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公开(公告)号:CN119225845A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411171958.7
申请日:2024-08-26
Applicant: 湖南汽车工程职业学院
IPC: G06F9/445 , G06F9/50 , G06N3/0499 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种云边协同环境下基于移动性感知的车辆任务卸载方法,步骤包括:先将车辆边缘环境下车辆任务卸载问题定义为一个以用户访问延迟最小化为目标的车辆任务卸载优化问题VTOP;再将VTOP问题建模成一个约束马尔可夫决策过程,引入MEC服务器选择策略经验池应对移动边缘环境的复杂性;然后提出基于在线(on‑line)异策(off‑policy)式深度强化学习算法建立VTO‑TD3方法解决VTOP问题;再构建车辆边缘环境下车辆任务卸载模型和学习框架,建立深度强化学习构成的VTO‑TD3算法。初始化后,根据访问延迟最小化目标进行卸载策略优化和计算,得到最优车辆任务卸载策略,解决了移动边缘环境下数据密集和延迟敏感的车辆计算任务卸载的问题。
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公开(公告)号:CN118182174A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410517813.1
申请日:2024-04-28
Applicant: 湖南汽车工程职业学院
Abstract: 本发明属于新能源汽车技术领域,并公开了一种新能源汽车安全驾驶控制系统及方法,包括:在车辆的行驶过程中,通过环境检测模块获取车辆的内部环境数据和监控数据;通过车辆状态检测模块获取车辆的车速数据、车辆挡位数据、车辆油门数据和车辆胎压数据;将内部环境数据和车辆胎压数据输入主控制模块进行对比分析,当内部环境数据或车辆胎压数据超过对应阈值时,生成报警信息,并将报警信息无线传输至显示模块和云平台;将监控数据输入主控制模块中的车速模拟预测模型中进行车速控制预测,得到对应的车速控制数据;基于车速控制数据对车辆的车速进行控制;本发明所述技术方案能够进行车速控制预测,增加行驶安全性。
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公开(公告)号:CN117749795A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311694578.7
申请日:2023-12-11
Applicant: 湖南汽车工程职业学院
Abstract: 本发明公开了基于强化学习算法的车辆边缘服务器部署方法,其方法的步骤包括:S1:在云端与边缘端协同环境下对部署车辆边缘服务器的场景进行建模;S2:构建寻找云边协同计算网络下车联网边缘服务器部署问题最优解时的目标函数和约束条件;S3:采用层次聚类算法和强化学习算法求解目标函数,得到目标函数的最优解;综上所述,本发明将强化学习机制应用于划分路边单元RSU的归属与决策边缘服务器位置,以实现用户服务访问延迟最小化及边缘服务器之间的负载均衡,满足了车载用户对车联网服务“低延时、高带宽、高可靠”的性能需求。
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