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基于圖模型的自動駕駛推理任務(wù)調(diào)度

發(fā)布時間:2019-08-28 20:50
【摘要】:隨著車載傳感器設(shè)備數(shù)量的增多,交通設(shè)施和城市地標的快速變化、人車混行的復雜路況,對自動駕駛車輛實時反應的能力要求不斷地提高.如何通過帶有安全性保證的調(diào)度策略來應對物理環(huán)境中源源不斷產(chǎn)生的傳感器實時源事件輸入,如何及時地控制傳動系統(tǒng)來處理源事件并進行推理操作及其響應以規(guī)避危險是值得研究的問題.為此,將自動駕駛汽車視為安全攸關(guān)系統(tǒng),提出了一種硬實時推理任務(wù)調(diào)度方法,首先為自動駕駛的推理過程建立了基于可并行有向無環(huán)圖的推理任務(wù)模型;其次,提出了自動駕駛推理任務(wù)調(diào)度算法及其準入算法,保證了所調(diào)度的推理任務(wù)都能在滿足硬實時約束的情況下完成自動駕駛推理操作及其響應動作.最后,進行了模擬實驗,實驗結(jié)果驗證了該調(diào)度及其準入控制算法的有效性.實驗結(jié)果表明:推理任務(wù)調(diào)度算法比直接調(diào)度算法和模型轉(zhuǎn)換算法在調(diào)度成功率上分別高出9.62%和7.31%,該推理任務(wù)準入控制算法比Baruah的準入控制算法在任務(wù)集準入率上平均高出7.15%.
【作者單位】: 中國科學院軟件研究所;中國科學院大學;
【分類號】:TP301.6;U463.6

【參考文獻】

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本文編號:2530375

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