本發明涉及計算機信息處理，特別是指一種基于邊緣多點協作的同步數據感知方法、裝置及設備。

背景技術：

1、在當前數字孿生技術迅猛發展的背景下，同步數據感知的重要性愈發凸顯。隨著邊緣計算、物聯網和無人機輔助通信的廣泛應用，實時、準確和高效地感知環境數據已成為提升系統智能化水平的關鍵。只有確保數據的時效性和一致性，才能準確構建數字孿生模型，實現對物理世界的精準映射和動態優化。在任務執行過程中，若數據感知存在延遲或不一致，不僅會影響計算卸載和資源調度的準確性，還可能導致決策失誤，降低整體系統性能。因此，在當下，構建精確、高效、低延遲的同步數據感知機制成為了一項備受關注的研究課題。

2、然而，現有的同步數據感知技術中的感知方案采用單一基站或物聯網設備感知的方式，難以滿足系統對時變的感知目標的感知需求，實現真正的同步。特別是固定位置的地面感知設備受視線阻擋及環境影響因素較大，不能對目標進行全面的感知。尤其，在面對時變的感知目標時，現有技術中的同步數據感知方案由于無法有效對感知目標進行感知，不能很好的動態分配資源，極易導致系統整體性能較差。

技術實現思路

1、本發明要解決的技術問題是提供一種基于邊緣多點協作的同步數據感知方法、裝置及設備，通過無人機和地面物理設備協同作用，可以對實時變化的感知目標進行精確感知，以提高數據感知的準確性和覆蓋范圍。

2、為解決上述技術問題，本發明的實施例提供一種基于邊緣多點協作的同步數據感知方法，包括：

3、獲取無人機在飛行過程中的對感知目標進行數據感知時的第一感知參數以及地面物理設備對感知目標進行數據感知時的第二感知參數；

4、根據所述第一感知參數以及所述第二感知參數，確定無人機以及地面物理設備進行數據感知時的同步數據效用評估模型；

5、根據預設初始化軌跡算法以及所述同步數據效用評估模型，確定無人機的最優飛行軌跡集合，所述最優飛行軌跡集合中包含多條不同的最優飛行軌跡；

6、根據預設擴散模型以及預設深度梯度模型對所述最優飛行軌跡集合中的最優飛行軌跡進行更新，以得到目標飛行軌跡；

7、根據所述地面物理設備以及基于所述目標飛行軌跡的無人機同步感知所述感知目標的數據信息并反饋至邊緣服務器。

8、在一個實施例中，根據所述第一感知參數以及所述第二感知參數，確定無人機以及地面物理設備進行數據感知時的同步數據效用評估模型，包括：

9、根據所述第一感知參數以及所述第二感知參數，確定無人機以及地面物理設備進行數據感知時的指標值；

10、根據所述指標值，確定所述同步數據效用評估模型。

11、在一個實施例中，所述同步數據效用評估模型由下式構建：

12、；

13、其中，表示感知完備性指標值，表示感知準確性性指標值，表示感知時效性指標值，表示感知能效性指標值，其中，分別表示對應指標值的權重系數，且。

14、在一個實施例中，根據預設初始化軌跡算法以及所述同步數據效用評估模型，確定無人機的最優飛行軌跡集合，包括：

15、根據預設隨機生成算法，生成無人機的初始飛行軌跡集合；

16、根據所述預設初始化軌跡算法，對所述初始飛行軌跡集合進行更新處理，以得到更新飛行軌跡集合，所述更新飛行軌跡集合中的更新飛行軌跡與所述初始飛行軌跡集合中的初始飛行軌跡一一對應；

17、根據所述同步數據效用評估模型、所述初始飛行軌跡集合以及所述更新飛行軌跡集合，確定所述最優飛行軌跡集合。

18、在一個實施例中，根據所述預設初始化軌跡算法，對所述初始飛行軌跡集合進行更新處理，以得到更新飛行軌跡集合，包括：

19、根據公式：對所述初始飛行軌跡集合中的每一條初始飛行軌跡進行一次更新處理，得到與所述初始飛行軌跡一一對應的第一飛行軌跡；其中，表示初始飛行坐標；表示第一飛行坐標；、分別表示、的權重系數，且均為0-1之間的隨機數；為fel的權重系數；表示均值為0、方差為1的正態分布；表示初始飛行軌跡集合中最優初始飛行坐標與當前時刻的初始飛行坐標的坐標向量差；表示從初始飛行軌跡集合中的前三個最優初始飛行坐標、所有初始飛行坐標的均值以及初始飛行坐標中的中位數中隨機選擇的一個坐標與當前時刻的初始飛行坐標的坐標向量差；表示無人機在隨機位置處與當前時刻的初始飛行坐標的坐標向量差；

20、根據公式：對所述第一飛行軌跡進行二次更新處理，以得到與所述第一飛行軌跡一一對應的更新飛行軌跡組成的更新飛行軌跡集合；其中，表示更新飛行坐標；表示無人機的螺旋飛行參數；表示無人機的萊維飛行參數；m表示自適應參數；表示隨機因子，在0-1之間隨機取值，用于選取位置更新公式。

21、在一個實施例中，根據所述同步數據效用評估模型、所述初始飛行軌跡集合以及所述更新飛行軌跡集合，確定所述最優飛行軌跡集合，包括：

22、根據所述同步數據效用評估模型，確定所述初始飛行軌跡集合中每條初始飛行軌跡對應的初始效用值以及所述更新飛行軌跡集合中每條更新飛行軌跡對應的更新效用值；

23、根據所述初始效用值以及所述更新效用值，對所述初始飛行軌跡集合以及所述更新飛行軌跡集合進行篩選處理，以得到所述最優飛行軌跡集合。

24、在一個實施例中，根據預設擴散模型以及預設深度梯度模型對所述最優飛行軌跡集合中的最優飛行軌跡進行更新，以得到目標飛行軌跡，包括：

25、根據所述預設擴散模型對所述最優飛行軌跡集合中的最優飛行軌跡依次進行正向擴散增噪以及逆向擴散減噪處理，以得到擴散處理后的飛行軌跡；

26、根據所述預設深度梯度模型，確定所述擴散處理后的飛行軌跡的軌跡調整動作；

27、根據所述軌跡調整動作對所述擴散處理后的飛行軌跡進行調整，以得到所述目標飛行軌跡。

28、本發明的實施例還提供一種基于邊緣多點協作的同步數據感知裝置，其特征在于，包括：

29、獲取模塊，用于獲取無人機在飛行過程中的對感知目標進行數據感知時的第一感知參數以及地面物理設備對感知目標進行數據感知時的第二感知參數；

30、處理模塊，用于根據所述第一感知參數以及所述第二感知參數，確定無人機以及地面物理設備進行數據感知時的同步數據效用評估模型；根據預設初始化軌跡算法以及所述同步數據效用評估模型，確定無人機的最優飛行軌跡集合，所述最優飛行軌跡集合中包含多條不同的最優飛行軌跡；根據預設擴散模型以及預設深度梯度模型對所述最優飛行軌跡集合中的最優飛行軌跡進行更新，以得到目標飛行軌跡；根據所述地面物理設備以及基于所述目標飛行軌跡的無人機同步感知所述感知目標的數據信息并反饋至邊緣服務器。

31、本發明的實施例還提供一種計算設備，包括：

32、存儲器，用于存儲一個或多個程序；

33、一個或多個處理器，用于執行所述一個或多個程序，實現如上述所述的方法。

34、本發明的實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質中存儲有程序，該程序被處理器執行時實現如上述所述的方法。

35、本發明的上述方案至少包括以下有益效果：

36、本發明的上述方案提供的基于邊緣多點協作的同步數據感知方法、裝置及設備，其中，方法包括：獲取無人機在飛行過程中的對感知目標進行數據感知時的第一感知參數以及地面物理設備對感知目標進行數據感知時的第二感知參數；根據所述第一感知參數以及所述第二感知參數，確定無人機以及地面物理設備進行數據感知時的同步數據效用評估模型；根據預設初始化軌跡算法以及所述同步數據效用評估模型，確定無人機的最優飛行軌跡集合，所述最優飛行軌跡集合中包含多條不同的最優飛行軌跡；根據預設擴散模型以及預設深度梯度模型對所述最優飛行軌跡集合中的最優飛行軌跡進行更新，以得到目標飛行軌跡；根據所述地面物理設備以及基于所述目標飛行軌跡的無人機同步感知所述感知目標的數據信息并反饋至邊緣服務器。本發明的上述實施例提供的方案通過無人機和地面物理設備協同作用，可以對實時變化的感知目標進行精確感知，以提高數據感知的準確性和覆蓋范圍。