基于无人机的网络系统及用于抗击冠状病毒病(COVID-19)大流行的方法
分布式、并行与集群计算
2020-09-01 v2 信号处理
摘要
冠状病毒病(COVID-19)是由一种新发现的冠状病毒引起的传染病。它与流感病毒相似，并因其令人警惕的传播水平和严重程度引发全球持续大流行的担忧。在八个月内(截至2020年8月)，它已感染全球2400万人，超过82.4万人死亡。无人机或无人 aerial 飞行器(UAVs)在应对COVID-19大流行中非常有帮助。本文研究了基于无人机的系统、COVID-19大流行态势，并提出了一种利用实时与基于仿真的场景在不同情形下应对大流行态势的架构。所提架构使用可穿戴传感器以推拉数据获取机制在体域网络(BANs)中记录观测数据。该架构被发现适用于无线或互联网连接存在重大问题、或COVID-19传播风险较高的偏远及高度拥挤的疫区。它能在规定时间内收集并存储大量数据，并有助于在需要时采取适当行动。在用于COVID-19作业的实时无人机医疗系统实现中，观察到通过空中航线可在短时间内(约10分钟内覆盖2公里)对大面积区域进行消毒、热成像采集和患者识别。仿真中观察到相同统计结果，并附加了在室内外医疗作业中成功工作的抗碰撞策略。此外，本文指出了开放性挑战并强调了有前景的研究方向。
引用
@article{arxiv.2006.06943,
title = {A Drone-based Networked System and Methods for Combating Coronavirus Disease (COVID-19) Pandemic},
author = {Adarsh Kumar and Kriti Sharma and Harvinder Singh and Sagar Gupta Naugriya and Sukhpal Singh Gill and Rajkumar Buyya},
journal= {arXiv preprint arXiv:2006.06943},
year = {2020}
}
备注
25 pages, 29 figures