新泽西理工学院研究人员开发算法 可用于减少自动驾驶汽车端到端延迟

据外媒报道，新泽西理工学院的研究人员开发了一种减少端到端延迟的方法，即通过网络将信息从源传输到目的地所需的时间。他们的研究成果发表在《IEEE/CAA自动化杂志》上。NJIT电子与计算机工程系的Qiang Fan博士表示，“端到端延迟是衡量服务性能的一个重要指标。对于自动驾驶汽车、增强现实和虚拟现实等各种对延迟敏感的应用程序来说，长时间的端到端延迟是无法容忍的。”在自动驾驶汽车中，这个问题至关重要，因为源和目标之间的延迟可能会导致事故。为此，Fan和NJIT电气与计算机工程教授Nirwan Ansari提出了一种使用微云的解决方案。Fan解释道，“云是一个集中的数据中心，通过互联网卸载用户任务，通常会加快命令速度，同时减少用户在处理上的工作量。然而，云通常位于距离用户较远的地方。”相比之下，微扬声器位于用户网络的边缘，并且仅基于网络用户的数量来处理来自指定用户的命令。如果用户数量有限，微云可以显著提高网络的服务性能，但如果需要更高的性能，成本可能会很高。每个微云都必须由一个服务器托管，这导致了更高的成本。如果微云为多个用户提供服务，每个用户的成本将降低，但端到端的延迟时间将增加。Fan和Ansari的目标是在可接受的延迟时间内平衡成本。他们开发了一种算法来评估每个微云的位置和容量，以便最好地处理用户请求并实现最佳平衡。Fan表示，“研究人员提出的微云部署计划综合考虑了部署成本和服务性能。微云供应商可以根据实际需求调整部署计划，从而灵活平衡成本和性能

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