场景引擎的任务执行方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种场景引擎的任务执行方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：在接收到待执行场景任务的情况下，确定各分布式控制节点当前的计算资源剩余信息以及待执行场景任务的资源需求，其中，每个车载操作系统对应的控制器为一分布式控制节点；基于资源需求和计算资源剩余信息为待执行场景任务，从各分布式控制节点中匹配出目标执行节点；将待执行场景任务分发到目标执行节点中，以使目标执行节点执行待执行场景任务。避免了仅使用核心CPU执行场景任务可能会造成的核心CPU的计算资源可能无法满足场景任务执行所需的算力问题。的算力问题。的算力问题。

【技术实现步骤摘要】
场景引擎的任务执行方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及汽车控制
，尤其涉及一种场景引擎的任务执行方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，在汽车领域，提出了软件定义汽车的模式，该模式下，软件将深度参与到汽车的定义、开发、验证、销售、服务等过程中，并不断改变和优化各个过程，实现体验持续优化、过程持续优化、价值持续创造。
[0003]其中，对于汽车的控制，软件也会起到越来越大的作用，一般，在对汽车控制时，软件的作用通常是执行场景任务，随着软件的发展，在汽车控制中，形成了除发动机、变速箱和底盘这“汽车的三大件”之外的又一“大件”——场景引擎。
[0004]场景引擎融合了人工智能引擎，与车辆、用户、环境、生态、交通数据等深度融合，利用AI智能算法对车主在开车期间的下一步需求进行预判并提供服务，增加行车安全，优化智能体验，驱动智行生活。但是，目前场景引擎在执行场景任务时，通常会基于核心CPU执行，而核心CPU的计算资源有限，在遇到较为复杂的场景任务时，核心CPU的计算资源可能无法本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种场景引擎的任务执行方法，其特征在于，所述方法包括：在接收到待执行场景任务的情况下，确定各分布式控制节点当前的计算资源剩余信息以及所述待执行场景任务的资源需求，其中，每个车载操作系统对应的控制器为一所述分布式控制节点；基于所述资源需求和所述计算资源剩余信息为所述待执行场景任务，从各分布式控制节点中匹配出目标执行节点；将所述待执行场景任务分发到所述目标执行节点中，以使所述目标执行节点执行所述待执行场景任务。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定各分布式控制节点当前的计算资源剩余信息，包括：对于任一分布式控制节点，确定所述分布式控制节点的上限计算资源信息、当前已使用计算资源信息以及资源类型信息；将所述上限计算资源信息与所述当前已使用计算资源信息的差确定为计算资源剩余量；将所述计算资源剩余量以及所述资源类型信息确定为所述分布式控制节点当前的计算资源剩余信息。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对于任一分布式控制节点，确定所述分布式控制节点的上限计算资源信息，包括：对于任一分布式控制节点，获取所述分布式控制节点的总计算资源信息以及上限比例；根据所述总计算资源信息与所述上限比例确定所述分布式控制节点的上限计算资源信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述待执行场景任务的资源需求，包括：从所述待执行场景任务的任务脚本中解析出目标场景任务类型以及原子级服务；基于预设类型与资源类型的映射关系，确定所述目标场景任务类型对应的资源类型需求；基于预设服务数量与资源量的映射关系，确定所述原子级服务的数量对应的资源量需求；将所述资源类型需求和所述资源量需求确定为所述待执行场景任务的资源需求。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算资源剩余信息包括计算资源剩余量和资源类型信息，所述资源需求包括资源量需求和资源类型需求；所述基于所述资源需求和所述计算资源剩余信息为所述待执行场景...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永生，朱明月，高仕宁，李超，王长乐，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：