公开(公告)号：CN118884817A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202410557390.6

申请日：2024-05-07

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王朱伟 ,  赵文敬 ,  李嘉李 ,  王豪伟 ,  刘力菡 ,  方超 ,  李萌 ,  孙阳 ,  孙艳华

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了无人机辅助移动边缘计算资源优化与轨迹控制方法，通过提出一种三阶段优化算法来解决移动边缘计算系统中的能耗最小化问题。通过将当前时刻无人机和用户信号输入至智能优化控制模型中，采用部分可观察马尔科夫博弈模型，无人机无需获得整个移动边缘计算系统的全局信息，只需将自身获取到的用户位置与任务量信息输入训练好的模型中，进行分散式控制，解决目前由于通信范围的局限性和大规模计算能力的限制，最优控制策略的计算问题。本发明通过与环境持续不断地交互，可以持续智能地学习并调整无人机的优化控制策略，解决目前基于无人机辅助的移动边缘计算网络存在复杂环境的不可预测性和网络的不可靠性的问题。

公开(公告)号：CN118331054A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410452935.7

申请日：2024-04-16

Applicant: 北京工业大学

Inventor： 王朱伟 ,  卢矝矝 ,  王豪伟 ,  刘力菡

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种无人机动态轨迹规划与控制联合优化方法，将物联网节点位置及能耗、无人机飞行状态及能耗、信道状态等输入至智能轨迹规划算法模型，以达成无人机数据采集任务的轨迹规划目标。联合优化问题能够分解成两个子问题加以求解：即期望轨迹规划子问题和期望轨迹跟踪子问题，其中前者运用深度强化学习算法求解，后者则采用反向迭代方法求解。借由无人机期望轨迹规划与实时期望轨迹跟踪，来应对环境动态因素的影响，实现稳定的无人机轨迹规划和控制，提升系统性能。通过与环境持续交互，能够智能地学习并调整飞行轨迹，针对无人机做出实时控制决策，从而适应实际复杂多变的网络动态场景。