10、终端QoS:动态环境下经济高效多媒体设备的高级资源管理

终端QoS:多媒体设备资源管理方案

终端QoS:动态环境下经济高效多媒体设备的高级资源管理

1. 引言

先进的多媒体应用,如环境智能领域正在开发的那些应用,通常具有一些共同特征。它们需要借助异构的通信和消费基础设施,来访问各种各样的多媒体内容,同时还要满足低成本和低功耗的要求。然而,由于可能需要处理大量异构的多媒体内容(这取决于用户的偏好和交互),这可能导致网络和终端资源的过度配置,造成成本低效。

为了解决这个问题,需要先进的资源管理技术,这些技术能够实时进行权衡,使内容带宽、媒体编码和渲染复杂度与可用的网络和终端资源相匹配,同时最大限度地提高整体感知质量。这个过程通常被称为服务质量(QoS)管理。

QoS管理中最广为人知的方面是网络QoS,它会根据网络特性(如带宽、延迟等)来调整传输的信息。但在环境智能的背景下处理丰富媒体时,并非所有问题都能通过网络QoS解决。例如,同时执行音频、视频和3D图形等多个媒体进程,会对计算能力提出很高的要求,而高产量的电子消费终端由于成本原因,其资源通常只能满足平均工作条件。此外,这些计算需求在很大程度上取决于媒体的内容丰富度和观看条件(如视频窗口大小、运动程度、3D图形的真实感等),这往往会导致渲染时间有高达一个数量级的变化,特别是在3D图形方面。因此,流畅、实时的3D可视化并不总是能得到保证,这严重影响了输出质量的感知。

为了缓解这个问题,需要对3D解码和渲染进行动态监控和调整(缩小规模),以减少过多的工作量。为了给用户带来更愉悦的体验,调整过程会通过使计算需求与可用处理能力相匹配,同时将感知质量的下降降到最低,来寻找最优的系统运行点。显然,由于从客户端反馈到服务器的状态信息存在延迟,依靠网络(或服务器)无法及时应对此类动态应用带来的高负载变化。因此,至少部分

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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