【摘 要】
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在车联网场景中,智能车辆受限于自身有限的感知范围和计算资源,难以实现高可靠性的自动驾驶.针对上述问题,提出了面向车联网自动驾驶的边缘智能多源数据处理方法,通过发掘网
【机 构】
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北京邮电大学 移动互联网安全技术国家工程实验室, 北京100876
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在车联网场景中,智能车辆受限于自身有限的感知范围和计算资源,难以实现高可靠性的自动驾驶.针对上述问题,提出了面向车联网自动驾驶的边缘智能多源数据处理方法,通过发掘网络中节点的空闲资源,提高系统的吞吐量,利用网络中的分布式数据,提高神经网络的推断准确率.为了解决车辆节点数据传输的耦合问题,构建了3层网络模型,对网络中的数据传输进行调度,并将原车辆节点一一映射为一个虚拟节点集合,对节点的数据传输进行解耦,从而把原问题转化为最小费用最大流的问题,实现了对自动驾驶网络计算、通信资源的高效分配.仿真结果表明,相比于本地处理的方案,所提方案可提升150％的系统吞吐量和12％的系统能效.
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