Dec, 2023
NeuroFlow: 自动驾驶系统轻量高效的模型集成调度策略开发
NeuroFlow: Development of lightweight and efficient model integration scheduling strategy for autonomous driving system
Eunbin Seo, Gwanjun Shin, Eunho Lee
TL;DR该研究提出了一种专用的自动驾驶系统，考虑到汽车系统的独特约束和特点，旨在在自动驾驶技术方面取得创新进展。该系统通过系统地分析自动驾驶中错综复杂的数据流，并提供动态调整影响深度学习模型的各种因素的功能。此外，对于不依赖深度学习模型的算法，系统分析流程以确定资源分配优先级。该系统优化数据流和有效安排以确保实时性能和安全性。该系统已在实际自动驾驶车辆上实施，并在各种驾驶情景中进行了实验验证。实验结果证明了该系统对自动驾驶车辆的稳定推断和有效控制，标志着自动驾驶系统发展的重要转折点。