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自动驾驶场景下道路边缘计算任务调度延迟优化1

自动驾驶场景下道路边缘计算任务调度延迟优化

摘要

随着自动驾驶技术的快速发展，车辆对计算资源的需求呈现指数级增长，传统云计

算模式已无法满足低延迟、高可靠性的实时处理需求。道路边缘计算作为新兴技术范

式，通过将计算资源下沉至路侧单元，显著降低了数据传输延迟，为自动驾驶提供了关

键技术支撑。然而，边缘计算环境下的任务调度仍面临资源异构性、动态负载波动、多

目标优化等挑战。本报告系统研究了自动驾驶场景下道路边缘计算任务调度延迟优化

问题，构建了基于深度强化学习的动态调度框架，提出了多目标优化算法，并通过仿真

实验验证了其有效性。研究表明，该方案可将平均任务完成延迟降低32.7%，资源利用

率提升18.4%，为自动驾驶商业化落地提供了重要技术参考。本报告共分十四章节，从

理论基础到实施方案，全面阐述了任务调度优化的技术路径与实施策略，对推动智能交

通系统发展具有重要理论与实践意义。

引言与背景

自动驾驶技术发展现状

自动驾驶技术作为人工智能与汽车工业深度融合的产物，正经历从辅助驾驶向完

全自动驾驶的快速演进。根据国际自动机工程师学会(SAE)的分类标准，自动驾驶可

分为L0L5六个等级。当前，L2级辅助驾驶已实现大规模商业化应用，L3级有条件自

动驾驶在特定场景下开始落地，而L4/L5级高度自动驾驶仍处于测试验证阶段。据中

国汽车工业协会统计，2022年中国L2级自动驾驶渗透率已达32.4%，预计2025年将

突破50%。然而，要实现L4级以上自动驾驶，车辆每秒需处理约1GB数据，包括激

光雷达点云、高清视频流、毫米波雷达信号等多源异构数据，这对计算能力提出了极高

要求。

传统自动驾驶系统主要依赖车载计算单元和云计算平台。车载计算虽然能提供本

地处理能力，但受限于车辆空间、功耗和成本约束，难以满足高级别自动驾驶的算力需

求。云计算平台虽然拥有强大算力，但数据往返传输导致的高延迟(通常50100ms)无

法满足自动驾驶实时决策需求。特别是对于紧急避障等场景，延迟需控制在10ms以内，

传统架构显然无法满足这一严苛要求。因此，如何构建低延迟、高可靠的计算架构成为

自动驾驶技术突破的关键瓶颈。

边缘计算在自动驾驶中的应用价值

边缘计算通过将计算资源部署在靠近数据源的边缘节点，有效解决了传统云计算

的高延迟问题。在自动驾驶场景中，道路边缘计算节点(如路侧单元RSU)可以承担部

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分计算任务，实现”车路云”协同计算架构。根据华为发布的《智能边缘计算白皮书》，边

缘计算可将端到端延迟降低至20ms以下，满足自动驾驶实时性要求。

道路边缘计算具有多重优势：首先，地理邻近性使数据传输距离大幅缩短，物理延

迟显著降低；其次，本地处理减少了回传带宽压力，降低了通信成本；再次，边缘节点

可存储高精度地图、交通规则等本地化数据，提高服务响应速度；最后，边缘计算支持

数据本地化处理，增强了隐私保护能力。这些特性使边缘计算成为自动驾驶不可或缺的

技术支撑，特别是在车路协同(V2X)场景中，边缘节点可以实时处理多车感知数据融

合、协同决策等复杂任务。

任务调度延迟优化研究意义

在道路边缘计算环境中，任务调度是影响系统性能的关键环节。自动驾驶产生的计

算任务具有多样性特点，包括感知数据处理、决策规划计算、控制指令生成等，不同任

务对延迟、计算资源、能耗等要求各异。如何合理分配这些任务到合适的计算节点，实

现系统整体性能最优化，是一个复杂的NP难问题。

研究表明，优化任务调度可带来显著效益。根据英特尔实验数据，良好的调度策略

可使边缘计算系统吞吐量提升40%以上，延迟降低30%左右。对于自动驾驶而言，延

迟优化直接关系到行车安全：当车速为120km/h时，10ms延迟相当于3.3米刹车距离，

可能成为事故与否的关键因素。因此，研究道路边缘计算任务调度延迟优化，不仅具有

重要的学术价值，更对保障自动驾驶安全、推动产业发展具有现实意义。

研究概述

研究目标与核心问题

本研究旨在解决自动驾驶场景下道路边缘计算任务调度延迟优化问题，核心目标

是构建一套动态、自适应的任务调度框架，实现系统级延迟最小化。具体研究目