用于自动驾驶中 AI 推理引擎原型设计与部署的 Cloud2Edge 弹性 AI 框架
软件工程
2020-09-25 v1 人工智能
分布式、并行与集群计算
摘要
自动驾驶汽车与自主车辆正在彻底变革汽车产业，并整体塑造出移动出行的未来。尽管人工智能(AI)与云/边缘计算等新颖技术的融合为改进自动驾驶应用提供了绝佳机遇，但仍需相应地现代化 AI 组件的整个原型设计与部署周期。本文提出一种基于深度学习模块开发自动驾驶应用所谓 AI 推理引擎的新颖框架，其中训练任务弹性地部署于云与边缘资源之上，旨在减少所需网络带宽并缓解隐私问题。基于我们提出的数据驱动 V 模型，我们给出了一个简洁而优雅的 AI 组件开发周期解决方案，其中原型设计依据软件在环(SiL)范式在云端进行，而在目标 ECU(电子控制单元)上的部署与评估则作为硬件在环(HiL)测试执行。所提框架的有效性通过使用两个真实的自动驾驶 AI 推理引擎用例——即环境感知与最可能路径预测——得以展示。
引用
@article{arxiv.2009.11722,
title = {Cloud2Edge Elastic AI Framework for Prototyping and Deployment of AI Inference Engines in Autonomous Vehicles},
author = {Sorin Grigorescu and Tiberiu Cocias and Bogdan Trasnea and Andrea Margheri and Federico Lombardi and Leonardo Aniello},
journal= {arXiv preprint arXiv:2009.11722},
year = {2020}
}
备注
21 pages Published in Sensors: https://www.mdpi.com/1424-8220/20/19/5450