基于绿能和电池储存的车联任务在边缘系统中的高效调度
分布式、并行与集群计算
2026-04-01 v2
摘要
自动驾驶行业正在迅速扩张，需要大量计算资源来完成感知和决策等任务。车联边缘计算已出现身为此需求，利用路边计算单元（路边边缘服务器）来支持自动驾驶车辆。与绿色云计算的趋势相一致，路边边缘服务器通常来自太阳能。此外，每台路边计算单元都配备了用于储存太阳能的电池，以确保在太阳能不足时持续的计算运行。在我们的研究中，我们解决了将自动驾驶车辆生成的计算任务调度到具有与计算负载成正比于其计算负载立方的功耗的路边单元的问题。每个计算任务都与相应的收入相关，收入取决于其计算需求和截止时间。我们的目标是最大化路边计算单元系统的总收入。我们提出一种基于预测太阳能和来临任务模式为不同时间槽的离线启发式方法。此外，我们还针对来自预测值不同时间槽的可变太阳能和任务模式，提出了实时适应的启发式方法。我们的比较分析显示，我们的方法在实际数据集上超过最新方法最高可达 40%。
引用
@article{arxiv.2410.16724,
title = {Efficient Scheduling of Vehicular Tasks on Edge Systems with Green Energy and Battery Storage},
author = {Suvarthi Sarkar and Abinash Kumar Ray and Aryabartta Sahu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.16724},
year = {2026}
}