CN110032118A - 一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法 - Google Patents

一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110032118A
CN110032118A CN201910350843.7A CN201910350843A CN110032118A CN 110032118 A CN110032118 A CN 110032118A CN 201910350843 A CN201910350843 A CN 201910350843A CN 110032118 A CN110032118 A CN 110032118A
Authority
CN
China
Prior art keywords
terminal
information
edge calculations
end message
reconfigurable
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201910350843.7A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110032118B (zh
Inventor
吴君安
向志宏
杨延辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Super Dimension Computing Technology Co Ltd
Original Assignee
Beijing Super Dimension Computing Technology Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Super Dimension Computing Technology Co Ltd filed Critical Beijing Super Dimension Computing Technology Co Ltd
Priority to CN201910350843.7A priority Critical patent/CN110032118B/zh
Publication of CN110032118A publication Critical patent/CN110032118A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110032118B publication Critical patent/CN110032118B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/042—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers using digital processors
    • G05B19/0423—Input/output
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/25—Pc structure of the system
    • G05B2219/25257—Microcontroller

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

本申请提供了一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法，所述系统包括：至少一个边缘计算单元，边缘计算单元包括传感器和任务处理器，传感器用于采集终端信息；任务处理器用于根据终端信息计算出感知信息；处理装置，用于接收至少一个边缘计算单元发送的至少一个感知信息，综合分析至少一个感知信息，生成控制终端运动的指令；驱动装置，用于接收指令，并根据指令驱动终端执行运动。本申请通过将基于可重构计算的任务处理器部署在边缘计算单元，实现更快速的数据处理、分析、传输、存储以及应用，就近提供最近端服务，极大的降低数据传输通道的带宽压力和中央计算系统的计算压力，降低了中央计算平台选型难度，降低了系统功耗和成本。

Description

一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法
技术领域
本发明涉及边缘计算和可重构计算技术领域，尤其涉及一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法。
背景技术
在机器人、智能网联驾驶汽车等IOT终端领域，终端上的传感器每天产生了大量数据，这些数据一般是由终端上的中央计算系统或者云端计算系统处理。如果每个传感器采集的数据都发送给中央计算系统或者云端计算系统进行处理，则对中央计算系统或者云端计算系统造成计算压力，同时在数据传输过程中，对数据传输通道造成巨大的带宽压力。由于受限于传输通道带宽和系统计算能力，这样导致数据在处理、分析、传输、存储以及应用过程中实时性比较差。
发明内容
为了克服上述问题，本申请的实施例提供了一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法。
为了达到上述目的，本申请的实施例采用如下技术方案：
第一方面，本申请提供基于可重构计算的边缘计算系统，包括：至少一个边缘计算单元，所述边缘计算单元包括传感器和任务处理器，所述传感器用于采集终端信息；所述任务处理器用于根据所述终端信息计算出感知信息；处理装置，用于接收所述至少一个边缘计算单元发送的至少一个感知信息，综合分析所述至少一个感知信息，生成控制所述终端运动的指令；驱动装置，用于接收所述指令，并根据所述指令驱动所述终端执行运动。
在另一个可能的实现中，所述任务处理器包括HEC主芯片系统和HEC子芯片系统，所述HEC主芯片系统包括可重构数据通路和可重构控制器，
所述可重构数据通路用于存储所述传感器采集的终端信息和存储所述感知信息；所述可重构控制器用于获取所述可重构数据通路中存储的所述终端信息，然后根据所述终端信息生成配置信息，来控制所述HEC子芯片系统处理所述终端信息；以及控制所述可重构数据通路存储所述感知信息和控制所述可重构数据通路发送所述感知信息给所述处理装置；所述HEC子芯片系统包括RPU可重构控制器和RPU可重构数据通路，所述RPU可重构控制器用于接收所述配置信息，并对所述配置信息进行解析，然后根据解析出的解析结果控制所述RPU可重构数据通路处理所述终端信息；所述RPU可重构数据通路用于接收所述终端信息，对所述终端信息进行处理，得到所述感知信息；以及在处理完所述终端信息后，发送完成信号给所述RPU可重构控制器。
在另一个可能的实现中，所述处理装置还包括外设控制器，所述外设控制器用于控制所述处理装置与外接设备进行连接。
在另一个可能的实现中，所述处理装置还包括通讯单元，所述通讯单元用于将所述终端与服务器和/或第二终端进行通讯。
在另一个可能的实现中，所述处理装置还包括人机接口，所述人机接口用于将所述终端与用户进行信息交互。
在另一个可能的实现中，所述驱动装置还用于，在所述终端执行运动后，发送反馈信息给所述处理装置；
所述处理装置还用于，根据所述反馈信息，控制所述接收装置采集第二终端信息，然后根据所述第二终端信息判断所述终端的运动是否符合所述指令；其中当所述处理装置根据所述第二终端信息生成第二指令与所述指令不同，则控制所述驱动装置重新驱动所述终端执行运动。
第二方面，本申请提供了一种基于可重构计算的边缘计算方法，包括：采集终端信息，并根据所述终端信息计算出感知信息；接收所述至少一个边缘计算单元发送的至少一个感知信息，综合分析所述至少一个感知信息，生成控制所述终端运动的指令；接收所述指令，并根据所述指令驱动所述终端执行运动。
本申请提供的一种基于可重构计算的边缘计算系统，通过将基于可重构计算的任务处理器部署在边缘计算单元，实现更快速的数据处理、分析、传输、存储以及应用，就近提供最近端服务，极大的降低数据传输通道的带宽压力和中央计算系统的计算压力，降低了中央计算平台选型难度，降低了系统功耗和成本，同时系统可以接入并处理更多的传感器数据。
附图说明
下面对实施例或现有技术描述中所需使用的附图作简单地介绍。
图1为本申请实施例提供的一种基于可重构计算的边缘计算系统的结构示意图；
图2为本申请实施例提供的任务处理器结构示意图；
图3为本申请实施例提供的任务处理器架构示意图；
图4为本申请实施例提供的一种基于可重构计算的边缘计算的自动驾驶汽车系统的毫米波雷达安装位置的示意图；
图5为本申请实施例提供的一种基于可重构计算的边缘计算的自动驾驶汽车系统的摄像头安装位置的示意图；
图6为本申请实施例提供的一种基于可重构计算的边缘计算的自动驾驶汽车系统的结构示意图；
图7为本申请实施例提供的一种基于可重构计算的边缘计算方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行描述。
图1为本申请实施例提供的一种基于可重构计算的边缘计算系统的结构示意图。如图1所示，该系统包括：边缘计算装置1、处理装置2和驱动装置3。
边缘计算装置1包括至少一个边缘计算单元，其中每个边缘计算单元包括传感器11和任务处理器12。
传感器11用于采集终端信息。
其中，终端信息为终端的周边环境信息和自身状态信息，在本申请实施例中是由终端传感器在执行。在一个实施例中，终端传感器可以为图像传感器、毫米波雷达、超声波雷达、惯性测量装置、麦克风、激光雷达、全球卫星导向系统等等，然后通过各种传感器采集终端的外界环境中的图片、声音、位置、与其它终端距离等信息，以及测量终端的运动状态、工作状态等信息。
任务处理器12用于根据终端信息计算出感知信息。其中，任务处理器12包括外设控制器121、高性能弹性计算(High Performance Elastic Computing，HEC)主芯片系统122和HEC子芯片系统123。
通过外设控制器121将传感器11与HEC主芯片系统122相连接，HEC主芯片系统122在接收传感器11采集的终端信息后，根据终端信息生成配置任务发送给HEC子芯片系统123。其中，配置任务用于控制HEC子芯片系统123来处理终端信息。然后HEC主芯片系统122发送终端信息给HEC子芯片系统123来处理，并接收HEC子芯片系统123处理后的感知信息。
图2为本申请实施例提供的任务处理器结构示意图。如图2所示，在任务处理器12中，包括外设控制器121、HEC主芯片系统122和HEC子芯片系统123。
外设控制器211用于控制HEC主芯片系统21和外接设备进行连接。
HEC主芯片系统122包括可重构数据通路1221和可重构控制器1222。
可重构数据通路1221用于存储传感器11采集的终端信息和存储感知信息。
可重构控制器1222用于获取可重构数据通路1221中存储的终端信息，然后根据终端信息生成配置信息，来控制HEC子芯片系统处理终端信息；以及还用于控制可重构数据通路1221存储感知信息和控制可重构数据通路1221发送感知信息给处理装置2。
HEC子芯片123中包括一个可重新配置的处理单元(Reconfigurable ProcessingUnit，RPU)，其中RPU中包括RPU可重构控制器1231和RPU可重构数据通路1232。
RPU可重构控制器1231用于接收配置信息，并对配置信息进行解析，然后根据解析出的解析结果控制RPU可重构数据通路1232处理终端信息。
RPU可重构数据通路1232用于接收终端信息，对终端信息进行处理，得到感知信息；以及还用于在处理完终端信息后，发送完成信号给RPU可重构控制器1231。
图3为本申请实施例提供的任务处理器架构示意图。如图2所示，在一个实施例中，各个传感器11通过采集终端的外界环境中的图片、声音、位置、与其它终端距离等信息，以及测量终端的运动状态、工作状态等信息后，发送给处理装置2。
外设控制器121控制HEC主芯片系统122和外接设备进行连接后，将终端信息发送给可重构数据通路1221，同时也用于将可重构数据通路1221中存储的感知信息发送给驱动装置3。
可重构数据通路1221包括片上DMA控制器12211、片上存储器12212、片外存储控制器12213和片外存储器12214。在可重构数据通路1221中，片上DMA控制器12211被系统中主控制器设置后，通过片外存储控制器12213访问片外存储器12214，将终端信息从片外存储器12214读出/写入到片上存储器12212中；或者将感知信息数据从片上存储器12212读出/写入到片外存储器12214中。
可重构控制器1222包括主控制器12221和配置总线12222。主控制器12221采用嵌入式核心来实现，例如ARM、MIPIS等芯片，其包含系统级控制、控制RPU。HEC主芯片系统122的控制任务通过多层系统总线对HEC主芯片系统122中的外设控制器121、DMAC控制器12325和片外存储控制器12213进行控制，以读取片上存储器12212中存储的终端信息。然后主控制器12221根据读取的终端信息，确定处理终端信息的算力，通过配置总线12222向HEC子芯片系统123发送配置信息，实现对HEC子芯片系统123进行控制，以处理后续发送的终端信息。
RPU可重构控制器1231包括配置信息解析器12311、配置流程控制器12312和配置存储器12313。在RPU可重构控制器1231接收到可重构控制器1222发送的配置信息后，配置信息解析器12311对配置信息进行解析，配置流程控制器12312根据解析出的配置信息对配置存储器12313的读访问进行控制，以完成对配置流程的控制。
其中，从配置存储器12313中读出的配置信息写入到RPU可重构数据通路1232，以完成对其功能的配置。在RPU可重构数据通路1232运算完成后，将完成信号反馈回配置流程控制器12312，以触发下次对配置存储器12313的读访问。
在HEC主芯片系统122发送终端信息给HEC子芯片系统123进行处理过程中，可重构数据通路1221的片外存储控制器12213将片外存储器12214中的终端信息发送给HEC子芯片系统123。
HEC子芯片系统123中的RPU可重构数据通路1232包括运算装置阵列12321、输入数据存储器12322、输出数据存储器12323、中间数据存储器12324和DMAC控制器12325。在RPU可重构数据通路1232中，DMAC控制器12325通过设置将可重构数据通路1221中的片外存储器12214中终端信息读出/写入到输入数据存储器12322中。运算装置阵列12321从输入数据存储器12322中读取数据并对数据进行运算，然后将运算结果存储在输出数据存储器12323，并将中间运算结果存储在中间数据存储器12324。最后在运算装置阵列12321中进行多次运算后，DMAC控制器12325将感知信息从输出数据存储器12323中读出，并通过片外存储控制器12323写入到片外存储器12214。
本申请将基于可重构计算的任务处理器部署在边缘计算单元，实现更快速的数据处理、分析、传输、存储以及应用，就近提供最近端服务，极大的降低数据传输通道的带宽压力和中央计算系统的计算压力。
处理装置2中包括中央处理器21，中央处理器21通过接收各个边缘计算单元发送的感知信息，然后综合分析各个感知信息，生成控制终端运动的指令。
另外，处理装置2还包括通讯装置22。通讯装置22包括但不限于蜂窝通讯模块、Wi-Fi模块、蓝牙模块、V2X通讯模块等。其用于实现终端与云端服务器、终端与终端之间的数据进行通讯。
处理装置2还包括人机接口23。人机接口23包括但不限于音频、显示和HMI接口等。其用于实现终端和人之间的信息交互。
驱动装置3用于接收指令，并根据指令驱动终端执行运动。
在一个实施中，驱动装置3包括但不限于轮速控制装置、转向控制装置、机械臂控制装置，这些装置通过接收到计算结果后，驱动车辆以相应的车速行驶、转动相应的方向等操作，以控制车辆按照处理装置2的要求进行运动。
另外，在驱动装置3执行运动后，发送反馈信息给处理装置2，处理装置2根据反馈信息，控制边缘计算装置1重新采集当前终端的终端信息，然后对第二次采集的终端信息进行分析，判断此时的终端运动状态是否符合指令。如果根据第二次采集的终端信息分析的结果和指令不相符，则根据第二次采集的终端信息，重新计算出指令，然后发送给驱动装置3，以驱动终端重新执行运动；如果符合指令，则保持终端按当前状态执行运动。
本申请提供的一种基于可重构计算的边缘计算系统，通过将基于可重构计算的任务处理器部署在边缘计算单元，实现更快速的数据处理、分析、传输、存储以及应用，就近提供最近端服务，极大的降低数据传输通道的带宽压力和中央计算系统的计算压力，降低了中央计算平台选型难度，降低了系统功耗和成本，同时系统可以接入并处理更多的传感器数据。
实施例
本申请提供一种基于可重构计算的边缘计算的自动驾驶汽车系统，具体如下：
产品定义：L3级别高频刚需、限定场景的自动驾驶解决方案
硬件规格：
等级规格：车规级ASIL-B/C/D
计算能力：500GFLOS
操作系统：Linux/QNX
传感器：
其中，毫米波雷达安装位置如图4所示，前置雷达安装在车辆的正前方，数量1颗，探测距离160m；后置雷达安装在车辆的侧后方，数量2颗，探测距离70m，与水平轴线成60度；角雷达安装在车辆的侧前方，数量2颗，探测距离70m，与水平轴线成40度。
摄像头安装位置如图5所示，前视摄像头安装在车辆的前挡风玻璃处，数量3颗，HFOV分别为30度/50度/100度；后视摄像头安装在车辆的后备箱处，数量1颗，HFOV为100度；侧前视摄像头安装在车辆的两侧处，数量2颗，HFOV为100度；侧后视摄像头安装在车辆的两侧处，数量2颗，HFOV为100度。
图6为本申请实施例提供的一种基于可重构计算的边缘计算的自动驾驶汽车系统的结构示意图。如图6所示，该实施例将基于可重构计算的任务处理器和摄像头集成在内部，任务处理器实现道路环境的感知，包括车道线检测、可行驶区域检测、车辆检测、交通信号灯检测、交通标志牌检测等；基于可重构计算的任务处理器将感知信息(少量数据)通过CAN总线(低速总线)传输给汽车中央控制系统；汽车中央控制系综合各个传感器感知数据和高精度地图数据，实现车辆的轨迹规划和驾驶决策，并直接控制车辆底盘。
图7为本申请实施例提供的一种基于可重构计算的边缘计算方法流程图。如图7所示，本申请提供一种基于可重构计算的边缘计算方法，具体流程如下：
步骤S701，采集终端信息，并根据终端信息计算出感知信息；
其中，终端信息为终端的周边环境信息和自身状态信息，在本申请实施例中是由终端传感器在执行。在一个实施例中，终端传感器可以为图像传感器、毫米波雷达、超声波雷达、惯性测量装置、麦克风、激光雷达、全球卫星导向系统等等，然后通过各种传感器采集终端的外界环境中的图片、声音、位置、与其它终端距离等信息，以及测量终端的运动状态、工作状态等信息。
具体地，通过外设控制器121将传感器11与HEC主芯片系统122相连接，HEC主芯片系统122在接收传感器11采集的终端信息后，根据终端信息生成配置任务发送给HEC子芯片系统123，HEC子芯片系统123根据配置任务调取HEC子芯片系统123计算单元来处理终端信息。然后HEC主芯片系统122发送终端信息给HEC子芯片系统123来处理，并接收HEC子芯片系统123处理后的感知信息。
步骤S703，接收至少一个边缘计算单元发送的至少一个感知信息，综合分析至少一个感知信息，生成控制终端运动的指令；
步骤S705，接收指令，并根据指令驱动终端执行运动。
在一个实施中，驱动装置3包括但不限于轮速控制装置、转向控制装置、机械臂控制装置，这些装置通过接收到计算结果后，驱动车辆以相应的车速行驶、转动相应的方向等操作，以控制车辆按照处理装置2的要求进行运动。
另外，在驱动装置3执行运动后，发送反馈信息给处理装置2，处理装置2根据反馈信息，控制边缘计算装置1重新采集当前终端的终端信息，然后对第二次采集的终端信息进行分析，判断此时的终端运动状态是否符合指令。如果根据第二次采集的终端信息分析的结果和指令不相符，则根据第二次采集的终端信息，重新计算出指令，然后发送给驱动装置3，以驱动终端重新执行运动；如果符合指令，则保持终端按当前状态执行运动。
本申请提供的一种基于可重构计算的边缘计算方法，通过将基于可重构计算的任务处理器部署在边缘计算单元，实现更快速的数据处理、分析、传输、存储以及应用，就近提供最近端服务，极大的降低数据传输通道的带宽压力和中央计算系统的计算压力，降低了中央计算平台选型难度，降低了系统功耗和成本，同时系统可以接入并处理更多的传感器数据。
在本说明书的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以适合的方式结合。
最后说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种基于可重构计算的边缘计算系统，其特征在于，包括：
至少一个边缘计算单元，所述边缘计算单元包括传感器和任务处理器，所述传感器用于采集终端信息；所述任务处理器用于根据所述终端信息计算出感知信息；
处理装置，用于接收所述至少一个边缘计算单元发送的至少一个感知信息，综合分析所述至少一个感知信息，生成控制所述终端运动的指令；
驱动装置，用于接收所述指令，并根据所述指令驱动所述终端执行运动。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述任务处理器包括HEC主芯片系统和HEC子芯片系统，所述HEC主芯片系统包括可重构数据通路和可重构控制器，
所述可重构数据通路用于存储所述传感器采集的终端信息和存储所述感知信息；
所述可重构控制器用于获取所述可重构数据通路中存储的所述终端信息，然后根据所述终端信息生成配置信息，来控制所述HEC子芯片系统处理所述终端信息；以及控制所述可重构数据通路存储所述感知信息和控制所述可重构数据通路发送所述感知信息给所述处理装置；
所述HEC子芯片系统包括RPU可重构控制器和RPU可重构数据通路，
所述RPU可重构控制器用于接收所述配置信息，并对所述配置信息进行解析，然后根据解析出的解析结果控制所述RPU可重构数据通路处理所述终端信息；
所述RPU可重构数据通路用于接收所述终端信息，对所述终端信息进行处理，得到所述感知信息；以及在处理完所述终端信息后，发送完成信号给所述RPU可重构控制器。
3.所述根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述处理装置还包括外设控制器，所述外设控制器用于控制所述处理装置与外接设备进行连接。
4.根据权利要求1所述的的系统，其特征在于，所述处理装置还包括通讯单元，所述通讯单元用于将所述终端与服务器和/或第二终端进行通讯。
5.根据权利要求1所述的的系统，其特征在于，所述处理装置还包括人机接口，所述人机接口用于将所述终端与用户进行信息交互。
6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述驱动装置还用于，在所述终端执行运动后，发送反馈信息给所述处理装置；
所述处理装置还用于，根据所述反馈信息，控制所述接收装置采集第二终端信息，然后根据所述第二终端信息判断所述终端的运动是否符合所述指令；其中当所述处理装置根据所述第二终端信息生成第二指令与所述指令不同，则控制所述驱动装置重新驱动所述终端执行运动。
7.一种基于可重构计算的边缘计算方法，其特征在于，包括：
采集终端信息，并根据所述终端信息计算出感知信息；
接收所述至少一个边缘计算单元发送的至少一个感知信息，综合分析所述至少一个感知信息，生成控制所述终端运动的指令；
接收所述指令，并根据所述指令驱动所述终端执行运动。
CN201910350843.7A 2019-04-28 2019-04-28 一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法 Expired - Fee Related CN110032118B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910350843.7A CN110032118B (zh) 2019-04-28 2019-04-28 一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201910350843.7A CN110032118B (zh) 2019-04-28 2019-04-28 一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110032118A true CN110032118A (zh) 2019-07-19
CN110032118B CN110032118B (zh) 2020-11-10

Family

ID=67240606

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201910350843.7A Expired - Fee Related CN110032118B (zh) 2019-04-28 2019-04-28 一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110032118B (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109976357A (zh) * 2019-04-28 2019-07-05 北京超维度计算科技有限公司 一种自动驾驶控制系统和方法
CN110888388A (zh) * 2019-11-22 2020-03-17 北京法玛碧欧技术有限公司 一种基于人机接口的多用户管理系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090228684A1 (en) * 2008-03-05 2009-09-10 The Boeing Company Intelligent Fabric System on a Chip
CN108021531A (zh) * 2018-01-05 2018-05-11 贾宝银 基于fpga可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统
CN108492603A (zh) * 2018-04-25 2018-09-04 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种边缘计算站及基于边缘计算站的自动驾驶方法
US20190059067A1 (en) * 2017-08-16 2019-02-21 Electronics And Telecommunications Research Institute Service request method for 5G local service

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090228684A1 (en) * 2008-03-05 2009-09-10 The Boeing Company Intelligent Fabric System on a Chip
US20190059067A1 (en) * 2017-08-16 2019-02-21 Electronics And Telecommunications Research Institute Service request method for 5G local service
CN108021531A (zh) * 2018-01-05 2018-05-11 贾宝银 基于fpga可重构架构的可变限速云端边缘数据处理平台系统
CN108492603A (zh) * 2018-04-25 2018-09-04 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 一种边缘计算站及基于边缘计算站的自动驾驶方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
王晓 等: "平行车联网：基于ACP的智能车辆网联管理与控制", 《自动化学报》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109976357A (zh) * 2019-04-28 2019-07-05 北京超维度计算科技有限公司 一种自动驾驶控制系统和方法
CN110888388A (zh) * 2019-11-22 2020-03-17 北京法玛碧欧技术有限公司 一种基于人机接口的多用户管理系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN110032118B (zh) 2020-11-10

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP3620959B1 (en) Image data acquisition logic of an autonomous driving vehicle for capturing image data using cameras
EP3614688B1 (en) Trigger logic to trigger sensors of an autonomous driving vehicle for capturing data
US11594011B2 (en) Deep learning-based feature extraction for LiDAR localization of autonomous driving vehicles
US11428817B2 (en) Automatic LIDAR calibration based on cross validation for autonomous driving
US11326888B2 (en) Generation of polar occlusion maps for autonomous vehicles
CN105022405A (zh) 街景地图制作方法、控制服务器、无人机及制作装置
CN108326845B (zh) 基于双目相机和激光雷达的机器人定位方法、装置及系统
CN110032118A (zh) 一种基于可重构计算的边缘计算系统和方法
WO2020220198A1 (en) Timestamp and metadata processing for video compression in autonomous driving vehicles
EP4172707A1 (en) An edge computing based path planning system for agv with intelligent deviation correction algorithm
EP3642684B1 (en) Data transfer logic for transferring data between sensors and planning and control of autonomous driving vehicle
CN115824218A (zh) 基于智能加速卡的地面无人平台自主导航系统设计方法
US11338823B2 (en) Multiple sensor data storage with compressed video stream in autonomous driving vehicles
CN109976357A (zh) 一种自动驾驶控制系统和方法
CN205080435U (zh) 控制服务器、无人机及街景地图制作装置
CN110069434A (zh) 一种高性能弹性计算hec的终端算力部署系统和方法
CN115082690B (zh) 目标识别方法、目标识别模型训练方法及装置
CN217435657U (zh) 自动驾驶车辆的电气系统和自动驾驶车辆
CN115556769A (zh) 障碍物状态量确定方法及装置、电子设备和介质
Gunneström Exploring an extension of the operational design domain of a connected autonomous vehicle using a camera based positioning system
CN115937823A (zh) 用于检测障碍物的方法、装置、电子设备和介质
CN115861953A (zh) 场景编码模型的训练方法、轨迹规划方法及装置
CN115150531A (zh) 一种工业智能相机及其工作方法
CN116061970A (zh) 嵌入式平台、自动驾驶计算平台和系统及车辆、定位方法
CN115396474A (zh) 一种车端虚拟现实数据传输系统及方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20201110

Termination date: 20210428