A Survey on Task Allocation and Scheduling in Robotic Network Systems

要約

Cloud Robotics は、オンボード リソースによる制限を克服し、大規模なデータ センター (つまりクラウド) のほぼ無制限のリソースを活用する新世代のロボットの作成を支援します。
処理能力、機能、リソース サイズ、エネルギー消費などが異なるため、スケジューリングとタスク割り当てが重要なコンポーネントになります。
タスクの割り当てとスケジューリングの基本的な考え方は、完了時間、エネルギー消費、連続する 2 つのタスク間の遅延などを最小限に抑え、リソース使用率や一定の時間間隔で完了したタスクの数などを最大化することでパフォーマンスを最適化することです。
これまでに、タスクの割り当てとスケジューリングのさまざまな側面を扱った研究がいくつかありました。
このペーパーでは、ロボット ネットワーク クラウド システムに適したタスクの割り当てとスケジューリング戦略、および関連する指標の包括的な概要を提供します。
割り当てとスケジュールの方法に関連する問題と、克服する必要がある制限について説明します。
文献レビューは、アーキテクチャとアプリケーション、メソッドとパラメータの 3 つの異なる観点に従って構成されています。
さらに、将来の研究のために各方法の限界が強調されます。

要約(オリジナル)

Cloud Robotics is helping to create a new generation of robots that leverage the nearly unlimited resources of large data centers (i.e., the cloud), overcoming the limitations imposed by on-board resources. Different processing power, capabilities, resource sizes, energy consumption, and so forth, make scheduling and task allocation critical components. The basic idea of task allocation and scheduling is to optimize performance by minimizing completion time, energy consumption, delays between two consecutive tasks, along with others, and maximizing resource utilization, number of completed tasks in a given time interval, and suchlike. In the past, several works have addressed various aspects of task allocation and scheduling. In this paper, we provide a comprehensive overview of task allocation and scheduling strategies and related metrics suitable for robotic network cloud systems. We discuss the issues related to allocation and scheduling methods and the limitations that need to be overcome. The literature review is organized according to three different viewpoints: Architectures and Applications, Methods and Parameters. In addition, the limitations of each method are highlighted for future research.

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