Real-time System Optimization of DAG Task Model Considering Applicability

Abstract

Response time reduction in autonomous driving systems is very important. For this, a real-time system must be applied to the autonomous driving system. However, the application of real-time system is not so simple. With the development of the open source platform, a real-time system that can be easily applied by non-majors as various developers has become necessary. This paper presents a real-time system optimization method that can reduce response time without kernel patch, without application modifying. In this paper, an optimization method consisting of three steps of heuristic algorithm was presented. This achieves the goal by determining scheduling policy, CPU affinity, and priority, respectively. Through experiments conducted in a simulated scheduler and an actual autonomous driving system, it shows a remarkable response time reduction effect.

자율주행 시스템에서 응답시간 감소는 매우 중요하다. 이를 위해 실시간 시스템은 반드시 자율주행 시스템에 적용되어야 한다. 하지만, 실시간 시스템의 적용은 그리 간단하지 않다. 오픈 소스 플랫폼이 발전하면서, 다양한 개발자와 같은 비전공자를 위한 쉽게 적용 가능한 실시간 시스템이 필요해지게 되었다. 이 논문에서는 커널 패치 없이, 어플리케이션의 수정없이 응답시간을 감소시킬 수 있는 실시간 최적화 기법을 제시한다. 이 논문에서는 세 단계의 휴리스틱 알고리즘으로 구성된 최적화 기법을 제시한다. 이는 각각 스케쥴링 정책, 중앙 처리 장치 선호도, 우선순위를 결정하여 목표를 달성한다. 시뮬레이션 된 스케줄러와 실제 자율주행 시스템에서 진행된 실험에서, 뛰어난 응답시간 감소 효과가 있음을 보인다.