Robotaxis as Computing Clusters: A Stochastic Modeling Approach
Notice bibliographique
Résumé
In the future, passengers will likely be able to request an autonomous taxi or robotaxi to transport them to their destinations. The operators of a robotaxi fleet may want to operate their vehicles continuously, as these vehicles are often costly to build and operate. However, as the passenger service requests arrive randomly, there will be idling taxis. The fleet operators can utilize the computing resources of idling taxis to execute tasks from external customers. In this paper, we evaluate the task execution performance of a robotaxi fleet. We assume that passenger service has preemptive priority over task execution. Thus an idling taxi executing a task may have to serve a passenger. We study the system’s performance under infinite and finite backlogs of tasks. In the infinite backlog case, there will always be tasks to execute for idling taxis. In this case, we derive the probability distribution of the number of tasks the fleet can serve during a cycle, which is the interval between two consecutive time points when the entire fleet becomes idle. In the finite backlog case, we assume the tasks requiring service arrive at the system according to a Poisson process and derive an approximation for the average task delay. Finally, we present the numerical results for the analysis and the simulation results to show the correctness of the work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».