Modeling and Scheduling of Fusion Patterns in Autonomous Driving Systems (Extended Version)
Hoora Sobhani, Hyoseung Kim
在自动驾驶系统(ADS)中,定向循环图(DAG)被广泛用于模拟复杂的数据依赖关系和任务间通信。 然而,现有的DAG调度方法通过假设固定的触发机制来过度简化数据融合任务,未能捕获现实世界ADS软件堆栈中发现的各种融合模式。 在本文中,我们提出了一个系统框架,用于分析ADS中的各种融合模式及其性能影响。 我们的框架模拟了三种不同的融合任务类型:计时器触发、等待和即时融合,它们全面代表了现实世界的融合行为。 我们基于 Integer Linear 编程 (ILP) 的方法能够优化多个实时性能指标,包括反应时间、时间差异、信息年龄和响应时间,同时生成直接适用于真实平台的确定性离线时间表。 使用真实世界的ADS案例研究,Raspberry Pi实现和随机生成的DAG进行评估,表明我们的框架处理超出现有工作范围的各种融合模式,并在可比场景中实现实质性的性能改进。
In Autonomous Driving Systems (ADS), Directed Acyclic Graphs (DAGs) are widely used to model complex data dependencies and inter-task communication. However, existing DAG scheduling approaches oversimplify data fusion tasks by assuming fixed triggering mechanisms, failing to capture the diverse fusion patterns found in real-world ADS software stacks. In this paper, we propose a systematic framework for analyzing various fusion patterns and their performance implications in ADS. Our framework mod...