基于感知算法的实时导航系统

基于感知算法的实时导航系统

具有实时导航系统的自主车辆需要用感知算法处理大量的传感器数据，如目标检测和定位。为了满足车辆的驾驶性能和安全要求，感知算法需要利用能在最坏条件下运行的硬件做支撑，但由此将导致计算平台消耗较多的能量。研究了感知算法的计算量和功率消耗量对计算速度的影响。研究时，将功耗和计算量合成一个目标函数，并设计一个管理器控制CPU/GPU频率使目标函数最大化。

采用两阶段的优化方案。第一阶段在脱机状态下，当硬件设备处于不同状态开关时，深入分析感知算法的计算量和功率消耗。第二阶段在运行状态下，基于电流控制误差，管理器确定感知算法的计算量和消耗的功率。电流误差越大，感知算法的计算量越大；相反，电流误差越小，感知算法的功率消耗越大。管理器控制好CPU/GPU的频率，可确定感知算法计算量和所消耗的功率。在道路导航的基础上，采用感知算法对小型自主驾驶车辆进行试验研究，并对整车进行闭环性能分析。试验结果表明：①所提出的算法能够节约20%的能量，而控制性能减弱不足1%；②感知算法的计算量和功率消耗不能进行单独权衡。未来，除需要开发一种能够实现感知算法计算量和功率消耗权衡的控制算法,还需在车辆静止和运行两种情况下验证所开发算法的性能。

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

编译：朱会