基于服务的车联网任务卸载方法及其卸载装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于服务的车联网任务卸载方法，包括初始化；缓存服务请求并确定新生成的待处理任务的任务信息；获取服务节点的服务节点信息并将所有已缓存的任务开始调度；获取车辆本身的当前位置和当前速度；确定当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程并求解得到任务卸载策略；根据任务卸载策略对车联网任务进行卸载。本发明专利技术还提供了实现所述基于服务的车联网任务卸载方法的卸载装置。本发明专利技术首次在车联网中实现车辆协同的同时，考虑了任务时延要求和系统效率，因此本发明专利技术方法能够减小任务执行时间和降低任务失败的几率，而且可靠性高，实用性好。

【技术实现步骤摘要】
基于服务的车联网任务卸载方法及其卸载装置
本专利技术属于物联网领域，具体涉及一种基于服务的车联网任务卸载方法及其卸载装置。
技术介绍
随着车辆数量的不断增加以及物联网的发展，各种车辆应用，例如车辆社交网络，模式识别和增强现实等，都用于提高车辆的安全性和行驶乐趣。这些车辆系统通常需要大量的计算。预计在不久的将来，车辆将每秒执行106百万条指令。但是，车辆是计算能力有限的移动平台，无法满足用户所需的服务质量(QualityofService,Qos)。边缘计算是解决车辆计算能力有限的新兴技术。边缘计算将部分任务卸载到空闲或资源丰富的计算单元。V2X技术使车辆网下任务卸载成为一种可选解决方案：其可以充分利用可用的计算设备，增强计算能力。目前有许多车辆任务卸载渠道：渠道a.卸载到云，这种方法时延较大不适用于时间敏感型任务，无法改善服务质量；渠道b.卸载到边缘服务器，这种方法需要布置边缘服务器；渠道c.卸载到对等设备，这种方法可以免去布置服务器成本。现有的技术大多考虑卸载到边缘服务器。而采用卸载到车辆的渠道可以降低服务器部署成本和部署难度，对于一些难以部署服务器的区域同样通用。但是，目前并没有一个在车联网场景下车辆协同且考虑车辆移动性和任务Qos的任务卸载方法和对应的卸载装置。
技术实现思路
本专利技术的目的之一在于提供一种可靠性高、实用性好且在满足任务时延要求的前提下能够减小任务执行时间和降低任务失败的几率的基于服务的车联网任务卸载方法。本专利技术的目的之二在于提供一种实现所述基于服务的车联网任务卸载方法的卸载装置。本专利技术提供的这种基于服务的车联网任务卸载方法，包括如下步骤：S1.车联网初始化；S2.缓存服务请求，并确定新生成的待处理任务的任务信息；S3.广播服务请求，发现服务结点，接收并获取服务节点的服务节点信息，同时将所有已缓存的任务开始进行调度；S4.获取车辆本身的当前位置和当前速度；S5.根据步骤S2获取的待处理任务的任务信息、步骤S3获取的服务节点的服务节点信息和步骤S4获取的车辆当前位置和当前速度信息，确定当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程；S6.对步骤S5确定的当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程进行求解，从而得到任务卸载策略；S7.根据步骤S6得到的任务卸载策略，对车联网任务进行卸载。步骤S2所述的待处理任务的任务信息，具体包括任务请求服务类型、任务时延要求、任务输入数据、任务所需内存大小和所需CPU周期数。步骤S3所述的服务节点的服务节点信息，具体包括服务结点处理队列中任务完成时间、服务结点处理能力、可提供内存大小和服务结点是否可提供所需服务。步骤S4所述的获取车辆本身的当前位置和当前速度，具体为采用GPS或北斗导航定位系统获取车辆当前位置和当前速度。步骤S5所述的确定当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程，具体为采用如下方程组确定当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程：s.t.ifXij＝1式中Ti为任务i的预估时延；λ为设定的平衡系数；r(cj,Ti)为任务i卸载到车辆cj失败的风险；K为任务集合；i为任务编号；xij＝1表示结点j提供任务i所需的服务，xij＝0表示结点j无法提供任务i所需的服务；Xij＝1为卸载决策，且Xij＝1表示任务i卸载到服务节点j执行，Xij＝0表示任务i不卸载到服务节点j执行；表示第k个任务的输入数据大小；表示服务节点cj可以提供的内存大小；k∈{Xkj＝Xij}表示卸载到同一服务结点j的任务集合；Li表示任务i的时间约束。所述的任务i的预估时延Ti，具体为采用如下算式计算：式中tsche为批量调度时间点；为任务i创建的时间点；表示第k个任务的输入数据大小；vs为传输速率；为原服务节点cj执行队列任务结束的时间，为任务i传输结束的时间；Si为任务i所需的CPU周期；为服务结点cj的处理速度；Xil＝1表示该任务在本地执行，Xil≠1表示该任务不在本地执行。所述的任务i卸载到车辆cj失败的风险r(cj,Ti)，具体为采用如下算式计算：式中xl为车辆当前位置；vl为车辆当前速度；Ti为任务i的预估时延；xj为执行任务i的车辆j的位置；vj为执行任务i的车辆j的速度；rl为通信范围；表示请求结点和服务结点在Ti时间之后的欧式距离；Xil＝1表示该任务在本地执行，Xil≠1表示该任务不在本地执行。步骤S6所述的对步骤S5确定的当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程进行求解，从而得到任务卸载策略，具体为采用基于人工蜂群算法进行求解。本专利技术还提供了一种实现所述基于服务的车联网任务卸载方法的卸载装置，包括初始化模块、缓存模块、服务节点信息获取模块、车辆信息获取模块、最小化时间和任务卸载风险优化方程确认模块、求解模块和任务卸载模块；初始化模块、缓存模块、服务节点信息获取模块、车辆信息获取模块、最小化时间和任务卸载风险优化方程确认模块、求解模块和任务卸载模块依次串联；初始化模块用于网络节点和设备的初始化；缓存模块用于缓存服务请求并确定新生成的待处理任务的任务信息；服务节点信息获取模块用于获取服务节点的服务节点信息并将所有已缓存的任务开始进行调度；车辆信息获取模块用于获取车辆本身的当前位置和当前速度；最小化时间和任务卸载风险优化方程确认模块用于确定当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程；求解模块用于对确定的当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程进行求解从而得到任务卸载策略；任务卸载模块用于根据求解得到的结果对车联网任务进行卸载。本专利技术提供的这种基于服务的车联网任务卸载方法及其卸载装置，首次在车联网中实现车辆协同的同时，考虑了任务时延要求和系统效率，因此本专利技术方法能够减小任务执行时间和降低任务失败的几率，而且可靠性高，实用性好。附图说明图1为本专利技术的应用场景示意图。图2为本专利技术方法的方法流程示意图。图3为本专利技术装置的功能模块示意图。具体实施方式如图1所示为本专利技术的应用场景示意图：现有的技术大多考虑卸载到边缘服务器。而采用卸载到车辆的渠道可以降低服务器部署成本和部署难度，对于一些难以部署服务器的区域同样通用。目前没有一个在车联网场景下车辆协同且考虑车辆移动性和任务Qos的任务卸载方案和装置。本专利技术提出了一种基于服务考虑卸载风险和QoS的去中心化任务卸载方案和装置。本专利技术实施例提供的基于服务考虑卸载风险和QoS的去中心化任务卸载方案可以应用于车联网中的车辆，如图1所示：所有车辆有各自的通信范围，车辆之间使用DSRC通信，车辆通过V2V技术向其他车辆卸载部分任务。本专利技术实施例中，车联网场景下可请求的服务有目标检测、图像分割、图像识别、位置推荐等等。周围车辆依照车主意愿或车辆计算能力提供相应的服务，如目标检测服务。不同服务对应固定的函数接口，卸载请求方需传输应用对应的函数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于服务的车联网任务卸载方法，包括如下步骤：/nS1.车联网初始化；/nS2.缓存服务请求，并确定新生成的待处理任务的任务信息；/nS3.广播服务请求，发现服务结点，接收并获取服务节点的服务节点信息，同时将所有已缓存的任务开始进行调度；/nS4.获取车辆本身的当前位置和当前速度；/nS5.根据步骤S2获取的待处理任务的任务信息、步骤S3获取的服务节点的服务节点信息和步骤S4获取的车辆当前位置和当前速度信息，确定当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程；/nS6.对步骤S5确定的当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程进行求解，从而得到任务卸载策略；/nS7.根据步骤S6得到的任务卸载策略，对车联网任务进行卸载。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于服务的车联网任务卸载方法，包括如下步骤：
S1.车联网初始化；
S2.缓存服务请求，并确定新生成的待处理任务的任务信息；
S3.广播服务请求，发现服务结点，接收并获取服务节点的服务节点信息，同时将所有已缓存的任务开始进行调度；
S4.获取车辆本身的当前位置和当前速度；
S5.根据步骤S2获取的待处理任务的任务信息、步骤S3获取的服务节点的服务节点信息和步骤S4获取的车辆当前位置和当前速度信息，确定当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程；
S6.对步骤S5确定的当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程进行求解，从而得到任务卸载策略；
S7.根据步骤S6得到的任务卸载策略，对车联网任务进行卸载。


2.根据权利要求1所述的基于服务的车联网任务卸载方法，其特征在于步骤S2所述的待处理任务的任务信息，具体包括任务请求服务类型、任务时延要求、任务输入数据、任务所需内存大小和所需CPU周期数。


3.根据权利要求2所述的基于服务的车联网任务卸载方法，其特征在于步骤S3所述的服务节点的服务节点信息，具体包括服务结点处理队列中任务完成时间、服务结点处理能力、可提供内存大小和服务结点是否可提供所需服务。


4.根据权利要求3所述的基于服务的车联网任务卸载方法，其特征在于步骤S4所述的获取车辆本身的当前位置和当前速度，具体为采用GPS或北斗导航定位系统获取车辆当前位置和当前速度。


5.根据权利要求4所述的基于服务的车联网任务卸载方法，其特征在于步骤S5所述的确定当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程，具体为采用如下方程组确定当前时刻的最小化时间和任务卸载风险优化方程：















式中Ti为任务i的预估时延；λ为设定的平衡系数；r(cj,Ti)为任务i卸载到车辆cj失败的风险；K为任务集合；i为任务编号；xij＝1表示结点j提供任务i所需的服务，xij＝0表示结点j无法提供任务i所需的服务；Xij＝1为卸载决策，且Xij＝1表示任务i卸载到服务节点j执行，Xij＝0表示任务i不卸载到服务节点j执行；表示第k个任务的输入数据大小；表示服务节点cj可以提供的内存大小；k∈{Xkj＝Xij}表...

【专利技术属性】
技术研发人员：李智勇，程子卿，王琦，陈一凡，
申请(专利权)人：湖南大学，
类型：发明
国别省市：湖南;43