基于车载云及无人机的高速公路任务检测调度方法及系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于车载云及无人机的高速公路任务检测调度方法及其系统，本发明专利技术将无人机设置在高速公路的基站覆盖盲区，使无人机的通信区域覆盖基站覆盖盲区得到全覆盖通信区域；智能车接收来自全覆盖通信区域发送的任务；利用车载云对任务分配和计算，并将计算结果进行反馈。本发明专利技术无人机辅助VCC在高速公路上进行道路检测的方法，解决了无基站覆盖的盲区带来的问题；本发明专利技术在无人机辅助VCC的背景下设计了任务分配算法，以保证在无人机辅助VCC下任务的分配、计算和反馈的正常进行。

Highway task detection and scheduling method and system based on vehicle cloud and UAV

【技术实现步骤摘要】
基于车载云及无人机的高速公路任务检测调度方法及系统
本专利技术涉及数据分配调度，具体公开了一种基于车载云及无人机的高速公路任务检测调度方法及系统。
技术介绍
车载云计算(VCC)是利用智能车(smartvehicles,SV)的通信、存储和计算能力来实现高效的交通管理、提升道路安全。在这种情况下，每个SV可以被视为可移动的服务器，并且它们之间可以通过车载自组织网络(VANETs)进行通信。此外，多个智能车还可以协作为工作量大的服务进行计算。目前，VCC不仅能高效地完成计算密集型任务，还能增强5G和边缘计算的能力。因此，智能汽车将会被更多地应用于提高交通系统的安全性，促进智能交通系统的发展。虽然未来的SVs可以通过许多传感器对交通环境做出判断并进行自主驾驶，但交通部门仍然需要监控交通信息和控制整条公路的路况。采集的交通信息可以有效地为智能智能车决策提供帮助。尤其是在高速公路上，智能车高速行驶，任何异常因素都可能导致致命事故。因此，应该有一个监控平台来实时检测高速公路上的异常情况(例如突然出现的障碍物和突发事故等)。然后，平台可以与高速公路上即将经本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于车载云及无人机的高速公路任务检测调度方法，其特征在于，包括以下步骤：/n将无人机设置在高速公路的基站覆盖盲区，使所述无人机的通信区域覆盖所述基站覆盖盲区得到全覆盖通信区域；/n智能车接收来自全覆盖通信区域发送的任务；/n利用车载云对任务分配和计算，并将计算结果进行反馈。/n

【技术特征摘要】
1.基于车载云及无人机的高速公路任务检测调度方法，其特征在于，包括以下步骤：
将无人机设置在高速公路的基站覆盖盲区，使所述无人机的通信区域覆盖所述基站覆盖盲区得到全覆盖通信区域；
智能车接收来自全覆盖通信区域发送的任务；
利用车载云对任务分配和计算，并将计算结果进行反馈。


2.根据权利要求1所述的基于车载云及无人机的高速公路任务检测调度方法，其特征在于，对所述智能车发送任务前获取所述智能车的移动速度，所述移动速度的模型为：
vk(t+Δt)＝vk(t)+ak(t)·Δt
其中，vk为k时刻的速度，ak(t)是所述智能车在k时刻的加速度，ak(t)为：



acck+p和deck+p是分别智能车k加速和减速的概率，acck和deck分别表示驾驶员根据个人行为和交通状况加速或减速的概率，p表示所有智能车随机加速或减速的概率，X1、X2、X3和X4是在0和1之间均匀分布的随机变量，每辆智能车的加速度都有一个范围，用[-D，A]表示,A和D都是正数，其中A是最大加速度，D是最大减速度，acck和deck分别为：






其中，AGG为常数。


3.根据权利要求2所述的基于车载云及无人机的高速公路任务检测调度方法，其特征在于，根据所述智能车的移动速度，所述智能车之间的通信限制为：



[vmin，vmax]为高速公路上的的速度限制区间，由于车载云之间由通信距离限制R，则：






Sk，j(t)表示智能车k和j之间在t时刻的距离，两个智能车只能在Sk，j(t)≤R时能够相互通信，和分别表示为通信的开始时间和结束时间，且当k＝j时，当时，表明智能车k和j之间无法进行直接通信。


4.根据权利要求1所述的基于车载云及无人机的高速公路任务检测调度方法，其特征在于，利用车载云对任务分配规则包括以下步骤：
任务初始化；
获取初始化后任务的子任务...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭得科，李江帆，曹晓丰，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43