CN115249134B - 一种用于无人机的资源分配方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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CN115249134B CN202211161156.9A CN202211161156A CN115249134B CN 115249134 B CN115249134 B CN 115249134B CN 202211161156 A CN202211161156 A CN 202211161156A CN 115249134 B CN115249134 B CN 115249134B
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Abstract

本发明涉及智能决策技术领域，揭露了一种用于无人机的资源分配方法、装置、设备及存储介质，其中所述方法包括：获取待巡检的无人机设备和巡检任务，通过预设的边缘服务器规划待巡检区域的巡检路径；实时计算无人机设备与边缘服务器的当前距离，并获取边缘服务器的计算容量，将当前距离和计算容量进行数据合并，得到合并数据；获取无人机设备执行巡检任务的时延数据，计算无人机设备执行巡检任务的能耗；对合并数据进行深度分析，得到分析数据，构建目标最大函数，对分析数据、时延数据以及能耗进行优化处理，得到优化方案；计算优化方案与边缘服务器的支持度，在支持度大于预设阈值时，将优化方案作为无人机设备的最终方案。

Description

一种用于无人机的资源分配方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及智能决策技术领域，尤其涉及一种用于无人机的资源分配方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
近年来，无人机巡检在道路桥梁、输电线路以及地震灾害等领域中得到广泛应用，无人机是无驾驶舱但安装有自动驾驶仪、程序控制装的设备，随着科学技术的发展，无人机的性能得到了极大地提升，但是部分密集型的任务需要大量的计算资源和能量，因此通常利用网络连接到云端。
边缘计算技术的兴起，有效解决了集中云式存在的问题，移动边缘计算作为一种新的网络架构，在网络边缘提供计算资源，可以近距离的处理物联网任务，减小任务时延提高巡检任务的可靠性，由于无人机的电池能量和边缘计算服务器的计算能力有限，因此无人机巡检时的资源需要进行合理的分配，但是现有的分配方法是通过计算无人机巡检的路径，通过选择最短的路径达到合理的资源分配，该方法只考虑的路径没有考虑到无人机巡检时的能耗问题，进而会导致无人机巡检的能耗增加，因此需要一种能够对无人机资源分配的方法进行优化。
发明内容
本发明提供一种用于无人机的资源分配方法、装置、设备及存储介质，其主要目的在于对无人机资源分配的方法进行优化。
为实现上述目的，本发明提供的一种用于无人机的资源分配方法，包括：
获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，查询所述无人机设备对应的巡检任务，根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径；
接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，并根据所述巡检路径，实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，并获取所述边缘服务器的计算容量，将所述当前距离和所述计算容量进行数据合并，得到合并数据；
获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗；
利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，构建所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的目标最大函数，通过所述目标最大函数对所述分析数据、所述时延数据以及所述能耗进行优化处理，得到优化方案；
计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案。
可选地，所述根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径，包括：
获取所述巡检任务中的子任务，并对所述无人机设备执行所述子任务的路径进行模拟，得到模拟路径；
提取所述待巡检区域的核心参数；
结合所述模拟路径和所述核心参数，通过所述预设的边缘服务器对所述无人机设备进行路径规划，得到巡检路径。
可选地，所述实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，包括：
将所述边缘服务器作为坐标原点构建空间坐标系；
并实时定位所述无人机设备的坐标点信息；
结合所述坐标点信息，通过预设的距离函数计算所述无人机设备与所述边缘服务器的距离，得到当前距离。
可选地，所述预设的距离函数包括：
Figure 851242DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 834241DEST_PATH_IMAGE002
表示无人机设备与边缘服务器的距离，
Figure 619663DEST_PATH_IMAGE004
表示无人机设备的坐标点，
Figure 358337DEST_PATH_IMAGE005
表示边缘服务器的坐标点，
Figure 384062DEST_PATH_IMAGE006
表示坐标点数量，n表示坐标点总数，
Figure 838046DEST_PATH_IMAGE007
表示无人机设备第i个 坐标点，p表示无人机设备与边缘服务器所处空间的维度。
可选地，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗，包括：
利用下述公式计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗：
Figure 709050DEST_PATH_IMAGE008
其中，T表示时隙t的最大取值，c1表示无人机的机翼面积常数，c2表示无人机的载 荷系数常数，v[t]表示时隙t对应的无人机的速度，a(t)表示时隙t对应的加速度，g表示重 力加速度，∆k表示无人机动能的变化，
Figure 112349DEST_PATH_IMAGE009
表示无人机飞行到时隙t的时隙间隔。
可选地，所述利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，包括：
利用所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的加权函数对所述合并数据进行加权处理，得到加权数据；
对所述加权数据进行存储，得到存储数据；
利用所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述存储数据进行深度分析，得到分析数据。
可选地，所述构建所述目标最大函数之前还包括：
Figure 292664DEST_PATH_IMAGE010
其中，
Figure 515835DEST_PATH_IMAGE011
表示最大目标函数，
Figure 174218DEST_PATH_IMAGE012
、
Figure 369707DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 723853DEST_PATH_IMAGE014
分别是
Figure 699899DEST_PATH_IMAGE015
、
Figure 161973DEST_PATH_IMAGE016
和
Figure 477548DEST_PATH_IMAGE017
的权重参数，
Figure 812714DEST_PATH_IMAGE015
是奖 励任务分区和卸载协调器一个正的值，
Figure 994166DEST_PATH_IMAGE016
表示执行第i个子任务无人机设备的能耗，
Figure 10663DEST_PATH_IMAGE017
表示 第i个子任务的数据传输时间，对数运算是将项归一化为量值；在奖励函数中，
Figure 243061DEST_PATH_IMAGE018
为在允 许时延内完成任务的奖励；
Figure 670501DEST_PATH_IMAGE019
表示能量消耗；
Figure 621139DEST_PATH_IMAGE020
表示任务全部时延；降低任务 全部时延
Figure 439664DEST_PATH_IMAGE020
可以提高用户体验质量，C是鼓励代理保持边缘服务器稳定性的一个激 励系数。
为了解决上述问题，本发明还提供一种用于无人机的资源分配装置，所述装置包括：
路径规划模块，用于获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，查询所述无人机设备对应的巡检任务，根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径；
数据合并模块，用于接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，并根据所述巡检路径，实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，并获取所述边缘服务器的计算容量，将所述当前距离和所述计算容量进行数据合并，得到合并数据；
能耗计算模块，用于获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗；
方案获取模块，用于利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，构建所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的目标最大函数，通过所述目标最大函数对所述分析数据、所述时延数据以及所述能耗进行优化处理，得到优化方案；
方案确定模块，用于计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案。
为了解决上述问题，本发明还提供一种电子设备，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述所述的用于无人机的资源分配方法。
为了解决上述问题，本发明还提供一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一个计算机程序，所述至少一个计算机程序被电子设备中的处理器执行以实现上述所述的用于无人机的资源分配方法。
本发明通过获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，可以了解带巡检区域的详细信息以及所述无人机设备的参数等，为后续的操作提供了前提保障，本发明通过接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，通过请求指令可以控制所述无人机设备的运转，并执行巡检任务，其中，本发明通过获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗，进而可以了解到所述无人机设备执行所述巡检任务的时间，通过计算所述无人机设备的能耗，可以知道所述无人机设备执行任务过程中具体的能耗，进而为后续的优化方案的获取提供了保障；此外，本发明通过利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，通过所述分析数据可以了解到所述合并数据对应的特征数据，进而便于后续对所述分析数据进行优化处理提供了前提，本发明通过计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案，通过所述支持度可以对所述优化方案进行筛选，将大于所述预设阈值的支持度对应的优化方案筛选出来，进而可以得到所述无人机设备的最终方案。因此，本发明实施例提供的一种用于无人机的资源分配方法、装置、设备及存储介质，能够在于对无人机资源分配的方法进行优化。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的用于无人机的资源分配方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的用于无人机的资源分配装置的功能模块图；
图3为本发明一实施例提供的实现所述用于无人机的资源分配方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实施例提供一种用于无人机的资源分配方法。本申请实施例中，所述用于无人机的资源分配方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本申请实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述用于无人机的资源分配方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content DeliveryNetwork，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
参照图1所示，为本发明一实施例提供的用于无人机的资源分配方法的流程示意图。在本实施例中，所述用于无人机的资源分配方法包括步骤S1—S5：
S1、 获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，查询所述无人机设备对应的巡检任务，根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径。
本发明通过获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，可以了解带巡检区域的详细信息以及所述无人机设备的参数等，为后续的操作提供了前提保障。其中，所述无人机设备是无驾驶舱但安装有自动驾驶仪、程序控制装的设备，遥控站人员通过雷达对其进行跟踪、定位、遥控、遥测和数字传输，与载人飞机相比，它具有体积小、造价低、使用方便、对作战环境要求低、战场生存能力较强等优点，所述待巡检区域是所述无人机设备需要进行巡检的区域，进一步的，所述待巡检的无人机设备和所述待巡检区域可以通过所述无人机对应的云平台进行获取。
本发明通过查询所述无人机设备对应的巡检任务，根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径，通过所述巡检任务可以了解到所述无人机设备对应的工作内容，进而便于通过所述边缘服务器对所述无人机设备规划巡检路径。
其中，所述巡检任务是所述无人机设备对应的巡检内容，所述预设的边缘服务器是基站旁布置的一种计算服务器，便于对所述无人机设备进行任务规划和资源的计算，可以近距离的处理相关的任务，所述巡检路径是通过所述边缘服务器结合所述巡检任务规划的路径。
作为本发明的一个实施例，所述根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径，包括：获取所述巡检任务中的子任务，并对所述无人机设备执行所述子任务的路径进行模拟，得到模拟路径，提取所述待巡检区域的核心参数，结合所述模拟路径和所述核心参数，通过所述预设的边缘服务器对所述无人机设备进行路径规划，得到巡检路径。
其中，所述子任务是所述巡检任务所属的分支任务，所述模拟路径是模拟所述无人机设备执行所述子任务对应的路径，所述核心参数是所述待巡检区域与巡检任务相关的参数数据。
进一步的，作为本发明的一个可选实施例，所述巡检任务中的子任务可以通过对应的任务表进行查询获取，所述模拟路径可以通过 Dijkstra算法模拟得到，所述待巡检区域的核心参数可以通过参数提取器实现，所述参数提取器是由脚本语言编译，可以通过所述预设的边缘服务器中的LPA算法对所述无人机设备进行路径规划。
S2、接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，并根据所述巡检路径，实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，并获取所述边缘服务器的计算容量，结合所述当前距离和所述计算容量，计算所述无人机设备的巡检能耗与巡检时间。
本发明通过接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，通过请求指令可以控制所述无人机设备的运转，并执行巡检任务，其中，所述请求指令是所述无人机设备请求执行所述巡检任务的指令，进一步的，可以通过所述无人机设备的指令接收器接收所述请求指令。
本发明通过根据所述巡检路径，实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，可以了解所述无人机设备是否超出所述边缘服务器的连接范围，同时为后续计算所述无人机设备的能耗与时间提供了前提保障，其中，所述当前距离是所述无人机设备在执行所述巡检任务过程中与所述边缘服务器中的实时距离。
作为本发明的一个实施例，所述实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，包括：将所述边缘服务器作为坐标原点构建空间坐标系，并实时定位所述无人机设备的坐标点信息，结合所述坐标点信息，通过预设的距离函数计算所述无人机设备与所述边缘服务器的距离，得到当前距离。
其中，所述空间坐标系是以所述边缘服务器为原点的坐标系，所述坐标点信息是所述无人机设备在移动过程中的实时坐标信息，进一步的，所述空间坐标系可以通过坐标系构建工具进行构建，所述坐标系构建工具是由Java语言编译，所述无人机设备的坐标点信息可以通过坐标定位仪定位得到。
进一步的，作为本发明的一个可选实施例，所述预设的距离函数包括：
Figure 526569DEST_PATH_IMAGE021
其中，
Figure 875642DEST_PATH_IMAGE022
表示无人机设备与边缘服务器的距离，
Figure 297265DEST_PATH_IMAGE024
表示无人机设备的坐标点，
Figure 655565DEST_PATH_IMAGE025
表示边缘服务器的坐标点，
Figure 596976DEST_PATH_IMAGE026
表示坐标点数量，n表示坐标点总数，
Figure 631797DEST_PATH_IMAGE027
表示无人机设备第i个 坐标点，p表示无人机设备与边缘服务器所处空间的维度。
本发明通过获取所述边缘服务器的计算容量，将所述当前距离和所述计算容量进行数据合并，得到合并数据，通过将所述计算容量和所述当前距离合并到一起，形成合并数据，可以去除一些无用的数据，同时便于后续对所述合并数据进行处理，提高了处理的效率。
其中，所述计算容量是所述边缘服务器对所述无人机设备巡检过程的数据计算能力，所述合并数据是将所述当前距离和所述计算容量中的核心数据提取并合并得到的数据，进一步的，所述边缘服务器的计算容量可以查阅所述边缘服务器的设备参数得到，可以通过加权融合方法将所述当前距离和所述计算容量进行合并处理。
S3、获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗。
本发明通过获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗，进而可以了解到所述无人机设备执行所述巡检任务的时间，通过计算所述无人机设备的能耗，可以知道所述无人机设备执行任务过程中具体的能耗，进而为后续的优化方案的获取提供了保障，其中，所述时延数据是所述无人机设备执行所述巡检任务的子任务的时间，所述能耗是指所述无人机设备执行所述巡检任务时的能量消耗情况，进一步的，所述时延数据可以通过所述无人机设备中的计时器计时得到。
作为本发明的一个实施例，所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗，可以通过下述公式计算：
Figure 291449DEST_PATH_IMAGE028
其中，T表示时隙t的最大取值，c1表示无人机的机翼面积常数，c2表示无人机的载 荷系数常数，v[t]表示时隙t对应的无人机的速度，a(t)表示时隙t对应的加速度，g表示重 力加速度，∆k表示无人机动能的变化，
Figure 437128DEST_PATH_IMAGE009
表示无人机飞行到时隙t的时隙间隔。
S4、利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，构建所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的目标最大函数，通过所述目标最大函数对所述分析数据、所述时延数据以及所述能耗进行优化处理，得到优化方案。
本发明通过利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，通过所述分析数据可以了解到所述合并数据对应的特征数据，进而便于后续对所述分析数据进行优化处理提供了前提，其中，所述深度分析神经网络是由多个长短期记忆网络组成，所述长短期记忆网络是对数据进行深度分析，所述分析数据是对所述合并数据深度分析得到的结果。
作为本发明的一个实施例，所述利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，包括：利用所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的加权函数对所述合并数据进行加权处理，得到加权数据，对所述加权数据进行存储，得到存储数据，利用所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述存储数据进行深度分析，得到分析数据。
其中，所述加权数据是所述合并数据经过加权处理后得到数据，所述存储数据是所述加权数据经过排序压缩存储后得到的数据，进一步的，所述加权数据的存储可以通过存储器实现，对所述存储数据的深度分析可以通过所述深度分析神经网络中的数据分析算法实现，如关联分析法。
本发明通过构建所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的目标最大函数，通过所述目标最大函数对所述分析数据、所述时延数据以及所述能耗进行优化处理，得到优化方案，可以得到所述无人机设备能耗低且用时最短的方案，进而能够对所述无人机设备进行最优的资源分配，其中，所述优化方案是所述无人机设备在执行所述巡检任务时所消耗的能源最低用时最短的方案。
作为本发明的一个实施例，所述构建所述目标最大函数之前还包括：
Figure 498625DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 455080DEST_PATH_IMAGE030
表示最大目标函数，
Figure 588645DEST_PATH_IMAGE031
、
Figure 85486DEST_PATH_IMAGE013
和
Figure 939172DEST_PATH_IMAGE032
分别是
Figure 378113DEST_PATH_IMAGE033
、
Figure 215619DEST_PATH_IMAGE034
和
Figure 250571DEST_PATH_IMAGE035
的权重参数，
Figure 473611DEST_PATH_IMAGE033
是奖 励任务分区和卸载协调器一个正的值，
Figure 771868DEST_PATH_IMAGE036
表示执行第i个子任务无人机设备的能耗，
Figure 611517DEST_PATH_IMAGE035
表示 第i个子任务的数据传输时间，对数运算是将项归一化为量值；在奖励函数中，
Figure 715739DEST_PATH_IMAGE037
为在允 许时延内完成任务的奖励；
Figure 544018DEST_PATH_IMAGE038
表示能量消耗；
Figure 327690DEST_PATH_IMAGE039
表示任务全部时延，包括：计 算时间、任务等待时间和传输时间；降低任务全部时延
Figure 608630DEST_PATH_IMAGE039
可以提高用户体验质量，C 是鼓励代理保持边缘服务器稳定性的一个激励系数。可以根据实际的业务场景进行设置。
进一步的，作为本发明的一个实施例，所述目标最大函数根据上述公式进行构建：
Figure 250964DEST_PATH_IMAGE040
其中，maxE表示目标最大函数，
Figure 183017DEST_PATH_IMAGE041
是边缘服务器的状态，π表示将边缘服务器状态映 射到动作的策略，
Figure 885394DEST_PATH_IMAGE042
表示所述巡检任务中子任务的执行动作。
进一步的，通过所述目标最大函数对所述分析数据、所述时延数据以及所述能耗进行优化处理，得到优化方案。
S5、计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案。
本发明通过计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案，通过所述支持度可以对所述优化方案进行筛选，将大于所述预设阈值的支持度对应的优化方案筛选出来，进而可以得到所述无人机设备的最终方案，其中，所述支持度是所述优化方案与所述边缘服务器支持程度，所述预设阈值可以是0.8，也可以根据实际的业务场景进行设置。
作为本发明的一个可选实施例，所述优化方案与所述边缘服务器的支持度可以通过下述公式进行计算：
Figure 450367DEST_PATH_IMAGE043
其中，
Figure 83343DEST_PATH_IMAGE044
表示优化方案与边缘服务器的支持度，
Figure 948531DEST_PATH_IMAGE045
表示优化方案与边缘服务器的支 持度转换系数，
Figure 8759DEST_PATH_IMAGE046
表示优化方案的表特征，
Figure 795450DEST_PATH_IMAGE047
表示边缘服务器的表特征，
Figure 45166DEST_PATH_IMAGE048
表示优化方案 的映射值，
Figure 954740DEST_PATH_IMAGE049
表示边缘服务器的映射值，
Figure 998920DEST_PATH_IMAGE050
表示边缘服务器与优化方案的映射系数。
本发明通过获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，可以了解带巡检区域的详细信息以及所述无人机设备的参数等，为后续的操作提供了前提保障，本发明通过接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，通过请求指令可以控制所述无人机设备的运转，并执行巡检任务，其中，本发明通过获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗，进而可以了解到所述无人机设备执行所述巡检任务的时间，通过计算所述无人机设备的能耗，可以知道所述无人机设备执行任务过程中具体的能耗，进而为后续的优化方案的获取提供了保障；此外，本发明通过利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，通过所述分析数据可以了解到所述合并数据对应的特征数据，进而便于后续对所述分析数据进行优化处理提供了前提，本发明通过计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案，通过所述支持度可以对所述优化方案进行筛选，将大于所述预设阈值的支持度对应的优化方案筛选出来，进而可以得到所述无人机设备的最终方案。因此，本发明实施例提供的一种用于无人机的资源分配方法，能够在于对无人机资源分配的方法进行优化。
如图2所示，是本发明一实施例提供的用于无人机的资源分配装置的功能模块图。
本发明所述用于无人机的资源分配装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述用于无人机的资源分配装置100可以包括路径规划模块101、数据合并模块102、能耗计算模块103、方案获取模块104及方案确定模块105。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中，关于各模块/单元的功能如下：
所述路径规划模块101，用于路径规划模块，用于获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，查询所述无人机设备对应的巡检任务，根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径；
所述数据合并模块102，用于接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，并根据所述巡检路径，实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，并获取所述边缘服务器的计算容量，将所述当前距离和所述计算容量进行数据合并，得到合并数据；
所述能耗计算模块103，用于获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗；
所述方案获取模块104，用于利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，构建所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的目标最大函数，通过所述目标最大函数对所述分析数据、所述时延数据以及所述能耗进行优化处理，得到优化方案；
所述方案确定模块105，用于计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案。
详细地，本申请实施例中所述用于无人机的资源分配装置100中所述的各模块在使用时采用与上述图1中所述的用于无人机的资源分配方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。
如图3所示，是本发明一实施例提供的实现用于无人机的资源分配方法的电子设备1的结构示意图。
所述电子设备1可以包括处理器10、存储器11、通信总线12以及通信接口13，还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序，如用于无人机的资源分配方法程序。
其中，所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器（Central Processing Unit，CPU）、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备1的控制核心（ControlUnit），利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块（例如执行用于无人机的资源分配方法程序等），以及调用存储在所述存储器11内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器（例如：SD或DX存储器等）、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡（Smart Media Card，SMC）、安全数字（Secure Digital，SD）卡、闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如用于无人机的资源分配方法程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述通信总线12可以是外设部件互连标准（Peripheral ComponentInterconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（Extended Industry StandardArchitecture，简称EISA）总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
所述通信接口13用于上述电子设备1与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口（如WI-FI接口、蓝牙接口等），通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器（Display）、输入单元（比如键盘（Keyboard）），可选地，用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图3仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图3示出的结构并不构成对所述电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
例如，尽管未示出，所述电子设备1还可以包括给各个部件供电的电源（比如电池），优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备1还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。
应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备1中的所述存储器11存储的用于无人机的资源分配方法程序是多个指令的组合，在所述处理器10中运行时，可以实现：
获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，查询所述无人机设备对应的巡检任务，根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径；
接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，并根据所述巡检路径，实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，并获取所述边缘服务器的计算容量，将所述当前距离和所述计算容量进行数据合并，得到合并数据；
获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗；
利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，构建所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的目标最大函数，通过所述目标最大函数对所述分析数据、所述时延数据以及所述能耗进行优化处理，得到优化方案；
计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案。
具体地，所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考附图对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。
进一步地，所述电子设备1集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个存储介质中。所述存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-OnlyMemory）。
本发明还提供一种存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：
获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，查询所述无人机设备对应的巡检任务，根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径；
接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，并根据所述巡检路径，实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，并获取所述边缘服务器的计算容量，将所述当前距离和所述计算容量进行数据合并，得到合并数据；
获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗；
利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，构建所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的目标最大函数，通过所述目标最大函数对所述分析数据、所述时延数据以及所述能耗进行优化处理，得到优化方案；
计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能（Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一、第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种用于无人机的资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，查询所述无人机设备对应的巡检任务，根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径；
接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，并根据所述巡检路径，实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，并获取所述边缘服务器的计算容量，将所述当前距离和所述计算容量进行数据合并，得到合并数据；
获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗；
利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，构建所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的目标最大函数，通过所述目标最大函数对所述分析数据、所述时延数据以及所述能耗进行优化处理，得到优化方案；
计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案；
通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗，包括：
利用下述公式计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗：
Figure 3152DEST_PATH_IMAGE001
其中，T表示时隙t的最大取值，c1表示无人机的机翼面积常数，c2表示无人机的载荷系 数常数，v[t]表示时隙t对应的无人机的速度，a(t)表示时隙t对应的加速度，g表示重力加 速度，∆k表示无人机动能的变化，
Figure 360184DEST_PATH_IMAGE003
表示无人机飞行到时隙t的时隙间隔；
构建所述目标最大函数，包括：
Figure 53203DEST_PATH_IMAGE004
其中，
Figure 3841DEST_PATH_IMAGE005
表示最大目标函数，
Figure 807718DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 97885DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 774854DEST_PATH_IMAGE008
分别是
Figure 402669DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 495390DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure 154910DEST_PATH_IMAGE011
的权重参数，
Figure 206043DEST_PATH_IMAGE009
是奖励任 务分区和卸载协调器一个正的值，
Figure 787066DEST_PATH_IMAGE010
表示执行第i个子任务无人机设备的能耗，
Figure 401587DEST_PATH_IMAGE011
表示第i个 子任务的数据传输时间，对数运算是将项归一化为量值；在奖励函数中，
Figure 463083DEST_PATH_IMAGE012
为在允许时延 内完成任务的奖励；
Figure 937315DEST_PATH_IMAGE013
表示能量消耗；
Figure 21945DEST_PATH_IMAGE014
表示任务全部时延；降低任务全部时 延
Figure 518786DEST_PATH_IMAGE015
可以提高用户体验质量，C是鼓励代理保持边缘服务器稳定性的一个激励系数；
目标最大函数根据上述公式进行构建：
Figure 356161DEST_PATH_IMAGE016
其中，maxE表示目标最大函数，
Figure 201626DEST_PATH_IMAGE017
是边缘服务器的状态，π表示将边缘服务器状态映射到 动作的策略，
Figure 39132DEST_PATH_IMAGE018
表示所述巡检任务中子任务的执行动作。
2.如权利要求1所述的用于无人机的资源分配方法，其特征在于，根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径，包括：
获取所述巡检任务中的子任务，并对所述无人机设备执行所述子任务的路径进行模拟，得到模拟路径；
提取所述待巡检区域的核心参数；
结合所述模拟路径和所述核心参数，通过所述预设的边缘服务器对所述无人机设备进行路径规划，得到巡检路径。
3.如权利要求1所述的用于无人机的资源分配方法，其特征在于，实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，包括：
将所述边缘服务器作为坐标原点构建空间坐标系；
并实时定位所述无人机设备的坐标点信息；
结合所述坐标点信息，通过预设的距离函数计算所述无人机设备与所述边缘服务器的距离，得到当前距离。
4.如权利要求3所述的用于无人机的资源分配方法，其特征在于，预设的距离函数包括：
Figure 588931DEST_PATH_IMAGE019
其中，
Figure 297124DEST_PATH_IMAGE020
表示无人机设备与边缘服务器的距离，
Figure 657698DEST_PATH_IMAGE022
表示无人机设备的坐标点，
Figure 437959DEST_PATH_IMAGE023
表示 边缘服务器的坐标点，
Figure 994712DEST_PATH_IMAGE024
表示坐标点数量，n表示坐标点总数，
Figure 822990DEST_PATH_IMAGE025
表示无人机设备第i个坐标 点，p表示无人机设备与边缘服务器所处空间的维度。
5.如权利要求1所述的用于无人机的资源分配方法，其特征在于，利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，包括：
利用所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的加权函数对所述合并数据进行加权处理，得到加权数据；
对所述加权数据进行存储，得到存储数据；
利用所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述存储数据进行深度分析，得到分析数据。
6.一种用于无人机的资源分配装置，其特征在于，所述装置包括：
路径规划模块，用于获取待巡检的无人机设备和待巡检区域，查询所述无人机设备对应的巡检任务，根据所述巡检任务，通过预设的边缘服务器规划所述待巡检区域的巡检路径；
数据合并模块，用于接收所述无人机设备的请求指令，根据所述请求指令执行所述无人机设备对应的巡检任务，并根据所述巡检路径，实时计算所述无人机设备与所述边缘服务器的当前距离，并获取所述边缘服务器的计算容量，将所述当前距离和所述计算容量进行数据合并，得到合并数据；
能耗计算模块，用于获取所述无人机设备执行所述巡检任务的时延数据，通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗；
方案获取模块，用于利用训练好的系统奖励最大化目标模型中的深度分析神经网络对所述合并数据进行深度分析，得到分析数据，构建所述训练好的系统奖励最大化目标模型中的目标最大函数，通过所述目标最大函数对所述分析数据、所述时延数据以及所述能耗进行优化处理，得到优化方案；
方案确定模块，用于计算所述优化方案与所述边缘服务器的支持度，在所述支持度大于预设阈值时，将所述优化方案作为所述无人机设备的最终方案；
通过所述边缘服务器计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗，包括：
利用下述公式计算所述无人机设备执行所述巡检任务的能耗：
Figure 354466DEST_PATH_IMAGE026
其中，T表示时隙t的最大取值，c1表示无人机的机翼面积常数，c2表示无人机的载荷系 数常数，v[t]表示时隙t对应的无人机的速度，a(t)表示时隙t对应的加速度，g表示重力加 速度，∆k表示无人机动能的变化，
Figure 884673DEST_PATH_IMAGE003
表示无人机飞行到时隙t的时隙间隔；
构建所述目标最大函数，包括：
Figure 792586DEST_PATH_IMAGE027
其中，
Figure 724639DEST_PATH_IMAGE005
表示最大目标函数，
Figure 427016DEST_PATH_IMAGE006
、
Figure 195252DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 186534DEST_PATH_IMAGE008
分别是
Figure 51722DEST_PATH_IMAGE009
、
Figure 862683DEST_PATH_IMAGE010
和
Figure 429800DEST_PATH_IMAGE011
的权重参数，
Figure 351619DEST_PATH_IMAGE009
是奖励任 务分区和卸载协调器一个正的值，
Figure 71314DEST_PATH_IMAGE010
表示执行第i个子任务无人机设备的能耗，
Figure 302444DEST_PATH_IMAGE011
表示第i个 子任务的数据传输时间，对数运算是将项归一化为量值；在奖励函数中，
Figure 107589DEST_PATH_IMAGE012
为在允许时延 内完成任务的奖励；
Figure 82367DEST_PATH_IMAGE028
表示能量消耗；
Figure 656568DEST_PATH_IMAGE014
表示任务全部时延；降低任务全部时 延
Figure 809331DEST_PATH_IMAGE015
可以提高用户体验质量，C是鼓励代理保持边缘服务器稳定性的一个激励系数；
目标最大函数根据上述公式进行构建：
Figure 88390DEST_PATH_IMAGE029
其中，maxE表示目标最大函数，
Figure 617592DEST_PATH_IMAGE017
是边缘服务器的状态，π表示将边缘服务器状态映射到 动作的策略，
Figure 780720DEST_PATH_IMAGE018
表示所述巡检任务中子任务的执行动作。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如权利要求1至5中任意一项所述的用于无人机的资源分配方法。
8.一种存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任意一项所述的用于无人机的资源分配方法。
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