車載組込みシステム向けデータストリーム処理のリアルタイムスケジューリング方式

近年，自動車では自動運転や衝突回避などが研究開発され，複数のセンサに加えて車々間通信など入力データの到着タイミングやデータ量が変動する車外からのデータ活用が進められている．このようなセンサ情報処理では，センサからデータが発生してから処理が完了するまでのEnd-to-Endのデッドラインをミスしないリアルタイム制約が要求される．データストリーム処理では，低遅延なデータ処理を実現しながら，クエリにより複雑なセンサ情報処理の開発効率を高めることができ，これまで平均遅延時間の削減など様々な目的に応じたスケジューリング方式がネットワークや金融サービスなどの分野で多く研究されてきた．しかし，ストリーム処理で用いられる従来方式は，リアルタイム制約の維持を目的としておらず，この目的の達成には適切ではない．本論文では，リアルタイムスケジューリングのアルゴリズムであるEarliest Deadline Firstに基づくストリーム処理のスケジューリング方式を，これらのセンサ情報処理に適用可能な方式として実現する．これにより，データ量が増加しても優先度の高いデータ処理を遅らせずに処理できる．車々間通信からの入力データ量が増加する場合における車両衝突警告を想定して，提案方式を評価した．その結果，従来方式と比較して，デッドラインミスを削減し，リアルタイム制約を維持しながら車々間通信からの入力データを多く処理することで車両衝突事故の削減に有効であることを確認した．

Recent automotive systems use a variety of sensor data and communications from outside the vehicle to promote autonomous and safe driving. Such sensor data processing requires to maintain real-time constraints, which require to meet End-to-End deadlines between when data is read from a sensor and when it is processed. Data stream processing eases to design the complicated data processing by query description, and process data at a low latency. Scheduling of stream processing has well been studied according to various purposes such as reduction of average latency, in fields such as networks and financial services. However, the existing methods used in stream processing are not intended to maintain the real-time constraints, and are not appropriate to achieve this purpose. In this paper, we propose scheduling methods of stream processing, based on Earliest Deadline First, which is an algorithm of real-time scheduling, so that the method can be applied to the automotive sensor data processing. By the method, higher priority data can be processed without delaying when increasing the data volume. We evaluated the method by assuming the vehicle collision warning in case to increase the input volume of data from vehicle-to-vehicle (V2V) communications. As a result, we confirmed that the proposed method reduced the deadline miss and the vehicle crash by processing more input data from V2V communications while meeting the deadlines, comparing to the existing methods.