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龙图腾网获悉济南大学申请的专利一种智能交通环境中无人机集群辅助的车辆任务卸载方法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：CN120730376B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202511117463.0，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权一种智能交通环境中无人机集群辅助的车辆任务卸载方法是由杨磊;崔佳;王东;李维新;王丹丹设计研发完成，并于2025-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能交通环境中无人机集群辅助的车辆任务卸载方法在说明书摘要公布了：本发明属于智能交通技术领域，公开了一种智能交通环境中无人机集群辅助的车辆任务卸载方法。该方法针对由多辆智能网联汽车、多架无人机编队等组成的红绿灯十字路口场景，将无人机编队中电量最多的无人机确定为簇头无人机，其余无人机为边缘服务无人机，在簇头无人机上部署有DQN算法，在DQN算法设计中，能够实时监测边缘服务无人机电量大小，并根据电量的消耗动态调整奖励函数，充分利用边缘服务无人机的计算资源，在其有限电量情况下完成更多的任务。本发明还能够根据汽车产生的任务计算量大小判定任务类型，并根据不同的任务类型给予奖惩，使智能体采取与任务类型相对应的卸载策略，充分利用计算资源，减少通信资源浪费，提高任务完成率。

本发明授权一种智能交通环境中无人机集群辅助的车辆任务卸载方法在权利要求书中公布了：1.一种智能交通环境中无人机集群辅助的车辆任务卸载方法，其特征在于， 包括如下步骤： 步骤1.搭建由多辆智能网联汽车、多架无人机编队和红绿灯组成的红绿灯十字路口的场景；无人机编队由一架簇头无人机和若干架边缘服务无人机组成； 选取无人机编队中电量最多的无人机担任簇头无人机，其余的无人机为边缘服务无人机，簇头无人机上部署有基于DQN算法，边缘服务无人机用于接收汽车卸载的任务并进行处理； 步骤2.簇头无人机用于收集来自汽车和边缘服务无人机的信息，根据收集到的信息建立环境状态并将环境状态输入DQN算法，做出对应的卸载决策和资源分配决策； 在DQN算法设计过程中，根据实时监测的边缘无人机的电量大小动态调整奖励函数中时延和能耗的权重大小，以实现高电量时更关注时延，低电量时更关注能耗； 同时根据汽车产生的任务计算量大小判断任务类型即辅助驾驶类或车内娱乐类任务，并根据任务类型不同，通过增加降低奖励函数的大小鼓励做出不同的卸载决策； 卸载决策包括汽车本地处理、全部卸载或部分卸载至边缘无人机处理； 构建如下优化问题：；表示待优化的目标函数；表示一个任务的总能耗，表示一个任务的总时延；表示汽车的数量；限制条件为： 边缘服务无人机和汽车的距离小于50米，即； ；为边缘服务无人机j分配给某个汽车i的计算资源；为边缘服务无人机j的计算资源； ；为车辆i发送给边缘服务无人机j的发射功率；为汽车最大发射功率； 小于最大限制时延，即； 判决条件只能为0和1，； 三个值之和为1，所以只有一个值为1，其余两个是0，；、、分别对应本地处理、全卸载处理和部分任务卸载处理的判决； ；为簇头无人机处理汽车i产生的任务的计算时延，为簇头无人机在计算汽车i产生的任务的时间内悬停能耗；为最大电量； ；为边缘服务无人机的最大电量；为边缘服务无人机j处理汽车i产生的任务的计算能耗，为边缘服务无人机j处理汽车i产生的任务的时间内的悬停能耗；汽车i将任务传输给边缘服务无人机j的速度为： ； 其中为信道带宽，为参考信道增益，是玻尔兹曼常数，是温度，是信道衰落因子，为路径损耗指数；计算公式如下： ； 其中和表示汽车i的水平坐标，表示汽车i的高度；和表示无人机j的水平坐标，表示无人机j的高度；表示汽车集合，表示无人机集合； 步骤3.簇头无人机将经过DQN算法做出对应的卸载决策、边缘服务无人机计算资源分配决策、以及汽车发射功率分配，反馈给汽车和边缘服务无人机。

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