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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利面向智能网联汽车的智能驾驶边缘计算资源协同配置方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119676261B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411570449.1，技术领域涉及：H04L67/12；该发明授权面向智能网联汽车的智能驾驶边缘计算资源协同配置方法及系统是由李春林;余龙;柴龙;王冰心设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向智能网联汽车的智能驾驶边缘计算资源协同配置方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种面向智能网联汽车的智能驾驶边缘计算资源协同配置方法及系统，该方法包括以下步骤：以最小化所有车辆接收到信号并完成计算任务的总体时延为优化目标，将发射功率、传输速率、信道、车辆移动速度、感知精度、能耗、本地计算资源为约束条件，构建马尔可夫决策过程求解马尔可夫决策过程，使用改进TD3算法求解模型问题，得到路边单元最佳的发射功率和计算资源分配策略。本发明合理分配发射功率与车辆的计算资源，实现资源分配总体时延最小化。

本发明授权面向智能网联汽车的智能驾驶边缘计算资源协同配置方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向智能网联汽车的智能驾驶边缘计算资源协同配置方法，其特征在于：包括以下步骤： 边缘层、路边单元和车辆层合作实现智能驾驶的场景下，路边单元使用正交时频空技术发射感知与通信一体化信号；以最小化所有车辆接收到信号并完成计算任务的总体时延为优化目标，将发射功率、传输速率、信道、车辆移动速度、感知精度、能耗、本地计算资源为约束条件，构建马尔可夫决策过程； 所述马尔可夫决策过程中， 状态空间为路边单元在每个时间间隔内获得环境内的状态信息和各个传输信道的信道增益以及干扰信息和车辆信息； 动作空间为路边单元发射功率和计算资源的分配方式； 奖励函数包括多车辆完成任务的平均时延的负函数，和在训练过程中路边单元作为智能体给出的策略不满足约束条件时的设定惩罚； 求解马尔可夫决策过程，得到路边单元最佳的发射功率和计算资源分配策略； 所述马尔可夫决策过程的求解通过改进的TD3算法实现，其中通过控制Critic和Actor的更新频率以优化TD3算法的求解过程，从而获得路边单元最佳的发射功率和计算资源分配策略； 求解马尔可夫决策过程的过程中，只有在Critic网络的时序差分信号的绝对值大于设定值时，降低Critic网络的更新频率；每次Actor的更新时，只有在Critic网络的时序差分信号的绝对值小于等于设定值时，执行Actor的更新；否则，跳过此次Actor的更新。

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