面向智能网联车的边缘协作计算系统研究

发布时间：2021-04-29 02:06

　　智能网联车作为自动驾驶技术与V2X技术结合的产物,可实现安全、高效、舒适、节能的行驶。随着智能网联车技术的快速发展,越来越多的第三方应用被开发和部署到车辆上。它们不仅改善用户体验,还提供许多有益的服务。然而,基于云计算的数据处理模式带来了大量的网络时延,影响行车安全,因此当前车辆倾向于基于边缘计算的数据处理模式。但随着计算密集的第三方应用日益增多,车辆计算单元（VCU）的负担急剧增加,导致应用响应时延增高,严重影响行车安全和用户体验。受边缘计算思想的启发,本文提出两个边缘协作计算系统,利用车辆附近不同类型的边缘节点来增强VCU。本文的工作和贡献如下:1)提出一个车辆内部边缘协作计算系统,MobileEdge。考虑到如智能手机等移动设备的计算能力日益增强,MobileEdge系统使车载VCU能够整合利用车内的移动设备上的空闲计算资源。其支持两种类型的计算,分别是通用计算和AI计算,并为移动设备设计一个由代码迁移和数据卸载构成的轻量级计算卸载方法。此外,考虑移动设备的移动性和可用资源的多变性,MobileEdge系统还提供对移动设备的动态管理、设备资源状态的实时监控、可定制任务调度策略的开... 

【文章来源】：安徽大学安徽省 211工程院校

【文章页数】：74 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 智能网联车概述
        1.1.2 时延敏感且计算密集的智能网联车应用
        1.1.3 研究问题与意义
    1.2 研究内容
    1.3 论文组织结构
    1.4 本章小结
第二章 国内外研究现状
    2.1 边缘计算系统研究现状
        2.1.1 车载边缘计算系统
        2.1.2 通用边缘计算系统
    2.2 计算卸载技术研究现状
    2.3 本章小结
第三章 MobileEdge:车辆内部边缘协作计算系统
    3.1 引言
    3.2 MobileEdge设计动机
    3.3 MobileEdge系统结构设计
        3.3.1 MobileEdge设计需求分析
        3.3.2 计算卸载方法设计
        3.3.3 MobileEdge系统结构
    3.4 MobileEdge系统原型实现
        3.4.1 设备通信
        3.4.2 计算任务执行
        3.4.3 资源管理
    3.5 任务调度策略案例设计
    3.6 实验设置与验证
        3.6.1 实验设置
        3.6.2 实验结果分析
    3.7 本章小结
第四章 XEdge:车辆外部边缘协作计算系统
    4.1 引言
    4.2 XEdge设计动机
        4.2.1 MobileEdge的局限性
        4.2.2 深度神经网络可分割性
        4.2.3 OpenCL内核程序之间的可分割性
    4.3 XEdge系统结构设计
        4.3.1 XEdge设计需求分析
        4.3.2 XEdge系统结构
    4.4 视频分析应用案例设计
        4.4.1 案例应用设计
        4.4.2 移动检测算法
        4.4.3 DNN模型Inception_V4
    4.5 XEdge系统原型实现
        4.5.1 通信交互
        4.5.2 应用划分
        4.5.3 隔离的任务执行环境
    4.6 实验设置与验证
        4.6.1 实验设置
        4.6.2 实验结果分析
    4.7 本章小结
总结与展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间参与的科研项目和取得的学术成果



本文编号：3166622