基于感知算法的實(shí)時(shí)導(dǎo)航系統(tǒng)

具有實(shí)時(shí)導(dǎo)航系統(tǒng)的自主車輛需要用感知算法處理大量的傳感器數(shù)據(jù)，如目標(biāo)檢測(cè)和定位。為了滿足車輛的駕駛性能和安全要求，感知算法需要利用能在最壞條件下運(yùn)行的硬件做支撐，但由此將導(dǎo)致計(jì)算平臺(tái)消耗較多的能量。研究了感知算法的計(jì)算量和功率消耗量對(duì)計(jì)算速度的影響。研究時(shí)，將功耗和計(jì)算量合成一個(gè)目標(biāo)函數(shù)，并設(shè)計(jì)一個(gè)管理器控制CPU/GPU頻率使目標(biāo)函數(shù)最大化。

采用兩階段的優(yōu)化方案。第一階段在脫機(jī)狀態(tài)下，當(dāng)硬件設(shè)備處于不同狀態(tài)開關(guān)時(shí)，深入分析感知算法的計(jì)算量和功率消耗。第二階段在運(yùn)行狀態(tài)下，基于電流控制誤差，管理器確定感知算法的計(jì)算量和消耗的功率。電流誤差越大，感知算法的計(jì)算量越大；相反，電流誤差越小，感知算法的功率消耗越大。管理器控制好CPU/GPU的頻率，可確定感知算法計(jì)算量和所消耗的功率。在道路導(dǎo)航的基礎(chǔ)上，采用感知算法對(duì)小型自主駕駛車輛進(jìn)行試驗(yàn)研究，并對(duì)整車進(jìn)行閉環(huán)性能分析。試驗(yàn)結(jié)果表明：①所提出的算法能夠節(jié)約20%的能量，而控制性能減弱不足1%；②感知算法的計(jì)算量和功率消耗不能進(jìn)行單獨(dú)權(quán)衡。未來，除需要開發(fā)一種能夠?qū)崿F(xiàn)感知算法計(jì)算量和功率消耗權(quán)衡的控制算法,還需在車輛靜止和運(yùn)行兩種情況下驗(yàn)證所開發(fā)算法的性能。

Yash Vardhan Pantet al. International Conference on Complex Systems Engineering.2015.

編譯：朱會(huì)