随着云计算、人工智能、大数据、区块链和5G等技术的快速发展,各种物联网应用层出不穷。而物联网多样化的应用对网络提出更高的差异化需求,比如容量更大、响应更快、更高效、更灵活、更安全等等。但是云计算架构相对固定,网络体系不够灵活,数据集中处理带来的高延迟和网络拥塞始终得不到解决,因此很难完美应用到未来的物联网服务中。本文把边缘计算架构应用到物联网环境中并搭建边缘控制系统,深入研究和验证了边缘控制系统中的若干关键技术。本文设计了边缘控制系统模型及其相关功能并进行验证,主要工作包括:(1)针对如何降低物联网场景小型任务处理时延的问题,本文提出了一种单边缘节点的集中式多任务调度方法。该方法首先设计了一种进程调度与线程调度相结合的多层级调度框架,进程调度针对不同种类的业务,采用抢占式静态优先级调度算法。线程调度针对高并发的同种业务,本文提出了任务执行紧迫性因子并设计了基于动态优先级的线程调度算法,紧迫性因子的设定由任务截止期内的剩余计算量来决定。仿真效果表明,提出的多层级调度方法在保证任务时效性处理上有显著的作用,可以一定程度减少小型任务的处理时延。(2)针对如何降低物联网场景大型任务处理时延的问题,本文用“多机协同”的思想提出了一种多边缘节点的分布式协同计算方法。该方法首先利用异步消息队列MQ搭建了分布式协同计算的框架,通过任务的拆分使得多个节点协同服务一个任务。在框架的任务卸载模块中,设计了基于价值受限的多0-1背包模型的任务卸载决策算法,以最优的卸载方案最大程度降低任务处理时延。系统测试结果表明,提出的分布式计算框架和卸载决策算法能显著缩短大型任务的处理时延。(3)设计并搭建了边缘控制系统。首先实现了软硬件系统和边缘节点管理平台,然后分析了系统边缘层与感知层、边缘层与云层的通信场景,分别设计并实现了业务类型驱动的链路选择算法和北向多链路切换算法,以保障系统不同层级间的通信可靠性。基于上述功能的实现,边缘控制系统能满足物联网应用的智能性、拓展性和安全性需求。