摘要
本发明属于车联网技术领域,具体涉及一种车辆边缘计算预测性任务卸载方法、系统和存储介质。本发明的数字孪生辅助车辆边缘计算预测性任务卸载方法包括如下步骤:感知域内所有任务卸载需求;从边缘车辆收到可用计算资源状态,并将其转发给数字孪生模块;通过数字孪生模块进行参数模拟,通过参数模拟结果及实际资源存量判断雾节点是否接受所述任务卸载需求,得到任务卸载决策;对被接受的任务卸载决策,边缘车辆将任务卸载到雾节点进行任务执行,之后将输出结果发送回边缘车辆。本发明还提供了实现上述方法的系统。本发明能够减少任务完成延迟、提升雾节点资源分配均衡性、适应虚实误差和提高VEC系统计算率,具有很好的应用前景。
技术关键词
卸载方法
车辆
节点
人工智能模型
数字孪生模型
决策
数据传输方式
贝叶斯方法
资源管理器
队列
车联网技术
网络拓扑
模块
参数
资源分配
通信网络
时延
可读存储介质
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分析系统
生成对抗网络
时序
音频传感器
视频传感器
吊装方法
标记点中心
跑车
数据处理模块
工业相机标定
资源调度方法
节点
资源使用量
LSTM模型
资源特征