无人机辅助边缘计算的能量效率最大化算法设计

如何利用边缘计算技术提升无人机的飞行效能无人机作为近年来迅速发展的无人航空器，已广泛应用于农业植保、物流配送、灾害救援等领域。

然而，由于无人机技术的局限性，诸如计算能力不足、网络延迟高等问题仍然存在，这影响了无人机的飞行效能。

为了解决这些问题，边缘计算技术成为了提升无人机飞行效能的重要手段。

边缘计算是一种分布式计算的模式，通过将计算、存储、网络等资源从云端移到地理上离用户更近的边缘节点，实现数据的即时处理和快速传输。

利用边缘计算技术可以降低传感器数据到云端进行处理的延迟，并且能够解决无人机计算能力不足的问题。

首先，利用边缘计算技术可以将无人机上的传感器数据直接传输到离无人机较近的边缘节点进行处理。

无人机通过传感器获取到的数据，例如图像、视频，需要进行实时处理才能得到有效的结果。

如果将这些数据传输到云端进行处理，由于网络延迟的存在，无人机的响应时间将会很长，限制了其飞行效能。

而利用边缘计算技术，可以在边缘节点上进行实时处理，大大降低了数据传输的时延，提升了无人机的响应速度。

其次，边缘计算技术还可以将无人机上的计算任务卸载到边缘节点上执行。

由于无人机的计算能力有限，执行复杂的算法任务时往往会出现延迟。

而边缘服务器通常拥有更强大的计算能力，可以承担部分无人机上的计算任务。

通过将计算任务卸载到边缘节点上执行，无人机的计算负载得到分担，提高了无人机的计算效率，使其可以更加高效地执行任务。

此外，边缘计算技术还能够提供更可靠的通信保障，增强无人机的飞行效能。

无人机在飞行过程中需要与地面控制中心或其他无人机进行通信，传递数据与指令。

然而，因为信号传输的可靠性和实时性，如信号遮挡、网络拥塞等问题，无人机在某些区域可能会遭遇通信中断或延迟较大的情况，导致飞行效能下降。

利用边缘计算技术，可以在边缘节点部署更多的通信设备，提供更稳定的通信网络，有效减少通信中断和延迟，保障无人机的通信质量，提升飞行效能。

此外，边缘计算技术还可以促进无人机之间的协同工作。

边缘计算如何助力无人机应用在当今科技飞速发展的时代，无人机已经从最初的军事领域逐渐拓展到了民用和商业领域，如航拍、物流配送、农业植保、环境监测等。

然而，随着无人机应用场景的不断丰富和复杂化，对其数据处理能力、实时响应速度和安全性等方面提出了更高的要求。

边缘计算作为一种新兴的计算模式，为解决这些问题提供了有力的支持，极大地拓展了无人机的应用潜力。

边缘计算，简单来说，就是将计算资源和数据处理能力从传统的集中式云计算中心迁移到更靠近数据源的网络边缘设备上。

在无人机应用中，边缘计算可以部署在无人机自身、地面控制站或者其他靠近无人机飞行区域的边缘设备上。

这种计算模式的优势在于能够减少数据传输的延迟、降低网络带宽的需求，并提高数据的安全性和隐私保护。

首先，边缘计算显著提升了无人机的数据处理速度和实时响应能力。

在一些对时间敏感的应用场景中，如无人机竞速、应急救援等，快速的决策和响应至关重要。

传统的云计算模式下，无人机需要将采集到的数据传输到云端进行处理，然后再接收云端返回的指令，这个过程会产生较大的延迟。

而边缘计算可以在无人机本地或者附近的边缘设备上直接对数据进行处理和分析，几乎实时地生成决策指令，大大缩短了响应时间。

例如，在无人机竞速比赛中，通过边缘计算可以快速分析无人机的飞行姿态、速度和环境信息，实时调整飞行策略，以获得更好的比赛成绩。

其次，边缘计算有效地降低了无人机对网络带宽的依赖。

在大规模的无人机应用中，如农业植保中同时使用多架无人机进行作业，如果每架无人机都将大量的高清图像和传感器数据传输到云端，将会对网络带宽造成巨大的压力。

而边缘计算可以在本地对这些数据进行初步筛选和压缩，只将关键信息上传到云端，从而减少了数据传输量，降低了网络拥堵的风险。

同时，对于一些网络覆盖不稳定的区域，边缘计算使得无人机在离线状态下也能进行一定程度的自主决策和数据处理，提高了无人机的作业稳定性和可靠性。

再者，边缘计算增强了无人机数据的安全性和隐私保护。

无人机航迹规划中的路径规划算法比较与优化无人机（Unmanned Aerial Vehicle，简称无人机）作为近年来飞行器技术的重要突破之一，在航空航天、军事、农业、物流等领域发挥着重要作用。

在无人机的飞行控制中，路径规划算法的选择至关重要，它决定了无人机的飞行轨迹，直接影响着无人机飞行的效率和安全性。

本文将对几种常见的无人机路径规划算法进行比较与优化分析。

1. 最短路径算法最短路径算法是无人机航迹规划中最常用的算法之一。

其中，迪杰斯特拉（Dijkstra）算法和A*算法是两种主要的最短路径算法。

迪杰斯特拉算法是一种基于广度优先搜索的算法，通过不断更新每个节点的最短路径长度，最终确定无人机飞行的最短路径。

A*算法在迪杰斯特拉算法的基础上加入了启发式函数，能够更加准确地估计路径的代价。

2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。

它通过对候选路径进行遗传操作（如选择、交叉、变异等），通过适应度函数对路径进行评估，最终得到适应度最高的最优路径。

遗传算法具有较好的全局搜索能力，能够寻找到较优的飞行路径。

3. 蚁群优化算法蚁群优化算法模拟了蚂蚁的觅食行为，通过信息素的交流和更新来实现路径的优化。

蚁群算法具有较强的自适应性和鲁棒性，能够快速找到较优的路径。

在无人机航迹规划中，蚁群算法可以有效解决多无人机协同飞行的问题。

4. PSO算法粒子群优化（Particle Swarm Optimization，简称PSO）算法模拟了鸟群觅食的行为，通过不断地更新粒子的位置和速度，寻找最优解。

PSO算法具有较好的收敛性和全局搜索能力，在无人机航迹规划中能够有效地找到较优的路径。

5. 强化学习算法强化学习算法是一种通过试错和奖惩机制来优化路径选择的算法。

它通过构建马尔可夫决策过程（Markov Decision Process，简称MDP）模型，通过不断地与环境交互来学习最优策略。

强化学习算法在无人机航迹规划中能够适应环境的变化，快速学习到最优路径。

边缘计算技术在无人机领域的应用无人机技术近年来飞速发展，已经成为许多领域的重要工具。

然而，无人机在实际应用中还面临着一些挑战，如通信延迟、计算能力限制等。

边缘计算技术的引入可以有效解决这些问题，提升无人机的性能和安全性。

边缘计算技术是一种将数据处理和计算能力从云端移动到离用户更近的边缘设备的方法。

其主要目的是减少通信延迟、提高数据处理速度和降低带宽需求。

在无人机领域，边缘计算技术可以使无人机更加智能化、高效化。

首先，边缘计算技术可以提升无人机的感知和决策能力。

无人机需要及时感知周围环境的变化，以做出正确的决策。

通过在边缘设备上部署计算节点，无人机可以实时收集和处理周围环境的数据。

例如，无人机可以利用边缘节点上的计算能力，对传感器获取的图像进行实时分析，从而识别障碍物或异常状况，避免碰撞或发起救援等操作。

其次，边缘计算技术可以提高无人机的通信效率和安全性。

传统的无人机通信方式往往需要将数据传输至云端进行处理和分析，然后再将结果传回无人机，这会引起较长的延迟和大量的数据传输。

而边缘计算技术可以将数据处理和分析的任务放在离无人机更近的边缘节点上进行，减少传输时间和带宽需求。

此外，通过使用边缘计算技术，无人机可以在数据传输过程中加密和解密，提高数据的安全性和保护用户隐私。

边缘计算技术还可以帮助无人机实现协同飞行和智能编队。

在现实应用中，多架无人机需要进行协同飞行，共同完成任务。

通过在边缘设备上部署协同飞行算法和通信机制，多架无人机可以实现即时的通信和协同动作，避免碰撞和冲突。

此外，利用边缘计算技术还可以通过无线信号的实时分析和处理，实现智能编队，提高无人机的整体性能。

值得注意的是，对于边缘计算技术在无人机领域的应用，还存在一些挑战需要克服。

首先，边缘设备的计算和存储资源有限，需要设计高效的算法和优化策略，以在资源有限的情况下实现高效的数据处理和计算。

其次，边缘设备的稳定性和可靠性对于无人机的安全和可信度至关重要，需要建立健全的边缘计算架构和机制。

无人机辅助边缘计算的能量效率最大化算法设计1. 概述在当今信息时代，边缘计算技术作为一种新兴的计算模式，逐渐受到人们的关注和重视。

边缘计算通过将数据处理和存储功能移到网络边缘，以减少数据传输延迟和网络拥塞，提高系统的实时性和可靠性。

无人机技术的快速发展也为边缘计算提供了新的可能性，无人机辅助边缘计算成为了研究热点。

本文将探讨无人机辅助边缘计算的能量效率最大化算法设计，并共享个人观点和理解。

2. 无人机辅助边缘计算技术概述无人机辅助边缘计算是指利用无人机作为移动边缘计算节点，协助边缘服务器完成数据处理和传输任务。

无人机具有灵活的空间移动能力和较强的计算存储能力，可以在特定区域内为终端设备提供计算和存储服务。

边缘计算和无人机技术的结合，为诸如物联网、智能交通、环境监测等领域提供了新的解决方案。

3. 能量效率最大化算法设计原理在无人机辅助边缘计算中，能量效率最大化算法的设计是十分重要的。

能量效率指的是在满足通信质量和计算性能要求的前提下，尽可能降低能量消耗。

算法设计的核心是要在保证任务完成质量的前提下，通过合理的资源调度和优化策略，有效降低系统的能量消耗。

4. 能量效率最大化算法设计方法针对无人机辅助边缘计算的能量效率最大化，可以设计以下几种算法：4.1 遗传算法：遗传算法作为一种全局搜索和优化技术，可以应用于无人机路径规划和资源分配，以达到能量效率最大化的目的。

通过不断进化和适应环境，找到最优的计算与传输方案。

4.2 强化学习算法：强化学习算法是一种通过试错的方式来优化决策的算法。

在无人机辅助边缘计算中，可以通过强化学习来自动学习和调整无人机的行为策略，以使系统的能量效率达到最大化。

4.3 深度学习算法：深度学习算法可以用于数据的特征提取和建模，对于无人机传感器采集的数据进行分析和处理，从而优化系统的能量消耗和性能。

5. 个人观点和理解无人机辅助边缘计算的能量效率最大化算法设计，是一个涉及计算机科学、通信技术和航空航天领域的复杂问题。

边缘计算技术的低功耗与节能优化措施边缘计算是一种分布式计算模式，将计算资源部署在靠近数据源的边缘设备上，以便实现低延迟和高效能的数据处理。

然而，边缘设备往往资源受限，因此需要采取低功耗和节能优化措施，以延长其运行时间并提高能源利用效率。

本文将介绍几种常见的边缘计算技术的低功耗与节能优化措施。

首先，硬件层面的优化是减少边缘设备的功耗的重要手段。

其中，一种常见的方法是采用低功耗的处理器和芯片组。

这些低功耗芯片能有效地降低功耗，并在保持高性能的同时减少能源消耗。

例如，一些厂商开发了专门针对边缘计算设计的低功耗处理器，具备良好的计算能力同时功耗相对较低。

此外，可以结合动态电压调节和频率调节技术，根据任务的负载情况动态调整电压和频率，以进一步减少功耗。

其次，软件优化也是低功耗的重要手段之一。

通过优化软件算法和编程技术，可以减少计算量和存储需求，从而降低功耗。

例如，针对图像处理任务，可以采用边缘检测和特征提取等算法，减少复杂的计算过程。

此外，采用数据压缩和轻量级通信协议可以减少边缘设备与云端之间的数据传输量，降低能源消耗。

此外，边缘设备的能源管理也是节能优化的重要手段。

一种常见的方法是采用睡眠模式和唤醒机制。

当边缘设备处于空闲状态时，可以将其进入低功耗的睡眠模式，只在需要时才唤醒设备进行工作。

这样可以有效地减少能源消耗，并延长设备的使用时间。

另外，合理规划任务调度和资源管理也可以降低功耗。

通过智能的任务调度算法，将相似的任务集中处理，减少不必要的计算和数据传输，从而提高能源利用效率。

最后，边缘设备的能源供应也需要考虑。

采用太阳能电池板或燃料电池等可再生能源，可以为边缘设备提供稳定的电力，并减少对传统能源的依赖。

此外，通过能量回收技术，例如将设备产生的热量转化为电能，也可以提高边缘设备的能源利用效率。

综上所述，边缘计算技术的低功耗与节能优化措施包括硬件和软件层面的优化、能源管理以及能源供应等方面。

通过合理的硬件选型和优化算法，可以降低功耗并提高能源利用效率。

边缘计算技术在无人机领域中的实际应用案例回顾与展望无人机技术的快速发展为各行各业带来了巨大的机遇与挑战。

在无人机的应用过程中，边缘计算技术逐渐崭露头角，为提高应用的灵活性、实时性和安全性发挥了重要作用。

本文将回顾边缘计算技术在无人机领域的实际应用案例，并对其未来的发展进行展望。

一、实际应用案例回顾1. 任务指挥与控制：边缘计算可以实现对无人机任务的实时控制和指挥。

通过将计算和决策的能力移到离无人机最近的边缘设备上，可以降低通信时延，提高执行效率。

例如，在抢险救灾行动中，无人机被用于搜索和救援任务。

边缘计算技术可以实时监控传感器数据，迅速处理图像和视频，帮助指挥员做出即时决策，提高救援效率和成功率。

2. 数据处理与分析：无人机在搜寻、勘测和监测等任务中会产生大量的数据，这些数据需要快速处理和分析。

边缘计算技术可以将数据处理和分析的工作分布到离无人机较近的边缘设备上，减轻网络负载，提高数据传输效率，降低延迟。

例如，在农业领域，无人机被广泛应用于农作物生长监测和病虫害检测。

利用边缘计算技术，无人机可以实时采集土壤、气候和植物的数据，并进行实时分析，提供农民合理的农事建议，帮助提高农作物的产量和质量。

3. 环境感知与避障：边缘计算技术可以实时处理和分析无人机的传感器数据，帮助无人机实现环境感知和避障。

例如，在物流配送领域，无人机被用于商品配送。

边缘计算技术可以实时分析无人机传感器获取的数据，并根据地面路况和障碍物的信息帮助无人机规划最佳飞行路径，确保安全和高效。

二、未来展望随着无人机技术的不断发展和边缘计算技术的成熟应用，无人机领域中的边缘计算将呈现出更多的机会和挑战。

1. 网络安全与隐私保护：随着无人机应用场景的拓宽，对于网络安全和隐私保护的需求也越来越高。

边缘计算技术可以在无人机领域提供更高的安全性和隐私保护，保障数据的安全传输和存储。

未来，边缘计算技术需要进一步加强网络安全机制，提高数据加密和身份验证等措施，确保无人机应用的安全性。

无人机辅助边缘计算安全通信能力最大化方案
薛建彬;豆俊;王涛;马玉玲
【期刊名称】《计算机科学》
【年(卷),期】2024(51)S01
【摘要】针对无人机辅助移动边缘计算系统下用户信息容易泄露的问题,设计了一种基于非正交多址接入技术(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)的无人机辅助边缘计算系统的安全通信方案。

在保证每个地面用户的最小安全计算要求下,通过联合优化信道系数、发射功率、中央处理单元计算频率、本地计算和无人机轨迹来最大化系统的平均安全计算能力。

由于窃听者位置的不确定性、多变量的耦合以及问题的非凸性,利用逐次凸逼近和块坐标下降方法来解决该问题。

仿真结果表明,与基准方案相比,所提方案在系统安全计算性能方面优于基准方案。

【总页数】7页(P949-955)
【作者】薛建彬;豆俊;王涛;马玉玲
【作者单位】兰州理工大学计算机与通信学院
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.无人机辅助边缘计算的能量效率最大化算法设计
2.无人机边缘计算高能效任务完成率最大化方案
3.无人机辅助边缘计算中安全通信与能效优化策略
4.无人机辅助认知边缘计算鲁棒资源分配方案
5.边缘指挥控制平台辅助的无人机安全通信
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云计算中的边缘计算与智能农业无人机在当今科技迅猛发展的时代，云计算和智能农业无人机成为了两个备受关注的技术领域。

而边缘计算则作为链接云计算和智能设备的重要桥梁，为智能农业无人机提供了更高效、更稳定的计算能力和数据处理能力。

本文将探讨边缘计算在智能农业无人机中的应用，并深入分析其带来的益处。

一、边缘计算简介边缘计算是一种将数据处理和存储尽可能接近数据源头的计算方式。

传统的云计算模式通常将数据发送到远程的云服务器进行处理和存储，而边缘计算则将这些任务移到离数据源头更近的位置，如设备本身或附近的边缘服务器。

二、智能农业无人机概述智能农业无人机是指通过自主飞行和搭载传感器、摄像头等设备，为农业生产提供数据收集、监测和作物处理等功能的飞行器。

它可以实时获取农田的温度、湿度、光照等信息，并对作物进行精准浇水、施肥和喷洒等操作。

三、边缘计算在智能农业无人机中的应用1. 即时数据分析与决策支持边缘计算使得智能农业无人机能够将收集到的大量农田数据通过本地计算进行实时分析，并快速生成决策结果。

这使得农民可以及时获取农田的健康状况、土壤质量等信息，从而做出相应的调整和决策，提高农业生产效率。

2. 快速响应与调整传统的云计算模式需要将数据发送到远程服务器进行处理，这会导致延迟较高的问题。

而边缘计算能够将数据处理任务放置在无人机上的边缘设备上，使得数据处理速度更快，响应时间更短。

这使得无人机能够及时发现农田问题，如病虫害的爆发，从而提前采取相应的应对措施。

3. 高效的能源管理边缘计算可以在智能农业无人机本地进行能源管理。

通过将数据处理任务下放至边缘设备，减少了数据传输的能源消耗，延长了无人机的航行时间。

这使得无人机能够更长时间地进行农田监测和作业，提高了工作效率和成本效益。

四、边缘计算在智能农业无人机中的益处1. 提高农业生产效率边缘计算使得智能农业无人机能够更快地对农田进行监测和作业，及时采取相应的措施，从而提高农业生产的效率和产量。

《移动边缘计算环境下基于深度强化学习的多目标任务卸载策略研究》篇一一、引言随着移动互联网的飞速发展，移动设备产生的计算任务日益增多，对计算资源和能量消耗的要求也不断提高。

移动边缘计算（Mobile Edge Computing，MEC）作为一种新兴的计算模式，通过在靠近用户的网络边缘部署计算资源，为移动设备提供了低延迟和高带宽的计算服务。

然而，由于移动设备的计算能力和电池容量的限制，如何有效地卸载多目标任务成为一个重要的问题。

因此，本文提出了在移动边缘计算环境下基于深度强化学习的多目标任务卸载策略研究。

二、研究背景及意义在移动边缘计算环境中，多目标任务卸载策略的制定对于提高系统性能和资源利用率具有重要意义。

传统的卸载策略往往基于静态或启发式方法，难以应对动态变化的任务需求和网络环境。

而深度强化学习作为一种新兴的机器学习方法，能够通过学习历史经验来优化决策，适用于动态环境下的任务卸载。

因此，本文旨在研究基于深度强化学习的多目标任务卸载策略，以提高移动边缘计算环境的性能和资源利用率。

三、相关工作本节将介绍与本研究相关的前人工作。

首先，对移动边缘计算和多目标任务卸载的基本概念和现有研究进行概述。

其次，介绍深度强化学习在移动边缘计算中的应用现状，包括其优势和挑战。

最后，分析现有研究的不足和本研究的创新点。

四、系统模型与问题定义本节将详细描述移动边缘计算环境下的系统模型和多目标任务卸载问题。

首先，介绍移动边缘计算环境的架构和关键组件。

其次，定义多目标任务的特点和卸载过程中的优化目标。

最后，阐述问题定义和数学建模过程。

五、基于深度强化学习的多目标任务卸载策略本节将详细介绍基于深度强化学习的多目标任务卸载策略。

首先，介绍深度强化学习的基本原理和算法。

其次，描述如何将深度强化学习应用于多目标任务卸载问题中，包括状态空间、动作空间和奖励函数的设计。

最后，介绍策略的训练过程和优化方法。

六、实验与分析本节将通过实验验证所提出的多目标任务卸载策略的有效性。

边缘计算技术在无人机领域的应用无人机技术的迅猛发展，为各个领域带来了全新的应用可能。

然而，传统的无人机技术也面临着一些挑战，如延迟高、带宽狭窄等问题。

边缘计算技术作为一种新型的计算模式，可以有效解决传统云计算模式下的问题，为无人机领域带来了巨大的机遇。

本文将探讨边缘计算技术在无人机领域的应用，并分析其优势和挑战。

首先，边缘计算技术在无人机领域的一个重要应用是数据处理和分析。

无人机在执行任务时会产生大量的数据，如图像、视频、传感器数据等。

传统的云计算模式下，这些数据需要通过网络传输到云服务器进行处理和分析，而这一过程会导致延迟高、带宽瓶颈等问题。

而边缘计算技术将计算资源靠近无人机，可以在边缘设备上进行实时的数据处理和分析，极大地提高了响应速度和数据处理效率。

其次，边缘计算技术还可以应用于无人机的智能决策和自主飞行。

传统的无人机往往需要依靠云服务器进行决策和控制，而这一过程同样存在延迟高的问题。

边缘计算技术可以将智能决策算法部署在边缘设备上，使得无人机可以通过本地计算快速做出智能决策。

此外，边缘计算技术还可以将多个无人机连接起来，形成协同工作的网络，实现自主飞行和分布式任务执行。

此外，边缘计算技术在无人机领域还可以应用于实时的传感数据采集和处理。

无人机搭载了多种传感器，可以实时采集和传输各种数据，如气象信息、空气质量监测、交通流量等。

传统的云计算模式下，这些数据需要通过网络传输到云服务器进行处理，而边缘计算技术可以将数据处理的过程放在边缘设备上，实现实时监测和响应。

这对于应急救援、环境监测等领域具有重要意义。

然而，边缘计算技术在无人机领域的应用也面临一些挑战。

首先是边缘设备的计算能力和存储容量有限，无法满足复杂计算任务的需求。

其次是边缘设备的能耗和散热问题，特别是在高负载情况下可能会导致性能下降。

此外，边缘设备的可靠性和安全性也是需要考虑的问题，如设备的稳定性、故障恢复机制等。

为解决上述挑战，可以采取一些策略。

ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００３－３１１４．２０２４．０２．０１６引用格式：何茂霖，多滨，胡艳梅，等．基于智能超表面的无人机移动边缘计算综述［Ｊ］．无线电通信技术，２０２４，５０（２）：３４９－３５６．［ＨＥＭａｏｌｉｎ，ＤＵＯＢｉｎ，ＨＵＹａｎｍｅｉ，ｅｔａｌ．ＳｕｒｖｅｙｏｎＵＡＶ ｅｎａｂｌｅｄＭｏｂｉｌｅＥｄｇｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅＩｎｔｅｌｌｉ ｇｅｎｔＳｕｒｆａｃｅ［Ｊ］．ＲａｄｉｏＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０２４，５０（２）：３４９－３５６．］基于智能超表面的无人机移动边缘计算综述何茂霖１，多　滨１，胡艳梅１，宁　进１，袁晓军２（１．成都理工大学计算机与网络安全学院，四川成都６１００５９；２．电子科技大学通信抗干扰全国重点实验室，四川成都６１１７３１）摘　要：当今移动通信和计算领域移动边缘计算（ＭｏｂｉｌｅＥｄｇｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ，ＭＥＣ）已成为提高性能和用户体验的关键技术之一，利用智能超表面（ＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｕｒｆａｃｅ，ＲＩＳ）和无人机（ＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌＶｅｈｉｃｌｅ，ＵＡＶ）技术辅助的ＭＥＣ系统，在网络性能提升、时延降低、计算和通信资源分配优化以及适应性方面具有显著优势，引起了学术界和工业界的广泛关注。

系统地讨论了ＲＩＳ辅助的ＵＡＶＭＥＣ（ＲＩＳ ａｓｓｉｓｔｅｄＵＡＶＭＥＣ，ＲＵ ＭＥＣ）系统中的协作方式，梳理了ＲＵ ＭＥＣ系统在设计过程中需要考虑的关键问题以及可采取的解决方法，阐述了未来的研究方向，包括ＲＩＳ和ＵＡＶ技术的进一步创新、系统安全性和可靠性增强，以及在各种场景中的广泛应用。

关键词：无人机；移动边缘计算；智能超表面中图分类号：ＴＮ９２９．５ 文献标志码：Ａ 开放科学（资源服务）标识码（ＯＳＩＤ）：文章编号：１００３－３１１４（２０２４）０２－０３４９－０８ＳｕｒｖｅｙｏｎＵＡＶ ｅｎａｂｌｅｄＭｏｂｉｌｅＥｄｇｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇＢａｓｅｄｏｎＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｕｒｆａｃｅＨＥＭａｏｌｉｎ１，ＤＵＯＢｉｎ１，ＨＵＹａｎｍｅｉ１，ＮＩＮＧＪｉｎ１，ＹＵＡＮＸｉａｏｊｕｎ２（１．ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＣｙｂｅｒＳｅｃｕｒｉｔｙ，ＣｈｅｎｇｄｕＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１００５９，Ｃｈｉｎａ；２．ＮａｔｉｏｎａｌＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＷｉｒｅｌｅｓｓＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ，ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆＣｈｉｎａ，Ｃｈｅｎｇｄｕ６１１７３１，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＭｏｂｉｌｅＥｄｇｅＣｏｍｐｕｔｉｎｇ（ＭＥＣ）ｉｓａｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｕｓｅｒｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｉｎｍｏｂｉｌｅｃｏｍｍｕｎｉ ｃａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｐｕｔｉｎｇ．ＭＥＣｓｙｓｔｅｍａｓｓｉｓｔｅｄｂｙＲｅｃｏｎｆｉｇｕｒａｂｌｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔＳｕｒｆａｃｅ（ＲＩＳ）ａｎｄＵｎｍａｎｎｅｄＡｅｒｉａｌＶｅｈｉｃｌｅ（ＵＡＶ）ｔｅｃｈ ｎｏｌｏｇｙｈａｓｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔａｄｖａｎｔａｇｅｓｉｎｎｅｔｗｏｒｋｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ，ｄｅｌａｙｒｅｄｕｃｔｉｏｎ，ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｎｄｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｒｅｓｏｕｒｃｅａｌｌｏｃａ ｔｉｏｎｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ，ａｎｄａｄａｐｔａｂｉｌｉｔｙ，ｗｈｉｃｈｈａｓａｔｔｒａｃｔｅｄｗｉｄｅａｔｔｅｎｔｉｏｎｆｒｏｍａｃａｄｅｍｉａａｎｄｉｎｄｕｓｔｒｙ．Ｆｉｒｓｔｔｈｅａｕｔｈｏｒｓｙｓｔｅｍａｔｉｃａｌｌｙｄｉｓｃｕｓ ｓｅｓｔｈｅｃｏｏｐｅｒａｔｉｏｎｍｏｄｅｓｉｎＲＩＳ ａｓｓｉｓｔｅｄＵＡＶ ＭＥＣ（ＲＵ ＭＥＣ）ｓｙｓｔｅｍｓ，ｔｈｅｎｒｅｖｉｅｗｓｔｈｅｋｅｙｉｓｓｕｅｓａｎｄｐｏｓｓｉｂｌｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓｉｎｔｈｅｄｅｓｉｇｎｐｒｏｃｅｓｓｏｆＲＩＳ ａｓｓｉｓｔｅｄＵＡＶ ＭＥＣｓｙｓｔｅｍｓ，ａｎｄｆｉｎａｌｌｙｏｕｔｌｉｎｅｓｔｈｅｆｕｔｕｒｅｒｅｓｅａｒｃｈｄｉｒｅｃｔｉｏｎｓ，ｉｎｃｌｕｄｉｎｇｆｕｒｔｈｅｒｉｎｎｏｖａｔｉｏｎｏｆＲＩＳａｎｄＵＡＶｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ，ｓｅｃｕｒｉｔｙａｎｄｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓ，ａｎｄｗｉｄｅａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｉｎｖａｒｉｏｕｓｓｃｅｎａｒｉｏｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ＵＡＶ；ＭＥＣ；ＲＩＳ收稿日期：２０２３－１２－２１基金项目：国家自然科学基金（６２０７１０９０）；四川省国际科技创新合作／港澳台科技创新合作项目（２０２３ＹＦＨ００９２）；四川省区域创新合作项目（２０２２ＹＦＱ００１７）ＦｏｕｎｄａｔｉｏｎＩｔｅｍ：ＮａｔｉｏｎａｌＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＦｏｕｎｄａｔｉｏｎｏｆＣｈｉｎａ（６２０７１０９０）；ＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｏｏｐｅｒａ ｔｉｏｎ／ＨｏｎｇＫｏｎｇ，ＭａｃａｏａｎｄＴａｉｗａｎＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｏｏｐｅｒａｔｉｏｎＰｒｏｊｅｃｔ（２０２３ＹＦＨ００９２）；ＳｉｃｈｕａｎＰｒｏｖｉｎｃｅＲｅｇｉｏｎａｌＩｎｎｏｖａｔｉｏｎＣｏ ｏｐｅｒａｔｉｏｎＰｒｏｊｅｃｔ（２０２２ＹＦＱ００１７）０　引言５Ｇ已进入商业化阶段，６Ｇ的研究也在持续进行，这为一系列新兴应用提供了支撑，例如自动驾驶、人脸识别和虚拟现实等［１］。

第37卷第1期湖南理工学院学报(自然科学版)V ol. 37 No. 1 2024年3月 Journal of Hunan Institute of Science and Technology (Natural Sciences) Mar. 2024 IRS辅助供能的多用户MEC系统性能研究彭鑫, 彭堤(湖南理工学院信息科学与工程学院, 湖南岳阳414006)摘要: 在物联网(IoT)场景中, 边缘服务器可有效缓解IoT设备计算能力有限的问题, 如何保证IoT设备的能量供应成为研究热点之一. 无线能量传输(WPT)与移动边缘计算(MEC)的组合是一种解决方案, 但混合接入点(HAP)与IoT设备之间不能保证总是存在直连链路. 为了处理这个问题, 考虑利用智能反射表面(IRS)辅助无线能量传输与任务卸载. 在多用户MEC系统下, 当IoT设备采用二进制卸载时, 联合能量传输时间优化、卸载决策以及调度顺序以求得最小系统处理时延问题是一个混合整数非凸问题. 考虑HAP与IoT设备之间的信道差异, 采用一种两层交替迭代的算法, 并利用MEC的计算能力最小化系统处理时延. 实验结果表明, 所用方法收敛快, 能有效缩短系统处理时延, 在IRS的辅助下能明显提升系统性能.关键词:IRS; 无线能量传输; 多用户MEC系统; 二进制卸载中图分类号: TN929.5 文章编号: 1672-5298(2024)01-0010-05Research on Performance of Multi-user MEC System withIRS-assisted Energy SupplyPENG Xin, PENG Di(School of Information Science and Engineering, Hunan Institute of Science and Technology, Yueyang 414006, China) Abstract: In the internet of things (IoT) scenario, the edge server can effectively alleviate the problem of limited computing power of IoT devices, and how to ensure the energy supply of IoT devices has become one of the research hotspots. The combination of wireless energy transmission (WPT) and mobile edge computing (MEC) is a solution, but there is no guarantee that there is always a direct link between hybrid access point (HAP) and IoT devices. In order to deal with this problem, the intelligent reflective surface (IRS) is considered to assist wireless energy transmission and task unloading. In the multi-user MEC system, when the IoT device adopts binary unloading, it is a mixed integer non-convex problem to combine energy transmission time optimization, unloading decision and scheduling order to obtain the minimum system processing delay. Considering the channel difference between HAP and IoT devices, a two-layer iterative algorithm is used, and the computing power of MEC is used to minimize the processing delay of the system. The experimental results show that this method converges quickly, can effectively reduce the system processing delay, and can obviously improve the system performance with the help of IRS.Key words: IRS; wireless energy transmission; multi-user MEC system; binary offload0 引言由于受成本与设备尺寸的限制, IoT设备大都配备低性能的处理器与低容量的电池, 难以持续、稳定地处理大量数据. 移动边缘计算的出现, 缓解了IoT设备计算能力有限的困境, 而无线供能技术可以为IoT设备提供持续可靠的能量供应保障. 文[1]提出一个多用户以及多MEC服务器的IoT系统, 并研究了系统能效与服务延迟之间的权衡问题. 文[2]提出一个无线供能的MEC系统, 并研究了系统计算能效最大化的问题. 本文参考文[3]与文[4], 提出一个IRS辅助无线供能的多用户MEC系统, 设备任务全部采用二进制卸载, 通过联合优化能量传输时间、卸载决策以及调度顺序, 以求得最小化系统处理时延.1 系统模型系统模型如图1所示, 系统由一个配备有HAP与MEC服务器的单天线基站、具有M块反射单元的IRS以及N个能量有限的IoT设备构成. 设备任务队列为先进先出模式, 每个设备任务队列的第一个任务收稿日期: 2023-04-08基金项目: 湖南省自然科学基金青年项目(2021JJ40228); 湖南省研究生创新项目(QL20230275, CX20231220); 湖南省大学生创新创业计划训练项目(S202310543040)作者简介: 彭鑫, 男, 博士, 教授. 主要研究方向: 无线网络与移动计算第1期 彭 鑫, 等: IRS 辅助供能的多用户MEC 系统性能研究 11 构成一个批次. 设备与IRS 均无直接供电, 开始自身工作前需接收HAP 的射频能量以满足自身工作需求.图1 系统模型系统计算一个批次任务的时间分配如图2所示. 在能量传输阶段, IRS 收集到足够自身工作的能量后开始辅助能量传输. 在任务计算阶段, IoT 设备可选择将任务通过时分多址(TDMA)方式卸载至MEC 服务器进行计算或留在本地计算.图2 系统的时间分配IRS 在时间段1t 内收集到的能量为2IRS 10||||r E t P h η=, 并在2t 时间段内进行辅助供能. 在辅助供能阶段, IRS 采用分割方式, 即固定数量的反射单位为一个IoT 设备进行辅助供能. IoT 设备在能量传输阶段012t t t =+内收集到的能量为221020||||H n d n I n r d n E t P h t P h h h ηη,,,=++, 其中η为能量转换效率,0P 为HAP 的能量信号发射功率, r h ,d n h ,与I n h ,分别表示HAP 至IRS ，HAP 至IoT 设备n 与IRS 至IoT 设备n 的下行信道系数. IoT 设备n 产生的任务定义为in out n nn n S D F D =(,,), 其中in n D 为任务数据大小, n F 为任务完成计算所需的CPU 周期数, out nD 为任务的计算结果. 当任务为本地计算时, 其完成计算所需能量为3loc n n nE cf d =, 所需时间为loc nn n d F f =,联立两式可得loc n d =, 其中c 为CPU 能耗系数, n f 为物联网设备的计算频率, 可证得loc d 是关于E 的单调递减的下凸函数. 当任务为卸载计算时, IoT 设备n 将任务卸载至MEC 服务器的传输速率为tr 22log (1/)n n n R W h P σ=+, 其中W 表示信道带宽, n h 与2σ分别表示IoT 设备n与HAP 通信时的上行信道系数与环境噪声功率, 任务卸载所需时间为tr in /n n n d D R =, IoT 设备n 的发射功率为tr tr /n n n P E d =, 于是可得:tr tr 2in 2log [1/()]/.n n n n n d h E d D W σ+= (1)设mintr tr tr max /n n d e P =, 对式(1)进行一阶泰勒展开可得tr n d 的近似表达式[3]:mintr 222mintr mintr in trmintr 2mintr 2mintr ()1ln 2log 122n n n n n n n n n n n n n h E d d d h E D d d W h d d σσσ⎛⎫+ ⎪⎡⎤⎛⎫⎝⎭≈+⨯+-.⎢⎥ ⎪⎢⎥⎝⎭⎣⎦ (2)12 湖南理工学院学报(自然科学版) 第37卷可以证得tr n d 是关于n E 的单调递减的下凸函数.假设MEC 服务器CPU 的最大频率为edge f , 则任务n S 在MEC 服务器中完成计算所需的时间为edge in edge /n n d D f =.本地计算部分完成计算所需时间为c loc loc max{(1)} , 1.i i T xd i j =-≤≤ (3)卸载计算部分完成计算所需时间为tr edge c 1edge c tr edge 1, 1,max ,1.i i i j i i i x d d i T T x d i j -=⎧+=⎪=⎧⎫⎨,<⎨⎬⎪⎩⎭⎩∑≤ (4) 其中x 表示卸载决策, 0x =时表示任务留在本地进行计算, 1x =时表示任务卸载至MEC 服务器进行计算.因此, 系统计算一个批次的任务所需的时间为C c c All loc edge max{}.T T T =, (5)系统处理一个批次的任务所需的时间为C All 0.T T t =+ (6)2 问题求解本文的研究目标是在IRS 辅助供能的情况下, 对MEC 系统的任务进行优化调度, 获得最优卸载决策以最小化系统的任务计算时延. 优化问题可以表述为:c c 0120C IRS 2All max tr trmax 00max 12P1minimize max{};s t C1;C2();C301 [1];C4;C50; C60;C7L C K K C L x t n C T T t t t t E M t T x i K f f P P P P K C C μ,,,,:,+.. :+=:+:={,},∀∈,:0<:<:<:=[,,, ≥≤≤≤12, , [1];C8 , , [1];C9.C L K i j C L K i j L C L C C C i j i j K K C C C C C i j i j K K K K ]≠,≠∀,∈,:=[,,,]≠,≠∀,∈,:+=其中μ表示IRS 单个反射单元的能耗, max f 与tr max P 分别为IoT 设备的CPU 最大运行频率与最大发射功率,0max P ,为HAP 能量信号的最大发射功率, K 为所有任务的合集, C K 与L K 分别为调度后卸载计算与本地计算的任务合集, c L K T 表示将任务集合L 留在IoT 设备进行计算所需的完成时间, c CK T 表示将任务集合C 卸载传输至MEC 服务器进行计算所需的完成时间.问题P1是一个混合整数非凸问题, 本文采用双层交替迭代对其求解. 第一层, 在预先给定的能量E下, 采用双重Johnson 贪心算法对IoT 设备的任务进行调度以求得最小系统计算时延. 第二层, 采用黄金分割算法找到最优的能量E .2.1 任务调度由于每个IoT 设备与HAP 之间的信道状态不同, 所以在相同的供能时间内, 每个IoT 设备收集到的能量不一样. 为此, 采用双重Johnson 贪心算法来优化批次计算时延. 在第一次使用Johnson 贪心算法时,利用预先给定的能量, 求得批次完成计算时延C All T , 在已知能量与批次完成计算时延C All T 的情况下, 可E E第1期 彭 鑫, 等: IRS 辅助供能的多用户MEC 系统性能研究 13 求得1t 与2t . 在第二次使用Johnson 贪心算法时, 利用已求得的1t 与2t 计算每个IoT 设备在当前信道状态下实际收集到的能量n E , 最后根据能量n E 再一次进行调度.2.2 无线供能由双重Johnson 贪心算法得出任务计算顺序与卸载决策后, 问题P1可以转换为c c 0P 2minimize max{},s t C1C2C4C5C6.L C K K t T T t :,+.. ,,,, 根据任务调度得出给定能量E 下的最小任务计算时延后, 在IoT 设备上的能量n E 足以取得最短的计算时延与传输时延时, 能量n E 继续增加也不会再缩短计算时延与传输时延, 但是会增加IoT 设备的能量收集时间. 因此, 需要对能量E 进行优化. 可证明问题P2是关于能量E 的下凸函数, 使用黄金分割算法对能量E 进行一维搜索即可求得系统最短处理时延.3 仿真结果假设基站位于原点(0, 0), IRS 位于点(25, 20), IoT 设备分布于以点(25, 0)为中心、半径为5 m 的圆形区域内. 信道模型0CL L H =, 其中000(/)L C d D α-=, 030dB C =-为参考距离01m D =时的路径损失, α为路损因子, HAP 与IRS 之间的路损因子AI 0.8α=, IRS 与IoT 设备之间的路损因子ID 0.8α=, HAP 与IoT 设备之间的路损因子AD α=1.5. LoS NLoS H =+, 其中β为莱斯因子, LoS H 与NLoSH 分别表示视距链路与非视距链路. 所有任务的数据大小以及完成计算所需的CPU 周期数均为随机生成.从图3与图4可以看出, 本文使用的算法相较于全本地计算与全卸载计算两种基本方案, 可以明显降低系统处理时延. 在全本地计算中, 系统处理时延完全取决于完成计算所需CPU 周期数最大的任务. 与本文使用的算法相比较可以得出, 计算复杂度高但任务数据量小的任务更适合卸载至MEC 服务器进行计算, 以降低系统处理时延.图3 本文算法与全本地计算性能比较 图4 本文算法与全卸载计算性能比较 从图5可以看出, 在本文所使用的算法中, 当IoT 设备数超过15个以后, 卸载计算部分可视为已经达到饱和, 此时, 计算复杂度低但任务数据量大的任务更适合留在本地进行计算. 随着IoT 设备数的增加,本文使用的算法相较于全卸载计算, 更能降低系统处理时延.结合图5与图6可以看出, 在IRS 的辅助下, 卸载计算部分的饱和度得到提升. 在没有IRS 辅助时,IoT 设备数仅为3, 卸载计算部分便已达到饱和.从图7中可以看出, 加入IRS 后, 系统的处理时延明显降低, 这是因为在供能阶段, IRS 可以辅助供能. 相较于无IRS 情景, IoT 设备在相同时间内可以收集到更多的能量; 在任务卸载传输阶段, IRS 可以改善无线网络通信性能, 缩短任务的传输时间, 相较于无IRS 情景, 在相同时间内,可以传输更多的任务至系统处理时延/s 系统处理时延/s14 湖南理工学院学报(自然科学版) 第37卷 MEC 服务器进行计算.图5 IRS 辅助下本地计算与卸载计算分布比例 图6 无IRS 辅助下本地计算与卸载计算分布比例图7 有IRS 辅助与无IRS 辅助时的性能比较4 结束语本文构建了一个IRS 辅助无线供能的多用户MEC 系统, 在用户任务皆为二进制卸载的情境下, 以最小化系统处理时延为目标, 利用一个双层交替迭代算法, 解决一个混合整数非凸问题, 并加入IRS 以提升系统性能. 仿真结果表明, 该算法收敛快, 相较于两个基准方案, 能明显降低系统时延; 通过加入IRS, 系统性能得到进一步提升.参考文献:[1] HU H, SONG W, WANG Q, et al. Energy efficiency and delay tradeoff in an MEC-enabled mobile IoT network[J]. IEEE Internet of Things Journal, 2022,9(17): 15942−15956.[2] SHI L Q, YE Y H, CHU X L, et al. Computation energy efficiency maximization for a NOMA-based WPT-MEC network[J]. IEEE Internet of ThingsJournal, 2021, 8(13): 10731−10744.[3] 朱科宇, 朱 琦. MEC 系统中基于无线供能的多用户任务调度算法[J]. 南京邮电大学学报(自然科学版), 2022, 42(5): 36−46.[4] MAO S, ZHANG N, LIU L, et al. Computation rate maximization for intelligent reflecting surface enhanced wireless powered mobile edge computingnetworks[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2021, 70(10): 10820−10831. 系统处理时延/s。

基于强化学习的机器人底盘能量管理与路径规划优化算法目录一、内容综述 (2)1. 研究背景 (3)2. 相关技术概述 (4)3. 论文贡献 (5)4. 论文结构 (6)二、机器人能量管理与路径规划问题阐述 (7)1. 能量管理问题 (9)1.1 机器人底盘能量模型 (10)1.2 能量优化目标函数 (11)1.3 能量管理挑战 (12)2. 路径规划问题 (13)2.1 路径规划目标函数 (14)2.2 路径规划方法 (15)2.3 路径规划约束 (16)三、基于强化学习的解决方案 (18)1. 强化学习算法框架 (19)1.1 状态空间定义 (21)1.2 动作空间定义 (22)1.3 奖励函数设计 (23)1.4 算法选择及训练 (24)2. 能量管理策略迭代 (25)2.1 能量策略学习算法 (27)2.2 能量策略评估方案 (27)3. 路径规划策略迭代 (29)3.1 路径规划策略学习算法 (30)3.2 路径规划策略评估方案 (32)四、仿真实验与结果分析 (33)1. 仿真环境搭建 (34)2. 实验设计与参数设置 (35)3. 实验结果展示和分析 (37)3.1 能量消耗对比 (39)3.2 路径规划效率对比 (40)3.3 算法收敛性分析 (41)五、结论与展望 (42)一、内容综述随着科技的发展，机器人在各个领域的应用越来越广泛。

尤其是在工业生产、物流配送、家庭服务等领域，机器人已经成为了不可或缺的劳动力。

传统的机器人底盘能量管理与路径规划算法往往存在效率低下、能耗大、路径规划不合理等问题。

为了提高机器人的性能和降低能耗，本文提出了一种基于强化学习的机器人底盘能量管理与路径规划优化算法。

强化学习是一种通过与环境交互来学习最优行为策略的方法，在本算法中，我们首先将机器人底盘的能量管理问题转化为一个强化学习任务，即如何在给定的能量限制下，使得机器人能够完成预定的任务并返回起点。

为了实现这一目标，我们设计了一个基于深度Q网络的强化学习模型，该模型能够根据当前状态选择具有最大累积奖励的动作。

边缘计算技术在无人机领域中的实际应用案例解析无人机技术近年来飞速发展，成为许多领域中不可或缺的工具。

与此同时，边缘计算技术的兴起为无人机的实际应用提供了新的可能性。

边缘计算技术将计算资源从云端移至离用户更近的地方，为无人机带来了更低的延迟、更强的实时性和更高的安全性。

在本文中，我们将解析边缘计算技术在无人机领域中的实际应用案例，展示其在提升无人机性能和应用场景拓展方面的巨大潜力。

一、边缘计算技术提升无人机的智能化水平边缘计算技术的应用使得无人机能够在飞行过程中实时处理海量数据，提升其智能化水平。

例如，一款用于农业领域的无人机，可以通过边缘计算技术将搭载的传感器收集的大量农田数据实时处理并分析，为农业生产提供实时决策依据。

传统上，这种数据处理需要将数据上传至云端进行处理，然后再将处理结果返回无人机，这样存在较大的延迟。

而边缘计算技术将数据处理推到离农田更近的无人机上，大大降低了延迟，提高了农业生产的效率。

二、边缘计算技术拓展无人机的应用场景边缘计算技术的引入为无人机的应用场景拓展提供了可能。

例如，在物流领域，通过边缘计算技术，无人机可以实现即时的货物追踪和目标定位，为物流行业带来更高效的配送服务。

此外，边缘计算技术还可以支持无人机与其他物联网设备的连接，实现智能交通的管理和监控。

通过无人机搭载的摄像头和传感器，可以实时收集道路交通信息，并与其他边缘计算设备进行协作，优化交通流量，减少拥堵和事故的发生。

三、边缘计算技术提高无人机的安全性无人机在保障国家安全和公共安全方面发挥着重要的作用。

边缘计算技术的应用可以提高无人机的安全性能，避免其被非法入侵和操控。

通过将计算和决策推至无人机本身进行处理，无人机与云端的数据传输量大幅减少，减少了黑客攻击的机会。

此外，边缘计算技术还可以使得无人机在紧急情况下能够快速作出反应，减少可能的人员伤亡和财产损失。

例如，无人机在消防救援方面的应用，通过搭载烟雾传感器和热成像设备，可以在火灾发生时快速响应，实时传输图像和数据给消防人员，为他们提供准确的火场信息，指导灭火作业。

无人机路径规划算法的计算效率优化方法无人机的广泛应用已经成为现代社会的一项重要技术。

然而，无人机的路径规划一直是无人机研究领域面临的挑战之一。

无人机路径规划问题的复杂性源于无人机的高速飞行和多重目标约束。

为了提高无人机路径规划算法的计算效率，需要采用一些优化方法。

首先，为了优化无人机路径规划算法的计算效率，可以采用启发式搜索算法。

启发式搜索算法是一种基于问题特性的搜索算法，通过合理的启发函数设计，能够减少搜索空间，从而提高搜索效率。

在无人机路径规划中，可以使用启发式搜索算法来指导路径搜索，如A*算法和Dijkstra算法。

这些算法通过评估每个路径段的启发式函数值，选择具有最小函数值的路径段进行下一步探索，从而避免无用的搜索。

这种方式可以大大减少搜索的时间和计算量。

其次，采用几何优化方法可以优化无人机路径规划算法的计算效率。

几何优化是一种将问题约化为几何关系，并基于几何特性进行求解的方法。

在无人机的路径规划中，可以将路径规划问题转化为一个几何优化问题。

通过对问题特性进行几何化建模，可以减少问题的复杂性，从而提高计算效率。

例如，可以通过将无人机路径规划问题转化为最短路径问题，然后利用几何算法（如最短路径算法）对路径进行求解。

这种几何优化方法可以在不影响路径规划的正确性的前提下，大大提高计算效率。

另外，使用并行计算可以优化无人机路径规划算法的计算效率。

并行计算是一种通过多个计算单元同时进行计算的方法，可以大大提高计算效率。

在无人机路径规划中，可以将问题划分为多个子问题，并且分配给不同的计算单元进行并行计算。

这样可以将计算时间大大减少，从而提高计算效率。

例如，可以将无人机路径规划问题划分为多个区域，并将每个区域分配给一个计算单元进行计算。

每个计算单元独立地计算其负责的区域，并将结果合并得到最终路径。

这种并行计算方法可以在很大程度上减少计算时间，从而提高计算效率。

最后，使用机器学习方法可以优化无人机路径规划算法的计算效率。

移动边缘计算场景下巡回无人机任务卸载优化研究移动边缘计算场景下巡回无人机任务卸载优化研究摘要：随着无人机的广泛应用，巡回无人机任务成为一项重要的任务。

而在移动边缘计算场景下，巡回无人机任务的卸载优化尤为重要。

本文针对移动边缘计算场景下巡回无人机任务卸载优化问题进行了深入研究。

首先介绍了移动边缘计算的基本概念及其优势，然后详细介绍了巡回无人机任务的特点及其挑战。

接着，结合巡回无人机任务的特点，提出了一种基于分布式卸载的优化方法，该方法通过将巡回无人机任务分解成若干个子任务，然后将子任务分别卸载到移动设备和云端进行计算，从而实现卸载优化。

实验结果表明，基于分布式卸载的优化方法在减少计算延迟和提高能源效率方面具有显著的优势。

最后，对本文的研究进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：移动边缘计算; 巡回无人机任务; 卸载优化; 分布式计算; 能源效率引言：随着移动设备和云计算等技术的发展，将计算任务卸载到移动设备和云端进行处理已经成为一种行之有效的方法。

移动边缘计算作为一种新兴的计算模式，具有低延迟、高带宽、安全可靠等优势，被广泛应用于无人机、物联网等领域。

巡回无人机任务作为一种常见的无人机应用场景，涉及到多个节点之间的计算任务协同处理，因此在移动边缘计算场景下进行卸载优化尤为重要。

巡回无人机任务特点分析：在巡回无人机任务中，无人机需要按照预定的路线飞行，并采集环境信息。

由于无人机的航程有限，因此计算延迟、存储空间、通讯带宽等因素会对任务执行效率产生影响。

此外，巡回无人机任务还涉及到多个节点之间的数据共享和协同计算，需要考虑任务分解、子任务卸载等问题。

基于分布式卸载的巡回无人机任务卸载优化方法：针对巡回无人机任务的特点，本文提出了一种基于分布式卸载的卸载优化方法。

该方法将巡回无人机任务分解成若干个子任务，然后将子任务分别卸载到移动设备和云端进行计算。

具体来说，无人机将采集的数据通过移动网络上传到接入点，然后接入点将数据分发到移动设备和云端进行计算，最后将计算结果返回给无人机，完成数据处理。

如何利用边缘计算技术优化无人机的飞行轨迹无人机领域的发展日新月异，其应用场景也变得越来越丰富多样。

然而，无人机的飞行轨迹优化一直是一个关键问题。

随着边缘计算技术的兴起，为无人机飞行轨迹优化提供了新的可能性。

在本文中，我们将探讨如何利用边缘计算技术优化无人机的飞行轨迹。

首先，我们需要了解边缘计算技术是什么。

简单而言，边缘计算是一种将计算和数据存储靠近数据源的计算模式。

边缘计算通过在传感器、设备和云之间建立起一个中间层，将计算任务放置在靠近数据源的位置，从而减少数据传输和处理延迟，提高响应速度和效率。

利用边缘计算技术优化无人机飞行轨迹的一个重要方面是实时数据分析和处理。

传统上，无人机的飞行轨迹规划是在地面站进行的，无法及时考虑到实时变化的因素。

而边缘计算技术可以将部分数据分析和处理任务推送至无人机附近的边缘设备上，实现对实时数据的即时响应与分析。

通过快速处理传感器数据并获得关键信息，无人机可以更加准确地调整飞行轨迹，应对突发事件或者避免障碍物。

其次，在无人机飞行轨迹优化中，边缘计算技术能够提供更高的计算能力和存储资源。

在传统的飞行轨迹规划中，无人机需要携带大量的计算设备和存储设备，这不仅增加了无人机的负荷，还限制了其有效载荷和飞行时间。

而利用边缘计算技术，无人机可以将一部分计算任务和数据存储任务交给边缘设备来处理，大大减轻了无人机自身的负荷。

这样可以让无人机携带更多的传感器和设备，提供更多的功能和性能。

另外，边缘计算技术还可以提供更强的网络连接和通信能力。

在无人机飞行轨迹优化过程中，无人机需要与其他无人机、地面站以及其他的辅助设备进行实时通信和协同工作。

边缘计算技术可以建立起稳定可靠的通信网络，并提供低延迟和高带宽的连接，让无人机能够实时交换信息并快速做出决策。

这样有利于无人机更加智能和高效地进行飞行轨迹优化，并能够适应复杂多变的环境。

最后，边缘计算技术还可以提供更高的安全性和隐私保护。

无人机飞行轨迹优化过程中涉及到大量的敏感数据，如图像、视频和位置信息等。

飞控边缘计算随着无人机技术的不断发展，飞控和边缘计算也成为了无人机领域中的热门话题。

飞控是指无人机的控制系统，它可以掌控着无人机的全局信息，实现其稳定飞行及自动化控制等功能。

而边缘计算则利用无人机内置的计算资源，加上云计算能力，将数据处理和分析任务移至设备端，从而实现更高效的数据传输和处理。

对于无人机来说，飞控系统是其最为核心的部件之一。

飞控的主要任务是对无人机的各项数据进行实时监控和控制，使其能够保持稳定的飞行状态，并在遇到危险情况时进行自我保护。

与此同时，飞控还可以实现着陆、起飞、导航和电子测量等功能。

因此说，飞控的性能和稳定性是无人机安全飞行的关键。

而边缘计算则为飞控提供了更为先进的数据传输和处理方式。

随着无人机使用场景的多样化，要求对其数据进行快速处理和传输的需求也越来越大。

传统的云计算虽然能够实现高并发处理和统一管理，但其网络延迟较大，无法满足无人机在飞行中的实时控制需求。

而边缘计算则充分利用无人机本身的计算能力和存储资源，将带宽内移，使数据处理和分析更加高效。

那么，如何将飞控和边缘计算两者协同起来，发挥最大的效益呢？在实际应用中，可以通过以下几种方式：1. 引入更为先进的硬件设备和传感器，提高飞控的操作精度和可靠性。

2. 采用高效的通讯协议，将无人机内部数据快速传输至边缘计算服务器。

3. 在无人机中加入边缘计算模块，将实时数据在无人机端处理，并只将关键信息传至云端进行分析。

4. 根据应用场景和需求，在飞控系统中加入边缘计算的相关算法和程序，提高数据处理的速度和精度。

综上所述，飞控和边缘计算在无人机领域中的应用前景非常广阔。

它们的结合可以大大提高无人机的稳定性、安全性和可靠性，同时使其在多个场景下有更多的用途和应用价值。

但我们也需要意识到，飞控和边缘计算在实际应用中还存在一些挑战和技术瓶颈，需要进行进一步创新和研发。

相信在不久的将来，它们将会成为无人机技术的领先方向，为人们的工作和生活带来更多的便捷和改变。

浅析5G边缘计算技术在无人机电力巡检领域的应用摘要：在电力系统中，无人机技术应用广泛，特别在架空输电线路的巡检方面成效突出。

无人机电力巡检作为电力系统中一种高效且相对安全的巡检模式，随着应用需求的增加，其对于智能化也提出了更高的要求。

基于此，本文提出了关于引入5G移动通信和边缘计算节点技术的解决方案，充分依托5G网络的大带宽、高可靠、低时延和边缘计算节点的智能化控制，从而实现无人机控制和输电线路隐患排查的智能化，确保电力系统安全稳定运行。

关键词：5G技术；无人机技术；电力巡检；边缘计算引言随着我国社会经济的快速发展，用电供需不断增加，架空的输电线路铺设面积也在不断扩大。

输电线路具有分布地点较多、涉及面较广、地理环境复杂等特征，为了确保电力系统能够提供充足的优质电能，关键在于对输电线路进行高效可行的智能巡检，即无人机电力巡检。

利用无人机开展电力巡检工作，能及时发现输电线路的安全隐患，这对线路的正常运行提供了有力保障[1][2]。

同时，无人机还可以在夜间和恶劣环境下的巡视，在紧急情况发生时能够真正实现及时有效处置问题。

但随着信息技术的不断发展，传统的网络技术已无法可靠支撑无人机巡检的智能化发展需求。

本文重点针对5G边缘计算技术如何融入到无人机电力智能巡检领域，在效能最大化发挥过程中全面提升电力系统的运行效率和效益。

1无人机电力巡检技术的现状分析运用无人机开展电力巡检的工作目的，就是利用无人机来代替工作人员到现场收集相应的信息。

无人机可以利用其自身特点在巡检过程中，进行360度全方位拍摄，通过这样的方式将迅速采集的信息传送给相应的工作人员，这样工作人员就可以通过这些信息数据进行整合、分析和判断，从而制定出正确的解决方案[3]。

在无人机信息回传过程中，主要是运用4G、3G等技术来完成相应工作，但是却会受到带宽的限制，在信息回传的过程中极易出现图形模糊、传输延迟等问题，工作人员必须全程操控无人机，同时人工判断输电线路的安全隐患，但长时间工作极易让工作人员疲劳，甚至出现误操作和隐患误判等情形。