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龙图腾网获悉成都信息工程大学申请的专利车辆边缘计算预测性任务卸载方法、系统和存储介质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：CN119767358B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202510024281.2，技术领域涉及：H04W28/08；该发明授权车辆边缘计算预测性任务卸载方法、系统和存储介质是由周启钊;吴涛;石中煜;冯霞;邓渊崎设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本车辆边缘计算预测性任务卸载方法、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于车联网技术领域，具体涉及一种车辆边缘计算预测性任务卸载方法、系统和存储介质。本发明的数字孪生辅助车辆边缘计算预测性任务卸载方法包括如下步骤：感知域内所有任务卸载需求；从边缘车辆收到可用计算资源状态，并将其转发给数字孪生模块；通过数字孪生模块进行参数模拟，通过参数模拟结果及实际资源存量判断雾节点是否接受所述任务卸载需求，得到任务卸载决策；对被接受的任务卸载决策，边缘车辆将任务卸载到雾节点进行任务执行，之后将输出结果发送回边缘车辆。本发明还提供了实现上述方法的系统。本发明能够减少任务完成延迟、提升雾节点资源分配均衡性、适应虚实误差和提高VEC系统计算率，具有很好的应用前景。

本发明授权车辆边缘计算预测性任务卸载方法、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种数字孪生辅助车辆边缘计算预测性任务卸载方法，其特征在于， 在雾节点执行如下步骤： 步骤1：感知域内所有任务卸载需求； 步骤2：从边缘车辆收到可用计算资源状态，并将其转发给数字孪生模块； 步骤3：通过数字孪生模块进行参数模拟，通过参数模拟结果及实际资源存量判断雾节点是否接受任务卸载需求，得到任务卸载决策； 步骤4，对被接受的任务卸载决策，边缘车辆将任务卸载到雾节点进行任务执行，之后将输出结果发送回边缘车辆； 步骤3具体包括如下步骤： 步骤3.1：将域内产生的历史任务卸载数据量输入数字孪生模型中集成的人工智能模型； 步骤3.2：结合车辆移动模式、可用资源状态和所述历史任务卸载数据量，对执行下一时刻车辆任务所需的计算时间进行计算； 步骤3.3：比较下一时刻车辆任务的计算时间和任务卸载需求中包含的任务可等待的时延，若下一时刻车辆任务的计算时间低于任务可等待的时延，则雾节点接受任务卸载需求，否则拒绝； 判断雾节点是否接受任务卸载决策的标准还包括：边缘车辆与雾节点直接连接，且雾节点执行任务时，可以接受任务卸载决策，否则拒绝。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都信息工程大学，其通讯地址为：610225 四川省成都市西南航空港经济开发区学府路1段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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