Offloading de Tarefas de UAVs para Veículos: Uma Análise dos Padrões de Mobilidade em Monitoramento de Regiões

• Mateus P. Santos UFC http://orcid.org/0009-0009-2372-8049
• Paulo A. L. Rego UFC
• Paulo H. G. Rocha UFC
• Alisson B. Souza UFC
• José N. Souza UFC

DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc_estendido.2025.8819

Resumo

Este estudo analisa a eficiência do offloading de tarefas de Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) para veículos terrestres em missões de monitoramento, considerando os padrões de mobilidade estático, circular e quadrangular. Foi desenvolvido uma ferramenta para gerar cenários de tráfego com UAVs, e um algoritmo de offloading foi adaptado. Os resultados mostram que, apesar de uma variação nominal de até 7% nas falhas para mobilidade circular, não se observa diferença estatisticamente significativa entre os padrões, nem impacto relevante no tempo de offloading, especialmente para tarefas de maior complexidade. Os achados destacam o potencial de otimizar a mobilidade dos UAVs para maior eficiência computacional, com aplicações em cidades inteligentes, incluindo monitoramento de tráfego, identificação de acidentes e rastreamento de veículos roubados, reforçando a necessidade de mais estudos.

Palavras-chave: Computação móvel, Redes veiculares, robóticas e de drones

Referências

Ahmed, M., Mirza, M. A., Raza, S., Ahmad, H., Xu, F., Khan, W. U., Lin, Q., and Han, Z. (2023). Vehicular communication network enabled cav data offloading: A review. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24(8):7869–7897.

Baktayan, A. A., Zahary, A. T., and Al-Baltah, I. A. (2024). A systematic mapping study of uav-enabled mobile edge computing for task offloading. IEEE Access.

Huang, J., Zhang, M., Wan, J., Chen, Y., and Zhang, N. (2024). Joint data caching and computation offloading in uav-assisted internet of vehicles via federated deep reinforcement learning. IEEE Transactions on Vehicular Technology.

Rahman, A. U., Malik, A. W., Sati, V., Chopra, A., and Ravana, S. D. (2020). Context-aware opportunistic computing in vehicle-to-vehicle networks. Vehicular Communications, 23:100214.

Rashed, S. and Soyturk, M. (2017). Analyzing the effects of uav mobility patterns on data collection in wireless sensor networks. Sensors, 17(2).

Rocha, C., Pacheco, L., Bastos, L., Rosário, D., and Cerqueira, E. (2024). Coop: Um algoritmo de computação e offloading para redes terrestres assistidas por vant. In Anais Estendidos do XLII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, pages 193–200, Porto Alegre, RS, Brasil. SBC.

Rocha, P., Souza, A., Maia, G., Mattos, C., Silva, F. A., Rego, P., Nguyen, T. A., and Lee, J.-W. (2022). Evaluating link lifetime prediction to support computational offloading decision in vanets. Sensors, 22(16):6038.

Souza, A. B., Leal Rego, P. A., and de Souza, J. N. (2019). Exploring computation offloading in vehicular clouds. In 2019 IEEE 8th International Conference on Cloud Networking (CloudNet), pages 1–4.

Souza, A. B., Rego, P. A., Carneiro, T., Rodrigues, J. D. C., Reboucas Filho, P. P., Souza, J. N., Chamola, V., De Albuquerque, V. H. C., and Sikdar, B. (2020a). Computation offloading for vehicular environments: A survey. IEEE Access, 8:198214–198243.

Souza, A. B. d., Rego, P. A. L., Rocha, P. H. G., Carneiro, T., and Souza, J. N. d. (2020b). A task offloading scheme for wave vehicular clouds and 5g mobile edge computing. In 2020 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), pages 1–6. IEEE.

Zhao, P., Kuang, Z., Guo, Y., and Hou, F. (2024). Task offloading and resource allocation in uav-assisted vehicle platoon system. IEEE Transactions on Vehicular Technology.