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¥ 1.0
摘要 — 无人机在经济的各个领域都越来越受欢迎。空中能力和相对较低的成本使无人机成为提高通常由人类执行的操作效率的完美解决方案。除了实现现场操作自动化之外，实际上充当群体的无人机还可以充当临时云基础设施，该基础设施建立在群体成员和其他元素可用的计算和存储资源之上。即使在没有互联网连接的情况下，这个云也可以为群体成员和现场代理生成的工作负载提供服务。通过考虑在这种云基础设施之上由群体驱动的 3D 重建应用程序的实际示例，我们提出了一个新的优化问题，用于高效生成和执行受数据地理位置和聚类约束的多节点计算工作负载。目标是最小化总体计算时间，包括由无人机间数据传输和计算延迟引起的网络延迟。我们证明该问题是 NP 难问题，并提出两个组合公式来对其进行建模。对公式解的计算结果表明，其中一个公式可用于在配置的时间限制内解决超过 50% 的现实世界实例，这些实例涉及多达 200 张图像和 6 架无人机。
分布式 3D 地图用例 - arXiv
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