44、迈向用于事件流处理的弹性雾计算平台

迈向用于事件流处理的弹性雾计算平台

1. 引言

我们正迅速迈向一个能够追踪一切事件并做出响应的时代,如智能汽车和智能城市的兴起。以化工行业为例,不同区域的化工厂有不同风险,每个区域配备边缘设备,员工佩戴可穿戴设备追踪生命体征,根据区域不同检查不同生命体征并使用不同执行器。这一系统的基石是物联网(IoT),通过添加传感器和执行器来测量数据并做出响应。然而,这些数据通常需要在远程集中式服务器(即云)上进行处理。随着物联网设备数量的增加,数据量也随之增长,所有数据都需传输到云端,这带来了网络负载和服务器成本的问题。

2. DUST 架构与组件监测

DUST - Core 库除了具备流处理功能外,还实现了组件监测所需的行为。它可以测量 CPU 使用率、RAM 使用率以及应用组件之间发送的消息数量等信息,并将这些测量结果发送给 DUST - Coordinator,用于分布式资源优化。

3. DUST - Coordinator 用于分布式资源优化

网络中参与应用分发的每个设备至少有一个协调器和所有应用组件。协调器负责启动和停止设备上的应用组件,并与其他协调器进行通信,这种通信通过 DUST - Core 库实现。普通云服务器可运行多个协调器,限制连接的协调器数量,使协调器仅与同一应用空间内的其他协调器连接。

连接的协调器集合使用改进版的合同网协议(CNET)来优化事件流组件的位置。CNET 是多智能体研究领域的任务共享协议,其原理是每个智能体根据对自身执行任务能力的估计提出报价,报价最高的智能体获得任务。改进后的 CNET 算法有以下阶段:
1. 组织者拍卖 :每个想成为组

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合与前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性与系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖与高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注与长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性与经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构与数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型与算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析与系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑与数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值