Adaptive Optimization of Autonomous Vehicle Computational Resources for Performance and Energy Improvement
Auteurs : Saurabh Jambotkar, Longxiang Guo, Yunyi Jia
Résumé : Autonomous vehicles usually consume a large amount of computational power for their operations, especially for the tasks of sensing and perception with artificial intelligence algorithms. Such a computation may not only cost a significant amount of energy but also cause performance issues when the onboard computational resources are limited. To address this issue, this paper proposes an adaptive optimization method to online allocate the onboard computational resources of an autonomous vehicle amongst multiple vehicular subsystems depending on the contexts of the situations that the vehicle is facing. Different autonomous driving scenarios were designed to validate the proposed approach and the results showed that it could help improve the overall performance and energy consumption of autonomous vehicles compared to existing computational arrangement.
Outils pour cet article
Posez des questions sur cet article à notre assistant IA
Vous pouvez aussi discutez avec plusieurs papiers à la fois ici.
⚠La licence de l'article ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et l'assistant IA ne peut se servir que des métadonnées de l'article plutôt que de l'article complet.
Le résumé précédent a été créé il y a plus d'un an et peut être réexécuté (si nécessaire) en cliquant sur le bouton Exécuter ci-dessous.
⚠La licence de cet article spécifique ne nous permet pas de nous appuyer sur son contenu et les outils de synthèse seront exécutés en utilisant les métadonnées de l'article plutôt que l'article complet. Cependant, l'outil produira quand même un bon résultat, et vous pouvez également essayer nos outils sur des papiers avec des licences plus ouvertes.
Articles similaires résumés avec nos outils d'IA
Naviguez à travers encore plus d'articles similaires en utilisant une
représentation arborescenteRecherchez des articles similaires (en version bêta)
Nous comparons le titre et le résumé avec les articles indexés dans notre base. Pour les articles arXiv, la recherche porte sur la même catégorie ; pour les DOI et les autres sources, elle couvre toutes les sources et disciplines. Vous pouvez la relancer à mesure que notre base s’enrichit.
Avertissement : Notre outil de synthèse basé sur l'IA et l'assistant virtuel fournis sur ce site Web peuvent ne pas toujours fournir des résumés complets ou des réponses exactes. Nous vous encourageons à examiner attentivement et à évaluer le contenu généré pour vous assurer de sa qualité et de sa pertinence par rapport à vos besoins.