Quality-Aware Task Offloading for Cooperative Perception in Vehicular Edge Computing
Notice bibliographique
Résumé
Task offloading in Vehicular Edge Computing (VEC) can advance cooperative perception (CP) to improve traffic awareness in Autonomous Vehicles. In this paper, we propose the Quality-aware Cooperative Perception Task Offloading (Q-CPTO) scheme. Q-CPTO is the first task offloading scheme that enhances traffic awareness by prioritizing the quality rather than the quantity of cooperative perception. Q-CPTO improves the quality of CP by curtailing perception redundancy and increasing the Value of Information (VOI) procured by each user. We use Kalman filters (KFs) for VOI assessment, predicting the next movement of each vehicle to estimate its region of interest. The estimated VOI is then integrated into the task offloading problem. We formulate the task offloading problem as an Integer Linear Program (ILP) that maximizes the VOI of users and reduces perception redundancy by leveraging the spatially diverse fields of view (FOVs) of vehicles, while adhering to strict latency requirements. We also propose the Q-CPTO-Heuristic (Q-CPTO-H) scheme to solve the task offloading problem in a time-efficient manner. Extensive evaluations show that Q-CPTO significantly outperforms prominent task offloading schemes by up to 14% and 20% in terms of response delay and traffic awareness, respectively. Furthermore, Q-CPTO-H closely approaches the optimal solution, with marginal gaps of up to 1.4% and 2.1% in terms of traffic awareness and the number of collaborating users, respectively, while reducing the runtime by up to 84%.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 ».