随着智慧城市的发展,路灯作为城市重要基础设施接入了大量传感器,集成了道路照明和环境监测等功能,智慧路灯应运而生。智慧路灯在灯端产生了海量数据,应用于智慧路灯网络边缘侧的集中控制器分析和处理数据的需求日益强烈。如何有效提高集中控制器数据分析和处理能力,成为当前智慧路灯发展中亟需解决的问题。为此,设计一种基于边缘计算(Edge Computing,EC)的智慧路灯集中控制器,其具有边缘处理功能和边缘计算网络任务匹配功能,能够减少智慧路灯网络的数据传输量,提高网络边缘侧任务执行效率,从而缓解网络传输和云服务器处理海量数据的压力。本文主要内容如下:1.结合智慧路灯、集中控制器和边缘计算的国内外研究现状,设计智慧路灯集中控制器总体方案。2.针对海量数据传输至云端占用大量带宽和云服务器资源,网络传输延迟导致异常检测不及时和不能实时控制网络边缘设备的问题,设计智慧路灯集中控制器边缘处理功能,实现本地分析电力数据和环境参数以及图像处理。3.针对集中控制器资源受限,对于资源需求较大的任务执行效率较低甚至不能执行的问题,提出面向边缘计算网络基于烟花模型的任务与资源匹配(Firework-based Task and Resource Matching,FTRM)机制。实验结果表明,所提机制可以有效地将任务均衡分配到多个节点协同执行,能够显著缩短任务执行时间。4.实现智慧路灯集中控制器硬件和软件并进行了测试验证。测试结果表明,智慧路灯集中控制器能够自发地或根据服务器指令采集并传输电力数据、环境参数和图片,通过边缘处理功能与云端协同分析电力数据和环境参数以及识别车牌,大幅度减少了上传到云端的数据量。