An increasing number of complex applications are being executed on resource constrained devices, such as drones and rovers. Such systems often operate in dynamic and unknown environments, and consequently have dynamic performance requirements based on their surroundings. These systems must consider the trade-off between application and platform performance in order to operate within resource means. This thesis proposes a runtime resource management system for a monolithic localization application. The proposed strategy uses gradient boosting regressors to predict localization accuracy and power consumption at runtime for a set of configurable application and platform parameters. A model-based controller selects parameters at runtime to optimize localization accuracy subject to a power constraint. The testbed used for experiments consists of maplab, a visual-inertial localization and mapping framework, executed monolithically on the Nvdia Jetson AGX platform. The results highlight the importance of incorporating dynamic parameters when identifying predictive models for localization systems. The proposed system is able to track a power reference while maintaining reasonable localization accuracy at runtime, for both platform and application parameters. The results demonstrate that runtime control can achieve better performance than alternative solutions which rely on offline profiling of the configuration space. / Ett ökande antal komplexa program körs på resursbegränsade enheter, till exempel drönare och rover. Sådana system fungerar ofta i dynamiska och okända miljöer och har därför dynamiska prestandakrav som är baserade på deras omgivningar. I dessa system måste hänsyn tas till skillnaden mellan applikations- och plattformsprestanda för att kunna fungera med hjälp av resurser. I den här tesen föreslås ett resurshanteringssystem för körning av ett monolitiskt lokaliseringsprogram. Den föreslagna strategin använder övertoningsförstärkare för att förutsäga lokaliseringens exakthet och energiförbrukning vid körning för en uppsättning konfigurerbara program- och plattformsparametrar. En modellbaserad styrenhet väljer parametrar under körning för att optimera lokaliseringsnoggrannheten under förutsättning att det finns en energibegränsning. Den testbädd som används för experiment består av maplab, en ram för visuell tröghetslokalisering och kartläggning, som utförts monolitiskt på Nvdia Jetson AGX-plattformen. Resultaten belyser vikten av att införliva dynamiska parametrar när man identifierar förutsägbara modeller för lokaliseringssystem. Det föreslagna systemet kan spåra en energireferens samtidigt som man bibehåller en rimlig lokaliseringsnoggrannhet vid körning, för både plattformsparametrar och programparametrar. Resultaten visar att körningskontroll kan ge bättre prestanda än alternativa lösningar som är beroende av offlineprofilering av konfigurationsutrymmet.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-304032 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Kelly, Jessica Ivy |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:596 |
Page generated in 0.0023 seconds