CN111614745A - 一种基于边缘计算的车辆任务数据调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，该方法包括：边缘计算站确定覆盖区域内有车辆驶入时，获取驶入车辆的终端任务属性和车辆行驶路线，并确定车辆经过覆盖区域时的环境信息，根据环境信息和终端任务属性确定车辆经过覆盖区域产生的各种任务数据；确定各种任务数据处理需求的计算资源，对比确定最大计算资源，判断当前边缘计算站的预留计算资源是否大于所述最大计算资源；若大于，以当前边缘计算站为第一目标边缘计算站并建立通信连接；若小于，根据周围相邻边缘计算站的预留计算资源和预设匹配方法确定第二目标边缘计算站并建立通信连接。本发明边缘计算的车辆任务数据调度方法，保障了车辆任务处理的及时性和高效性。
Description
技术领域
本发明涉及边缘计算技术领域，特别涉及一种基于边缘计算的车辆任务数据调度方法。
背景技术
边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。边缘计算和传统的云计算是可以兼容的，边缘计算可以利用有限的本地资源对数据进行初步处理后再发送至远端的云进行进一步处理。另一方面，边缘计算也可以独自处理一些对时延敏感或者和地理位置有关的应用，它能保障更低的时延和能耗。
车联网的发展和应用进一步促进了边缘计算模型的出现，针对车联网的典型的边缘计算模型是在各区域内分布布置对应的边缘计算站用以该区域内车辆的任务数据处理，然而由于车辆类型、终端类型和车辆行驶环境的不同，车辆端生成的任务数据量和任务类型也不同，当某一区域内的车辆数量较多或同时生成的任务数据量较大时，便会出现对应区域内的边缘计算站无法满足其覆盖区域内的车辆的任务数据处理需求，致使无法完成车辆的监控功能。
发明内容
本发明提供了一种基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，包括：
S1：边缘计算站搜索确定覆盖区域内出现新的可连接车载终端时，判断有车辆驶入覆盖区域并获取对应车载终端的标识，根据车载终端的标识查询是否已接入该边缘计算站；
S2：若是，则继续保持车载终端与该边缘计算站的通信连接，若否，则进入步骤S3；
S3：根据车载终端的标识查询获取驶入车辆的终端任务属性和车辆行驶路线；
S4：根据所述车辆行驶路线确定车辆通过所述覆盖区域时经历的各种环境信息，根据环境信息和终端任务属性预估车辆经过所述覆盖区域产生的各种任务数据；
S5：根据预存任务计算模型确定各种任务数据处理需求的计算资源，对比确定各种任务处理需求的最大计算资源，判断当前边缘计算站的预留计算资源是否大于所述最大计算资源；
S6：若大于，以当前边缘计算站为第一目标边缘计算站，建立所述驶入车辆的车载终端与第一目标边缘计算站的通信连接，发送车辆的实时任务数据至第一目标边缘计算站；
S7：若小于，根据周围相邻边缘计算站的预留计算资源和预设匹配方法确定第二目标边缘计算站供车载终端接入并建立通信连接，发送车辆的实时任务数据至第二目标边缘计算站。
进一步地，所述步骤S3具体为：
边缘计算站将车载终端的标识发送至云端，云端根据车载终端的标识查询对应的终端任务属性和车辆行驶路线；
云端将终端任务属性和车辆行驶路线发送至所述边缘计算站。
其中，所述车辆的终端任务属性和车载终端的标识预先关联存储在云端的数据库，所述车辆行驶路线由车辆启动时通过车载终端设置获取的车辆导航信息发送至云端解析生成。
进一步地，所述终端任务属性为各种环境信息关联的任务数据，所述环境信息包括天气环境和/或道路环境。
进一步地，所述任务数据包括任务生成位置、任务数据标识和任务数据实体。
进一步地，所述根据周围相邻边缘计算站的预留计算资源和预设匹配方法确定第二目标边缘计算站供车载终端接入并建立通信连接具体包括：
获取周围相邻边缘计算站的预留计算资源，确定以预留计算资源大于车辆需求的最大计算资源的相邻边缘计算站为候选边缘计算站；
根据车辆行驶路线判断所述候选边缘计算站对应的覆盖区域是否包含车辆即将驶入的下一区域；
若包含，以车辆即将驶入的下一区域对应的候选边缘计算站为第二目标边缘计算站并建立与车载终端之间的通信连接；
若不包含，计算候选边缘计算站中距离当前边缘计算站和下一区域的边缘计算站的距离，选择最短距离的候选边缘计算站为第二目标边缘计算站并建立与车载终端之间的通信连接。
进一步地，所述预留计算资源的计算方法为：
边缘计算站根据覆盖区域内所有车辆的剩余行驶路线确定各车辆即将经过的各种环境信息；
根据各车辆的终端任务属性确定各车辆在即将经过的各种环境信息下产生的各任务数据；
确定所有所述车辆的各任务数据处理时需求的计算资源，并以各所述车辆的各任务数据处理时需求的最大计算资源进行求和计算，将边缘计算站的总计算资源与最大计算资源的求和结果进行求差得到该边缘计算站的预留计算资源。
进一步地，还包括：所有所述边缘计算站预先根据车载终端类型设置对应的安全连接访问规则；当建立所述驶入车辆的车载终端与第一目标边缘计算站或第二目标边缘计算站的通信连接时，通过安全连接访问规则管理其与车载终端的通信。
进一步地，所述驶入车辆的车载终端与第一目标边缘计算站或第二目标边缘计算站的通信连接建立完成前，继续发送车辆实时任务数据至上一通信连接的边缘计算站。
本发明技术有益效果：本发明边缘计算站根据驶入其覆盖区域内的车辆行驶路线确定其即将通过的环境信息，根据环境信息和终端任务属性确定在覆盖区域内行驶中生成的车辆任务数据及其处理时需求的计算资源，选择最大计算资源与当前边缘计算站和周围相邻边缘计算站的预留计算资源对比判断确定车辆可以接入的目标边缘计算站，实现边缘计算站的计算资源能够处理不同类型车载终端在不同环境信息下的车辆任务数据，保证了边缘计算站的计算资源得到有效利用的同时，不会因为计算能力不足而致使任务数据处理延迟。此外，多个边缘计算站之间相互连接覆盖，形成完整的车辆行驶区域覆盖，保障车辆的任务数据处理连续可靠。
附图说明
图1为本发明实施例一种基于边缘计算的车辆任务数据调度方法的流程图。
具体实施方式
为便于本领域技术人员理解本发明技术方案，现结合说明书附图对本发明技术方案做进一步的说明。
本发明实施例提供了一种基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，如图1所示，包括：
S1：边缘计算站搜索确定覆盖区域内出现新的可连接车载终端时，判断有车辆驶入覆盖区域并获取对应车载终端的标识，根据车载终端的标识查询是否已接入该边缘计算站；
具体的，本发明实施例边缘计算站有多个，各边缘计算站相互连接通信，每个边缘计算站均具有覆盖区域并在覆盖区域内组建无线网络，当车辆驶入某边缘计算站的覆盖区域时，边缘计算站的搜索模块能够通过无线网络搜索到车辆上的车载终端，车载终端与边缘计算站之间预先设有连接协议。每个车载终端具有唯一的标识，边缘计算站搜索到车载终端时便可获取查看其标识信息，边缘计算站覆盖区域内的其他车辆同样在与边缘计算站通信时共享车载终端的标识至边缘计算站并存储。
需要说明的是，由于车辆的种类较多，不同车辆的功能任务需要和监控需求也不同，本发明的车载终端种类可以不同，但是车载终端都需要具有导航功能，其他功能可以不做限定，如车载终端为具有导航功能和检测车辆位置的基础类终端、可以为具有导航功能、检测车辆速度、振动、倾斜等状态信息的状态类终端，也可以为具有导航功能、监控车辆行驶环境图像的视频类终端，本发明在此不多作赘述。
由于车辆驶入边缘计算站之前处于其他边缘计算站的覆盖区域内，当其他边缘计算站无法满足该车辆在其覆盖区域内的任务数据处理需求时，则可能使得车辆提前与驶入的边缘计算站通信连接，因而对车载终端是否已接入边缘计算站进行判断，比较合理。
S2：若是，则继续保持车载终端与该边缘计算站的通信连接，若否，则进入步骤S3；
车载终端与边缘计算站通信连接维持中实时将获取的车辆任务数据发送至边缘计算站进行处理，并将处理结果发送至云端或车载终端。
S3：根据车载终端的标识查询获取驶入车辆的终端任务属性和车辆行驶路线；
具体的，边缘计算站将车载终端的标识发送至云端，云端根据车载终端的标识查询对应的终端任务属性和车辆行驶路线；云端将终端任务属性和车辆行驶路线发送至所述边缘计算站。其中，所述车辆的终端任务属性和车载终端的标识预先关联存储在云端的数据库，所述车辆行驶路线由车辆启动时通过车载终端设置获取的车辆导航信息发送至云端解析生成，车辆的导航信息为人为通过车载终端进行导航设置生成，本发明的车辆安装具有导航功能的车载终端，优选的，车辆可以为安装具有导航功能的车载终端的无人驾驶车辆。
S4：根据所述车辆行驶路线确定车辆通过所述覆盖区域时经历的各种环境信息，根据环境信息和终端任务属性预估车辆经过所述覆盖区域产生的各种任务数据；
本发明实施例中，车辆通过所述覆盖区域时经历的各种环境信息为车辆行驶路线中的不同位置下的环境信息，所述环境信息包括天气环境和/或道路环境，所述终端任务属性为各种环境信息关联的任务数据，如道路环境为道路上坡坡度为大于5度，其关联的任务数据为车辆爬坡数据；如天气环境为雾天环境，其关联的任务数据为能见度报警数据。具体说明为：当车辆行驶路线确定车辆经过所述覆盖区域时的环境信息中同时包括雾天环境、道路上坡坡度大于5度的道路环境时，则确定车辆经过覆盖区域产生的任务数据包括能见度报警数据和车辆爬坡数据；本发明覆盖区域内的天气环境可以由边缘计算站进行天气联网查询获取，道路环境可以根据电子地图查询确定。
本发明实施例中，车辆的终端任务属性为预先由云端根据该车载终端自身功能参数进行配置，如车载终端具有陀螺仪传感器，具有检测车辆倾斜角度的功能，当车辆向上倾斜角度大于5度时产生车辆爬坡数据，则通过云端将该车载终端的终端任务属性配置为包括车辆爬坡数据关联的道路环境为道路上坡坡度为大于5度，本发明实施例中的终端任务属性可以更改，不同车载终端的终端任务属性不同。
本发明实施例中，所述任务数据包括任务生成位置、任务数据标识和任务数据实体，具体的以任务数据为车辆爬坡数据为例，车辆爬坡数据包括车辆爬坡时的位置、车辆爬坡数据的标识和车辆爬坡数据的实体，车辆爬坡时的位置包括经纬度数据，车辆爬坡数据的标识为预先设定的能够代表该任务数据的标识，如标识0X01为车辆爬坡数据的标识，车辆爬坡数据的实体为倾斜角度，即坡度。
S5：根据预存任务计算模型确定各种任务数据处理需求的计算资源，对比确定各种任务处理需求的最大计算资源，判断当前边缘计算站的预留计算资源是否大于所述最大计算资源；
本发明实施例中，预存计算模型预先存储在边缘计算站，预存计算模型为各种任务数据处理需求的计算资源，同样以上述的车辆爬坡数据和能见度数据为例，假设覆盖区域内不同位置处预估产生的任务数据包括车辆爬坡数据和能见度数据两种，车辆爬坡数据处理需求的计算资源为Q1，能见度数据处理需求的计算资源为Q2，Q1＜Q2，则最大计算资源为Q2。当前边缘计算站的预留计算资源为Q3，对比预留计算资源Q3和最大计算资源Q2的大小关系进行边缘计算站的选择。
S6：若大于，以当前边缘计算站为第一目标边缘计算站，建立所述驶入车辆的车载终端与第一目标边缘计算站的通信连接，发送车辆的实时任务数据至第一目标边缘计算站；
当预留计算资源Q3大于最大计算资源Q2时，则当前边缘计算站有能力处理驶入车辆按照车辆行驶路线行驶时在不同环境信息下产生的任务数据，则允许车载终端与第一目标边缘计算站之间建立通信连接，并发送车辆的实时任务数据至第一目标边缘计算站；保障了车辆的实时任务数据能够有充足的计算资源，避免了车辆的任务数据处理不畅带来的车辆安全或不便事件的发生。
S7：若小于，根据周围相邻边缘计算站的预留计算资源和预设匹配方法确定第二目标边缘计算站供车载终端接入并建立通信连接，发送车辆的实时任务数据至第二目标边缘计算站。
当预留计算资源Q3小于最大计算资源Q2时，则根据周围相邻边缘计算站的预留计算资源和预设匹配方法确定第二目标边缘计算站供车载终端接入并建立通信连接，具体包括：获取周围相邻边缘计算站的预留计算资源，确定以预留计算资源大于车辆需求的最大计算资源的相邻边缘计算站为候选边缘计算站；根据车辆行驶路线判断所述候选边缘计算站对应的覆盖区域是否包含车辆即将驶入的下一区域；若包含，以车辆即将驶入的下一区域对应的候选边缘计算站为第二目标边缘计算站并建立与车载终端之间的通信连接；若不包含，计算候选边缘计算站中距离当前边缘计算站和下一区域的边缘计算站的距离，选择最短距离的候选边缘计算站为第二目标边缘计算站并建立与车载终端之间的通信连接。
本发明在当前边缘计算站不满足车辆任务数据处理需求的计算资源时，优先选用下一区域的边缘计算站用于处理车辆任务数据，当车辆驶入下一区域时，无需再建立连接，保障了车辆任务数据得以延续处理的同时，减少了建立新连接所需的时间。
本发明实施例，各边缘计算站的预留计算资源的计算方法为：边缘计算站根据覆盖区域内所有车辆的剩余行驶路线确定各车辆即将经过的各种环境信息；根据各车辆的终端任务属性确定各车辆在即将经过的各种环境信息下产生的各任务数据；确定所有所述车辆的各任务数据处理时需求的计算资源，并以各所述车辆的各任务数据处理时需求的最大计算资源进行求和计算，将边缘计算站的总计算资源与最大计算资源的求和结果进行求差得到该边缘计算站的预留计算资源。
本发明以各车辆在不同位置（即不同时间）各任务数据处理需要的最大计算资源计算预留计算资源，当驶入车辆及其他车辆按照行驶路线在该覆盖区域内行驶时，无论在任何位置其产生的任务数据都不会需要大于其最大计算资源的处理能力，保证了边缘计算站时刻具有计算资源处理车辆任务数据。
为保障车载终端与边缘计算站之间的数据传输安全，本发明实施例中，所有所述边缘计算站预先根据车载终端类型设置对应的安全连接访问规则；当建立所述驶入车辆的车载终端与第一目标边缘计算站或第二目标边缘计算站的通信连接时，通过安全连接访问规则管理其与车载终端的通信。此外，为保障车辆的实时任务数据能够及时处理，所述驶入车辆的车载终端与第一目标边缘计算站或第二目标边缘计算站的通信连接建立完成前，继续发送车辆实时任务数据至上一通信连接的边缘计算站，防止通信连接的建立过程时间较长，延误了车辆实时任务数据处理的及时性。
本发明边缘计算站根据驶入其覆盖区域内的车辆行驶路线确定其即将通过的环境信息，根据环境信息和终端任务属性确定在覆盖区域内行驶中生成的车辆任务数据及其处理时需求的计算资源，选择最大计算资源与当前边缘计算站和周围相邻边缘计算站的预留计算资源对比判断确定车辆可以接入的目标边缘计算站，实现边缘计算站的计算资源能够处理不同类型车载终端在不同环境信息下的车辆任务数据，保证了边缘计算站的计算资源得到有效利用的同时，不会因为计算能力不足而致使任务数据处理延迟。此外，多个边缘计算站之间相互连接覆盖，形成完整的车辆行驶区域覆盖，保障车辆的任务数据处理连续可靠。
本发明技术方案在上面结合附图对发明进行了示例性描述，显然本发明具体实现并不受上述方式的限制，只要采用了本发明的方法构思和技术方案进行的各种非实质性改进，或未经改进将发明的构思和技术方案直接应用于其它场合的，均在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，其特征在于，包括：
S1：边缘计算站搜索确定覆盖区域内出现新的可连接车载终端时，判断有车辆驶入覆盖区域并获取对应车载终端的标识，根据车载终端的标识查询是否已接入该边缘计算站；
S2：若是，则继续保持车载终端与该边缘计算站的通信连接，若否，则进入步骤S3；
S3：根据车载终端的标识查询获取驶入车辆的终端任务属性和车辆行驶路线；
S4：根据所述车辆行驶路线确定车辆通过所述覆盖区域时经历的各种环境信息，根据环境信息和终端任务属性预估车辆经过所述覆盖区域产生的各种任务数据；
S5：根据预存任务计算模型确定各种任务数据处理需求的计算资源，对比确定各种任务处理需求的最大计算资源，判断当前边缘计算站的预留计算资源是否大于所述最大计算资源；
S6：若大于，以当前边缘计算站为第一目标边缘计算站，建立所述驶入车辆的车载终端与第一目标边缘计算站的通信连接，发送车辆的实时任务数据至第一目标边缘计算站；
S7：若小于，根据周围相邻边缘计算站的预留计算资源和预设匹配方法确定第二目标边缘计算站供车载终端接入并建立通信连接，发送车辆的实时任务数据至第二目标边缘计算站。
2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：
边缘计算站将车载终端的标识发送至云端，云端根据车载终端的标识查询对应的终端任务属性和车辆行驶路线；
云端将终端任务属性和车辆行驶路线发送至所述边缘计算站；
其中，所述车辆的终端任务属性和车载终端的标识预先关联存储在云端的数据库，所述车辆行驶路线由车辆启动时通过车载终端设置获取的车辆导航信息发送至云端解析生成。
3.根据权利要求1所述的基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，其特征在于，所述终端任务属性为各种环境信息关联的任务数据，所述环境信息包括天气环境和/或道路环境。
4.根据权利要求1所述的基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，其特征在于，所述任务数据包括任务生成位置、任务数据标识和任务数据实体。
5.根据权利要求1所述的基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，其特征在于，所述根据周围相邻边缘计算站的预留计算资源和预设匹配方法确定第二目标边缘计算站供车载终端接入并建立通信连接具体包括：
获取周围相邻边缘计算站的预留计算资源，确定以预留计算资源大于车辆需求的最大计算资源的相邻边缘计算站为候选边缘计算站；
根据车辆行驶路线判断所述候选边缘计算站对应的覆盖区域是否包含车辆即将驶入的下一区域；
若包含，以车辆即将驶入的下一区域对应的候选边缘计算站为第二目标边缘计算站并建立与车载终端之间的通信连接；
若不包含，计算候选边缘计算站中距离当前边缘计算站和下一区域的边缘计算站的距离，选择最短距离的候选边缘计算站为第二目标边缘计算站并建立与车载终端之间的通信连接。
6.根据权利要求5所述的基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，其特征在于，所述预留计算资源的计算方法为：
边缘计算站根据覆盖区域内所有车辆的剩余行驶路线确定各车辆即将经过的各种环境信息；
根据各车辆的终端任务属性确定各车辆在即将经过的各种环境信息下产生的各任务数据；
确定所有所述车辆的各任务数据处理时需求的计算资源，并以各所述车辆的各任务数据处理时需求的最大计算资源进行求和计算，将边缘计算站的总计算资源与最大计算资源的求和结果进行求差得到该边缘计算站的预留计算资源。
7.根据权利要求1所述的基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，其特征在于，还包括：所有所述边缘计算站预先根据车载终端类型设置对应的安全连接访问规则；当建立所述驶入车辆的车载终端与第一目标边缘计算站或第二目标边缘计算站的通信连接时，通过安全连接访问规则管理其与车载终端的通信。
8.根据权利要求7所述的基于边缘计算的车辆任务数据调度方法，其特征在于，所述驶入车辆的车载终端与第一目标边缘计算站或第二目标边缘计算站的通信连接建立完成前，继续发送车辆实时任务数据至上一通信连接的边缘计算站。
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