[发明专利]一种面向自动驾驶的任务调度方法

说明书

本发明实施例涉及一种面向自动驾驶的任务调度方法，包括：获取任务集合，任务具有任务功能属性标签、任务类型标签和触发类型标签；并根据任务功能属性标签、任务类型标签和触发类型标签对任务集合中的任务进行三次分类，最终得到非关键任务列表、驱动任务列表和自动驾驶关键任务列表、时间触发型自动驾驶关键任务列表和事件触发型自动驾驶关键任务列表；对CPU的逻辑处理核心进行隔离分区，得到的每个分区用于执行一个类型的任务；基于分类列表，在每个分区中，采用相应的调度策略，通过逻辑处理核心对所述任务执行任务调度。

技术领域

本发明涉及信息技术领域，尤其涉及一种面向自动驾驶的任务调度方法。

背景技术

随着信息技术与汽车制造技术的深度融合与快速发展，自动驾驶领域技术层出不穷，拓展了算法能力边界的同时带来软件复杂度的极大提升。目前现有软件系统通常包含上百个任务线程、与自动驾驶相关的任务线程多达数十个，这些任务线程具有计算复杂度高、存储消耗大、通信频繁等特点，如果不能合理约束，可能导致任务恶性竞争计算资源、系统计算效率低、反应延迟过高、甚至影响行车安全等问题。

为了保证自动驾驶软件系统反应时间可控，主流的实时操作系统、汽车电子软件提供商提出约束任务执行时间的方法。然而，这些方法要求自动驾驶系统开发人员必须能够提供自动驾驶软件系统中各个任务的优先级和执行逻辑。面对上百个任务及其相互之间的复杂依赖，自动驾驶系统开发人员很难提出一套方法来保证自动驾驶系统稳定可控。

针对上述自动驾驶开发人员面对的困难，目前，主流方案通过优化系统调用时间、提供各类型针对实时性优化的调度算法等形式确保合理的软件反应时间。上述方法均为普适性方法，不是专门为自动驾驶软件系统设计。此外，两种方法针对不同环节进行优化，并非互斥关系。

优化系统调用时间主要指现有实时操作系统针对内核进行优化，对中断处理、信号量响应、用户态与内核态切换等系统操作的时间进行约束。该方法属于针对操作系统基础支撑机制的改善方法，可以间接确保自动驾驶软件系统响应时间的稳定性。

针对实时性优化的调度算法包括抢占式和预分配式调度两种。

抢占式主要指通过对任务优先级、CPU时间片大小、CPU时间片分配原则等进行配置来分配CPU资源的调度方法。基于抢占式调度方法主要有：实时调度策略先到先服务(first in first out scheduling,SCHED_FIFO)、实时调度策略时间片轮转(round robinscheduling,SCHED_RR)、最早截止时间优先(Earliest Deadline First,EDF)及其他衍生算法。SCHED_FIFO为同优先级任务先到先服务，直到本任务执行结束或主动中断，队列中的下个任务才会执行，高优先级会中断低优先级任务执行；SCHED_RR为实时调度策略，与SCHED_FIFO类似，区别在于对于同优先级的任务，各个任务会轮流运行一定的时间片；EDF其将待执行任务队列按照截止日期进行排序，执行截止日期最近的任务。抢占式任务调度方法属于间接式CPU时隙分配方法，用户可以大致决定在某种情况下哪些任务可以被优先执行。在计算资源不充裕的情况下，抢占式可以保证高优先级任务优先完成。

预分配式的调度方法指对每个任务的执行起始时间、结束时间进行排布的调度方法。由于预先分配CPU时隙，该方法避免了由于抢占CPU导致的任务切换，可以保证各个任务的执行。通常情况下，用户需要对任务进行分析，并将这些任务的计划执行时间进行排列，组成一个任务执行周期。预分配式调度方法要求为每个任务指定运行时长；如果任务运行时间不定，则需要为其指定最大运行时间。预分配式调度方式要求计算资源必须足够充裕。

从CPU计算效率来看，抢占式调度方式CPU计算效率较高；预分配式调度方式CPU计算效率较低；从计算确定性来看，抢占式调度方式任务计算时间确定性低；预分配式调度方式任务计算时间确定性高。上述方法仅从CPU分配的角度出发，没有考虑自动驾驶软件系统的特点。

目前，尚未有针对自动驾驶软件系统的任务调度方法发布。

发明内容