Mobility-Aware Computation Offloading for Swarm Robotics using Deep Reinforcement Learning

要約

Swarm ロボティクスは、多数の汚い、危険な、単調なタスクを自動化することを想定しています。
ロボットのエネルギー、計算能力、通信リソースには限りがあります。
したがって、現在の群ロボット工学ではロボットの数が少なく、限られた時空間情報しか提供できません。
このペーパーでは、計算負荷を軽減するためにモバイル エッジ コンピューティングを活用することを提案します。
エッジサーバー側でスケジューリングとリソースをコンピューティングするために、モビリティを意識した深層強化学習モデルに基づいた効果的なソリューションを開発します。
私たちの結果は、提案されたアプローチが遅延要件を満たし、最小限のロボットエネルギーを使用して計算精度を保証できることを示しています。

要約(オリジナル)

Swarm robotics is envisioned to automate a large number of dirty, dangerous, and dull tasks. Robots have limited energy, computation capability, and communication resources. Therefore, current swarm robotics have a small number of robots, which can only provide limited spatio-temporal information. In this paper, we propose to leverage the mobile edge computing to alleviate the computation burden. We develop an effective solution based on a mobility-aware deep reinforcement learning model at the edge server side for computing scheduling and resource. Our results show that the proposed approach can meet delay requirements and guarantee computation precision by using minimum robot energy.

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