買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費！專利年費監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉湘潭大學(xué);湖南韶峰應(yīng)用數(shù)學(xué)研究院申請的專利一種無人機智能體端邊云分層決策方法與系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120216210B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510701422.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F9/50；該發(fā)明授權(quán)一種無人機智能體端邊云分層決策方法與系統(tǒng)是由黃云清;程戈;黃牛武;楊銀;馮春生設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-05-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種無人機智能體端邊云分層決策方法與系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種無人機智能體端邊云分層決策方法與系統(tǒng)，所述決策方法包括：S1、在無人機終端部署壓縮后的輕量化深度學(xué)習(xí)模型，執(zhí)行簡單或緊急任務(wù)的實時初步?jīng)Q策；S2、構(gòu)建動態(tài)任務(wù)卸載機制，將復(fù)雜任務(wù)從無人機終端卸載至邊緣計算節(jié)點；S3、邊緣計算節(jié)點對任務(wù)進行預(yù)處理與局部決策，進一步判斷任務(wù)是否需轉(zhuǎn)發(fā)至云端數(shù)據(jù)中心；S4、云端數(shù)據(jù)中心針對計算密集或數(shù)據(jù)密集任務(wù)，進行全局優(yōu)化決策；S5、實時監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)與計算節(jié)點狀態(tài)，并動態(tài)調(diào)整端、邊、云計算資源分配，實現(xiàn)決策精度與實時響應(yīng)的動態(tài)平衡。本發(fā)明公開的技術(shù)方案，其能夠有效緩解無人機終端的算力與能耗瓶頸，動態(tài)優(yōu)化計算資源分配，提升無人機復(fù)雜任務(wù)處理的實時響應(yīng)能力與決策精度。

本發(fā)明授權(quán)一種無人機智能體端邊云分層決策方法與系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種無人機智能體端邊云分層決策方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、終端實時初步?jīng)Q策：構(gòu)建輕量化深度學(xué)習(xí)模型，將所述輕量化深度學(xué)習(xí)模型壓縮處理后部署至無人機終端，終端基于壓縮后的所述輕量化深度學(xué)習(xí)模型對簡單或緊急任務(wù)執(zhí)行快速初步?jīng)Q策； S2、終端動態(tài)任務(wù)卸載：在無人機終端中構(gòu)建動態(tài)任務(wù)卸載機制，根據(jù)任務(wù)復(fù)雜性、數(shù)據(jù)量及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，并結(jié)合自注意力機制對當(dāng)前任務(wù)的資源需求進行建模，自適應(yīng)地將部分計算任務(wù)從終端卸載至邊緣計算節(jié)點； 所述自適應(yīng)地將部分計算任務(wù)從終端卸載至邊緣計算節(jié)點的方法為：基于自注意機制生成任務(wù)特征的注意力權(quán)重，評估任務(wù)卸載的緊急程度與處理優(yōu)先級，以此劃分端側(cè)與邊緣側(cè)的動態(tài)計算負(fù)載，根據(jù)所述動態(tài)計算負(fù)載執(zhí)行卸載決策，將部分計算任務(wù)從終端卸載至邊緣計算節(jié)點，其具體包括以下步驟： S201、任務(wù)特征提取與編碼：提取無人機終端接收到的任務(wù)的特征向量，記為任務(wù)特征向量，所述任務(wù)特征向量包括任務(wù)的數(shù)據(jù)量大小、計算復(fù)雜度、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)和緊急程度，隨后通過線性映射對所述任務(wù)特征向量進行任務(wù)特征嵌入： ； 其中，和為可學(xué)習(xí)參數(shù)矩陣和偏置項； S202、自注意力機制計算注意力權(quán)重：采用自注意力機制中的縮放點及注意力機制對任務(wù)特征嵌入進行處理，計算當(dāng)前任務(wù)特征的注意力權(quán)重，獲取注意力向量： ； 其中表示當(dāng)前任務(wù)特征，和表示歷史任務(wù)特征集合，表示特征向量維度； S203、計算任務(wù)卸載緊急程度和優(yōu)先級：根據(jù)所述注意力向量，并結(jié)合非線性激活函數(shù)評估任務(wù)的緊急程度和處理優(yōu)先級： ； S204、動態(tài)任務(wù)卸載決策：根據(jù)所述緊急程度和處理優(yōu)先級確定任務(wù)卸載的策略與比例，隨后基于所述任務(wù)卸載的策略與比例劃分端側(cè)與邊緣側(cè)的動態(tài)計算負(fù)載，根據(jù)動態(tài)計算負(fù)載執(zhí)行任務(wù)卸載決策； 在步驟S204中，執(zhí)行任務(wù)卸載決策的步驟具體包括：設(shè)定閾值、包括優(yōu)先級閾值、復(fù)雜度閾值、數(shù)據(jù)量閾值；若任務(wù)卸載緊急程度超過優(yōu)先級閾值，表示任務(wù)緊急，需立即本地處理，不進行任務(wù)卸載；若任務(wù)優(yōu)先級較低、復(fù)雜度高，或數(shù)據(jù)量超過所述數(shù)據(jù)量閾值，則將所述任務(wù)卸載至邊緣計算節(jié)點；具體決策為： ； S205、任務(wù)卸載比例動態(tài)調(diào)整：預(yù)設(shè)任務(wù)卸載比例為，隨后基于所述緊急程度確定任務(wù)卸載比例： ； 當(dāng)任務(wù)緊急程度較高，即時，則，表示任務(wù)全部本地執(zhí)行； 當(dāng)任務(wù)緊急程度較低時，即，表示任務(wù)大部分或全部進行卸載； S3、邊緣計算節(jié)點任務(wù)處理：邊緣計算節(jié)點通過知識蒸餾獲取局部決策模型，對從終端卸載的任務(wù)進行處理，并進一步判斷任務(wù)是否需要轉(zhuǎn)發(fā)至云端數(shù)據(jù)中心； S4、云端全局優(yōu)化決策：將邊緣計算節(jié)點判斷為計算密集型或數(shù)據(jù)密集型的任務(wù)轉(zhuǎn)發(fā)至云端數(shù)據(jù)中心，由云端數(shù)據(jù)中心基于大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型進行全局優(yōu)化決策； 所述大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型采用Transformer結(jié)構(gòu)，并利用云端積累的大規(guī)模環(huán)境數(shù)據(jù)進行預(yù)訓(xùn)練； S5、動態(tài)負(fù)載感知與資源調(diào)度：通過端、邊、云三層之間的動態(tài)負(fù)載感知機制實時監(jiān)測和調(diào)度任務(wù)的計算資源，優(yōu)化資源整體分配，動態(tài)平衡決策準(zhǔn)確性和實時響應(yīng)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人湘潭大學(xué);湖南韶峰應(yīng)用數(shù)學(xué)研究院，其通訊地址為：411105 湖南省湘潭市西郊；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。