【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及基于车边云协同的自动驾驶任务卸载系统和方法。
技术介绍
1、随着数字经济的快速发展，智能网联汽车(icv：intelligent connectedvehicle)已成为汽车产业创新发展的重要方向。作为智能网联汽车的主要技术路线之一，车路云协同生态系统近年来备受关注。
2、自动驾驶服务(自动驾驶功能)包含一系列计算任务，例如，感知、预测、决策和控制。这些任务通常包括计算密集型任务，需要消耗高计算资源。如果仅在车端完成这些任务，则需要为车辆配备高性能的传感器和计算芯片，由此大大增加车辆成本。
3、对此，在现有技术中提出了将计算任务从车端卸载到边缘端或云端，从而实现了将单车智能变成了通过车路协同或边云协同来完成自动驾驶服务。例如，已经有文献研究了借助于数学模型或深度强化学习来作出任务卸载决策。但是，现有技术中的研究主要涉及支持边缘应用的场景，例如，物联网应用、智慧城市应用，等等。目前，在现有技术中尚不存在较佳的跨三个层(即，智能汽车层、边缘计算层和云端计算层)的自动驾驶任务卸载解决方案。
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【技术保护点】
1.一种用于卸载自动驾驶任务的系统，包括：
2.如权利要求1所述的系统，其中，所述系统模型包括服务依赖模型和计算资源模型，
3.如权利要求2所述系统，其中，所述分配模块配置成基于所述服务依赖模型和所述计算资源模型分配所述多个自动驾驶任务，以使得各自动驾驶任务被卸载到ASIL安全等级高于或等于该自动驾驶任务所要求的ASIL安全等级的计算节点上。
4.如权利要求2或3所述的系统，其中，所述分配模块配置成基于所述服务依赖模型和所述计算资源模型分配所述多个自动驾驶任务，以使得彼此依赖的两个自动驾驶任务被卸载到通信时延小于时延阈值的一对计算节
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【技术特征摘要】
1.一种用于卸载自动驾驶任务的系统，包括：
2.如权利要求1所述的系统，其中，所述系统模型包括服务依赖模型和计算资源模型，
3.如权利要求2所述系统，其中，所述分配模块配置成基于所述服务依赖模型和所述计算资源模型分配所述多个自动驾驶任务，以使得各自动驾驶任务被卸载到asil安全等级高于或等于该自动驾驶任务所要求的asil安全等级的计算节点上。
4.如权利要求2或3所述的系统，其中，所述分配模块配置成基于所述服务依赖模型和所述计算资源模型分配所述多个自动驾驶任务，以使得彼此依赖的两个自动驾驶任务被卸载到通信时延小于时延阈值的一对计算节点上。
5.如权利要求2-4中任一项所述的系统，其中，所述分配模块配置成基于所述服务依赖模型和所述计算资源模型分配所述多个自动驾驶任务，以使得各自动驾驶任务所要求的资源类型与其卸载到的计算节点的资源类型一致，并且各自动驾驶任务被卸载到可用计算资源大于或等于该自动驾驶任务所要求的计算资源的计算节点上。
6.如权利要求2-5中任一项所述的系统，其中，所述服务依赖模型包括有向无环图，具有多个服务节点和多条边，
7.如权利要求6所述的系统，其中，所述有向无环...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴莉，杜一帆，张睿，吴翔宇，
申请(专利权)人：罗伯特·博世有限公司，
类型：发明
国别省市：
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