基于边缘计算的智能农业机械资源分配方案研究

【目的】在农业机械场景中,边缘计算能够有效降低网络延迟、保护数据隐私和安全性,为农业机械实现智能驾驶和车辆安全等方面提供更高效和可靠的解决方案,亟需将其投入农业机械场景中进行研究和实践。【方法】课题组针对车辆在道路上的直线行驶场景和十字路口行驶场景,提出了迁移感知资源分配方案和边缘协同资源分配方案两种农业机械资源分配方案。【结果】通过设计的农业机械资源分配方案,可以使得道路上直线行驶的车辆,在兼顾用户体验质量的前提下,为网络运营商提供尽可能多的效益;使得十字路口场景下的车辆,在能耗和时延的约束下,较大程度地提升农业机械系统的整体性能。【结论】通过DQN算法,解决了农业机械场景中的迁移感知资源分配模型优化问题;借助联邦迁移学习算法,解决了农业机械场景中的边缘协同资源分配模型优化问题。最终大大降低了农业车辆数据传输过程中的时延与能耗,为农业机械实现智能化奠定了坚实的基础。