如何為自動駕駛程式計算鏈路延遲?
換種思路, 其實可以大問題分解成小問題: 通過各部分task/io的執**況, 來證明某個鏈路的延遲.
stop鏈路如下, 從決策一直到底盤:
decider --> planning --> control --> guardian --> chassis(time-based, 100hz)表示是定時觸發, 頻率為100hz
decider --> planning(time-based, 10hz) --> control(time-based, 100hz) --> guardian(event-based) --> chassis(time-based, 100hz)max_delay(測量) = planning收到queue - decider發出 = cpu排程響應時間 + 處理時間 = 10ms關於deadline概念:
planning的timer callback執**況如下:
max_delay(測量) = planning完成task- timer wakeup = cpu排程響應時間 + 處理時間 = 10ms(time-based任務的deadline的start為timer wakeup時間, event-based任務的deadline的start為event input的時間)
最終:
decider到planning消費decision的延遲 = planning週期間隔(100ms) + planning timer deadline(10ms) + io deadline(10ms) = 120ms這樣算過來的值會偏大, 但還是足夠合理.
使用上述方法, 鏈路的延遲就簡化為deadline一種可變數.
控制了deadline, 就可以保證所有鏈路延遲的確定.
即時是做了實時性優化, 也不能保證task/io的執行就不會超過deadline
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