【技术实现步骤摘要】
一种基于端边云协同的智能体控制方法
本专利技术属于智能体控制领域，涉及一种基于端边云协同的智能体控制方法，涉及一种结合本地控制、边缘计算、云计算的智能体控制和多智能体协同控制的框架以实现对计算资源的利用、计算和控制效果的有效管理。
技术介绍
智能体是指在某一环境下能持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性等特征的计算实体。常见的智能体有移动机器人、无人驾驶汽车等。智能体的控制需要智能体与周围环境的信息交互、关键信息收集和知识提取，并进行自适应的控制，自主完成既定的任务。概况来说，包括环境感知、路径规划、控制与决策三个层面。感知方面在于对于复杂环境数据信息的获取，如何协同智能体和周边边缘端的感知，以及根据感知到的信息对环境变化的态势做出预测，目前的研究有计算卸载方案和传输调度规则、相邻区域感知器的协作交互使用云端控制、多模态数据融合和图像、速度信息的相互融合等。路径规划和控制决策通常融为一体，现有研究已有对单个智能体轨迹的控制和智能体之间轨迹的控制、改进模型预测控制算法以提高轨迹跟踪性能、考虑云控制在通信...
【技术保护点】
1.一种基于端边云协同的智能体控制方法，其特征在于，包括端边云协同的智能体控制方法的构建和端边云协同的智能体导航方法的执行，具体步骤如下；/n第一阶段为端边云协同的移动智能体控制方法的构建阶段；/n步骤S11，建立本地端的周边智能体驾驶意图模块，该模块基于移动智能体自身的传感器得到移动相关的数据，并通过POMDP模型对历史数据进行处理，对行为意图进行预判；/n步骤S12，根据本地端的周边移动智能体移动意图模块对周边移动智能体行为的预判，构建轨迹预测模块，该模块通过人工势场路径规划组件和神经网络路径规划组件实现；/n步骤S13，根据本地端对周边智能体行驶轨迹的预测，选择合适的...
【技术特征摘要】
1.一种基于端边云协同的智能体控制方法，其特征在于，包括端边云协同的智能体控制方法的构建和端边云协同的智能体导航方法的执行，具体步骤如下；
第一阶段为端边云协同的移动智能体控制方法的构建阶段；
步骤S11，建立本地端的周边智能体驾驶意图模块，该模块基于移动智能体自身的传感器得到移动相关的数据，并通过POMDP模型对历史数据进行处理，对行为意图进行预判；
步骤S12，根据本地端的周边移动智能体移动意图模块对周边移动智能体行为的预判，构建轨迹预测模块，该模块通过人工势场路径规划组件和神经网络路径规划组件实现；
步骤S13，根据本地端对周边智能体行驶轨迹的预测，选择合适的深度强化学习模块，并对生成的最优路径和路径跟踪、避障控制进行评估和对深度强化学习模块进行调参；
步骤S14，根据本地端实时提取的特征，在周边边缘服务器中构建单个智能体的跟踪控制模块，该模块属于在线训练，在边缘服务器中使用；
步骤S15-A，基于边缘端的单个智能体的跟踪控制模块，构建边缘端的多智能体的协同控制模块，该模块作为控制中心与周边其他智能体进行交互，收集路况和多个智能体信息，利用边缘端计算资源构建协同算法，即多目标优化模型，计算每个智能体对应的控制量；
步骤S15-B，构建云端的离线跟踪控制模块，首先构建云端的高精度地图，并构建云端收集全局各智能体和边缘设备的历史感知信息，云端控制模块的控制量通过互联网传输数据，时延较长且不稳定，因此构建为离线控制模块；
步骤S16，在本地端构建调度器模块，调度器模块包括对智能体感知信息的处理模块，感知周边环境的复杂程度，并构建本地端、边缘端、云端控制的切换模块；
第二阶段为端边云协同的移动智能体控制方法的执行阶段；
步骤S21，本地端传感器观测环境和边缘端传感器观测环境，并将数据作为历史数据存储在云端，移动智能体通过配备的传感器观测周围环境，确定自身位置、周边车辆位置以及障碍位置等；
步骤S22，本地端的控制调度器调度控制，本地端首先对感知信息进行处理，并综合判断使用本地端...
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