Safety-Critical Edge Robotics Architecture with Bounded End-to-End Latency

要約

エッジ コンピューティングは、ソースの近くでデータを処理するため、従来のクラウド コンピューティングと比較して遅延が短縮され、セキュリティが強化されると同時に、その利点も得られます。
このペーパーでは、既存のセーフティ クリティカルなロボティクスのユースケースをオンボードの専用ハードウェア ソリューションから移行するためのエッジ コンピューティングについて検討します。
私たちは、Linux、Docker コンテナ、Kubernetes、および TTWiFi プロトコルに基づくローカル ワイヤレス エリア ネットワークに基づくエッジ ロボティクス アーキテクチャを提案します。
リアルタイム クラウドに関するこれまでの取り組みからインスピレーションを得て、Linux による管理を支援するリソース管理層とオーケストレーション層でアーキテクチャを補完し、Kubernetes がシステム全体の共有リソース (キャッシュ、メモリ帯域幅、ネットワークなど) をオーケストレーションします。
当社のアーキテクチャは、安全性とセキュリティを危険にさらすことなく、エンドツーエンドの遅延を上限に抑え、可能な限り最高のサービス品質を確保しながら、エッジでのロボット アプリケーション (パス プランニングなど) の耐障害性と予測可能な実行を保証することを目的としています。

要約(オリジナル)

Edge computing processes data near its source, reducing latency and enhancing security compared to traditional cloud computing while providing its benefits. This paper explores edge computing for migrating an existing safety-critical robotics use case from an onboard dedicated hardware solution. We propose an edge robotics architecture based on Linux, Docker containers, Kubernetes, and a local wireless area network based on the TTWiFi protocol. Inspired by previous work on real-time cloud, we complement the architecture with a resource management and orchestration layer to help Linux manage, and Kubernetes orchestrate the system-wide shared resources (e.g., caches, memory bandwidth, and network). Our architecture aims to ensure the fault-tolerant and predictable execution of robotic applications (e.g., path planning) on the edge while upper-bounding the end-to-end latency and ensuring the best possible quality of service without jeopardizing safety and security.

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