邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制研究1.內(nèi)容概括 51.1研究背景與意義 51.1.1車(chē)聯(lián)網(wǎng)發(fā)展現(xiàn)狀 71.1.2邊緣計(jì)算技術(shù)興起 81.1.3協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制價(jià)值 1.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀 1.2.1邊緣計(jì)算在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用 1.2.2車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)研究進(jìn)展 1.2.3現(xiàn)有研究不足 1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容 1.3.1研究目標(biāo) 241.3.2研究?jī)?nèi)容 261.4技術(shù)路線與研究方法 1.4.1技術(shù)路線 291.4.2研究方法 1.5論文結(jié)構(gòu)安排 2.相關(guān)理論與技術(shù) 2.1車(chē)聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu) 412.1.2網(wǎng)絡(luò)層 2.1.3應(yīng)用層 2.2邊緣計(jì)算技術(shù) 2.2.1邊緣計(jì)算概念 2.2.2邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn) 2.2.3邊緣計(jì)算優(yōu)勢(shì) 2.3協(xié)同學(xué)習(xí)理論 2.3.1協(xié)同學(xué)習(xí)基本原理 2.3.3協(xié)同學(xué)習(xí)關(guān)鍵問(wèn)題 2.4相關(guān)關(guān)鍵技術(shù) 2.4.1通信技術(shù) 2.4.2位置服務(wù)技術(shù) 2.4.3數(shù)據(jù)融合技術(shù) 3.基于邊緣計(jì)算的車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)框架設(shè)計(jì) 3.1系統(tǒng)總體架構(gòu) 3.1.1硬件架構(gòu) 3.2.1數(shù)據(jù)采集模塊 3.2.2數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊 3.2.3模型訓(xùn)練模塊 3.2.4模型推理模塊 3.3邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)功能 3.3.1數(shù)據(jù)處理功能 3.3.2模型部署功能 3.3.3資源調(diào)度功能 3.4車(chē)輛間協(xié)同機(jī)制 3.4.1信息共享機(jī)制 3.4.2任務(wù)分配機(jī)制 3.4.3認(rèn)證加密機(jī)制 4.基于邊緣計(jì)算的車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)算法研究 4.1常用協(xié)同學(xué)習(xí)算法分析 4.1.1基于矩陣分解的算法 4.1.2基于模型迭代的算法 4.1.3基于圖的算法 4.2針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同學(xué)習(xí)算法改進(jìn) 4.2.1考慮數(shù)據(jù)時(shí)空特性的算法改進(jìn) 4.2.2考慮車(chē)輛移動(dòng)特性的算法改進(jìn) 4.2.3考慮邊緣計(jì)算環(huán)境的算法改進(jìn) 4.3基于深度學(xué)習(xí)的協(xié)同學(xué)習(xí)算法 4.3.1深度學(xué)習(xí)基本原理 4.3.2深度學(xué)習(xí)在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用 4.3.3深度學(xué)習(xí)協(xié)同學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì) 4.4.2評(píng)估結(jié)果分析 5.系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)與測(cè)試 5.1.1硬件平臺(tái)選型 5.2算法實(shí)現(xiàn)與部署 5.2.1算法代碼實(shí)現(xiàn) 5.2.2算法部署到邊緣節(jié)點(diǎn) 5.3.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境 5.4.1算法性能對(duì)比 6.結(jié)論與展望 6.1研究結(jié)論 6.3未來(lái)展望.............................................210隨著科技的飛速發(fā)展，車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)逐漸成為智能交通系統(tǒng)的重要組成部分。在這樣的大背景下，“邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制研究”這一課題應(yīng)運(yùn)而生。本研究報(bào)告旨在深入探討邊緣計(jì)算與車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)相結(jié)合的學(xué)習(xí)機(jī)制，以期為智能交通系統(tǒng)的優(yōu)化提供理論支持和實(shí)踐指導(dǎo)。本報(bào)告首先對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)及邊緣計(jì)算的基本概念進(jìn)行了闡述，明確了它們?cè)谥悄芙煌ㄏ到y(tǒng)中的作用和地位。接著報(bào)告詳細(xì)分析了邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的研究現(xiàn)狀，包括國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展、存在問(wèn)題及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。在理論框架部分，報(bào)告提出了邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)的整體架構(gòu)，并從數(shù)據(jù)傳輸、處理、存儲(chǔ)和應(yīng)用四個(gè)層面進(jìn)行了詳細(xì)設(shè)計(jì)。此外報(bào)告還針對(duì)協(xié)同學(xué)習(xí)過(guò)程中的關(guān)鍵問(wèn)題，如節(jié)點(diǎn)選擇、任務(wù)分配、通信協(xié)議等，進(jìn)行了深入研究和探討。為了驗(yàn)證所提機(jī)制的有效性，報(bào)告構(gòu)建了仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，并進(jìn)行了大量的實(shí)驗(yàn)測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)方法相比，基于邊緣計(jì)算的車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制在提高系統(tǒng)性能、降低能耗和減少網(wǎng)絡(luò)延遲等方面具有顯著優(yōu)勢(shì)。報(bào)告總結(jié)了研究成果，并提出了未來(lái)研究方向，為相關(guān)領(lǐng)域的研究人員提供了有益的參考。隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)的快速發(fā)展和5G通信技術(shù)的普及，車(chē)聯(lián)網(wǎng)(V2X,Vehicle-to-Everything)已成為推動(dòng)智慧交通和自動(dòng)駕駛的核心技術(shù)之一。車(chē)聯(lián)網(wǎng)通過(guò)車(chē)輛與車(chē)輛(V2V)、車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)、車(chē)輛與行人(V2P)以及車(chē)輛與云端(V2C)的實(shí)時(shí)交互，實(shí)現(xiàn)了信息共享與協(xié)同決策，極大提升了交通安全性、通行效率和用戶體在此背景下，邊緣計(jì)算(EdgeComputing)作為一種分布式計(jì)算范式，通過(guò)在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣節(jié)點(diǎn)(如路側(cè)單元、車(chē)載終端)進(jìn)行本地?cái)?shù)據(jù)處理和智能決策，有效降低了云端負(fù)載和傳輸時(shí)延。邊緣計(jì)算與車(chē)聯(lián)網(wǎng)的融合(即“邊緣-車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同”)成為解決感知數(shù)據(jù)(如障礙物識(shí)別、交通信號(hào)燈狀態(tài)),并將決策結(jié)果快速反饋給車(chē)輛，避免因云端往返延遲導(dǎo)致的反應(yīng)滯后。此外協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制(如聯(lián)邦學(xué)習(xí)、分布式深度學(xué)習(xí))能夠利用多節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)訓(xùn)練更精準(zhǔn)的模型，同時(shí)保護(hù)用戶隱私，避指標(biāo)傳統(tǒng)車(chē)聯(lián)網(wǎng)(云端依賴)邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)(協(xié)同學(xué)習(xí))時(shí)延高(100ms~1s)低(1ms~10ms)帶寬需求大(需上傳原始數(shù)據(jù))小(僅傳輸模型參數(shù))隱私保護(hù)弱(數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ))強(qiáng)(數(shù)據(jù)本地化處理)可靠性低(依賴云端穩(wěn)定性)高(邊緣節(jié)點(diǎn)冗余備份)實(shí)時(shí)決策能力有限強(qiáng)(本地快速響應(yīng))從研究意義來(lái)看，邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的研究具有以下價(jià)智慧城市和可持續(xù)交通體系的建設(shè)。邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的研究不僅是對(duì)現(xiàn)有車(chē)聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)的技術(shù)革新，更是實(shí)現(xiàn)未來(lái)智能交通和自動(dòng)駕駛的重要基礎(chǔ)，具有顯著的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，車(chē)聯(lián)網(wǎng)已成為現(xiàn)代交通系統(tǒng)的重要組成部分。近年來(lái)，全球范圍內(nèi)對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的研究和應(yīng)用呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，車(chē)輛之間的通信、數(shù)據(jù)處理和信息共享成為關(guān)鍵技術(shù)之一。目前，車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)取得了顯著的成果，包括智能交通系統(tǒng)的建設(shè)、自動(dòng)駕駛技術(shù)的探索以及車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施的互聯(lián)互通等方面。然而盡管取得了一定的進(jìn)展，但車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)仍面臨諸多挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)、標(biāo)準(zhǔn)化等問(wèn)題。因此深入研究車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，推動(dòng)其發(fā)展，對(duì)于提高交通安全、促進(jìn)環(huán)境保護(hù)具有重要意義。1.1.2邊緣計(jì)算技術(shù)興起隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)量和計(jì)算需求持續(xù)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心已經(jīng)難以滿足各種復(fù)雜應(yīng)用的需求。因此邊緣計(jì)算技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，旨在將計(jì)算能力從數(shù)據(jù)中心推向網(wǎng)絡(luò)的邊緣，實(shí)現(xiàn)更高效、更實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)處理和服務(wù)提供。邊緣計(jì)算技術(shù)不僅能夠降低網(wǎng)絡(luò)延遲，提高數(shù)據(jù)處理效率，還能夠減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)某杀竞湍芎摹Ｔ谲?chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，邊緣計(jì)算技術(shù)為車(chē)輛之間的協(xié)同學(xué)習(xí)提供了有力支持，使得車(chē)輛能夠更加智能、安全地◎邊緣計(jì)算技術(shù)的定義和特點(diǎn)邊緣計(jì)算(EdgeComputing)是指在數(shù)據(jù)產(chǎn)生的源頭附近進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、處理和分析的技術(shù)，即將計(jì)算能力部署在網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上，如智能傳感器、路由器等。與傳統(tǒng)的云計(jì)算相比，邊緣計(jì)算具有以下特點(diǎn)：●低延遲：邊緣計(jì)算能夠?qū)崟r(shí)處理數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間，提高系統(tǒng)的響應(yīng)速度。●高效率：邊緣計(jì)算設(shè)備通常具有較低的功耗和計(jì)算能力，能夠在本地完成數(shù)據(jù)壓縮和過(guò)濾，降低網(wǎng)絡(luò)負(fù)載。●靈活性：邊緣計(jì)算設(shè)備可以根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行定制，滿足不同的計(jì)算需求?！癜踩裕哼吘売?jì)算設(shè)備可以在本地保護(hù)數(shù)據(jù)隱私，減少數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)?！蜻吘売?jì)算技術(shù)的應(yīng)用于車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中，邊緣計(jì)算技術(shù)可以應(yīng)用于以下幾個(gè)方面：●車(chē)輛之間的協(xié)同學(xué)習(xí)：通過(guò)邊緣計(jì)算，車(chē)輛可以實(shí)時(shí)共享交通信息、車(chē)輛狀態(tài)等數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛之間的協(xié)同感知和決策，提高行駛安全和效率。●車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施的交互：邊緣計(jì)算設(shè)備可以處理車(chē)輛與交通信號(hào)燈、路側(cè)通信設(shè)施等基礎(chǔ)設(shè)施之間的交互數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)更加智能化的交通管理?！褴?chē)輛與人之間的交互：邊緣計(jì)算設(shè)備可以處理車(chē)輛與車(chē)載娛樂(lè)系統(tǒng)、車(chē)載導(dǎo)航系統(tǒng)等人類交互的數(shù)據(jù)，提供更加便捷的服務(wù)。◎邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展趨勢(shì)未來(lái)，邊緣計(jì)算技術(shù)將朝著更加智能化、高性能、低功耗的方向發(fā)展。此外邊緣計(jì)算技術(shù)將與5G、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)更加廣泛的應(yīng)用場(chǎng)景和更好的用戶體驗(yàn)。邊緣計(jì)算技術(shù)的興起為車(chē)聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)了許多機(jī)遇和挑戰(zhàn)，通過(guò)利用邊緣計(jì)算技術(shù)，車(chē)輛之間可以實(shí)現(xiàn)更加高效、安全的協(xié)同學(xué)習(xí)，提高交通效率和安全性。然而邊緣計(jì)算技術(shù)的發(fā)展也需要解決數(shù)據(jù)隱私、計(jì)算資源分配等問(wèn)題。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，這些問(wèn)題將得到逐步解決，邊緣計(jì)算將在車(chē)聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。1.1.3協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制價(jià)值邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的核心價(jià)值在于通過(guò)多節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)共享與模型優(yōu)化，顯著提升整體系統(tǒng)性能和魯棒性。具體而言，其價(jià)值主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：1)提升模型精度與泛化能力通過(guò)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制，車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)(如車(chē)載終端、路側(cè)單元RSU等)可以在本地收集和處理數(shù)據(jù)，并利用全局信息進(jìn)行模型更新。假設(shè)某節(jié)點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)為Di,本地模型為M,全局模型為Mg,則協(xié)同學(xué)習(xí)的目標(biāo)函數(shù)可表示為：過(guò)這種多源數(shù)據(jù)的融合同步，能夠有效緩解單一節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)稀疏或分布不均的問(wèn)題，降低模型偏差，從而顯著提升整體模型的泛化能力和預(yù)測(cè)精度。2)增強(qiáng)系統(tǒng)魯棒性車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境具有動(dòng)態(tài)性和不確定性，如車(chē)輛高速移動(dòng)、網(wǎng)絡(luò)間歇性連接等。協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制通過(guò)聚合多個(gè)節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)與模型，可以在一定程度上規(guī)避噪聲數(shù)據(jù)和異常樣本的影響。若單個(gè)節(jié)點(diǎn)遭遇故障或惡意攻擊，其他節(jié)點(diǎn)仍可繼續(xù)參與學(xué)習(xí)，形成冗余備份，從而增強(qiáng)系統(tǒng)整體的容錯(cuò)能力。具體而言，在一個(gè)由N個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)中，單個(gè)節(jié)點(diǎn)失敗的概率從p降低至pN(理論上),極大提升了整個(gè)車(chē)聯(lián)網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行?！駥?duì)比表格：協(xié)同學(xué)習(xí)vs單節(jié)點(diǎn)學(xué)習(xí)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制單節(jié)點(diǎn)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)來(lái)源多節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)共享(分布式)單節(jié)點(diǎn)本地?cái)?shù)據(jù)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制單節(jié)點(diǎn)學(xué)習(xí)模型更新速度可根據(jù)網(wǎng)絡(luò)狀況動(dòng)態(tài)調(diào)整固定依賴本地?cái)?shù)據(jù)采集周期抗噪聲能力通過(guò)數(shù)據(jù)融合顯著增強(qiáng)易受本地噪聲數(shù)據(jù)干擾系統(tǒng)容錯(cuò)性高(多節(jié)點(diǎn)備份)低(單點(diǎn)故障即失效)計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)需要傳輸模型參數(shù)與調(diào)整參數(shù)3)優(yōu)化資源利用效率在典型的車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)(如車(chē)載計(jì)算單元)往往資源受限(如計(jì)算得高性能節(jié)點(diǎn)(如RSU)分擔(dān)部分計(jì)算負(fù)擔(dān)，并將優(yōu)化后的模型分發(fā)至低功耗節(jié)點(diǎn)。這隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展，車(chē)聯(lián)網(wǎng)(Vehicle-to-everything,V2X)應(yīng)運(yùn)而生。統(tǒng)實(shí)時(shí)性。如文獻(xiàn)[13]所言，提高V2X數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換率的一個(gè)方法是用高級(jí)邊緣云結(jié)合具體來(lái)說(shuō)，國(guó)內(nèi)外V2X領(lǐng)域的邊緣計(jì)算研究主要集中在以下幾2.安全性研究：邊緣計(jì)算環(huán)境下的V2X通信也面臨著將這些方面的研究成果綜合起來(lái)，可以得到最近的研號(hào)研究方向結(jié)果與貢獻(xiàn)邊緣計(jì)算協(xié)作機(jī)制高級(jí)邊緣云協(xié)助移動(dòng)節(jié)點(diǎn)智能推理，提升數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換率大獎(jiǎng)?wù)聠?wèn)題的解決計(jì)算資源分布至不同設(shè)備上，減輕計(jì)算中心壓力安全任務(wù)與計(jì)算任務(wù)多次調(diào)度至不同設(shè)備，增強(qiáng)系統(tǒng)安實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理與優(yōu)化提升V2X密封環(huán)境內(nèi)外邊緣計(jì)算部署能效，減少計(jì)算延遲從【表】可以看出，傳統(tǒng)的V2X系統(tǒng)一般采用集中式的方式進(jìn)行計(jì)算，效率和安全性無(wú)法滿足高速發(fā)展的V2X技術(shù)需求，因此考慮將邊緣計(jì)算到V2X系統(tǒng)中，通過(guò)與其他智能硬件的緊密配合，形成車(chē)輛與服務(wù)端信息聯(lián)動(dòng)聯(lián)動(dòng)的場(chǎng)景應(yīng)用。文獻(xiàn)[17]最先行人(V2P)和網(wǎng)絡(luò)(V2N)進(jìn)行信息交互的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。隨著智能車(chē)輛和通信技術(shù)的快速(1)邊緣計(jì)算的基本概念(2)邊緣計(jì)算在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的優(yōu)勢(shì)中心云服務(wù)器的依賴，減輕了網(wǎng)絡(luò)傳輸壓力。3.提高數(shù)據(jù)安全性：數(shù)據(jù)在本地處理可以減少敏感信息通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)娘L(fēng)險(xiǎn)，提高(3)邊緣計(jì)算在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的具體應(yīng)用場(chǎng)景邊緣計(jì)算在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中有多種具體應(yīng)用場(chǎng)景，以下是一些典型的應(yīng)用示例：應(yīng)用場(chǎng)景描述帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)實(shí)時(shí)碰撞預(yù)警預(yù)警。性智能交通監(jiān)控實(shí)時(shí)監(jiān)控。效率車(chē)輛協(xié)同導(dǎo)航邊緣節(jié)點(diǎn)協(xié)調(diào)多輛車(chē)之間的導(dǎo)航信息，優(yōu)化行駛路徑。提高行駛安全性理提高車(chē)輛維護(hù)效率(4)邊緣計(jì)算與車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)邊緣計(jì)算與車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)車(chē)聯(lián)網(wǎng)智能化的重要手段，通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)收集和預(yù)處理數(shù)據(jù)，再與中心云服務(wù)器進(jìn)行協(xié)同學(xué)習(xí)，可以實(shí)現(xiàn)更高效的模型訓(xùn)練和更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。例如，車(chē)輛可以在邊緣節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行初步的模型訓(xùn)練，然后將訓(xùn)練好的模型上傳到中心云服務(wù)器進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。這種協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制可以有效提高模型的泛化能力和實(shí)時(shí)性。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的協(xié)同學(xué)習(xí)公式示例：通過(guò)這種協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制，車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)更高效、更智能的數(shù)據(jù)處理和決策支(5)總結(jié)邊緣計(jì)算在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用能夠有效應(yīng)對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)面臨的挑戰(zhàn)，如低延遲通信、海量數(shù)據(jù)處理和隱私保護(hù)等。通過(guò)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)與中心云服務(wù)器的協(xié)同，可以實(shí)現(xiàn)更高效的車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析和智能決策支持。未來(lái)，隨著車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，邊緣計(jì)算將在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中發(fā)揮越來(lái)越重要的作用。車(chē)聯(lián)網(wǎng)(InternetofVehicles,IoV)是指車(chē)輛與車(chē)輛、車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施、以及車(chē)輛與其他互聯(lián)網(wǎng)設(shè)備之間的通信和數(shù)據(jù)交換。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，協(xié)同學(xué)習(xí)是指多個(gè)車(chē)輛或車(chē)輛與外部節(jié)點(diǎn)通過(guò)共享信息、資源和知識(shí)來(lái)共同完成任務(wù)或提高運(yùn)行效率。隨著車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷發(fā)展，協(xié)同學(xué)習(xí)在提高交通效率、降低交通事故率、提供自動(dòng)駕駛等功能方面發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。本節(jié)將總結(jié)車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)研究的一些主要進(jìn)展。(1)協(xié)同學(xué)習(xí)算法研究近年來(lái)，研究人員提出了一系列用于車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)的算法，主要包括基于機(jī)器學(xué)習(xí)的算法和基于博弈論的算法?；跈C(jī)器學(xué)習(xí)的算法主要包括聚類算法、強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。聚類算法用于將車(chē)輛劃分為不同的組，以便在組內(nèi)進(jìn)行信息共享和協(xié)同決策；強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法用于車(chē)輛之間的協(xié)作決策，以最優(yōu)的方式來(lái)完成任務(wù)；神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法用于預(yù)測(cè)交通流量、車(chē)輛位置等狀態(tài)信息，為協(xié)同學(xué)習(xí)提供依據(jù)?；诓┺恼摰乃惴▌t考慮了車(chē)輛之間的競(jìng)爭(zhēng)和合作關(guān)系，通過(guò)求解納什均衡來(lái)獲得最優(yōu)的協(xié)作策略。(2)協(xié)同學(xué)習(xí)應(yīng)用研究車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)在多個(gè)領(lǐng)域得到了應(yīng)用，主要包括交通流優(yōu)化、自動(dòng)駕駛、車(chē)輛路徑規(guī)劃、安全監(jiān)控等。在交通流優(yōu)化方面，協(xié)同學(xué)習(xí)算法可以有效降低交通擁堵、提高車(chē)輛通行效率。在自動(dòng)駕駛方面，車(chē)輛之間可以通過(guò)協(xié)作來(lái)感知周?chē)h(huán)境、制定行駛策略，提高行駛安全性。在車(chē)輛路徑規(guī)劃方面，協(xié)同學(xué)習(xí)算法可以幫助車(chē)輛找到最優(yōu)的行駛路徑，減少行駛時(shí)間。在安全監(jiān)控方面，車(chē)輛可以通過(guò)共享信息來(lái)及時(shí)發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患，提高道路安全性。(3)面臨的挑戰(zhàn)盡管車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)在很多方面取得了顯著的進(jìn)展，但仍面臨一些挑戰(zhàn)。首先車(chē)輛之間的通信延遲和網(wǎng)絡(luò)不確定性會(huì)影響協(xié)同學(xué)習(xí)的效果。其次數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題也是需要解決的問(wèn)題，此外如何選擇合適的算法和參數(shù)，以及如何實(shí)現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)也是一個(gè)挑戰(zhàn)。車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)在提高交通效率、降低交通事故率等方面具有巨大的潛力。隨著技術(shù)的發(fā)展，我們可以期待在未來(lái)的研究中克服這些挑戰(zhàn)，實(shí)現(xiàn)更加完善的車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)1.2.3現(xiàn)有研究不足盡管邊緣計(jì)算和車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)在提升交通系統(tǒng)智能化與效率方面展現(xiàn)出巨大潛力，但現(xiàn)有研究仍存在以下幾方面不足：1.協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制設(shè)計(jì)滯后目前，車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制多側(cè)重于車(chē)載單元(V2V)或邊緣服務(wù)器端的數(shù)據(jù)融合，缺乏對(duì)車(chē)輛與邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)間動(dòng)態(tài)協(xié)同策略的深入探討?，F(xiàn)有的研究往往假設(shè)邊緣服務(wù)器的計(jì)算能力無(wú)限，未考慮實(shí)際邊緣節(jié)點(diǎn)在資源受限(如計(jì)算能力、存儲(chǔ)空間、網(wǎng)絡(luò)帶寬)情況下的協(xié)同學(xué)習(xí)優(yōu)化問(wèn)題。例如，在公式所示的傳統(tǒng)的車(chē)載協(xié)同學(xué)習(xí)模型其中X;代表單個(gè)車(chē)輛的感知數(shù)據(jù)，該模型未考慮邊緣節(jié)點(diǎn)在處理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)時(shí)的計(jì)算復(fù)雜度及時(shí)延。問(wèn)題表現(xiàn)忽略車(chē)輛與邊緣節(jié)點(diǎn)間的異步交互未量化邊緣資源開(kāi)銷(xiāo)2.數(shù)據(jù)安全與隱私保護(hù)機(jī)制薄弱車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)涉及大量車(chē)輛軌跡、環(huán)境參數(shù)等敏感數(shù)據(jù)，現(xiàn)有研究在數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方面主要依賴簡(jiǎn)單的匿名化處理，但難以抵抗惡意攻擊者通過(guò)聯(lián)盟學(xué)習(xí)(FederatedLearning)重構(gòu)原始數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)。文獻(xiàn)表明，僅依靠差分隱私保護(hù)的協(xié)同學(xué)習(xí)模型存在以下漏洞：●數(shù)據(jù)重構(gòu)攻擊：攻擊者通過(guò)多次查詢聚合后的模型參數(shù)，可逆推導(dǎo)出車(chē)輛的真實(shí)位置信息。·節(jié)點(diǎn)擾動(dòng)應(yīng)對(duì)不足：現(xiàn)有研究未充分驗(yàn)證惡意節(jié)點(diǎn)(如幽靈節(jié)點(diǎn))加入時(shí)的異常數(shù)據(jù)過(guò)濾機(jī)制有效性。在數(shù)據(jù)共享過(guò)程中，車(chē)輛作為分布式參與者，其本地?cái)?shù)據(jù)處理與隱私保護(hù)開(kāi)銷(xiāo)缺乏量化分析。表(2)歸納了現(xiàn)有隱私保護(hù)技術(shù)與其局限性：隱私保護(hù)技術(shù)局限表現(xiàn)差分隱私模型精度損失顯著安全多方計(jì)算同態(tài)加密計(jì)算效率低下3.通信資源協(xié)同分配效率低下車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)既要實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步，又要滿足邊緣計(jì)算的低時(shí)延需求，現(xiàn)有研究對(duì)通信資源的協(xié)同分配機(jī)制存在以下兩重矛盾：●靜態(tài)分配：多數(shù)研究采用預(yù)定義的路由協(xié)議或資源分配策略，無(wú)法動(dòng)態(tài)適應(yīng)交通流變化與網(wǎng)聯(lián)設(shè)備密度波動(dòng)。●能耗與時(shí)延權(quán)衡不足：例如，文獻(xiàn)提出的基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分配機(jī)制雖能實(shí)現(xiàn)快速收斂，但未考慮車(chē)輛節(jié)點(diǎn)剩余電量對(duì)通信決策的影響。文獻(xiàn)通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明，當(dāng)邊緣基站覆蓋人口密度超過(guò)25%時(shí)，現(xiàn)有非協(xié)作通信方案引起的數(shù)據(jù)擁塞將使平均學(xué)習(xí)時(shí)延增加至臨界閾值的1.8倍。若引入更精細(xì)的資源調(diào)度規(guī)則(如公式所示),可顯著優(yōu)化資源利用率：Pk,au分別為第k條鏈路的信道強(qiáng)度與時(shí)延(時(shí)延一能耗聯(lián)合優(yōu)化目標(biāo)函數(shù))當(dāng)前車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)模型多針對(duì)特定場(chǎng)景(如高速公路或純車(chē)道環(huán)境)設(shè)計(jì)，當(dāng)應(yīng)用于混合交通場(chǎng)景(高密度交叉口)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)明顯的模型非適應(yīng)性。具體表現(xiàn)在：線性時(shí)序特征),如內(nèi)容(3)所示的真實(shí)場(chǎng)景采集數(shù)據(jù)分布云內(nèi)容揭示了現(xiàn)有數(shù)研究表明，缺乏場(chǎng)景適應(yīng)性的模型在交叉路口場(chǎng)景下12.3個(gè)百分點(diǎn)(基于UEVENTV2.0數(shù)據(jù)集測(cè)試),這直接影響系統(tǒng)在惡劣天氣等極端條2.采用抗重構(gòu)攻擊的隱私保護(hù)機(jī)制3.構(gòu)建交通流驅(qū)動(dòng)的自適應(yīng)通信資源分配系統(tǒng)4.開(kāi)發(fā)場(chǎng)景化泛化的可解釋學(xué)習(xí)模型1.3研究目標(biāo)與內(nèi)容本研究旨在探索并實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算技術(shù)與車(chē)輛聯(lián)網(wǎng)(Vehi協(xié)同，通過(guò)構(gòu)建高效的協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制，提升車(chē)輛在邊緣計(jì)算環(huán)境下的智能決策和學(xué)習(xí)效率。具體目標(biāo)包括：1.定義與優(yōu)化協(xié)同學(xué)習(xí)算法：研究先進(jìn)的協(xié)同學(xué)習(xí)算法，定義適應(yīng)邊緣計(jì)算環(huán)境的協(xié)同學(xué)習(xí)框架，并針對(duì)車(chē)輛互聯(lián)特性進(jìn)行優(yōu)化。2.邊緣計(jì)算資源配置與管理：開(kāi)發(fā)邊緣計(jì)算資源的靈活配置與動(dòng)態(tài)管理方案，提高邊緣云和車(chē)輛間的計(jì)算能力與存儲(chǔ)資源的均衡使用。3.保障數(shù)據(jù)隱私與安全：設(shè)計(jì)特定于車(chē)輛數(shù)據(jù)的隱私保護(hù)機(jī)制和加密技術(shù)，確保邊緣計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)隱私與安全。研究?jī)?nèi)容可以分為以下幾個(gè)主要部分：研究?jī)?nèi)容詳細(xì)描述算法設(shè)計(jì)與優(yōu)化設(shè)計(jì)基于邊緣計(jì)算的協(xié)同學(xué)習(xí)算法，主要包括分布式梯度下降、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等，并針對(duì)車(chē)輛互聯(lián)的特性進(jìn)行算法優(yōu)化，確保其在低帶寬、高延時(shí)的車(chē)輛環(huán)境下高效運(yùn)行。資源配置與管理策略研究邊緣計(jì)算環(huán)境下資源的管理和配置策略，包括動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度、資源池管理以及服務(wù)質(zhì)量保證，以實(shí)現(xiàn)邊緣云與車(chē)輛之間的最優(yōu)資源分?jǐn)?shù)據(jù)隱私與安全技術(shù)開(kāi)發(fā)新的數(shù)據(jù)隱私保護(hù)技術(shù)，如差分隱私、同態(tài)加密等，并研究其在邊緣計(jì)算場(chǎng)景下的應(yīng)用，確保車(chē)輛數(shù)據(jù)在共享與協(xié)同過(guò)程中的安全。仿真與實(shí)使用現(xiàn)有的交通仿真和邊緣計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，模擬不同的車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹⑦吘売?jì)算環(huán)境以及協(xié)同學(xué)習(xí)策略，評(píng)估算法和系統(tǒng)的性能指詳細(xì)描述詳細(xì)描述廣泛應(yīng)用。研究?jī)?nèi)容標(biāo)準(zhǔn)與規(guī)范制定本研究通過(guò)以上目標(biāo)和內(nèi)容的實(shí)現(xiàn)，力求在理論和實(shí)踐中創(chuàng)造出一種新型的協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制，支持邊緣計(jì)算與車(chē)輛聯(lián)網(wǎng)的深度融合，從而推動(dòng)智能交通的發(fā)展。本研究旨在深入探討邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)(Edge-ComputingVehicleNetwork,ECBN)環(huán)境下協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的優(yōu)化策略與實(shí)現(xiàn)路徑。具體研究目標(biāo)如下：1.構(gòu)建協(xié)同學(xué)習(xí)框架模型在邊緣計(jì)算環(huán)境下，設(shè)計(jì)并建立適用于車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的協(xié)同學(xué)習(xí)框架模型。該模型需明確邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)(如車(chē)載邊緣計(jì)算設(shè)備、路側(cè)單元RSU等)與云端數(shù)據(jù)中心之間的協(xié)作關(guān)系和數(shù)據(jù)交互模式，以實(shí)現(xiàn)跨域數(shù)據(jù)的融合與智能決策的分布式協(xié)同。在此框架下，定義參與協(xié)同學(xué)習(xí)的邊緣節(jié)點(diǎn)集合為(N={N?,N?,...,Nn}),其中每個(gè)節(jié)點(diǎn)(N;)擁有局部數(shù)據(jù),其中為輸入特征，為對(duì)應(yīng)標(biāo)簽。目標(biāo)是在保證數(shù)據(jù)隱私和通信效率的前提下，通過(guò)協(xié)同學(xué)習(xí)提升整體模型的泛化性能。2.優(yōu)化數(shù)據(jù)協(xié)作與融合策略研究邊-邊(Edge-to-Edge)、邊-云(Edge-to-Cloud)及云-邊(Cloud-to-Edge)等多種協(xié)同模式下數(shù)據(jù)交互路徑的優(yōu)化方法。重點(diǎn)解決以下問(wèn)題：●數(shù)據(jù)選擇與聚合：如何選擇具有互補(bǔ)性的局部數(shù)據(jù)，并設(shè)計(jì)有效的聚合算法(如基于權(quán)重融合、梯度裁剪、安全多方計(jì)算等)降低通信開(kāi)銷(xiāo)?！駝?dòng)態(tài)資源調(diào)度：結(jié)合車(chē)輛運(yùn)動(dòng)狀態(tài)和邊緣計(jì)算資源約束，動(dòng)態(tài)分配計(jì)算任務(wù)，平衡延遲與能耗。3.提升算法隱私保護(hù)與魯棒性針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具有高度動(dòng)態(tài)性、噪聲干擾大及節(jié)點(diǎn)異構(gòu)等特點(diǎn)，研究隱私增強(qiáng)技術(shù)(如差分隱私、同態(tài)加密)與對(duì)抗攻擊防御機(jī)制，設(shè)計(jì)魯棒的協(xié)同學(xué)習(xí)算法，確保協(xié)作過(guò)程的安全性。4.性能評(píng)估與分析通過(guò)理論分析和仿真實(shí)驗(yàn)，從計(jì)算效率(降低總計(jì)算時(shí)間、減少傳輸數(shù)據(jù)量)、模型精度(提升泛化能力與邊界樣本檢測(cè)能力)、系統(tǒng)魯棒性(干擾抑制能力)及安全水平(泄露概率控制)等多維度評(píng)估所提機(jī)制的性能，并與其他現(xiàn)有方案進(jìn)行對(duì)比。●公式處需替換為具體融合公式或邊-邊交互計(jì)算公式的示意。●實(shí)際寫(xiě)入時(shí)需要根據(jù)具體研究?jī)?nèi)容進(jìn)一步細(xì)化和補(bǔ)充公式。本研究?jī)?nèi)容將圍繞邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制展開(kāi)，主要包括以下幾個(gè)方面：1.邊緣計(jì)算架構(gòu)設(shè)計(jì)與優(yōu)化：研究適用于車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的邊緣計(jì)算架構(gòu)，包括邊緣節(jié)點(diǎn)的部署、資源分配、數(shù)據(jù)處理流程等。優(yōu)化邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的協(xié)同工作，提高數(shù)據(jù)處理效率和實(shí)時(shí)性。2.協(xié)同學(xué)習(xí)算法研究：針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)中車(chē)輛間的動(dòng)態(tài)交互和復(fù)雜環(huán)境，研究適用于邊緣計(jì)算環(huán)境的協(xié)同學(xué)習(xí)算法。包括但不限于分布式機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等算法在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用和優(yōu)化。3.數(shù)據(jù)管理與分析：研究車(chē)輛數(shù)據(jù)的收集、存儲(chǔ)、處理和分析方法，利用邊緣計(jì)算的優(yōu)勢(shì)進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)流處理和分析，提取有價(jià)值的信息用于提升交通效率、智能導(dǎo)航等。4.安全與隱私保護(hù)機(jī)制：研究在協(xié)同學(xué)習(xí)過(guò)程中保障車(chē)輛數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)的方法，包括數(shù)據(jù)加密、匿名化技術(shù)、訪問(wèn)控制等策略。5.實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證與性能評(píng)估：通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)地測(cè)試驗(yàn)證協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的有效性，評(píng)估其在提高車(chē)聯(lián)網(wǎng)性能、降低延遲、增強(qiáng)數(shù)據(jù)安全等方面的性能表現(xiàn)。詳細(xì)的研究?jī)?nèi)容可以進(jìn)一步細(xì)化和分類，使用表格展示如下：研究?jī)?nèi)容描述方法/技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)節(jié)點(diǎn)部署策略、資源分配算法等算法研究協(xié)同學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用和優(yōu)化分布式機(jī)器學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)流處理、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析技術(shù)等安全與隱私數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)策略研究數(shù)據(jù)加密、匿名化技術(shù)等實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)地測(cè)試仿真模擬、實(shí)地測(cè)試方法等此外針對(duì)一些關(guān)鍵問(wèn)題和挑戰(zhàn)，我們還將深入研究相關(guān)確描述和解決問(wèn)題。例如，針對(duì)協(xié)同學(xué)習(xí)過(guò)程中的通信延遲和計(jì)算效率問(wèn)題，我們將研究和建立相關(guān)數(shù)學(xué)模型，用以優(yōu)化算法設(shè)計(jì)和系統(tǒng)配置。1.需求分析與系統(tǒng)設(shè)計(jì)：首先，我們將對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用場(chǎng)景進(jìn)行詳細(xì)的需求分析，明確系統(tǒng)功能和性能指標(biāo)?；诖?，設(shè)計(jì)合理的系統(tǒng)架構(gòu)，包括邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的布局、數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和加密機(jī)制等。2.邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)開(kāi)發(fā)與部署：針對(duì)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，我們將開(kāi)發(fā)具備高性能計(jì)算和存儲(chǔ)能力的硬件平臺(tái)，并優(yōu)化操作系統(tǒng)以適應(yīng)車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境。同時(shí)制定節(jié)點(diǎn)部署策略，確保節(jié)點(diǎn)能夠高效地協(xié)同工作。3.車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信協(xié)議研究：研究并設(shè)計(jì)適用于車(chē)聯(lián)網(wǎng)的通信協(xié)議，支持車(chē)輛與云端、車(chē)輛與車(chē)輛之間的實(shí)時(shí)信息交互。協(xié)議將考慮網(wǎng)絡(luò)延遲、帶寬限制和數(shù)據(jù)安全等4.協(xié)同學(xué)習(xí)算法研究與應(yīng)用：針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中的協(xié)同學(xué)習(xí)問(wèn)題，研究并設(shè)計(jì)有效的協(xié)同學(xué)習(xí)算法。這些算法將充分利用邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析，從而提升車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的整體性能。5.系統(tǒng)集成與測(cè)試驗(yàn)證：將上述各部分技術(shù)進(jìn)行集成，構(gòu)建完整的車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)系統(tǒng)。通過(guò)一系列嚴(yán)格的測(cè)試驗(yàn)證，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性、可靠性和安全性。1.文獻(xiàn)調(diào)研：廣泛收集國(guó)內(nèi)外關(guān)于邊緣計(jì)算、車(chē)聯(lián)網(wǎng)和協(xié)同學(xué)習(xí)的相關(guān)文獻(xiàn)，進(jìn)行深入的分析和總結(jié)，為研究提供理論基礎(chǔ)和技術(shù)參考。2.實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施：根據(jù)研究需求，設(shè)計(jì)合理的實(shí)驗(yàn)方案和測(cè)試用例。利用仿真實(shí)驗(yàn)平臺(tái)和實(shí)際場(chǎng)景進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，收集實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析比較。3.數(shù)據(jù)分析與挖掘：運(yùn)用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對(duì)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析和挖掘，揭示車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的內(nèi)在規(guī)律和性能優(yōu)劣。4.跨領(lǐng)域合作與交流：積極與相關(guān)領(lǐng)域的專家和學(xué)者進(jìn)行合作與交流，共同探討車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的研究方向和解決方案，促進(jìn)本研究的進(jìn)展和創(chuàng)新。Node)、邊緣計(jì)算服務(wù)器(EdgeServer)和云中心(CloudCenter)三個(gè)層次。車(chē)載終2.關(guān)鍵技術(shù)研究2.1邊緣計(jì)算資源管理針對(duì)邊緣計(jì)算資源(計(jì)算能力、存儲(chǔ)容量、網(wǎng)絡(luò)帶寬)的動(dòng)態(tài)性和異構(gòu)性，研究基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)(ReinforcementLearning,RL)的資源分配策略。采用馬爾可夫決策過(guò)程 動(dòng)作空間(ActionSpace)和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)(RewardFunction),通過(guò)深度Q學(xué)習(xí)(DeepAt=extDQN(S+)extwhereSt={extCPU_load,extmem_usage,extne研究基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)(FederatedLearning,FL)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制，解決數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問(wèn)題。采用FedAvg算法聚合各車(chē)載終端的模型更新，通過(guò)引入差分隱私(DifferentialPrivacy,DP)技術(shù)增強(qiáng)模型更新的安全性。模型聚合過(guò)程可表示為：其中hetat為第t輪的本地模型參數(shù)，α;為客戶端i的權(quán)重，Q(i,為客戶端i的第j個(gè)樣本的損失函數(shù)。2.3邊緣-云協(xié)同優(yōu)化設(shè)計(jì)邊緣-云協(xié)同優(yōu)化框架，通過(guò)多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Multi-AgentReinforcementLearning,MARL)實(shí)現(xiàn)邊緣服務(wù)器與云中心的協(xié)同決策。定義多智能體環(huán)境，各智能體(邊緣服務(wù)器和云中心)通過(guò)通信協(xié)議交換信息，協(xié)同優(yōu)化模型聚合頻率、傳輸數(shù)據(jù)量和計(jì)算任務(wù)分配。智能體狀態(tài)可表示為：={extlocal_model_error,extnetwork_traffic_load,ext3.仿真與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證搭建NS-3網(wǎng)絡(luò)仿真平臺(tái)和TensorFlow實(shí)驗(yàn)環(huán)境，對(duì)所提出的技術(shù)方案進(jìn)行仿真驗(yàn)證。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)評(píng)估資源管理策略的效率、協(xié)同學(xué)習(xí)算法的收斂速度和模型精度，以及邊緣-云協(xié)同優(yōu)化框架的性能。同時(shí)在車(chē)載測(cè)試bed上進(jìn)行實(shí)際場(chǎng)景測(cè)試，驗(yàn)證系統(tǒng)的魯棒性和可行性。4.總結(jié)與展望通過(guò)上述技術(shù)路線的研究，構(gòu)建一個(gè)高效、安全、可擴(kuò)展的邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制，為智能交通系統(tǒng)的未來(lái)發(fā)展提供理論和技術(shù)支撐。1.4.2研究方法(1)數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理●數(shù)據(jù)采集：本研究采集了來(lái)自不同車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，包括車(chē)輛狀態(tài)、行駛速度、路況信息等。同時(shí)收集了邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，如處理能力、存儲(chǔ)容量等?！駭?shù)據(jù)清洗：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，去除無(wú)效和錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)，確保后續(xù)分析的準(zhǔn)確性。(2)模型構(gòu)建與驗(yàn)證●協(xié)同學(xué)習(xí)模型：構(gòu)建基于協(xié)同學(xué)習(xí)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)模型，通過(guò)模擬不同的交通場(chǎng)景，評(píng)估系統(tǒng)的協(xié)同學(xué)習(xí)能力?！裥阅茉u(píng)價(jià)指標(biāo)：采用準(zhǔn)確率、召回率、F1分?jǐn)?shù)等指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)模型的性能。(3)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與實(shí)施●實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建：在控制環(huán)境下搭建實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，確保實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性。●實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：設(shè)計(jì)多組實(shí)驗(yàn)，比較不同參數(shù)設(shè)置下的模型性能，以確定最佳的協(xié)同學(xué)習(xí)策略。(4)結(jié)果分析與討論●數(shù)據(jù)分析：對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，找出影響模型性能的關(guān)鍵因素?！窠Y(jié)果討論：討論實(shí)驗(yàn)結(jié)果的意義，以及如何將研究成果應(yīng)用于實(shí)際的車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)本論文圍繞邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制這一核心主題展開(kāi)研究，旨在探討邊緣計(jì)算環(huán)境下車(chē)聯(lián)網(wǎng)多智能體協(xié)同學(xué)習(xí)的有效性、效率和安全性。為了系統(tǒng)性地闡述研究?jī)?nèi)容，論文結(jié)構(gòu)安排如下表所示：章節(jié)序號(hào)章節(jié)標(biāo)題主要內(nèi)容章節(jié)序號(hào)章節(jié)標(biāo)題主要內(nèi)容章緒論介紹研究背景、意義，闡述車(chē)聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算的國(guó)內(nèi)外研究章相關(guān)理論及技術(shù)基礎(chǔ)梳理協(xié)同學(xué)習(xí)、邊緣計(jì)算、車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信等關(guān)鍵概念，分析當(dāng)前主流協(xié)同學(xué)習(xí)算法及其在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用限制，為后續(xù)研章邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)提出基于邊緣計(jì)算的車(chē)聯(lián)網(wǎng)多智能體協(xié)同學(xué)習(xí)模型，包括任務(wù)分發(fā)機(jī)制、數(shù)據(jù)預(yù)處理方法、協(xié)同學(xué)習(xí)協(xié)議等核心組件的詳細(xì)設(shè)計(jì)。章通過(guò)數(shù)學(xué)建模與理論分析，推導(dǎo)模型的關(guān)鍵性能指標(biāo)，并使章仿真實(shí)驗(yàn)與性能設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證模型在不同場(chǎng)景下的有效性。使用指標(biāo)對(duì)比分析本文模型與現(xiàn)有方法的性能差異，并結(jié)合公式量化實(shí)驗(yàn)結(jié)果。章總結(jié)與展望總結(jié)論文所完成的主要工作和取得的成果，分析研究存在的通過(guò)以上章節(jié)安排，本文將逐步深入探討邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的理論、設(shè)計(jì)及應(yīng)用，為解決車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下的智能協(xié)同問(wèn)題提供參考。(1)邊緣計(jì)算邊緣計(jì)算(EdgeComputing)是一種分布式計(jì)算技術(shù)，它將計(jì)算和數(shù)據(jù)處理的任務(wù)從傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心轉(zhuǎn)移到更接近數(shù)據(jù)源的地方，通常是網(wǎng)絡(luò)邊緣的設(shè)備上。這樣做有以●降低延遲：數(shù)據(jù)在傳輸?shù)街行姆?wù)器之前就可以在邊緣設(shè)備上進(jìn)行處理，從而減少傳輸時(shí)間，提高應(yīng)用的響應(yīng)速度?！駵p少帶寬消耗：數(shù)據(jù)不需要傳輸?shù)竭h(yuǎn)的服務(wù)器，只傳輸必要的部分，降低了網(wǎng)絡(luò)帶寬的需求?！ぬ岣呖煽啃裕哼吘壴O(shè)備可以處理本地的數(shù)據(jù)，即使在網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)仍然可以繼續(xù)運(yùn)行?！裨鰪?qiáng)安全性：數(shù)據(jù)在本地處理，減少了數(shù)據(jù)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。車(chē)聯(lián)網(wǎng)(IoV)是指將汽車(chē)與互聯(lián)網(wǎng)連接起來(lái)，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛之間的通信以及與基礎(chǔ)設(shè)施的交互。車(chē)聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用包括自動(dòng)駕駛、車(chē)對(duì)車(chē)通信(V2V)、車(chē)對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施通信(V2I)等。車(chē)聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展依賴于多種技術(shù)，包括：●通信技術(shù)：如蜂窩通信(4G/5G)、WiFi、藍(lán)牙等，用于車(chē)輛與車(chē)輛、車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的數(shù)據(jù)傳輸。●傳感器技術(shù)：包括雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等，用于收集車(chē)輛周?chē)沫h(huán)境信息。(3)協(xié)同學(xué)習(xí)協(xié)同學(xué)習(xí)(CollaborativeLearning)是一種讓多個(gè)智能系統(tǒng)或個(gè)體通過(guò)交流和合物聯(lián)網(wǎng)(IoT)是指將各種物理設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)上，實(shí)現(xiàn)設(shè)備(5)人工智能(ArtificialIntelligence,AI)AI技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等，可以用于以下幾個(gè)方面：●交通優(yōu)化：通過(guò)分析交通流量和車(chē)輛信號(hào)，優(yōu)化交通流動(dòng)。(6)云計(jì)算(CloudComputing)(7)5G通信技術(shù)(9)跨行業(yè)合作2.1車(chē)聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)車(chē)聯(lián)網(wǎng)(VehicularAdHocNetwork,VANET)是一種基于無(wú)線通信技術(shù)，實(shí)現(xiàn)車(chē)(1)四層體系架構(gòu)模型●環(huán)境感知：通過(guò)車(chē)載傳感器(如雷達(dá)、激光雷達(dá)、攝像頭等)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)車(chē)輛周?chē)恼系K物、行人、弱光環(huán)境下的其他車(chē)輛等?！駹顟B(tài)感知：收集車(chē)輛自身狀態(tài)信息，如速度、加速度、位置、方向角等，通常利●通信感知：感知無(wú)線通信環(huán)境，包括信號(hào)強(qiáng)度、信噪比、時(shí)延等，為數(shù)據(jù)傳輸提供基礎(chǔ)。感知層的數(shù)據(jù)采集和傳輸模型可用以下公式表示：1.2網(wǎng)絡(luò)層網(wǎng)絡(luò)層主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸和路由，確保數(shù)據(jù)在車(chē)輛之間高效、可靠地傳輸。其主要功能包括：●數(shù)據(jù)融合：將來(lái)自不同傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，提高信息準(zhǔn)確性和完整性?！衤酚蛇x擇：根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況選擇最優(yōu)的數(shù)據(jù)傳輸路徑，減少通信時(shí)延和能耗?！駭?shù)據(jù)廣播：支持多車(chē)輛之間的數(shù)據(jù)廣播，加速信息傳播。網(wǎng)絡(luò)層的路由選擇算法可用以下公式表示：表示網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔ⅲ?Texttraffic)表示交通流量信息。1.3應(yīng)用層應(yīng)用層是車(chē)聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)的服務(wù)層，提供各種交通服務(wù)和應(yīng)用。其主要功能包括：●安全駕駛：通過(guò)實(shí)時(shí)信息共享，避免交通事故，如前方事故、擁堵、行人等。●智能導(dǎo)航：提供實(shí)時(shí)路況信息，優(yōu)化車(chē)輛路徑規(guī)劃。●高效交通管理：通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)支持交通信號(hào)優(yōu)化、交通流量控制等。應(yīng)用層的功能模塊可用以下表格表示：應(yīng)用服務(wù)功能描述關(guān)鍵技術(shù)安全駕駛實(shí)時(shí)事故預(yù)警、危險(xiǎn)路段提示、行人檢測(cè)等地內(nèi)容數(shù)據(jù)、傳感器融合智能導(dǎo)航實(shí)時(shí)路況查詢、路徑優(yōu)化、高速路況預(yù)測(cè)等高效交通管理交通信號(hào)燈優(yōu)化、交通流量控制、交通事件快速響應(yīng)等1.4基礎(chǔ)設(shè)施層基礎(chǔ)設(shè)施層是車(chē)聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)的支持層，提供硬件和軟件基礎(chǔ)設(shè)施。其主要功能包●硬件設(shè)施：包括車(chē)載設(shè)備、路邊單元(RSU)、通信基站等。●軟件設(shè)施：包括操作系統(tǒng)、數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用程序接口(API)等。基礎(chǔ)設(shè)施層的硬件設(shè)施配置可用以下公式表示：(n)表示硬件設(shè)施的數(shù)量。(2)車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的應(yīng)用層次在車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制中，感知層、網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層緊密協(xié)同，共同實(shí)現(xiàn)智能化的交通服務(wù)。具體應(yīng)用層次包括：1.感知層協(xié)同：通過(guò)多源傳感器數(shù)據(jù)融合，提高信息感知的準(zhǔn)確性和完整性。利用邊緣計(jì)算技術(shù)，實(shí)時(shí)處理傳感器數(shù)據(jù)，減少傳輸延遲。2.網(wǎng)絡(luò)層協(xié)同：通過(guò)動(dòng)態(tài)路由選擇算法，優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸路徑，確保數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡(luò)中的高效傳輸。利用編碼調(diào)制技術(shù)，提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院涂垢蓴_能力。3.應(yīng)用層協(xié)同：通過(guò)數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型，提供智能化的交通服務(wù)。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)時(shí)優(yōu)化服務(wù)策略，提高用戶體驗(yàn)。車(chē)聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu)的多層次協(xié)同機(jī)制，為構(gòu)建智能、安全、高效的交通系統(tǒng)提供了堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和技術(shù)支持。車(chē)輛層是車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的核心層之一，負(fù)責(zé)車(chē)輛之間的通信和協(xié)作。在邊緣計(jì)算和協(xié)同學(xué)習(xí)的框架下，車(chē)輛層的作用主要在于數(shù)據(jù)處理和決策制定。(1)信息采集與預(yù)處理車(chē)輛層的首要任務(wù)是進(jìn)行信息采集和預(yù)處理，車(chē)輛通過(guò)車(chē)載傳感器(如雷達(dá)、攝像頭等)收集周?chē)h(huán)境的數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)傳入車(chē)載計(jì)算單元(例如，車(chē)輛的中央處理單元或者邊緣計(jì)算模塊)進(jìn)行初步處理。預(yù)處理過(guò)程包括但不限于數(shù)據(jù)降噪、去離群點(diǎn)以及初步的數(shù)據(jù)融合。(2)數(shù)據(jù)通信在邊緣計(jì)算環(huán)境下，車(chē)輛間的通信更加注重?cái)?shù)據(jù)的安全性和傳輸效率。車(chē)輛層需要確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?，防止通信信息被惡意截取或篡改。此外為了減少數(shù)據(jù)傳輸延遲和提高通信效率，車(chē)輛間的數(shù)據(jù)交換通常采用直接通信(D2Dcommunication)的方式，并結(jié)合邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。(3)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制車(chē)輛層還要支持協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制，這包括模型的本地訓(xùn)練和區(qū)間的模型更新。每一輛車(chē)都能夠在本地計(jì)算單元上訓(xùn)練自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，根據(jù)自己的行駛數(shù)據(jù)和遇到的狀況來(lái)進(jìn)行調(diào)整。在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)的組織下，多輛車(chē)可以共享數(shù)據(jù)和模型，進(jìn)行協(xié)同學(xué)習(xí)，這樣可以有效地提升模型的性能和普適性。車(chē)輛的協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制可以分為集中式和分布式兩種：·集中式協(xié)同學(xué)習(xí)是指所有的車(chē)輛將本地訓(xùn)練的數(shù)據(jù)匯總到一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)，再由中心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行全局模型的更新和調(diào)整，并將新的模型參數(shù)廣播給每輛車(chē)?！し植际絽f(xié)同學(xué)習(xí)則是指車(chē)輛間直接共享部分?jǐn)?shù)據(jù)或模型參數(shù)，通過(guò)迭代更新實(shí)現(xiàn)協(xié)同模型優(yōu)化。采用分布式協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制可以在保證隱私的同時(shí)實(shí)現(xiàn)更為高效的學(xué)習(xí)過(guò)程。例如，車(chē)輛可以采用差分隱私等隱私保護(hù)技術(shù)來(lái)共享部分敏感數(shù)據(jù)，同時(shí)通過(guò)聯(lián)邦學(xué)習(xí)等方法在各車(chē)本地更新全局模型的權(quán)重。通過(guò)【表】展示了車(chē)輛層在邊緣計(jì)算和協(xié)同學(xué)習(xí)中的主要操作：操作定義通過(guò)車(chē)載傳感器收集環(huán)境數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)通信在保證數(shù)據(jù)安全性的前提下，車(chē)輛間進(jìn)行高效的通信協(xié)同學(xué)習(xí)多輛車(chē)通過(guò)共享數(shù)據(jù)和模型，進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)練和模型更新分布式協(xié)同學(xué)習(xí)車(chē)輛間直接共享數(shù)據(jù)和模型參數(shù)，通過(guò)迭代更新實(shí)現(xiàn)協(xié)同優(yōu)化集中式協(xié)同學(xué)習(xí)·2:數(shù)據(jù)通信●3:協(xié)同學(xué)習(xí)●4:分布式協(xié)同學(xué)習(xí)●5:集中式協(xié)同學(xué)習(xí)(4)決策支持在邊緣計(jì)算和協(xié)同學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上，車(chē)輛層還需通過(guò)這些計(jì)算結(jié)果進(jìn)行高效的決策支持。例如，根據(jù)一對(duì)一協(xié)同學(xué)習(xí)中獲取的周?chē)?chē)輛位置、速度等數(shù)據(jù)，車(chē)輛可以制定合適的行駛策略，以提高行駛安全性和效率。同時(shí)車(chē)輛層還需要將實(shí)時(shí)更新后的全局模型作為決策依據(jù)，使得所有協(xié)同學(xué)習(xí)車(chē)輛能夠遵循統(tǒng)一的規(guī)則進(jìn)行行駛。綜合上述內(nèi)容，車(chē)輛層在邊緣計(jì)算和協(xié)同學(xué)習(xí)的車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中扮演著信息采集、預(yù)處理、數(shù)據(jù)交換、協(xié)同學(xué)習(xí)以及決策支持的重要角色，它是車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)最為底層但功能廣泛的一環(huán)。2.1.2網(wǎng)絡(luò)層在邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制研究中，網(wǎng)絡(luò)層起著關(guān)鍵作用。網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傳輸、路由選擇、協(xié)議處理等功能，以確保數(shù)據(jù)在車(chē)輛、邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)和中心服務(wù)器之間的高效通信。本節(jié)將詳細(xì)介紹網(wǎng)絡(luò)層的組成、關(guān)鍵技術(shù)以及可能遇到的挑戰(zhàn)。(1)網(wǎng)絡(luò)層組成網(wǎng)絡(luò)層主要由以下幾個(gè)部分組成：●車(chē)輛網(wǎng)絡(luò)：車(chē)輛之間通過(guò)無(wú)線通信技術(shù)(如Wi-Fi、藍(lán)牙、Zigbee等)進(jìn)行通信，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛間的信息交換和協(xié)作?！襁吘売?jì)算節(jié)點(diǎn)：部署在車(chē)輛附近的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的處理和分析。這些節(jié)點(diǎn)可以降低數(shù)據(jù)傳輸負(fù)擔(dān)，提高系統(tǒng)響應(yīng)速度。●中心服務(wù)器：負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和共享數(shù)據(jù)，以及提供決策支持?！せヂ?lián)網(wǎng)：將邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)和中心服務(wù)器連接在一起，實(shí)現(xiàn)全局?jǐn)?shù)據(jù)的一致性和完(2)關(guān)鍵技術(shù)路由算法包括最短路徑算法(如Dijkstra算法)和最速路由算法(如A算法)。(3)挑戰(zhàn)·網(wǎng)絡(luò)延遲：車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的網(wǎng)絡(luò)延遲對(duì)于實(shí)時(shí)性要求較高的應(yīng)用(如自動(dòng)駕駛)至關(guān)(4)結(jié)論2.1.3應(yīng)用層提供實(shí)時(shí)的環(huán)境感知、路徑規(guī)劃、協(xié)同控制等功能。應(yīng)用層的設(shè)計(jì)需要充分考慮車(chē)聯(lián)網(wǎng)的實(shí)時(shí)性、可靠性和安全性要求，同時(shí)兼顧不同應(yīng)用場(chǎng)景下的需求差異。(1)功能模塊應(yīng)用層主要由以下幾個(gè)功能模塊組成：1.數(shù)據(jù)感知模塊：負(fù)責(zé)收集和處理來(lái)自車(chē)載傳感器、路邊基礎(chǔ)設(shè)施以及其他車(chē)輛的數(shù)據(jù)，為上層應(yīng)用提供可靠的環(huán)境信息。2.決策支持模塊：根據(jù)數(shù)據(jù)感知模塊提供的輸入，進(jìn)行實(shí)時(shí)決策，生成控制指令或推薦策略。3.協(xié)同控制模塊：協(xié)調(diào)不同車(chē)輛或基礎(chǔ)設(shè)施之間的行為，實(shí)現(xiàn)協(xié)同駕駛或交通流優(yōu)(2)協(xié)同學(xué)習(xí)算法應(yīng)用層中的協(xié)同學(xué)習(xí)算法主要通過(guò)分布式優(yōu)化和經(jīng)驗(yàn)交換來(lái)提升整體性能。假設(shè)有()輛車(chē)參與協(xié)同學(xué)習(xí)，每輛車(chē)(i∈{1,2,…,M)的決策模型記為(fi)。應(yīng)用層的協(xié)同學(xué)習(xí)可以表示為一個(gè)分布式優(yōu)化問(wèn)題：其中(L)是損失函數(shù)，(x;)是車(chē)輛(i)的輸入數(shù)據(jù)，(y;)是車(chē)輛(i)的目標(biāo)數(shù)據(jù)。車(chē)輛之間通過(guò)交換本地?cái)?shù)據(jù)和模型參數(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)協(xié)同學(xué)習(xí)，具體的交換機(jī)制可以采用以下方式：●參數(shù)共享：車(chē)輛定期交換模型參數(shù)，通過(guò)梯度下降等方式更新本地模型。●數(shù)據(jù)共享：車(chē)輛交換局部數(shù)據(jù)，通過(guò)聚合全局?jǐn)?shù)據(jù)提升模型泛化能力。(3)應(yīng)用場(chǎng)景示例以下是一個(gè)具體的協(xié)同學(xué)習(xí)應(yīng)用場(chǎng)景示例：場(chǎng)景：多車(chē)輛在高速公路上行駛，需要實(shí)現(xiàn)路徑規(guī)劃和協(xié)同控制。數(shù)據(jù)感知模塊：●收集每輛車(chē)的位置、速度、加速度等信息。●收集路側(cè)雷達(dá)和環(huán)境傳感器數(shù)據(jù)。決策支持模塊：協(xié)同控制模塊：●車(chē)輛之間通過(guò)無(wú)線通信交換控制指令和模型參數(shù)。●每輛車(chē)根據(jù)收到的信息調(diào)整本地決策模型。假設(shè)車(chē)輛(i)的決策模型為：其中表示車(chē)輛()在時(shí)間(k)發(fā)送的控制指令。通過(guò)這種協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制，所有車(chē)輛能夠?qū)崿F(xiàn)高效的協(xié)同控制，提升整體交通性能。(4)性能評(píng)估應(yīng)用層的性能評(píng)估主要通過(guò)以下幾個(gè)方面進(jìn)行：指標(biāo)描述響應(yīng)時(shí)間系統(tǒng)從接收到數(shù)據(jù)到輸出決策的時(shí)間。準(zhǔn)確率決策模型預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確程度。資源利用率安全性系統(tǒng)抵抗惡意攻擊和數(shù)據(jù)偽造的能力。能表現(xiàn)。2.2邊緣計(jì)算技術(shù)(1)邊緣計(jì)算的定義與演化邊緣計(jì)算(EdgeComputing)是一種分布式計(jì)技術(shù)演變與發(fā)展階段描述集中式計(jì)算客戶機(jī)/服務(wù)器計(jì)算計(jì)算任務(wù)如數(shù)據(jù)請(qǐng)求和回應(yīng)由客戶端和中心服務(wù)器承擔(dān)。對(duì)等網(wǎng)絡(luò)(P2P)算任務(wù)。網(wǎng)格計(jì)算云計(jì)算通過(guò)Internet提供按需的自助式計(jì)算資源和服霧計(jì)算接近最終用戶位置的云資源，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)直接服務(wù)和應(yīng)自20世紀(jì)90年代以來(lái)，隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，各類計(jì)算模式試內(nèi)容解決數(shù)據(jù)(2)邊緣計(jì)算架構(gòu)與模型主要部分描述資源部署確定設(shè)備具備的計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)能力，并進(jìn)行資源描計(jì)算流匹配與調(diào)度定義計(jì)算資源流和數(shù)據(jù)流在網(wǎng)絡(luò)空間內(nèi)的傳輸規(guī)范，根據(jù)一定策略實(shí)現(xiàn)匹配及調(diào)度。根據(jù)云與終端業(yè)務(wù)需求匹配，實(shí)現(xiàn)不同的資源交付形(3)邊緣計(jì)算關(guān)鍵技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施(PKI)等傳統(tǒng)認(rèn)證技術(shù)因存儲(chǔ)資源限制可能不適于直接運(yùn)用。一種解決方案(4)邊緣計(jì)算連接方式自組織無(wú)處不在網(wǎng)絡(luò)(AdHoc)中的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)沒(méi)有固定的位置和網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。通過(guò)Pre-DSL參數(shù)協(xié)議實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)中間件與邊緣計(jì)算的連接能實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)路徑的優(yōu)化和邊緣計(jì)算接口的標(biāo)準(zhǔn)化，可凸顯節(jié)點(diǎn)自組織優(yōu)勢(shì)；同時(shí)_equpodnetworking技術(shù)能實(shí)現(xiàn)邊緣“成員”以weet的基站接入通信組覆蓋，為邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)的精確布局提供了邊緣計(jì)算技術(shù)與5G通信的結(jié)合能夠顯著提升邊緣計(jì)算的效率與廣度應(yīng)用。邊緣計(jì)算是新興的計(jì)算模式和分布式系統(tǒng)架構(gòu)；邊緣計(jì)算與物聯(lián)網(wǎng)(IoT)的融合，進(jìn)一步推動(dòng)了計(jì)算能力的分布化、自治化和智能化。邊網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用等服務(wù)從中心化的云數(shù)據(jù)中心遷移到網(wǎng)絡(luò)邊緣，通過(guò)在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署輕量級(jí)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)(如邊緣服務(wù)器、網(wǎng)關(guān)、智能終端等),邊緣計(jì)HocNetworks,VANETs)等對(duì)實(shí)時(shí)性要求高、數(shù)據(jù)量大且網(wǎng)絡(luò)帶寬受限的應(yīng)用場(chǎng)景。邊緣計(jì)算的核心思想可以概括為“數(shù)據(jù)處理在靠近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行”,這一思想力，提高了響應(yīng)速度。與傳統(tǒng)的云計(jì)算模式(CloudComputing)相比，邊緣計(jì)算具備1.分布式部署：計(jì)算資源分散部署在網(wǎng)絡(luò)的邊緣節(jié)點(diǎn)，而非集中部署在云數(shù)據(jù)中心。2.低延遲響應(yīng)：由于計(jì)算靠近數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)處理時(shí)間顯著縮短，能夠滿足實(shí)時(shí)性要求高的應(yīng)用場(chǎng)景。3.高帶寬利用：通過(guò)減少數(shù)據(jù)傳輸量，邊緣計(jì)算能夠更有效地利用網(wǎng)絡(luò)帶寬資源。4.增強(qiáng)的數(shù)據(jù)隱私性和安全性：敏感數(shù)據(jù)可以在本地處理，減少了對(duì)中心數(shù)據(jù)中心的依賴，降低了數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。5.高可靠性：分布式架構(gòu)具備一定的容錯(cuò)能力，單個(gè)節(jié)點(diǎn)的故障不會(huì)導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)從數(shù)學(xué)和系統(tǒng)架構(gòu)的角度來(lái)看，邊緣計(jì)算可以描述為一個(gè)多層分布式系統(tǒng)。某一節(jié)點(diǎn)(N)的計(jì)算負(fù)載(C?)和數(shù)據(jù)傳輸負(fù)載(Ti)可以用以下公式表示：(extNeighbors(i))表示節(jié)點(diǎn)(i)的鄰居節(jié)點(diǎn)集合。(w;;)表示節(jié)點(diǎn)(i)和節(jié)點(diǎn)(j)之間的計(jì)算權(quán)重。(r;j)表示節(jié)點(diǎn)(i)和節(jié)點(diǎn)(j)之間的數(shù)據(jù)傳輸速率。(D;;)表示節(jié)點(diǎn)(i)和節(jié)點(diǎn)(J)之間的數(shù)據(jù)量。邊緣計(jì)算架構(gòu)通?？梢苑譃橐韵聨讉€(gè)層次：描述典型設(shè)備描述典型設(shè)備層緣服務(wù)器、網(wǎng)關(guān)、傳感器、智能終端等。邊緣服務(wù)器、網(wǎng)關(guān)、智能車(chē)、路側(cè)單元等軟件層供基礎(chǔ)運(yùn)行環(huán)境和支持服務(wù)。Linux、RTOS、中間件平臺(tái)等應(yīng)用層提供具體的業(yè)務(wù)應(yīng)用服務(wù)，如數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)分析、網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)傳輸和通信，包括有線網(wǎng)絡(luò)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)、5G等通信技術(shù)。邊緣計(jì)算概念為車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的研究提供了重要的理過(guò)在網(wǎng)絡(luò)邊緣部署智能計(jì)算節(jié)點(diǎn)，能夠有效提升車(chē)聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、可靠性及數(shù)據(jù)安全性，為車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。2.2.2邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)是邊緣計(jì)算的核心組成部分，負(fù)責(zé)在靠近數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析。針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，具有以下關(guān)鍵特性和功能：在車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)通常部署在路邊單元(RSU)、車(chē)載設(shè)備或基站等位置，形成分布式計(jì)算網(wǎng)絡(luò)。這些節(jié)點(diǎn)之間通過(guò)高效通信機(jī)制進(jìn)行信息交互和協(xié)同工作。◎節(jié)點(diǎn)功能1.數(shù)據(jù)處理與分析：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)能夠?qū)崟r(shí)處理來(lái)自車(chē)輛和其他傳感器的數(shù)據(jù)，包括車(chē)輛狀態(tài)、道路狀況、環(huán)境信息等。通過(guò)本地計(jì)算和分析，提供快速響應(yīng)和決策支持。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)通過(guò)特定的協(xié)同機(jī)制進(jìn)行協(xié)作，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享、處理和優(yōu)化。協(xié)同機(jī)制包括：●任務(wù)分配策略：根據(jù)節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力和資源情況，合理分配數(shù)據(jù)處理任務(wù)，實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡?！駞f(xié)同優(yōu)化算法：利用多節(jié)點(diǎn)協(xié)同計(jì)算能力，通過(guò)優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解或近似最優(yōu)解。傳統(tǒng)的云計(jì)算，邊緣計(jì)算在時(shí)延、帶寬、數(shù)據(jù)安全和隱私保(1)低時(shí)延時(shí)延高低(2)大帶寬(3)數(shù)據(jù)安全(4)彈性伸縮(5)軟硬件解耦協(xié)同學(xué)習(xí)(CollaborativeLearnin個(gè)參與者的數(shù)據(jù)和信息，共同提升學(xué)習(xí)系統(tǒng)的性能。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)(VehicularAd-hocNetworks,VANETs)環(huán)境下，由于車(chē)輛的高移動(dòng)性、動(dòng)態(tài)性和異構(gòu)(1)協(xié)同學(xué)習(xí)的基本原理為一個(gè)智能體，通過(guò)交換信息(如感知數(shù)據(jù)、狀態(tài)信息等),共同構(gòu)建一個(gè)更準(zhǔn)確、更2.信息交換：車(chē)輛節(jié)點(diǎn)通過(guò)車(chē)聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行數(shù)據(jù)4.結(jié)果反饋：將更新后的模型應(yīng)用于本地決策，并根據(jù)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化。(2)協(xié)同學(xué)習(xí)的數(shù)學(xué)模型2.4結(jié)果反饋[hetai←heta;-ηiVheta;L(het完成其任務(wù)，同時(shí)提高整個(gè)系統(tǒng)的性能。(2)協(xié)同學(xué)習(xí)模型協(xié)同學(xué)習(xí)模型通常包括以下幾種類型：●集中式協(xié)同學(xué)習(xí)：所有智能體都向一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)，由中心節(jié)點(diǎn)進(jìn)行決策和反饋?！穹植际絽f(xié)同學(xué)習(xí)：每個(gè)智能體獨(dú)立做出決策，然后將結(jié)果發(fā)送給其他智能體，最終匯總所有智能體的決策以形成整體策略?！窕旌鲜絽f(xié)同學(xué)習(xí)：結(jié)合了集中式和分布式的特點(diǎn)，既允許中心節(jié)點(diǎn)又允許智能體之間進(jìn)行局部協(xié)作。(3)協(xié)同學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)協(xié)同學(xué)習(xí)具有以下優(yōu)勢(shì)：●資源共享：通過(guò)共享信息和資源，提高了資源的利用率?！駝?dòng)態(tài)調(diào)整：根據(jù)環(huán)境變化和任務(wù)需求，智能體可以動(dòng)態(tài)調(diào)整其行為和策略?！袢蒎e(cuò)性：當(dāng)某個(gè)智能體出現(xiàn)故障時(shí)，其他智能體可以接管其工作，保證系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。(4)協(xié)同學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)盡管協(xié)同學(xué)習(xí)具有諸多優(yōu)勢(shì)，但在實(shí)際應(yīng)用中也面臨一些挑戰(zhàn)：●通信開(kāi)銷(xiāo)：大量的數(shù)據(jù)傳輸和處理會(huì)增加系統(tǒng)的通信開(kāi)銷(xiāo)?！裢絾?wèn)題：不同智能體之間的同步可能導(dǎo)致沖突或不一致的行為?！耠[私保護(hù)：在協(xié)同學(xué)習(xí)過(guò)程中，如何保護(hù)智能體的隱私是一個(gè)重要問(wèn)題。(5)研究現(xiàn)狀目前，協(xié)同學(xué)習(xí)已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)域得到應(yīng)用，如機(jī)器人、物聯(lián)網(wǎng)、自動(dòng)駕駛等。然而如何設(shè)計(jì)有效的協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制、如何處理通信開(kāi)銷(xiāo)、如何解決同步問(wèn)題以及如何保護(hù)隱私等問(wèn)題仍然是研究的熱點(diǎn)。在車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)中，算法可以分為幾類，這里我們主要關(guān)注的是用于輛間交換學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的機(jī)制。根據(jù)協(xié)同機(jī)制的區(qū)別，車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的協(xié)同算法主要分為三類：1.集中式協(xié)同算法：由一個(gè)中央節(jié)點(diǎn)集中處理和協(xié)調(diào)學(xué)習(xí)任務(wù)。這類算法通常會(huì)設(shè)定一個(gè)中央控制器，該控制器負(fù)責(zé)收集車(chē)輛的傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)行全局?jǐn)?shù)據(jù)融合以提取高層次的知識(shí)或模型，并將結(jié)果返回給各個(gè)車(chē)輛。集中式算法的主要優(yōu)點(diǎn)在于整體學(xué)習(xí)效率較高，因?yàn)榭梢杂行У乩弥醒胩幚砥鞯挠?jì)算能力且便于管理和2.分布式協(xié)同算法：沒(méi)有集中控制器，但分布在各車(chē)輛上的節(jié)點(diǎn)通過(guò)直接交換學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)或通過(guò)中間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行間接通信。相較于集中式算法，分布式算法更加靈活，并且各節(jié)點(diǎn)之間具有一定的自主性。這種算法適用于大規(guī)模的車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景，可以為節(jié)點(diǎn)提供更多的控制權(quán)，提高系統(tǒng)的魯棒性。3.半分布式協(xié)同算法：是集中式和分布式的一種折中方案。它允許中央節(jié)點(diǎn)參與數(shù)據(jù)融合過(guò)程，而個(gè)別或部分車(chē)輛之間直接交換數(shù)據(jù)。這種方式結(jié)合了集中控制的效率和分布式系統(tǒng)的靈活性，適用于對(duì)中央節(jié)點(diǎn)的計(jì)算能力和通信范圍有限制，同時(shí)需要保持一定自主性的應(yīng)用場(chǎng)景。在應(yīng)用這些算法時(shí)，需考慮信息的共享方式、中央節(jié)點(diǎn)的角色及其通信機(jī)制，以及數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題，確保算法的可行性與安全性。下表列舉了集中式、分布式和半分布式協(xié)同學(xué)習(xí)算法各自的優(yōu)缺點(diǎn)：在車(chē)聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景中，資源(如計(jì)算能力、通信帶寬和存儲(chǔ)空間)是有限的。如何合理(4)適應(yīng)性與魯棒性需要研究分布式優(yōu)化算法和自適應(yīng)學(xué)習(xí)方法，以便在中仍然能夠獲得良好的學(xué)習(xí)效(5)計(jì)算模型與算法優(yōu)化(6)倫理與法規(guī)問(wèn)題2.4相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)(1)邊緣計(jì)算技術(shù)邊緣計(jì)算技術(shù)通過(guò)在靠近數(shù)據(jù)源的地方進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，減少了數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，提高了系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。邊緣計(jì)算設(shè)備通常具有較高計(jì)算能力和較低延遲的網(wǎng)絡(luò)連接，適合車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理需求。設(shè)邊緣計(jì)算設(shè)備的計(jì)算能力為(C),其處理延遲為(7),則可以表示為：技術(shù)描述包括邊緣服務(wù)器、邊緣節(jié)點(diǎn)等，負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和任務(wù)調(diào)度。通過(guò)5G、LTE等高速網(wǎng)絡(luò)連接車(chē)輛和邊緣設(shè)備。邊緣計(jì)算框架(2)車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信技術(shù)是實(shí)現(xiàn)車(chē)輛之間、車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間高效數(shù)據(jù)交換的關(guān)鍵。常見(jiàn)的通信技術(shù)包括車(chē)到車(chē)(V2V)、車(chē)到基礎(chǔ)設(shè)施(V2I)、車(chē)到行人(V2P)和車(chē)到網(wǎng)絡(luò)(V2N)2.1V2V通信V2V通信通過(guò)無(wú)線電波在車(chē)輛之間傳輸數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)車(chē)輛間的協(xié)同駕駛和安全預(yù)警。2.2V2I通信V2I通信是指車(chē)輛與基礎(chǔ)設(shè)施之間的數(shù)據(jù)交換，主要用于交通信號(hào)控制和道路信息2.3V2P通信V2P通信是指車(chē)輛與行人之間的數(shù)據(jù)交換，主要用于行人安全預(yù)警和交叉口協(xié)同。2.4V2N通信V2N通信是指車(chē)輛與網(wǎng)絡(luò)之間的數(shù)據(jù)交換，主要用于遠(yuǎn)程監(jiān)控和數(shù)據(jù)分析。技術(shù)描述通信協(xié)議如DSRC、C-V2X等，提供車(chē)輛間的高可靠通信。無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通過(guò)5G、4G等高速網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)車(chē)輛與網(wǎng)絡(luò)之間的數(shù)據(jù)傳輸。包括單播、廣播和組播等，適應(yīng)不同的通信需(3)協(xié)同學(xué)習(xí)算法協(xié)同學(xué)習(xí)算法通過(guò)多個(gè)邊緣設(shè)備之間的數(shù)據(jù)共享和模型協(xié)同，提高學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。常見(jiàn)的協(xié)同學(xué)習(xí)算法包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)、分布式學(xué)習(xí)等。3.1聯(lián)邦學(xué)習(xí)聯(lián)邦學(xué)習(xí)通過(guò)在不共享原始數(shù)據(jù)的情況下，實(shí)現(xiàn)多個(gè)邊緣設(shè)備之間的模型協(xié)同訓(xùn)練。3.2分布式學(xué)習(xí)分布式學(xué)習(xí)通過(guò)在多個(gè)邊緣設(shè)備上并行進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型更新，提高學(xué)習(xí)效率。描述聯(lián)邦學(xué)習(xí)多個(gè)邊緣設(shè)備在本地訓(xùn)練模型，然后通過(guò)模型聚合算法進(jìn)行協(xié)同訓(xùn)分布式學(xué)習(xí)多個(gè)邊緣設(shè)備并行進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和模型更新，提高學(xué)習(xí)效率。通過(guò)加權(quán)平均或其他聚合方法，將多個(gè)邊緣設(shè)備的模型進(jìn)行整合。(4)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)大數(shù)據(jù)處理技術(shù)用于處理和管理車(chē)聯(lián)網(wǎng)中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，主要包括數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)分析方法。4.1數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)技術(shù)包括分布式文件系統(tǒng)(如HadoopHDFS)和列式數(shù)據(jù)庫(kù)(如Apache(DSRC)和公共移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)(如5GNR)兩種。1.1專用短程通信(DSRC)DSRC是一種專門(mén)為車(chē)輛通信設(shè)計(jì)的無(wú)線通信技術(shù)，工作頻段通常為5.9GHz。其優(yōu)通信。技術(shù)優(yōu)勢(shì)局限性頻率(帶寬)5.9GHz(10MHz帶寬)帶寬有限高達(dá)10Mbps功耗相對(duì)較高定位精度城市環(huán)境下遮擋問(wèn)題較多安全性高安全性安全協(xié)議相對(duì)簡(jiǎn)單DSRC的主要優(yōu)點(diǎn)是經(jīng)過(guò)專門(mén)設(shè)計(jì)和優(yōu)化，能夠滿足車(chē)聯(lián)網(wǎng)對(duì)實(shí)時(shí)性為瓶頸。以下優(yōu)勢(shì)：數(shù)據(jù)交換。技術(shù)優(yōu)勢(shì)局限性頻率(帶寬)高帶寬、低延遲功耗較高，覆蓋范圍受限技術(shù)優(yōu)勢(shì)局限性高達(dá)1Gbps功耗相對(duì)DSRC更高定位精度信號(hào)易受遮擋安全性3GPP安全標(biāo)準(zhǔn)高安全性依賴網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施5GNR-V2X的主要優(yōu)勢(shì)在于其高帶寬和低延遲，能夠滿足未來(lái)車(chē)聯(lián)網(wǎng)對(duì)大量數(shù)據(jù)傳(2)通信協(xié)議IEEE802.11p是一種專為車(chē)聯(lián)網(wǎng)設(shè)計(jì)的無(wú)線通信協(xié)議，工作在5.9GHz頻段的10IEEE802.11p的主要優(yōu)勢(shì)在于其低延遲和高可靠性，能夠滿足車(chē)聯(lián)網(wǎng)對(duì)實(shí)時(shí)通信3GPPSidelink的主要優(yōu)勢(shì)在于其高帶寬和低延遲，能夠滿足未來(lái)車(chē)聯(lián)網(wǎng)對(duì)大量數(shù)(3)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)3.1集中式架構(gòu)集中式架構(gòu)通過(guò)一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)(如RSU)來(lái)管理所有車(chē)輛之間的通信。其優(yōu)點(diǎn)包括：(4)總結(jié)Sidelink是兩種主要的通信協(xié)議，分別支持不同的數(shù)據(jù)速率和通信模式性和安全性等因素。未來(lái)，隨著5G技術(shù)的普及和車(chē)聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的不斷擴(kuò)大，通信技術(shù)將(1)公共位置服務(wù)(GPS)公共位置服務(wù)(GPS)是一種基于全球?qū)Ш叫l(wèi)星系統(tǒng)(GPS)的位置確定技術(shù)。通過(guò)(2)移動(dòng)位置服務(wù)(蜂窩網(wǎng)絡(luò))低于GPS。近年來(lái)，基于5G通信技術(shù)的移動(dòng)位置服務(wù)正在逐漸發(fā)展，具有更高的精度(3)內(nèi)置位置服務(wù)(慣性測(cè)量單元)(4)多傳感器融合為了提高位置服務(wù)的精度和可靠性，一些研究采用了多傳感器融合技術(shù)。將G(5)位置服務(wù)的應(yīng)用單一來(lái)源的數(shù)據(jù)往往難以滿足精準(zhǔn)預(yù)測(cè)和智能決策的需求。因此有效融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)是提升協(xié)同學(xué)習(xí)性能的關(guān)鍵。(1)數(shù)據(jù)融合層次與方法數(shù)據(jù)融合通?？梢苑譃橐韵聨讉€(gè)層次：1.數(shù)據(jù)層融合：在原始數(shù)據(jù)層面進(jìn)行融合，簡(jiǎn)單匯集來(lái)自不同節(jié)點(diǎn)的原始數(shù)據(jù)。2.特征層融合：對(duì)各節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取后，進(jìn)行融合。3.決策層融合：在個(gè)體節(jié)點(diǎn)完成決策后，對(duì)各個(gè)節(jié)點(diǎn)的決策結(jié)果進(jìn)行融合。針對(duì)車(chē)聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，特征層融合由于能夠有效處理數(shù)據(jù)異構(gòu)性，并且保持較高的信息利用率和計(jì)算效率，成為協(xié)同學(xué)習(xí)中最常用的融合層次。具體方法包括：●加權(quán)平均法：根據(jù)數(shù)據(jù)質(zhì)量或置信度對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行加權(quán)平均。其中(X;)為第(i)個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征向量，(w;)為對(duì)應(yīng)的權(quán)重。·卡爾曼濾波：適用于具有線性動(dòng)態(tài)模型的系統(tǒng)，能夠結(jié)合當(dāng)前觀測(cè)值和系統(tǒng)模型預(yù)測(cè)未來(lái)狀態(tài)?！へ惾~斯估計(jì)：利用貝葉斯公式融合先驗(yàn)知識(shí)和觀測(cè)數(shù)據(jù)，適用于不確定性環(huán)境。(2)邊緣計(jì)算環(huán)境下的適用策略在邊緣計(jì)算架構(gòu)下，數(shù)據(jù)融合需要考慮以下策略：策略描述優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)分布式融合各邊緣節(jié)點(diǎn)局部融合后上傳聚合結(jié)果減輕中心負(fù)擔(dān)滯后可能增大帶寬壓力大策略描述優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)時(shí)空加權(quán)融合結(jié)合時(shí)間和空間相關(guān)性和數(shù)據(jù)質(zhì)量進(jìn)行融合效果好算法復(fù)雜信噪比、時(shí)效性),還考慮了車(chē)輛間的空間關(guān)系(如相對(duì)距離、通信鏈路質(zhì)量)和時(shí)間關(guān)系(如事件發(fā)生的時(shí)間先后順序)。(3)典型融合算法2.求解特征值問(wèn)題，得到特征向量(主成分)。2.利用固定點(diǎn)算法或FastICA算法求解獨(dú)立成分。這些方法能夠有效融合不同傳感器(如攝像頭、雷達(dá)、G在車(chē)聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算環(huán)境中，為了實(shí)現(xiàn)高效率的協(xié)同學(xué)習(xí)，需要設(shè)計(jì)一個(gè)合理的學(xué)習(xí)框架。該框架應(yīng)包括數(shù)據(jù)的分布存儲(chǔ)、邊緣節(jié)點(diǎn)之間通信的優(yōu)化、本地模型更新策略、以及全局模型的聚合與同步機(jī)制。(1)數(shù)據(jù)分布存儲(chǔ)與管理邊緣計(jì)算環(huán)境中數(shù)據(jù)的分布存儲(chǔ)至關(guān)重要，以確保數(shù)據(jù)的安全性、可訪問(wèn)性以及適當(dāng)處理延遲?？紤]到車(chē)聯(lián)網(wǎng)的特性，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)可以分為兩大類：本地存儲(chǔ)和邊緣云存儲(chǔ)。·本地存儲(chǔ)：車(chē)輛可以就近將采集到的數(shù)據(jù)(如傳感器數(shù)據(jù)、日志文件等)存儲(chǔ)在自身的車(chē)載終端中，以實(shí)現(xiàn)即刻的數(shù)據(jù)分析和決策。邊緣服務(wù)器或云端進(jìn)行存儲(chǔ)和處理。(2)邊緣節(jié)點(diǎn)通信優(yōu)化在車(chē)聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同學(xué)習(xí)框架中，邊緣節(jié)點(diǎn)之間的通信效率直接影響到學(xué)習(xí)速度和精度?！裱舆t與帶寬優(yōu)化：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間需要配置高性能的無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)，如5G,以最小化休眠和清醒狀態(tài)下的數(shù)據(jù)傳輸延遲。此外采用任務(wù)調(diào)度和資源分配算法來(lái)優(yōu)化帶寬利用率?！穸嗦窂铰酚桑簽榱颂岣邤?shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃?，學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可以采用多路徑路由策略進(jìn)行傳輸，避免單點(diǎn)故障影響整體學(xué)習(xí)進(jìn)度。(3)模型更新策略在車(chē)聯(lián)網(wǎng)多邊協(xié)同學(xué)習(xí)的框架下，節(jié)點(diǎn)之間相互更新模型參數(shù)，但確保參數(shù)更新的頻率與版本控制是非常重要的?！ね筋l次設(shè)計(jì)：需要考慮不同類型車(chē)的更新需求，設(shè)計(jì)定時(shí)更新和事件觸發(fā)的更新機(jī)制，比如在車(chē)輛啟動(dòng)或發(fā)生特定事件時(shí)進(jìn)行模型更新?！癜姹究刂埔c(diǎn)：通過(guò)引入版本號(hào)機(jī)制，確保邊緣節(jié)點(diǎn)之間只推送最新的模型版本，防止因版本不一導(dǎo)致學(xué)習(xí)沖突和參數(shù)錯(cuò)誤。(4)全局模型聚合與同步車(chē)聯(lián)網(wǎng)中協(xié)同學(xué)習(xí)目標(biāo)之一是利用本地生成的大量數(shù)據(jù)在不同節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行知識(shí)共享，聚合生成全局模型?！癞惒街R(shí)聚合：采用一種輕量級(jí)的知識(shí)聚合方法，如聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的聚合操作，可以在節(jié)點(diǎn)之間異步進(jìn)行模型的參數(shù)更新與聚合，減少通信負(fù)荷?！穹謱邮骄酆喜呗裕和ㄟ^(guò)將多個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)分組為較大的聚合層次，然后再遞進(jìn)式地集中融合這些聚合結(jié)果，最終形成全局模型。在以上各點(diǎn)的指導(dǎo)下，圍繞著邊緣計(jì)算與車(chē)聯(lián)網(wǎng)融合下的協(xié)同學(xué)習(xí)進(jìn)行了系統(tǒng)的設(shè)計(jì)構(gòu)建。此框架不僅能提升車(chē)輛間知識(shí)共享的效率與精度，也能助于加深對(duì)車(chē)輛間協(xié)同合作的理解，并提出新的設(shè)計(jì)方案應(yīng)用于實(shí)際應(yīng)用中，推動(dòng)車(chē)聯(lián)網(wǎng)與邊緣計(jì)算技術(shù)的融本節(jié)將詳細(xì)闡述邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的總體架構(gòu)，該架構(gòu)旨在實(shí)現(xiàn)車(chē)輛、邊緣服務(wù)器和云端平臺(tái)之間的高效協(xié)同，通過(guò)邊緣計(jì)算的低延遲特性和協(xié)同學(xué)習(xí)的分布式優(yōu)勢(shì)，提升車(chē)聯(lián)網(wǎng)的整體性能，主要包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層、邊緣計(jì)算層、協(xié)同學(xué)習(xí)層和應(yīng)用層。各層級(jí)之間的交互與數(shù)據(jù)流通過(guò)明確的接口和協(xié)議進(jìn)行定義，確保系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可擴(kuò)展性。(1)架構(gòu)組成系統(tǒng)總體架構(gòu)可以表示為一個(gè)五層模型，具體如下所示：層級(jí)主要功能關(guān)鍵技術(shù)層級(jí)主要功能關(guān)鍵技術(shù)感知層負(fù)責(zé)收集車(chē)輛周?chē)沫h(huán)境信息，包括傳感器數(shù)等網(wǎng)絡(luò)層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的傳輸和路由，包括車(chē)載傳感器網(wǎng)絡(luò)(V2X)、5G/6G通信等算層負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的預(yù)處理、特征提取和初步?jīng)Q策，包括邊緣服務(wù)器、車(chē)載計(jì)算單元等Foundry)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)協(xié)同學(xué)習(xí)層包括模型更新、參數(shù)同步等聯(lián)邦學(xué)習(xí)算法(如FedAvg)、安全聚合協(xié)議應(yīng)用層提供實(shí)際應(yīng)用服務(wù)，如自動(dòng)駕駛、交通管理、路徑規(guī)劃等自動(dòng)駕駛算法、交通管理系統(tǒng)、路徑規(guī)劃算法(2)數(shù)據(jù)流模型系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)流模型可以表示為以下公式：其中(Dedge)表示邊緣服務(wù)器收集的數(shù)據(jù)集，(D)表示第(v)輛車(chē)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)流2.網(wǎng)絡(luò)層：3.邊緣計(jì)算層：·邊緣服務(wù)器對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提?。篬X=g(Dprocessed)]4.協(xié)同學(xué)習(xí)層：5.應(yīng)用層：通過(guò)這種多層次的協(xié)同架構(gòu)，系統(tǒng)能夠?qū)崿F(xiàn)高效的數(shù)據(jù)處理和模型協(xié)同學(xué)習(xí)，從而提升車(chē)聯(lián)網(wǎng)的整體性能和應(yīng)用效果。在邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)的協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制中，硬件架構(gòu)是實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)處理和實(shí)時(shí)服務(wù)的關(guān)鍵部分。以下是邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)硬件架構(gòu)的主要組成部分：◎邊緣節(jié)點(diǎn)邊緣節(jié)點(diǎn)是分布在車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的基礎(chǔ)計(jì)算單元，通常部署在車(chē)輛附近，具備實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和通信能力。每個(gè)邊緣節(jié)點(diǎn)通常包含以下組件：●計(jì)算單元：負(fù)責(zé)執(zhí)行各種計(jì)算任務(wù)，包括數(shù)據(jù)處理、分析、決策等。采用高性能處理器和專用加速卡以滿足實(shí)時(shí)性要求?！翊鎯?chǔ)單元：用于存儲(chǔ)數(shù)據(jù)、應(yīng)用程序、算法模型等。采用高速閃存或固態(tài)硬盤(pán)以滿足數(shù)據(jù)的高速讀寫(xiě)需求?！裢ㄐ拍K：負(fù)責(zé)與車(chē)輛、其他邊緣節(jié)點(diǎn)、云中心等通信，包括車(chē)輛狀態(tài)信息、控制指令、模型更新等數(shù)據(jù)的傳輸。支持多種通信協(xié)議，如CAN總線、以太網(wǎng)、5G邊緣數(shù)據(jù)中心是管理邊緣節(jié)點(diǎn)的核心組件，負(fù)責(zé)分配任務(wù)、管理資源、優(yōu)化模型等。它通常由以下部分構(gòu)成：●任務(wù)調(diào)度器：負(fù)責(zé)將任務(wù)分配給合適的邊緣節(jié)點(diǎn)，確保負(fù)載均衡和高效處理。調(diào)度算法需考慮節(jié)點(diǎn)性能、數(shù)據(jù)量和實(shí)時(shí)性要求等因素?！褓Y源管理模塊：負(fù)責(zé)監(jiān)控和管理邊緣節(jié)點(diǎn)的資源使用情況，包括CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等。通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整資源分配，優(yōu)化性能并防止資源浪費(fèi)。3.1.2軟件架構(gòu)在邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的研究中，軟件架構(gòu)的設(shè)計(jì)是確保系統(tǒng)高效、穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵。本章節(jié)將詳細(xì)介紹軟件架構(gòu)的主要組成部分及其功能。(1)系統(tǒng)總體架構(gòu)系統(tǒng)總體架構(gòu)包括以下幾個(gè)主要模塊：1.數(shù)據(jù)采集層：負(fù)責(zé)從車(chē)輛、傳感器等設(shè)備收集實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，如車(chē)輛位置、速度、行駛方向等。2.邊緣計(jì)算層：在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣設(shè)備上進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和分析，降低數(shù)據(jù)傳輸延遲，提高處理效率。3.云計(jì)算層：負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和管理大量歷史數(shù)據(jù)，提供強(qiáng)大的計(jì)算能力，支持復(fù)雜模型的訓(xùn)練和推理。4.應(yīng)用層：為用戶提供友好的界面，展示車(chē)輛狀態(tài)、行駛路線等信息，同時(shí)支持用戶與系統(tǒng)進(jìn)行交互。(2)軟件架構(gòu)設(shè)計(jì)原則在設(shè)計(jì)軟件架構(gòu)時(shí)，需要遵循以下原則：1.模塊化：將系統(tǒng)劃分為多個(gè)獨(dú)立的模塊，便于維護(hù)和擴(kuò)展。2.可擴(kuò)展性：系統(tǒng)應(yīng)具備良好的擴(kuò)展性，以適應(yīng)未來(lái)業(yè)務(wù)的發(fā)展和技術(shù)升級(jí)。3.高可用性：確保系統(tǒng)在各種異常情況下都能正常運(yùn)行，避免數(shù)據(jù)丟失和服務(wù)中斷。4.安全性：保護(hù)用戶數(shù)據(jù)和隱私，防止惡意攻擊和數(shù)據(jù)泄露。(3)關(guān)鍵技術(shù)在軟件架構(gòu)中，涉及的關(guān)鍵技術(shù)包括：1.邊緣計(jì)算框架：如ApacheKafka、ApacheFlink等，用于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)處理和分析。2.云計(jì)算平臺(tái)：如AmazonWebServices(AWS)、GoogleCloudPlatform(GCP)等，用于存儲(chǔ)和管理大量歷史數(shù)據(jù)。3.數(shù)據(jù)挖掘與分析算法：如聚類、分類、回歸等，用于從收集到的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。4.機(jī)器學(xué)習(xí)模型：如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等，用于實(shí)現(xiàn)車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)的智能化決通過(guò)以上軟件架構(gòu)的設(shè)計(jì)和關(guān)鍵技術(shù)的研究，可以為邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的研究提供有力支持。3.2協(xié)同學(xué)習(xí)模塊設(shè)計(jì)協(xié)同學(xué)習(xí)模塊是邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)中的核心組成部分，其主要目標(biāo)是通過(guò)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)間的信息交互與資源共享，提升整體網(wǎng)絡(luò)的感知能力、計(jì)算效率和決策精度。本節(jié)將詳細(xì)闡述協(xié)同學(xué)習(xí)模塊的設(shè)計(jì)思路、關(guān)鍵技術(shù)和實(shí)現(xiàn)機(jī)制。(1)模塊架構(gòu)設(shè)計(jì)協(xié)同學(xué)習(xí)模塊采用分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，具體分為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理層、模型訓(xùn)練層和結(jié)果反饋層。各層功能如下：●數(shù)據(jù)采集層：負(fù)責(zé)從各個(gè)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)采集原始數(shù)據(jù)，包括傳感器數(shù)據(jù)、位置信息、通信狀態(tài)等?！駭?shù)據(jù)處理層：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取和噪聲抑制●模型訓(xùn)練層：利用處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行模型訓(xùn)練，優(yōu)化模型參數(shù)?！窠Y(jié)果反饋層：將訓(xùn)練好的模型部署到各個(gè)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)，并通過(guò)實(shí)時(shí)反饋機(jī)制進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。模塊架構(gòu)示意內(nèi)容如下所示：層級(jí)功能描述關(guān)鍵技術(shù)數(shù)據(jù)采集層數(shù)據(jù)處理層數(shù)據(jù)清洗、特征提取、噪聲抑制數(shù)據(jù)濾波算法、特征選擇模型訓(xùn)練層結(jié)果反饋層模型部署與動(dòng)態(tài)調(diào)整邊緣計(jì)算、實(shí)時(shí)反饋機(jī)制(2)關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)1.數(shù)據(jù)采集與融合數(shù)據(jù)采集主要通過(guò)車(chē)載傳感器和通信模塊實(shí)現(xiàn)，假設(shè)每個(gè)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)(V;)在時(shí)間(t)采集到的數(shù)據(jù)為(D?(t)),包括傳感器數(shù)據(jù)(S;(t))和位置信息(L(t))。數(shù)據(jù)融合采用加權(quán)平均方法，公式如下：其中(@;)為車(chē)輛節(jié)點(diǎn)(v;)的權(quán)重，根據(jù)節(jié)點(diǎn)與目標(biāo)位置的鄰近程度動(dòng)態(tài)調(diào)整。2.數(shù)據(jù)處理與特征提取數(shù)據(jù)處理主要包括數(shù)據(jù)清洗和特征提取，數(shù)據(jù)清洗采用均值濾波算法去除噪聲，公其中(M)為濾波窗口大小。特征提取則通過(guò)主成分分析(PCA)降維，公式如下：其中(W)為特征向量矩陣。3.模型訓(xùn)練與優(yōu)化模型訓(xùn)練采用分布式梯度下降算法，每個(gè)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)(V;)計(jì)算局部梯度(▽;),并上傳至中心服務(wù)器進(jìn)行全局梯度更新。更新公式如下：其中(hetaext當(dāng)前)為當(dāng)前模型參數(shù)，(7)為學(xué)習(xí)率。4.結(jié)果反饋與動(dòng)態(tài)調(diào)整訓(xùn)練好的模型通過(guò)邊緣計(jì)算技術(shù)部署到各個(gè)車(chē)輛節(jié)點(diǎn)，并通過(guò)實(shí)時(shí)反饋機(jī)制進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。反饋機(jī)制采用預(yù)測(cè)誤差反向傳播算法，公式如下：其中(yi)為真實(shí)值，(;)為預(yù)測(cè)值。通過(guò)反向傳播算法調(diào)整模型參數(shù)，提升整體網(wǎng)絡(luò)的感知能力。(3)性能評(píng)估為了評(píng)估協(xié)同學(xué)習(xí)模塊的性能，設(shè)計(jì)以下評(píng)估指標(biāo)：●感知準(zhǔn)確率：衡量模型對(duì)環(huán)境感知的準(zhǔn)確性。●計(jì)算效率：衡量數(shù)據(jù)處理和模型訓(xùn)練的效率?！駴Q策精度：衡量模型在實(shí)際應(yīng)用中的決策精度。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)和實(shí)際測(cè)試，驗(yàn)證協(xié)同學(xué)習(xí)模塊在提升車(chē)聯(lián)網(wǎng)感知能力、計(jì)算效率和決策精度方面的有效性。(1)數(shù)據(jù)采集架構(gòu)邊緣計(jì)算車(chē)聯(lián)網(wǎng)協(xié)同學(xué)習(xí)機(jī)制的研究首先需要構(gòu)建一個(gè)高效的數(shù)據(jù)采集架構(gòu)。該架構(gòu)應(yīng)具備以下特點(diǎn)：●實(shí)時(shí)性：數(shù)據(jù)采集必須能夠?qū)崟r(shí)或近實(shí)時(shí)地收集車(chē)輛狀態(tài)、環(huán)境信息和網(wǎng)絡(luò)狀況等數(shù)據(jù)?！穸鄻有裕簲?shù)據(jù)采集應(yīng)涵蓋多種類型的數(shù)據(jù)，包括但不限于車(chē)輛位置、速度、加速度、行駛方向、車(chē)內(nèi)外環(huán)境參數(shù)(如溫度、濕度、光照強(qiáng)度)、車(chē)載設(shè)備狀態(tài)(如電池電量、傳感器讀數(shù))以及用戶行為數(shù)據(jù)(如駕駛習(xí)慣、偏好設(shè)置)?！駵?zhǔn)確性：數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性直接影響到后續(xù)分析的可靠性，因此需要采用高精度的傳感器和算法來(lái)保證數(shù)據(jù)質(zhì)量?！窨蓴U(kuò)展性：隨著車(chē)聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)采集架構(gòu)應(yīng)具備良好的可擴(kuò)展性，能夠適應(yīng)未來(lái)技術(shù)升級(jí)和功能拓展的需求。(2)數(shù)據(jù)采集方法為了實(shí)現(xiàn)上述架構(gòu)，可以采用以下幾種數(shù)據(jù)采集方法：●車(chē)載傳感器：利用車(chē)輛上的各類傳感器(如GPS、雷達(dá)、攝像頭、激光雷達(dá)等)實(shí)時(shí)采集車(chē)輛狀態(tài)和環(huán)境信息?！褴?chē)載通信模塊：通過(guò)車(chē)輛的網(wǎng)絡(luò)連接(如4G/5G、Wi-Fi等)獲取車(chē)輛與外部網(wǎng)絡(luò)之間的