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公开(公告)号：CN109756578B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201910141575.8
申请日：2019-02-26
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种面向动态雾计算网络的低时延任务调度方法，网络中的帮助节点不会实时广播自己的节点状态信息，如任务队列信息与可共享计算资源信息，或者说帮助节点并不会实时响应对这些信息的请求。在每次有任务卸载需求时，任务节点需要实时做出卸载决策，从当前的候选帮助帮助节点中选择一个卸载任务。由于任务节点对帮助节点状态未知，任务自身也有时延需求，任务节点则需要良好地从自己过往的任务卸载经验进行学习，为当前决策提供判断。本发明为非动态与动态变化的雾计算或者边缘计算网络提出了一种基于在线学习方法的单对多任务卸载算法，该方法可以大大减少网络中由于信息传播带来的能量开销，延长任务节点和帮助节点的使用时长。
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公开(公告)号：CN110244772A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910528247.3
申请日：2019-06-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海科技大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明提供一种移动机器人的领航跟随系统，包括：机器人，广播自身的历史速度信息，设有标志板；雾计算节点，包括无线接入模块和通用计算模块；视觉识别模块，包括相机和视觉处理模块，视觉处理模块接收相机数据，识别标志板，并估计其与前车的相对位置和姿态；跟随控制模块，安装在通用计算模块中，根据广播的信息和视觉识别模块的估计值，转化为实时速度信息。本发明还提供领航跟随控制方法。本发明的领航跟随系统采用姿态和位置传感器和相机，在雾计算节点的协助下，利用前车的速度信息和本车视觉信息估计跟随者的相对位置和姿态，实现机器人编队跟随，降低了单个机器人的硬件成本，克服了现有方法在宽阔地域或陌生环境场景下不可用的缺陷。
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公开(公告)号：CN109756578A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910141575.8
申请日：2019-02-26
Applicant: 上海科技大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明提供了一种面向动态雾计算网络的低时延任务调度方法，网络中的帮助节点不会实时广播自己的节点状态信息，如任务队列信息与可共享计算资源信息，或者说帮助节点并不会实时响应对这些信息的请求。在每次有任务卸载需求时，任务节点需要实时做出卸载决策，从当前的候选帮助帮助节点中选择一个卸载任务。由于任务节点对帮助节点状态未知，任务自身也有时延需求，任务节点则需要良好地从自己过往的任务卸载经验进行学习，为当前决策提供判断。本发明为非动态与动态变化的雾计算或者边缘计算网络提出了一种基于在线学习方法的单对多任务卸载算法，该方法可以大大减少网络中由于信息传播带来的能量开销，延长任务节点和帮助节点的使用时长。
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公开(公告)号：CN110244772B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201910528247.3
申请日：2019-06-18
Applicant: 中国科学院上海微系统与信息技术研究所 , 上海科技大学
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明提供一种移动机器人的领航跟随系统，包括：机器人，广播自身的历史速度信息，设有标志板；雾计算节点，包括无线接入模块和通用计算模块；视觉识别模块，包括相机和视觉处理模块，视觉处理模块接收相机数据，识别标志板，并估计其与前车的相对位置和姿态；跟随控制模块，安装在通用计算模块中，根据广播的信息和视觉识别模块的估计值，转化为实时速度信息。本发明还提供领航跟随控制方法。本发明的领航跟随系统采用姿态和位置传感器和相机，在雾计算节点的协助下，利用前车的速度信息和本车视觉信息估计跟随者的相对位置和姿态，实现机器人编队跟随，降低了单个机器人的硬件成本，克服了现有方法在宽阔地域或陌生环境场景下不可用的缺陷。
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