基于模型分割的自动驾驶资源编排和任务卸载方法

一种基于模型分割的自动驾驶资源编排和任务卸载方法，在自动驾驶系统中，每个车辆持续地生成车载任务，由车辆任务计算模型依据采集的感知数据做出实时决策；每个基站为覆盖范围内的多个车辆进行任务卸载调度；MEC服务器与基站通信，并进行边缘侧的计算资源编排和卸载任务计算；模型分割方法为车辆部署轻量化的浅层网络作为车辆模型，MEC服务器部署深层网络作为边缘模型；采用残差网络Resnet作为骨干网络来实现模型分割；Resnet中的残差块被分割点动态分割；资源编排和任务卸载是将资源编排与任务卸载的协同决策建模为一个最小化长期任务完成时延的约束优化问题，然后解耦为资源分配和任务卸载子问题，构建双层DDPG网络求解子问题。