要約
5G モバイル ネットワークは、屋外シナリオでの協調ロボット操作をサポートする機能を拡張します。
ただし、ロボットのバッテリー寿命には制限があるため、実際のシナリオでの効果的な実装と利用には依然として大きな障害となっています。
最も困難な状況の 1 つは、さまざまなオンボード センサーを使用して未踏の環境の同時位置特定とマッピング (SLAM) を実行する必要があるミッションクリティカルなタスクの実行です。
これらのタスクは時間に左右されやすいため、できるだけ短い時間で完了することが最も重要です。
この論文では、省エネルギー目標に向けてロボット オペレーティング システム (ROS) と 5G リソースの共同オーケストレーションを通じてロボット操作のインテリジェンスを強化することで、5G 対応協働ロボットのメリットを分析し、オフラインとオンラインの両方の方法から問題に対処します。
私たちは、ロボットのナビゲーションとセンシングをインフラストラクチャ リソースと共同で最適化することで、ミッション クリティカルなタスクの完了時間と 5G 接続ロボットの全体的なエネルギー消費を最小限に抑える新しいオーケストレーション アプローチである OROS を提案します。
Matlab/Simulink、ROS ソフトウェア、Gazebo シミュレーターを使用して、5G 対応の協調フレームワークを検証します。
私たちの結果は、3 台のロボットを使用したときに 5G オーケストレーション機能を利用してバッテリーを節約することにより、探査タスクが 3.65% から 11.98% 向上したことを示しています。
要約(オリジナル)
The 5G mobile networks extend the capability for supporting collaborative robot operations in outdoor scenarios. However, the restricted battery life of robots still poses a major obstacle to their effective implementation and utilization in real scenarios. One of the most challenging situations is the execution of mission-critical tasks that require the use of various onboard sensors to perform simultaneous localization and mapping (SLAM) of unexplored environments. Given the time-sensitive nature of these tasks, completing them in the shortest possible time is of the highest importance. In this paper, we analyze the benefits of 5G-enabled collaborative robots by enhancing the intelligence of the robot operation through joint orchestration of Robot Operating System (ROS) and 5G resources for energysaving goals, addressing the problem from both offline and online manners. We propose OROS, a novel orchestration approach that minimizes mission-critical task completion times as well as overall energy consumption of 5G-connected robots by jointly optimizing robotic navigation and sensing together with infrastructure resources. We validate our 5G-enabled collaborative framework by means of Matlab/Simulink, ROS software and Gazebo simulator. Our results show an improvement between 3.65% and 11.98% in exploration task by exploiting 5G orchestration features for battery savings when using 3 robots.
arxiv情報
| 著者 | Carmen Delgado,Lanfranco Zanzi,Xi Li,Xavier Costa-Pérez |
| 発行日 | 2024-01-31 08:30:19+00:00 |
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