面向感知与AI协同任务的无人机巡检多维资源联合优化算法

来源：电子与信息学报杂志2026年第5期北京时间：

作者：李侍阳, 朱晓荣

单位：南京邮电大学通信与信息工程学院 南京 210003

摘要：针对在无人机感知与故障检测并发场景下，无人机巡检过程中任务复杂，带宽、算力和功率等多维资源调度困难的问题，该文提出一种面向感知与AI协同规划的智能无人机巡检多维资源联合优化算法。首先提出一种单无人机与多个计算节点之间联合协同完成多个任务的框架，在无人机与多个边缘计算节点协同工作的系统框架下，无人机在巡检点采集图像与传感器数据，并将其分批传输至多个节点进行分布式处理，完成飞行状态感知与故障检测任务，最终形成了以无人机系统能耗最小化为目标，带宽、功率、算力、节点选择、数据量和压缩率为变量的最优化问题。针对该问题，将原优化问题分解为4个子问题，分别采用双辅助混合整数线性规划(MILP)转化、数据驱动边界学习、基于逐次凸逼近(SCA)的带宽功率联合优化和下界解析分配等方法进行求解，并通过交替优化策略实现整体优化，并进行了复杂度分析。最后仿真结果表明，与其它先进算法相比，所提方法在时延、能耗、精度方面具有更优的性能。

关键词：无人机, 智能巡检, 资源调度, 联合优化

基金资助：国家自然科学基金(92367102)，江苏省研究生科研与实践创新计划(KYCX22_0944)