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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 197 - 201 (5page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2021.20.0178
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The brake system of a self-driving car is one of the most important systems for ensuring safety. A typical brake system performs several computational tasks, including perception, high-level brake control, and low-level electromechanical control tasks. The status-quo design for scheduling such brake-related tasks is based on the static approach where all parameters for those tasks are fixed when designing the brake system. Such a static approach has the following limitations in terms safety and resource efficiency: i) It cannot adaptively respond to dynamic environments, such as varying road friction coefficients and the time to collision. ii) The brake operation time constitutes only a small portion of total driving time. Hence, to address this issue, we propose a new adaptive brake system software platform that enables adaptive parameter assignment and dynamic online scheduling to cope with dynamic environments. We implemented and integrated the proposed adaptive parameter assignment and scheduling platform into an AUTOSAR-based brake system, an open and standardized automotive software architecture. Thus, we could significantly improve safety and reliability by shortening the braking distance.
목차
Abstract
I. 서론
II. 자율주행 자동차의 브레이크 시스템
III. 자율주행 자동차의 브레이크 시스템 스케줄링 방법
IV. AUTOSAR기반 적응형 브레이크 시스템 스케줄러 구현 및 결과
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
H. Chwa, K. Shin, and J. Lee, “Closing the gap between stability and schedulability: A new task model for cyber- physical systems,” Proc. of 2018 IEEE Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium (RTAS), 2018.
V. Pradeep Kumar and A. S. Pillai, “Dynamic scheduling algorithm for automotive safety critical systems,” Proc. of 2020 Fourth International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC), 2020.
G. Xie, G. Zeng, Z. Li, R. Li, and K. Li, “Adaptive dynamic scheduling on multifunctional mixed-criticality automotive cyber-physical systems,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 8, pp. 6676-6692, 2017.
I. S. Weon and S. G. Lee, “Environment recognition based on multi-sensor fusion for autonomous driving vehicles,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 2, pp. 125-131, 2019.
C. Y. Jung, H. K. Seong, and H. C. Shim, “Development of the end- to-end learning based autonomous driving framework and experiments on a full-scale autonomous vehicle,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 26, no. 5, pp. 342-347, 2020.
V. Pradeep Kumar and A. S. Pillai, “Dynamic scheduling algorithm for automotive safety critical systems,” Proc. of 2020 Fourth International Conference on Computing Methodologies and Communication (ICCMC), 2020.
G. Xie, G. Zeng, Z. Li, R. Li, and K. Li, “Adaptive dynamic scheduling on multifunctional mixed-criticality automotive cyber-physical systems,” IEEE Transactions on Vehicular Technology, vol. 66, no. 8, pp. 6676-6692, 2017.
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