AUV 路径规划算法的并行化：概念、机遇与程序技术实现

现代自主水下航行器（AUV）具备先进的传感能力，包括声纳、摄像头、水声通信以及多种生物传感器。AUV 不仅可以感知环境并存储数据供任务后检查，还可以利用收集到的信息理解其环境，并基于这种理解自主调整行为，以提升任务的整体效能。许多此类任务计算量极大。本文展示了一项案例研究的结果，该研究说明了在电池供电的 AUV 内部署一个能量感知的众核计算架构以执行在线路径规划的有效性。我们将一个先前发表的路径规划算法移植到 SCC（英特尔开发的实验性 48 核单芯片系统）上，测量了该应用在不同核心数量及其他系统参数下的性能、功耗与能耗。该案例研究表明，计算密集型任务可以在主要依赖电池供电的 AUV 内执行。未来计划包括在 Teledyne Webb Research 的 Slocum 水下滑翔机内部署并测试 SCC 系统。