葛平政 ， 王敏军

（1.江西交通职业技术学院，江西 南昌 330013；2.华东交通大学，江西 南昌 330013）

据统计，截至2022年12月，全国机动车保有量高达4.17亿辆，农村地区机动车保有量2.08亿辆，其中，农机自动驾驶渗透率高达2.2%。机动车数量的逐步增长，意味着对交通系统运转效率的要求也大大提高。中共中央、国务院印发的《国家综合立体交通网规划纲要》也指出，要加快提升交通运输科技创新能力，推进交通基础设施数字化、网络化，全方位布局交通感知系统，加强关键专用装备研发，推进智能网联汽车在各行各业特别是在农业机械方面的应用[1-2]。至此，将其投入到农业机械场景中进行研究和实践，即采用新一代软硬件技术对交通数据通信的各类基础平台进行优化升级与重构，以大幅降低业务处理延迟和能耗，已成为智能网联汽车领域的研究热点，也将为农业机械实现智能化奠定坚实的基础。

1 国内外研究现状

边缘计算是解决上述关键问题的重要方案之一，已在车联网中得到了初步应用[3]。边缘计算的最大特点是将具有计算和存储功能的服务器从云端改为放置在用户附近的边缘侧，任务的计算请求将会被安排到车辆或路侧单元（Road Side Unit, RSU）的边缘服务器，并对用户的计算服务需求进行提前缓存，从而提供实时的计算和存储能力[4-5]。在边缘计算网络中，灵活的边缘资源分配技术是车对车通信和车对基础设施通信实现可靠、无缝数据交换的关键。通过边缘资源分配，边缘计算能够针对性地为车联网中高数据量的实时通信任务提供可靠的计算数据卸载[6-9]，大幅降低农业机械中车辆获取数据内容的时延，为农业机械场景下的移动用户提供更好的体验质量。……