关于自动驾驶缓存的技术研究浅析.doc
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1、关于自动驾驶缓存的技术研究浅析一旦自动驾驶汽车成为现实,乘客不再担心安全问题,他们需要寻找新的娱乐方式。然而,车对数据中心(DC)通信的高延迟,会让娱乐内容的检索妨碍内容递送服务。本文通过使用部署在多接入边缘计算(MEC)结构上的深度学习方法,为自动驾驶汽车提出了基于深度学习的缓存。通过仿真测试,结果发现该方法可以最大限度地减少延迟。最近,自动驾驶技术取得了显著的进步,一些公司,如谷歌,优步,三星,特斯拉,梅赛德斯 奔驰,百度等,已经开始关注自动驾驶的下一阶段“无人驾驶”,即汽车可以在没有人为驾驶干预的情况下自主驾驶。此外,为了使自动驾驶汽车更加智能化,汽车需要配备智能传感器和分析工具,以实时
2、收集和分析与车载人员,行人和环境相关的异构数据,这其中深度学习起着重要作用。未来多接入边缘计算的重要性即使自动驾驶汽车具有处理计算,通信,缓存和控制(4C)的车载单元(OBU),4C的自动驾驶汽车资源仍是有限的,需要来自远程云的协助。对于有效的自动驾驶汽车数据分析,需要低延迟和可靠的计算。但是,由于相关的端到端延迟,对云的依赖可能会影响自动驾驶汽车数据分析的性能。因此,为了减少端到端延迟,我们将多接入边缘计算(MEC)视为一种适用于支持自动驾驶汽车进行边缘分析的技术。 MEC最近由欧洲电信标准协会(ETSI)推出以补充云计算,其中MEC服务器部署在4C的网络边缘。在这项工作中,MEC服务器部署
3、在RoadSide Units(RSU)上,用于在自动驾驶汽车附近进行边缘分析和内容缓存。通过自动驾驶汽车的深度学习和4C功能,乘客将不再局限于车载广播和电视,而是花更多时间观看媒体,玩游戏和社交网络。但是,由于相关的端到端延迟和消耗的回程带宽资源,从数据中心(DC)检索这些内容会使内容传送服务变得更糟。作为示例,观看汽车中的视频需要三个组件,即视频源,屏幕和声音系统。因此,如果视频源不在车内,则汽车需要从DC下载。假设DC位于远处,那么车内服务将会出现高延迟,自驾车中的缓存将对提升用户体验起到重要作用。自动驾驶汽车缓存的挑战对于旅行的人来说,自动驾驶汽车将成为一个新的娱乐场所。因此,内容提供
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