【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于车联网，涉及一种车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法。
技术介绍
1、车联网(iovs)和数字孪生(dt)是智能交通系统的关键技术，其中iovs利用互联网和通信技术将车辆、道路和基础设施连接起来，实现信息的共享和交换，从而提升交通系统的效率和安全性，数字孪生被视为一项具有前景的技术，可以支持车辆用户的各种新型车载应用，例如自动驾驶、视频流、路径规划和计算卸载。通过在车联网中创建物理实体(车辆和rsu)的数字孪生，每个实体在物理世界中的行为都会被映射到虚拟网络(即dt网络)中，并且不断更新从传感器收集的实时数据。有了数字孪生，物理实体可以在全局范围内进行协调，数字孪生可以通过预测、估计和分析为实体提供准确的反馈，从而提高车辆应用的服务质量(qos)。
2、对于理想的数字孪生来说，物理实体和数字孪生应该是完美匹配的。实体在物理世界和数字空间中的运动或其他行为是同步的，因此它们之间的偏差可以忽略不计或被认为是一个已知的常数，但这依赖于物理世界和数字空间完美同步的假设。在实际的车辆网络中，由于车辆的高机动性，车辆与其...
【技术保护点】
1.一种车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法，其特征在于：提出一种基于群体学习的精确数字孪生构建方案，利用分布式学习算法预测数据上传频率和路侧单元处的等待时间情况，解决数据偏差和不同步，以得到精确数字孪生体；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在车联网场景下，分别构建任务车辆、辅助车辆和路侧单元的数字孪生体；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：对于所构建的数字孪生体，通过基于群体学习的精确数字孪生构建方案进行数字孪生体同步，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述任务划分协同处理机制包括：p>
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种车联网中数字孪生体的构建和资源分配方法，其特征在于：提出一种基于群体学习的精确数字孪生构建方案，利用分布式学习算法预测数据上传频率和路侧单元处的等待时间情况，解决数据偏差和不同步，以得到精确数字孪生体；
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：在车联网场景下，分别构建任务车辆、辅助车辆和路侧单元的数字孪生体；
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：对于所构建的数字孪生体，通过基于群体学习的精确数字孪生构建方案进行数字孪生体同步，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述任务划分协同处理机制包括：
5.根据权利要求4所述的方...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。