点位置关系进行计算,但缺乏 对异构网络的分析. 文献[14]提出基于转发概率的 动 态 数 据 转 发 策 略 ( forwarding probability鄄based adaptive data delivery algorithm, FPAD),采用能耗及 延迟因子对异构网络进行研究,但节点消息传输只 发生在相对距离最短时刻,缺乏普遍性. 以上方法 均未针对输电线路特征及巡线机器人作业方式进行 网络建模,缺少一种符合架空输电线路与巡线机器 人作业特点的数据传输算法. 本文提出一种基于机器人位姿信息的巡线机器 人延迟容忍无线传感器网络(DTMSNR)及其数据传 输策略. 网络中机器人与静态节点、中心节点组成 异构网络. 策略基本方法是通过机器人在网络中的 位姿信息计算出机器人与中心节点的传输概率,获 取网络中其他可感知节点转发概率,经过比较将数 据传递给转发概率大于传输概率的节点. 在算法中 通过特征因子保证数据能以相对更稳定的网络链路 连接、较小的能量损耗和更低的传输延迟发送到网 络其他节点. 针对网络中消息不同延迟要求采用机 器人消息优先传输、失效时间机制进行消息队列管 理,提高传输成功率,控制消息副本与传输能量,增 强网络性能. 1 机器人网络模型与传输策略问题描述 1郾 1 机器人网络模型 巡线机器人系统由机器人、普通静态通信节点、 中心通信节点、集控中心、在线充电装置组成. 机器 人进行架空输电线路巡检工作时可由在线充电装置 进行能量补给,同时其他通它节点可采集机器人、充 电装置等数据并传输至集控中心. 为满足实际需 求,本文定义了基于线路信息与机器人系统特征的 无线传感器网络. 网络初始部署时所有静态节点 (含中心节点)沿输电线路分布并配置于架空输电 线路杆塔上. 网络模型如图 1 所示,其通信节点满 足以下性质. ·1413·