A Resilient Framework for 5G-Edge-Connected UAVs based on Switching Edge-MPC and Onboard-PID Control

要約

近年、移動ロボットの計算複雑性の高いプロセスを処理するためのリソースの必要性がますます高まっています。
より具体的には、ロボットは高いパフォーマンスを維持しながら堅牢かつ継続的な方法で自律的に動作する必要があり、このニーズがエッジ コンピューティングの利用につながり、多くの計算要求が高く時間重視のロボット手順をオフロードするようになりました。
ただし、通信に問題がある場合やエッジ クラスターが使用できない場合など、オフロードされた手順を使用できない状況に対処するために、安全なメカニズムを実装する必要があります。
この目的を達成するために、この記事では、エッジ コンピューティング ベースのモデル予測コントローラー (MPC) と、エッジ接続された無人航空機 (UAV) 用の低レベルのオンボード PID コントローラーを通じて、安全性、冗長性、最適化された動作のためのスイッチング戦略を紹介します。
切り替え戦略は、5G を介した通信の主要業績評価指標 (KPI) に基づいて、UAV をエッジベースで制御するか、オンボード コントローラーに基づいた安全なフォールバックを行うかを決定します。

要約(オリジナル)

In recent years, the need for resources for handling processes with high computational complexity for mobile robots is becoming increasingly urgent. More specifically, robots need to autonomously operate in a robust and continuous manner, while keeping high performance, a need that led to the utilization of edge computing to offload many computationally demanding and time-critical robotic procedures. However, safe mechanisms should be implemented to handle situations when it is not possible to use the offloaded procedures, such as if the communication is challenged or the edge cluster is not available. To this end, this article presents a switching strategy for safety, redundancy, and optimized behavior through an edge computing-based Model Predictive Controller (MPC) and a low-level onboard-PID controller for edge-connected Unmanned Aerial Vehicles (UAVs). The switching strategy is based on the communication Key Performance Indicators (KPIs) over 5G to decide whether the UAV should be controlled by the edge-based or have a safe fallback based on the onboard controller.

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