公开(公告)号：CN118093142A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410437012.4

申请日：2024-04-09

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 刘劼 ,  范松 ,  郑为杰 ,  李若南 ,  李金龙

IPC: G06F9/48 ,  G06F18/23 ,  G06F18/2135 ,  G16Y10/40 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开一种车联网环境下车载任务调度优化方法、设备、介质及产品，涉及车载任务调度优化技术领域，该方法包括获取目标区域的地理信息、道路信息和车辆网络轨迹信息；根据地理信息构建虚拟城市交通环境；使用遗传算法部署路侧通信单元，得到第一虚拟城市交通环境；采用主成分聚类法对路侧通信单元进行分簇，得到第二虚拟城市交通环境；根据主成分簇，采用车辆和路侧通信单元状态转换算法确定多计算任务卸载过程。本发明将多个路侧通信单元构建成簇，利用道路和车辆网络的轨迹信息提供分簇依据，簇内可以将计算结束的结果共享，提高了车辆任务传递的效率，节省计算资源。

公开(公告)号：CN118153745A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410261701.4

申请日：2024-03-07

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 徐增林 ,  王洪烨 ,  李若南 ,  李金龙 ,  刘颉

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06Q50/40 ,  G06F18/20 ,  G06N3/092 ,  G06N3/098

Abstract: 本申请提供了车辆轨迹预测方法，采集车辆轨迹数据形成客户端的本地数据集；客户端利用本地数据集训练本地车辆轨迹预测模型，并将训练的模型参数和当前的状态#imgabs0#上传到中央服务器；中央服务器基于深度强化学习代理聚合各个客户端的模型参数，所述深度强化学习代理将每轮联邦学习过程构建为马尔可夫决策过程模型，深度强化学习代理根据各个客户端的当前的状态#imgabs1#产生动作#imgabs2#作为各客户端聚合权重，聚合完成后，更新中央服务器的全局车辆轨迹预测模型参数，并将参数广播给各个客户端；使用各个客户端训练完成的本地车辆轨迹预测模型，对未来的车辆行驶轨迹进行预测。可以至少用以解决车辆轨迹预测精度不高、计算量过大的技术问题。