Elastic feedback control
Elastic feedback control
复制标题
弹性反馈控制
DOI：
10.1109/emrts.2000.853999
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发表时间：
2000
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
L. Sha
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Caccamo;G. Buttazzo;L. Sha
在许多实时控制应用中，任务周期通常是固定的，最坏情况下的执行时间被用于可调度性分析。随着机器人技术的进步，使用摄像头的灵活视觉传感已经成为嵌入式传感器的一种流行的替代方案。不幸的是，视觉跟踪的执行时间差别很大。在这样的环境中，控制任务通常具有较短的计算时间，但偶尔也会有较长的计算时间；因此，使用最坏情况执行时间对于控制性能优化是低效的。然而，为了保持控制的稳定性，即使出现最坏的情况，我们仍然需要保证任务集。我们提出了一种控制性能优化和任务调度的集成方法，其中每个任务的执行时间可能会有很大的差异。我们创造了一种创新的弹性控制方法，使我们能够充分利用处理器来优化控制性能，同时还可以保证在最坏情况下所有任务的可调度性。
In many real time control applications, the task periods are typically fixed and worst case execution times are used in schedulability analysis. With the advancement of robotics, flexible visual sensing using cameras has become a popular alternative to the use of embedded sensors. Unfortunately, the execution time of visual tracking varies greatly. In such environments, control tasks have a normally short computation time but also an occasional long computation time; therefore, the use of worst case execution time is inefficient for controlling performance optimization. Nevertheless, to maintain the control stability, we still need to guarantee the task set, even if the worst case arises. We propose an integrated approach to control performance optimization and task scheduling for control applications where the execution time of each task can vary greatly. We create an innovative approach to elastic control that allows us to fully utilize the processor to optimize the control performance and yet guarantee the schedulability of all tasks under worst case conditions.