本申请涉及一种任务卸载方法、装置、无人机、介质和产品。所述方法包括：在检测到新任务后，获取同一机组中各无人机的位置和计算时延；根据各所述无人机的位置和计算时延，以及预先建立的时延优化函数确定出目标决策、目标切分策略和目标发射功率；所述目标决策用于表征处理当前任务的目标无人机，所述目标切分策略包括所述当前任务的切分点；根据所述目标决策、所述目标切分策略和所述目标发射功率处理所述当前任务。采用本方法能够能够充分调用其他无人机的计算资源进行神经网络的协同推理，保证当前任务完成时延较低，同时降低新任务的等待时延。等待时延。等待时延。
【技术实现步骤摘要】
任务卸载方法、装置、无人机、介质和产品
[0001]本申请涉及无人机
，特别是涉及一种任务卸载方法、装置、无人机、介质和产品。
技术介绍
[0002]无人机作为一种智能飞行设备，具有部署方便、移动灵活和视距通信的优势，能够作为不同角色参与到移动边缘计算中。
[0003]传统技术中，通常由无人机拍摄图像，然后无人机将拍摄到的图形卸载至计算能力强大的地面基站或边缘服务器进行处理，从而实现目标检测。
[0004]但是，在某些场景下，无人机可能无法将拍摄图像卸载至地面服务器，而只能在本地完成目标检测。受到单个无人机计算能力的限制，在产生新的检测任务时，需要等待当前检测任务完成，有些情况下，等待时延较长。
技术实现思路
[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够解决新的检测任务等待时延较长问题的任务卸载方法、装置、无人机、介质和产品。
[0006]第一方面，本申请提供了一种任务卸载方法。该方法包括：
[0007]在检测到新任务后，获取同一机组中各无人机的位置和计算时延；
[0008]根据各无人机的位置和计算时延，以及预先建立的时延优化函数确定出目标决策、目标切分策略和目标发射功率；目标决策用于表征处理当前任务的目标无人机，目标切分策略包括当前任务的切分点；
[0009]根据目标决策、目标切分策略和目标发射功率处理当前任务。
[0010]在其中一个实施例中，上述根据各无人机的位置和计算时延，以及预先建立的时延优化函数确定出目标决策、目标切分策略和目标发射功率，包括：
[0011]获取初始决策、初始切分策略和初始发射功率；
[0012]根据初始决策、初始切分策略、初始发射功率以及各无人机的位置和计算时延，对时延优化函数进行交替迭代计算，分别得到目标决策、目标切分策略和目标发射功率。
[0013]在其中一个实施例中，上述根据初始决策、初始切分策略、初始发射功率以及各无人机的位置和计算时延，对时延优化函数进行交替迭代计算，包括：
[0014]将初始切分策略、初始发射功率以及各无人机的位置和计算时延代入时延优化函数中，并根据预设约束条件计算得到中间决策；
[0015]将中间决策、初始发射功率以及各无人机的位置和计算时延代入时延优化函数中，并根据预设约束条件计算得到中间切分策略；
[0016]将中间决策和中间切分策略以及各无人机的位置和计算时延代入时延优化函数中，并根据预设约束条件计算得到中间发射功率；
[0017]若中间决策、中间切分策略和中间发射功率符合收敛条件，则将中间决策确定为
目标决策，将中间切分策略作为目标切分策略，将中间发射功率作为目标发射功率。
[0018]在其中一个实施例中，上述预设约束条件包括时延约束条件和能耗约束条件，根据预设约束条件计算得到中间决策，包括：
[0019]根据时延约束条件和能耗约束条件计算得到中间决策。
[0020]在其中一个实施例中，上述预设约束条件包括时延约束条件、能耗约束条件和切分约束条件，根据预设约束条件计算得到中间切分策略，包括：
[0021]根据时延约束条件、能耗约束条件和切分约束条件计算得到中间切分策略。
[0022]在其中一个实施例中，上述预设约束条件包括能耗约束条件和功率约束条件，根据预设约束条件计算得到中间发射功率，包括：
[0023]根据能耗约束条件和功率约束条件计算得到中间发射功率。
[0024]在其中一个实施例中，上述根据初始决策、初始切分策略、初始发射功率以及各无人机的位置和计算时延，对时延优化函数进行交替迭代计算，还包括：
[0025]若中间决策、中间切分策略和中间发射功率不符合收敛条件，则重新计算中间决策、中间切分策略和中间发射功率，直至中间决策、中间切分策略和中间发射功率符合收敛条件为止。
[0026]在其中一个实施例中，上述根据初始决策、初始切分策略、初始发射功率以及各无人机的位置和计算时延，对时延优化函数进行交替迭代计算，还包括：
[0027]建立能耗模型；
[0028]根据能耗模型确定能耗约束条件。
[0029]在其中一个实施例中，上述任务卸载方法，还包括：
[0030]建立计算时延模型和传输时延模型，并根据计算时延模型和传输时延模型确定总时延模型；
[0031]根据总时延模型确定时延优化函数和时延约束条件。
[0032]第二方面，本申请还提供了一种任务卸载装置。该装置包括：
[0033]获取模块，用于在检测到新任务后，获取同一机组中各无人机的位置和计算时延；
[0034]确定模块，用于根据各无人机的位置和计算时延，以及预先建立的时延优化函数确定出目标决策、目标切分策略和目标发射功率；目标决策用于表征处理当前任务的目标无人机，目标切分策略包括当前任务的切分点；
[0035]处理模块，用于根据目标决策、目标切分策略和目标发射功率处理当前任务。
[0036]在其中一个实施例中，该确定模块，包括：
[0037]获取子模块，用于获取初始决策、初始切分策略和初始发射功率；
[0038]计算子模块，根据初始决策、初始切分策略、初始发射功率以及各无人机的位置和计算时延，对时延优化函数进行交替迭代计算，分别得到目标决策、目标切分策略和目标发射功率。
[0039]在其中一个实施例中，该计算子模块，包括：
[0040]决策计算单元，用于将初始切分策略、初始发射功率以及各无人机的位置和计算时延代入时延优化函数中，并根据预设约束条件计算得到中间决策；
[0041]切分策略计算单元，用于将中间决策、初始发射功率以及各无人机的位置和计算时延代入时延优化函数中，并根据预设约束条件计算得到中间切分策略；
[0042]功率计算单元，用于将中间决策和中间切分策略以及各无人机的位置和计算时延代入时延优化函数中，并根据预设约束条件计算得到中间发射功率；
[0043]确定单元，用于若中间决策、中间切分策略和中间发射功率符合收敛条件，则将中间决策确定为目标决策，将中间切分策略作为目标切分策略，将中间发射功率作为目标发射功率。
[0044]在其中一个实施例中，该切分策略计算单元，具体用于根据时延约束条件、能耗约束条件和切分约束条件计算得到中间切分策略。
[0045]在其中一个实施例中，该功率计算单元，具体用于根据能耗约束条件和功率约束条件计算得到中间发射功率。
[0046]在其中一个实施例中，该计算子模块，还用于若中间决策、中间切分策略和中间发射功率不符合收敛条件，则重新计算中间决策、中间切分策略和中间发射功率，直至中间决策、中间切分策略和中间发射功率符合收敛条件为止。
[0047]在其中一个实施例中，该任务卸载装置还包括：
[0048]第一模型建立模块，用于建立能耗模型；
[0049]约束条件确定模块，用于根据能耗模型确定能耗约束条本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种任务卸载方法，其特征在于，所述方法包括：在检测到新任务后，获取同一机组中各无人机的位置和计算时延；根据各所述无人机的位置和计算时延，以及预先建立的时延优化函数确定出目标决策、目标切分策略和目标发射功率；所述目标决策用于表征处理当前任务的目标无人机，所述目标切分策略包括所述当前任务的切分点；根据所述目标决策、所述目标切分策略和所述目标发射功率处理所述当前任务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述无人机的位置和计算时延，以及预先建立的时延优化函数确定出目标决策、目标切分策略和目标发射功率，包括：获取初始决策、初始切分策略和初始发射功率；根据所述初始决策、所述初始切分策略、所述初始发射功率以及各所述无人机的位置和计算时延，对所述时延优化函数进行交替迭代计算，分别得到所述目标决策、所述目标切分策略和所述目标发射功率。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始决策、所述初始切分策略、所述初始发射功率以及各所述无人机的位置和计算时延，对所述时延优化函数进行交替迭代计算，包括：将所述初始切分策略、所述初始发射功率以及各所述无人机的位置和计算时延代入所述时延优化函数中，并根据预设约束条件计算得到中间决策；将所述中间决策、所述初始发射功率以及各所述无人机的位置和计算时延代入所述时延优化函数中，并根据所述预设约束条件计算得到中间切分策略；将所述中间决策和所述中间切分策略以及各所述无人机的位置和计算时延代入所述时延优化函数中，并根据所述预设约束条件计算得到中间发射功率；若所述中间决策、所述中间切分策略和所述中间发射功率符合收敛条件，则将所述中间决策确定为所述目标决策，将所述中间切分策略作为所述目标切分策略，将所述中间发射功率作为所述目标发射功率。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设约束条件包括时延约束条件和能耗约束条件，所述根据预设约束条件计算得到中间决策，包括：根据所述时延约束条件和所述能耗约束条件计算得到所述中间决策。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设约束条件包括时延约束条件、能耗约束条件和切分约束条件，所述根据所述预设约束条件计算得到中间切分策略，包括：根据所述时...
【专利技术属性】
技术研发人员：杜军，谷雨，夏照越，王劲涛，周盛，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：
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