车载云计算环境下道路监测的任务调度方法

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智能车的感知、计算和通信能力越来越强,车载云计算被广泛应用于交通管理和道路安全。而本文将其应用于实时道路监测,利用车载传感器收集道路信息,通过车载服务器对数据进行预处理,并反馈给监测平台。但是,车辆移动的动态性和基站覆盖的有限性对道路监测的任务调度带来了挑战。因此,本文对上述问题开展了以下几个方面的研究:(1)提出车载云计算中道路监测的任务调度架构。针对车载云计算中道路监测问题,对其中的任务调度问题设计了相应的一般架构。架构的主要组成部分有智能车、基站和监控平台。监控平台对指定道路发出监测请求,任务通过基站下发分配给智能车。智能车协同监测道路并进行反馈。(2)提出以响应时间为优化目标的任务调度问题和方法。针对道路监测的任务调度问题,本文对该问题进行建模,并得出以响应时间为优化模板的数学问题。对于此任务调度优化问题,本文设计了一种启发式算法和一种近似算法来缩短响应时间。(3)研究任务调度过程中出现盲区问题及应对策略。针对道路中基站覆盖不到的区域(即盲区),本文研究了盲区中智能车与基站、监测平台之间的通信障碍。因此,本文首先利用对向车中继来应对此问题,然后利用无人机进行辅助传输,最后提出了一种任务重调度策略来作为补充。(4)通过大量仿真实验来评估算法性能。针对本文涉及的算法和策略,本文引入一些基准算法,并通过大量实验来评估性能,证明任务调度相关算法的有效性和解决盲区问题相关策略的可行性。
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