This paper presents CARTOS, a charging-aware real-time operating system designed to enhance the functionality of intermittently-powered batteryless devices (IPDs) for various Internet of Things (IoT) applications. While IPDs offer significant advantages such as extended lifespan and operability in extreme environments, they pose unique challenges, including the need to ensure forward progress of program execution amidst variable energy availability and maintaining reliable real-time time behavior during power disruptions. To address these challenges, CARTOS introduces a mixed-preemption scheduling model that classifies tasks into computational and peripheral tasks, and ensures their efficient and timely execution by adopting just-in-time checkpointing for divisible computation tasks and uninterrupted execution for indivisible peripheral tasks. CARTOS also supports processing chains of tasks with precedence constraints and adapts its scheduling in response to environmental changes to offer continuous execution under diverse conditions. CARTOS is implemented with new APIs and components added to FreeRTOS but is designed for portability to other embedded RTOSs. Through real hardware experiments and simulations, CARTOS exhibits superior performance over state-of-the-art methods, demonstrating that it can serve as a practical platform for developing resilient, real-time sensing applications on IPDs.


翻译:本文提出CARTOS,一种面向间歇性供电的无电池设备(IPD)设计的充电感知实时操作系统,旨在增强其在各类物联网(IoT)应用中的功能性。尽管IPD具有延长使用寿命和可在极端环境中运行等显著优势,但其也带来了独特挑战,包括需在可变能量可用性下确保程序执行的前向进展,以及在电力中断期间维持可靠的实时时间行为。为应对这些挑战,CARTOS引入了一种混合抢占调度模型,将任务分类为计算任务与外围任务,并通过采用即时检查点技术处理可分割计算任务,同时以不间断执行方式处理不可分割外围任务,从而确保任务高效及时地执行。CARTOS还支持具有优先级约束的任务链处理,并能根据环境变化调整调度策略,以在不同条件下提供连续执行。CARTOS通过向FreeRTOS添加新API和组件实现,但其设计具有可移植性,可适用于其他嵌入式RTOS。通过实际硬件实验与仿真,CARTOS展现出优于现有先进方法的性能,证明其可作为在IPD上开发高弹性实时传感应用的实用平台。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
4+阅读 · 6月6日
《国防领域安全采用大语言模型的战略蓝图》
专知会员服务
7+阅读 · 6月6日
ICML 2026 | 演化选择的因果建模
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
综述|学习式3D表征最新进展与趋势
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
人工智能重塑威慑:算法优势的兴起
专知会员服务
7+阅读 · 6月5日
AgentOps综述:智能体系统运维框架
专知会员服务
17+阅读 · 6月4日
《美陆军最新条令:兵力防护》
专知会员服务
14+阅读 · 6月4日
相关VIP内容
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Single-Shot Object Detection with Enriched Semantics
统计学习与视觉计算组
14+阅读 · 2018年8月29日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Hierarchical Imitation - Reinforcement Learning
CreateAMind
19+阅读 · 2018年5月25日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员