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新泽西理工学院研究人员开发算法 可用于减少自动驾驶汽车端到端延迟

(图片来源:新泽西理工学院官网)

盖世汽车讯 据外媒报道,新泽西理工学院(NJIT)研究人员开发了一种方法,可减少端到端延迟,即通过网络将信息从来源传输到目的地所需要的时间。他们的研究结果发表在IEEE/CAA《自动化学报》上。

NJIT电子与计算机工程系的Qiang Fan博士表示,“端到端延迟是服务性能的重要指标。长时间端到端延迟对于各种延迟敏感的应用而言是无法忍受的,例如自动驾驶汽车、增强现实和虚拟现实。”在自动驾驶汽车中,该问题至关重要,因为源和目标之间的延迟可能导致事故。

为此,Fan和NJIT电气和计算机工程教授Nirwan Ansari提出了一个使用微云(cloudlet)的解决方案。Fan解释说,“云是一个集中数据中心,通过互联网卸载用户任务,通常会加快命令速度,同时减少用户在处理过程中所耗费的精力。然而,云通常位于较远位置,远离用户。”

相比之下,微云位于用户网络边缘,根据网络用户数量,只处理来自指定用户(们)的命令。如果用户数量有限,微云可以显著提高网络的服务性能,但是如果需要达到更高性能,成本可能很高。每个微云必须由服务器托管,因而成本较高。如果微云服务多个用户,每位用户费用将会减少,但是端到端延迟时间会增加。

Fan和Ansari 的目标是平衡成本和可接受的延迟时间。他们开发了一种算法,评估每个微云的位置和容量,从而能够最好地处理用户请求,以实现最佳平衡。Fan表示,“研究人员拟议的微云部署方案综合考虑了部署成本和服务性能。微云供应商可以根据实际需求调整部署计划,从而灵活地平衡成本和性能。”

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20190905A01WAD00?refer=cp_1026
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