Robottiautojen tutkimukseen tarkoitetun virtuaalisen koneoppimisympäristön suorituskyvyn evaluointi

While automotive manufacturers are already implementing Autonomous Driving (AD) features in their latest commercial vehicles, fully automated vehicles are still not a reality. In addition to AD, recent developments in mobile networks enables the possibility of Vehicle-to-Infrastructure (V2I) and Vehicle-to-Vehicle (V2V) communication. Vehicle-to-Everything (V2X) communication, or vehicular Internet of Things (IoT), can provide solutions that improve the safety and efficiency of traffic. Both AD and vehicular IoT need improvements to the surrounding infrastructure and vehicular hardware and software. The upcoming 5G network not only reduces latency, but improves availability and massively increases the amount of supported simultaneous connections, making vehicular IoT a possibility. Developing software for AD and vehicular IoT is difficult, especially because testing the software with real vehicles can be hazardous and expensive. The use of virtual environments makes it possible to safely test the behavior of autonomous vehicles. These virtual 3D environments include physics simulation and photorealistic graphics. Real vehicular hardware can be combined with these simulators. The vehicle driving software can control the virtual vehicle and observe the environment through virtual sensors, such as cameras and radars. In this thesis we investigate the performance of such simulators. The issue with existing open-source simulators is their insufficient performance for real-time simulation of multiple vehicles. When the simulation is combined with real vehicular hardware and edge computing services, it is important that the simulated environment resembles reality as closely as possible. As driving in traffic is very latency sensitive, the simulator should always be running in real-time. We select the most suitable traffic simulator for testing these multi-vehicle driving scenarios. We plan and implement a system for distributing the computational load over multiple computers, in order to improve the performance and scalability. Our results show that our implementation allows scaling the simulation by increasing the amount of computing nodes, and therefore increasing the number of simultaneously simulated autonomous vehicles. For future work, we suggest researching how the distributed computing solution affects latency in comparison to a real-world testing environment. We also suggest the implementation of an automated load-balancing system for automatically scaling the simulation to multiple computation nodes based on demand.Vaikka uusimmista automalleista löytyy jo itsestään ajavien autojen ominaisuuksia, robottiautot vaativat vielä runsaasti kehitystä ennen kuin ne kykenevät ajamaan liikenteessä täysin itsenäisesti. Robottiautojen ohella ajoneuvojen ja infrastruktuurin välinen (V2X) kommunikaatio ja tuleva 5G mobiiliverkkoteknologia sekä mobiiliverkkojen tukiasemien yhteyteen sijoitettavat laskentapilvet mahdollistavat liikenteen turvallisuuden ja sujuvuuden parantamisen. Tätä V2X kommunikaatiota voidaan esimerkiksi hyödyntää varoittamalla ajoneuvoja nurkan takaa tulevista pyöräilijöistä, jalankulkijoista ja huonoista tieolosuhteista. Robottiautojen ja V2X kommunikaation hyödyntämistä on hankala tutkia oikeassa liikenteessä. Fyysisten autojen ja tieverkostoa ympäröivän infrastruktuurin rakentaminen on kallista, lisäksi virhetilanteista johtuvat onnettomuudet voivat aiheuttaa henkilö- ja tavaravahinkoja. Yksi ratkaisu on virtuaalisten testausympäristöjen käyttö. Tällaiset simulaattorit kykenevät mallintamaan ajoneuvojen käyttäytymistä reaaliaikaisen fysiikkamoottorin avulla ja tuottamaan valokuvamaista grafiikkaa simulaatioympäristöstä. Robottiauton ohjelmisto voi hallita simuloidun auton käyttäytymistä ja havainnoida simuloitua ympäristöä virtuaalisten kameroiden ja tutkien avulla. Tässä diplomityössä tutkitaan liikennesimulaattorien suorituskykyä. Avoimen lähdekoodin simulaattorien ongelmana on niiden huono skaalautuvuus, eikä niiden suorituskyky riitä simuloimaan useita autoja reaaliajassa. Tässä diplomityössä tehdään lyhyt katsaus olemassa oleviin simulaattoreihin, joiden joukosta valitaan parhaiten yllämainittujen ongelmien tutkimiseen soveltuva simulaattori. Simulaattorin suorituskyvyn ja skaalautuvuuden parantamiseksi suunnitellaan järjestelmä, joka hajauttaa simulaattorin työkuorman useammalle laskentapisteelle. Kyseinen järjestelmä toteutetaan ja sen toimivuutta testataan mittaamalla. Mittaustulokset osoittavat, että hajautettu laskenta parantaa simulaattorin suorituskykyä ja että reaaliaikaisesti simuloitujen autojen lukumäärää voidaan kasvattaa lisäämällä laskentapisteiden lukumäärää. Jatkotutkimukseksi ehdotetaan tutkimaan simulaation hajauttamisen vaikutusta viiveisiin, ja kuinka simulaattorin aiheuttamat ylimääräiset viiveet suhtautuvat tosielämän viiveisiin. Lisäksi suositellaan automaattisen kuormituksentasaajan toteuttamista, jonka avulla simulaatiota voidaan automaattisesti hajauttaa useille laskentapisteille tarvittavan laskentakapasiteetin mukaisesti

Coordinated Autonomic Managers for Energy Efficient Date Centers

The complexity of today’s data centers has led researchers to investigate ways in which autonomic methods can be used for data center management. Autonomic managers try to monitor and manage resources to ensure that the components they manage are self-configuring, self-optimizing, self-healing and self-protecting (so called “self-*” properties). In this research, we consider autonomic management systems for data centers with a particular focus on making data centers more energy-aware. In particular, we consider a policy based, multi-manager autonomic management systems for energy aware data centers. Our focus is on defining the foundations – the core concepts, entities, relationships and algorithms - for autonomic management systems capable of supporting a range of management configurations. Central to our approach is the notion of a “topology” of autonomic managers that when instantiated can support a range of different configurations of autonomic managers and communication among them. The notion of “policy” is broadened to enable some autonomic managers to have more direct control over the behavior of other managers through changes in policies. The ultimate goal is to create a management framework that would allow the data center administrator to a) define managed objects, their corresponding managers, management system topology, and policies to meet their operation needs and b) rely on the management system to maintain itself automatically. A data center simulator that computes its energy consumption (computing and cooling) at any given time is implemented to evaluate the impact of different management scenarios. The management system is evaluated with different management scenarios in our simulated data center