无人机实时通信数字孪生平台(RC-DT)的性能优化与验证研究

【编辑推荐】本研究针对无人机(UAV)环境中数字孪生(Digital Twin)的实时通信瓶颈，创新性地在开源框架Ditto中集成数据库(DB)模块，开发出RC-DT平台。实验表明该平台在16MB大数据量下仍保持0.7 data/sec传输速率，读写性能较Ditto提升最高达46倍，首次量化验证了数字孪生成熟度模型第3-4级要求的实时性指标。

　　

Highlight

我们证实了数字孪生框架Ditto仅在单设备通信和小数据量传输时支持实时性。当面对无人机集群飞行或多设备注册场景，或需传输高容量图像数据时，Ditto无法满足实时通信需求。该框架虽支持物理空间到虚拟空间的单向通信，但由于缺乏实时数据传输保障机制，难以实现虚拟空间对物理设备的精准反向控制。

Discussion

通过实验发现，传统数字孪生框架存在三大局限：(1)多设备注册时性能急剧下降，32个设备会导致Ditto性能衰减约10倍；(2)大数据传输效率不足，16MB数据仅能实现0.7次/秒传输；(3)历史数据管理缺失，制约预测性维护功能开发。这些瓶颈使得现有系统难以满足无人机高速移动（15-50 m/s）场景下的实时决策需求。

Conclusion

本研究提出的RC-DT平台通过三大创新突破瓶颈：(1)采用轻量级TCP/IP协议降低网络开销；(2)基于BSON和MongoDB索引优化读写性能；(3)建立历史数据管理机制。实验数据显示，平台在32个注册设备下仍保持3,500 data/sec读取速率，性能衰减控制在6.25倍以内，为无人机数字孪生的工业级应用提供了关键技术支撑。