Latency vs precision: Stability preserving perception scheduling

要約

ロボット システムでは、知覚遅延とは、データ取得から制御コマンドの計算に知覚出力を使用できる状態になるまでの計算時間を指す用語です。
知覚レイテンシ、ロボット システム全体の精度、およびここではレイテンシと精度のトレードオフと呼ばれる計算リソースの使用量の間には妥協点があります。
この研究では、線形システム、ゼロ次ホールド コントローラー、および異なるノイズ レベルでのいくつかの知覚モードの可能性によって取得された測定値によって与えられたロボット モデルを分析します。
このシステムの解析が同等のスイッチング システムの研究に帰着することを示します。
私たちの目標は、遅延と精度のトレードオフをモデル化するコスト関数を最適化しながら、安定性が達成されるように知覚モードをスケジュールすることです。
当社のソリューション フレームワークは、認識スケジューリング ポリシー候補の構築、ポリシー候補の許容性検証、および許容ポリシーに基づく最適な戦略という 3 つの主要なツールで構成されます。

要約(オリジナル)

In robotic systems, perception latency is a term that refers to the computing time measured from the data acquisition to the moment in which perception output is ready to be used to compute control commands. There is a compromise between perception latency, precision for the overall robotic system, and computational resource usage referred to here as the latency-precision trade-off. In this work, we analyze a robot model given by a linear system, a zero-order hold controller, and measurements taken by several perception mode possibilities with different noise levels. We show that the analysis of this system is reduced to studying an equivalent switching system. Our goal is to schedule perception modes such that stability is attained while optimizing a cost function that models the latency-precision trade-off. Our solution framework comprises three main tools: the construction of perception scheduling policy candidates, admissibility verification for policy candidates, and optimal strategies based on admissible policies.

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