Flexible Computation Offloading at the Edge for Autonomous Drones with Uncertain Flight Times

要約

空中無人機、いわゆるドローンを使用して、さまざまなセンシングや、場合によっては作動タスクを空中から実行できるアプリケーションが増え続けています。
場合によっては、特定の時点でキャプチャされたデータを、次の時点に移動する前に処理する必要があります。
ドローンは、計算をローカルで実行するのではなく、近くのエッジ サーバーを利用してオフロードすることができます。
ただし、サーバーのコンピューティング リソースやドローンのエネルギー リソースが限られている場合、単純な方法でこれを行うことは最適ではない可能性があります。
この論文では、均等にコストを削減することを目的として、各ドローンとエッジサーバーが動的かつ完全に分散された方法で、計算をオフロードするかどうか、およびそのようなオフロード要求を受け入れるかどうかをそれぞれ決定するためのプロトコルとリソース予約スキームを提案します。
ドローンのミッション時間。
私たちは広範なシミュレーション実験を通じてこのアプローチを評価し、オフロードなしのシナリオと比較してミッション時間を最大 26.2% 大幅に短縮できると同時に、オフラインで計算されたオフロード スケジュールよりも最大 7.4% 優れていることを示しています。
純粋に日和見的なアプローチが最大 23.9% 増加しました。

要約(オリジナル)

An ever increasing number of applications can employ aerial unmanned vehicles, or so-called drones, to perform different sensing and possibly also actuation tasks from the air. In some cases, the data that is captured at a given point has to be processed before moving to the next one. Drones can exploit nearby edge servers to offload the computation instead of performing it locally. However, doing this in a naive way can be suboptimal if servers have limited computing resources and drones have limited energy resources. In this paper, we propose a protocol and resource reservation scheme for each drone and edge server to decide, in a dynamic and fully decentralized way, whether to offload the computation and respectively whether to accept such an offloading requests, with the objective to evenly reduce the drones’ mission times. We evaluate our approach through extensive simulation experiments, showing that it can significantly reduce the mission times compared to a no-offloading scenario by up to 26.2%, while outperforming an offloading schedule that has been computed offline by up to 7.4% as well as a purely opportunistic approach by up to 23.9%.

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