基于有限状态机的紧急无人机群体路径跟随协同计算策略
系统与控制
2024-07-17 v1 分布式、并行与集群计算
系统与控制
摘要
将服务卸载到无人机群体以处理延时敏感任务可大大提高紧急无人机网络 (EUN) 中的救援效率。大多数任务卸载策略假设无人机是固定位置且能够处理所有任务。然而，在复杂灾难环境中，无人机位置常常动态变化，且 onboard 资源的异构性为在 EUN 中优化任务调度以最小化延迟 presents a significant challenge。为此，提出一种基于有限状态机的路径跟随协同计算策略 (FPC) 用于紧急无人机群体。首先，构建了扩展有限状态机时空图 (EFSMSG) 模型，以准确描述 onboard 资源和状态转换，同时遮蔽 EUN 的动态特征。基于 EFSMSG，在数学模型中对 FPC 策略进行了表述，以最小化任务处理延迟并促进传输期间的计算。最后，提出了约束选择自适应二进制粒子群优化 (CSABPSO) 算法用于求解。仿真结果表明，所提出的 FPC 策略有效地减少了任务处理延迟，满足紧急情况下一切延时敏感任务的要求。
引用
@article{arxiv.2407.11531,
title = {Finite State Machines-Based Path-Following Collaborative Computing Strategy for Emergency UAV Swarms},
author = {Jialin Hu and Zhiyuan Ren and Wenchi Cheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.11531},
year = {2024}
}