要約
計算コストのかかるアルゴリズムをエッジやクラウドにオフロードすることは、ロボット システムのオンボード計算リソースとエネルギー リソースに関する制限に対処するための魅力的なオプションを提供します。
コンテナ管理システム Kubernetes (K8s) を使用してデプロイされたクラウドネイティブ アプリケーションでは、さまざまな種類の障害に対する回復力を確保することが重要な問題の 1 つです。
ただし、物理世界と相互作用する複雑なロボット システムは、クラウド ネイティブ ドメインからの障害軽減アプローチではまだカバーされていない、非常に特殊な一連の課題と要件を引き起こします。
したがって、このホワイトペーパーでは、Kubernetes (K8s) とロボット オペレーティング システム (ROS2) を使用して展開された分散ロボット システムに対するロボット システムのモニタリングとステートフルな事後障害軽減のための新しいアプローチを提案します。
ビヘイビア ツリーの汎用基盤を採用することで、私たちのアプローチはあらゆるロボット ワークロードに適用でき、任意の複雑な監視および障害軽減戦略をサポートできます。
私たちは、自律移動ロボット (AMR) ナビゲーションとシミュレートされた環境でのロボット操作という 2 つのアプリケーション例で、アプローチの有効性とアプリケーションに依存しないことを実証します。
要約(オリジナル)
Offloading computationally expensive algorithms to the edge or even cloud offers an attractive option to tackle limitations regarding on-board computational and energy resources of robotic systems. In cloud-native applications deployed with the container management system Kubernetes (K8s), one key problem is ensuring resilience against various types of failures. However, complex robotic systems interacting with the physical world pose a very specific set of challenges and requirements that are not yet covered by failure mitigation approaches from the cloud-native domain. In this paper, we therefore propose a novel approach for robotic system monitoring and stateful, reactive failure mitigation for distributed robotic systems deployed using Kubernetes (K8s) and the Robot Operating System (ROS2). By employing the generic substrate of Behaviour Trees, our approach can be applied to any robotic workload and supports arbitrarily complex monitoring and failure mitigation strategies. We demonstrate the effectiveness and application-agnosticism of our approach on two example applications, namely Autonomous Mobile Robot (AMR) navigation and robotic manipulation in a simulated environment.
arxiv情報
| 著者 | Florian Mirus,Frederik Pasch,Nikhil Singhal,Kay-Ulrich Scholl |
| 発行日 | 2024-11-04 10:59:17+00:00 |
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