【摘 要】
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随着自动驾驶技术和车联网的发展,越来越多的车辆将具备强大的计算能力,并通过无线网络实现互联.这些计算资源不仅能够应用于自动驾驶中,也可以提供广泛的边缘计算服务.针对
【机 构】
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清华大学电子工程系,北京,100084
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随着自动驾驶技术和车联网的发展,越来越多的车辆将具备强大的计算能力,并通过无线网络实现互联.这些计算资源不仅能够应用于自动驾驶中,也可以提供广泛的边缘计算服务.针对车辆间的计算卸载场景,以最小化平均卸载时延为目标,提出了基于在线学习的分布式计算任务卸载算法.进一步搭建了系统级仿真平台,分别在真实的高速公路和城市街区道路环境下,评估了车辆密度、任务卸载份数对平均卸载时延的影响,为不同交通环境下的服务资源分配部署提供了参考.
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