中文摘要：

低功耗实时任务调度是异构多核片上系统（MPSoC）面向实际应用的核心支撑技术。本项目以无人驾驶汽车应用为背景，针对制约异构MPSoC推广的关键的任务调度问题进行研究，分析计算任务与异构平台之间的相互关系，研究异构MPSoC平台建模的理论、技术和方法，综合在线和离线调度机制，建立多核任务调度模型，将处理器及任务的实时反馈加入调度算法之中，考虑任务优先级及其在不同内核上运用的性能、功耗差异，设计低功耗实时自适应异构MPSoC任务调度算法，对整体调度框架进行仿真验证和实测评估。通过本项目研究，可望在理论上揭示异构多核任务调度中多目标优化的瓶颈和新的解决思路，阐明任务调度策略与系统平台之间的相互关系，建立低功耗实时任务调度框架；在应用上为面向特定需求的异构多核任务调度问题提供系统解决方案，促进异构MPSoC在嵌入式系统中的推广应用。

结论摘要：

任务调度是异构多核片上系统(MPSoC)面临的重要问题，也是NP完全问题，需要在不同约束下设计特定算法。本项目面向以无人驾驶汽车为代表的复杂应用环境，研究了异构MPSoC中任务调度系列关键问题，具体如下在计算任务分析方面，本项目针对无人驾驶汽车中常见计算任务，研究了道路检测、交通标志识别、运动目标检测、阴影消除和奇异值分解等算法。道路检测和交通标志识别是无人驾驶汽车应用的基础；运动目标检测对于无人驾驶汽车应对复杂环境至关重要，阴影消除关系到目标检测算法的效果，奇异值分解算法是提高算法效率的重要方法。通过这些算法的研究，分析计算任务特性，为任务调度打好基础。在任务调度模型方面，本项目基于由通用处理器和可重构单元构成的异构多处理器，开展任务模型研究。研究了弹性任务模型、反馈任务模型、节能调度任务模型等。根据反馈信息和任务的弹性属性，设计动态弹性调度机制；综合离线和在线两种调度机制，设计多核任务调度模型。在任务调度算法方面，本项目瞄准无人驾驶汽车上高性能计算平台，综合考虑实时性、功耗等关键因素，在满足任务截止期的条件下，根据各处理器的反馈，结合服务等级、功耗等参数，设计自适应任务调度算法。算法研究主要包括以下几个方面可重构调度算法、弹性调度算法、节能调度算法、温度感知调度算法。本项目搭建嵌入式处理平台，开展任务调度算法的应用研究。针对“数学分离”中的复杂计算问题，设计了基于ARM-A9和FPGA的多处理器平台，开展软硬件划分算法研究；针对无人驾驶汽车中的视频处理系统，采用基于ARM和DSP内核的异构MPSoC芯片，设计多核视频处理平台，开展视频处理算法的应用研究。本项目充分考虑计算任务与异构平台之间的关系，研究了异构MPSoC平台建模的理论、技术和方法；综合考虑了在线和离线调度机制，建立了多核任务调度模型；考虑任务优先级和任务的实时反馈，设计了弹性及反馈调度方法；考虑任务在不同内核上运用的性能、功耗、温度的差异，设计节能调度及温度感知调度算法，并对整体调度框架进行仿真验证和实测评估。通过本项目研究，在理论上为异构多核任务调度中多目标优化提出了新的解决思路，阐明了任务调度策略与系统平台之间的关系，建立了针对不同应用需求的实时任务调度框架；在应用上为面向复杂计算环境应用的的异构多核任务调度问题提供了参考解决方案，将促进异构MPSoC在嵌入式系统中的应用推广。