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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.48 No.5
- 발행연도
- 2021.5
- 수록면
- 486 - 492 (7page)
- DOI
- 10.5626/JOK.2021.48.5.486
이용수
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본 논문은 자율주행차를 위한 컴퓨팅 시스템의 센싱부터 제어까지의 종단간 응답시간을 확률적으로 분석하는 기법을 기술한다. 종단간 응답시간은 차량 응답성을 평가하는 지표로서, 차량 안전을 보장하는 다양한 지표들을 유도하는데 활용될 수 있다. 예를 들어, 장애물 센싱부터 차량 정지를 위한 제어까지의 종단간 응답 시간이 주어지면, 차량 안전을 위해서 요구되는 차량 속도의 상한을 정의할 수 있다. 또한, 제안하는 분석은 차량 응답성을 개선하기 위해서 컴퓨팅 자원을 얼마나 투입해야 하는지를 판단하기 위해서도 활용될 수 있다. 본 논문은 ERF(Earliest Release First) 스케줄링을 사용하고 태스크마다 CPU를 고정적으로 지정하여 실행한다는 가정 하에서 안전한 분석 방법을 제안하고, 오픈소스 자율주행 스택 오토웨어(Autoware)의 응답성 분석 결과를 제시한다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 배경
3. 제안하는 분석 방법
4. 실험 결과
5. 결론
References
참고문헌 (7)
참고문헌 신청
S. Kato et al., "Autoware on Board: Enabling Autonomous Vehicles with Embedded Systems," Proc. of the ACM/IEEE 9th International Conference on Cyber-Physical Systems (ICCPS), pp. 287- 296, Apr. 2018.
Apollo, Baidu, Inc., [Online]. Available: https://github.com/ApolloAuto/apollo.
Y. Saito, F. Sato, T. Azumi, S. Kato, and N. Nishio, "ROSCH:Real-Time Scheduling Framework for ROS," Proc. of the IEEE 24th International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA), pp. 52-58, 2018.
Bateni, Soroosh and Liu, Cong, "Predictable Data- Driven Resource Management: an Implementation using Autoware on Autonomous Platforms," Proc. of the IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS), pp. 339-352, Dec. 2019.
E. Talpes et al., "Compute Solution for Tesla's Full Self-Driving Computer," IEEE Micro, Vol. 40, No. 2, pp. 25-35, Mar. 2020.
Apollo, Baidu, Inc., [Online]. Available: https://github.com/ApolloAuto/apollo.
Y. Saito, F. Sato, T. Azumi, S. Kato, and N. Nishio, "ROSCH:Real-Time Scheduling Framework for ROS," Proc. of the IEEE 24th International Conference on Embedded and Real-Time Computing Systems and Applications (RTCSA), pp. 52-58, 2018.
Bateni, Soroosh and Liu, Cong, "Predictable Data- Driven Resource Management: an Implementation using Autoware on Autonomous Platforms," Proc. of the IEEE Real-Time Systems Symposium (RTSS), pp. 339-352, Dec. 2019.
E. Talpes et al., "Compute Solution for Tesla's Full Self-Driving Computer," IEEE Micro, Vol. 40, No. 2, pp. 25-35, Mar. 2020.
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