南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：刘茜萍,吴孝宇,张琳

单位：南京邮电大学 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室，江苏 南京 210023；南京邮电大学 计算机学院，江苏 南京 210023南京邮电大学 江苏省大数据安全与智能处理重点实验室，江苏 南京 210023；南京邮电大学 计算机学院，江苏 南京 210023南京邮电大学 计算机学院，江苏 南京 210023

关键词：车联网；协同感知；全局拓扑；近似算法；遗传算法

基金：国网科技项目（5700-202318292A-1-1-ZN）资助项目

基于协同感知技术，可将路段上若干车载摄像机获取的局部视野上传至路边架设的边缘服务器，进而融合出整个路段全局视野，以助于做出智能辅助驾驶决策。然而，直接将路段上所有车辆的视野数据悉数上传融合将带来极大的通信和计算开销，难以保证时效。为此，提出基于路段全局拓扑的协同感知视野优化分配方法，基于连通组件构建路段全局拓扑，进而在拓扑引导下获取路段视野初始分配方案，并提出分段式并行遗传算法进一步优化该方案，以尽可能减少冗余数据的上传，降低MEC边缘服务器负载，从而提高路段全局视野融合效率，其可行性和有效性通过仿真实验得到了验证。

来源：2024年第06期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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