Rethinking Energy Management for Autonomous Ground Robots on a Budget

要約

自律型地上ロボット(AGR)は、その全体的な性能と可用性を制限する、限られたエネルギー備蓄のために大きな課題に直面している。先行研究では、エネルギー効率に優れたアプローチと、運用時間を延長するためのタスク割り当てのためのフリート管理戦略に別々に焦点が当てられてきた。しかし、フリートレベルのスケジューラは、タスク割り当て時に特定のエネルギー消費を想定しており、AGRが最大性能を発揮するためにエネルギーをフル活用することを要求しており、エネルギー効率的な手法とは対照的である。本稿では、エネルギー消費と性能に対する計算頻度と移動速度の複合的な影響を調査することで、このギャップを解決する。プロトタイプAGRの実験を通してこれらの変数を分析し、指定されたエネルギー予算の制約内でサイバーフィジカルリソースを最適化する統合的アプローチの基礎を築く。この課題に取り組むため、PECC（Predictable Energy Consumption Controller）を導入する。PECCは、システムが指定されたエネルギー予算内で動作することを保証しながら、性能を最大化するために計算周波数と運動速度を最適化するように設計されたフレームワークである。我々は、実際のAGRとシミュレーションを用いてPECCの広範な実験を行い、エネルギー効率の良いベースラインと比較した。その結果、AGRは、与えられたエネルギー予算のそれぞれ95%と91%を消費しながら、実世界テストではベースラインより最大17%、シミュレーションでは最大31%速く移動することが示された。これらの結果は、エネルギー予算を優先することがエネルギー効率の必要性を上回るシナリオにおいて、PECCがAGRの性能を効果的に強化できることを証明している。

要約(オリジナル)

Autonomous Ground Robots (AGRs) face significant challenges due to limited energy reserve, which restricts their overall performance and availability. Prior research has focused separately on energy-efficient approaches and fleet management strategies for task allocation to extend operational time. A fleet-level scheduler, however, assumes a specific energy consumption during task allocation, requiring the AGR to fully utilize the energy for maximum performance, which contrasts with energy-efficient practices. This paper addresses this gap by investigating the combined impact of computing frequency and locomotion speed on energy consumption and performance. We analyze these variables through experiments on our prototype AGR, laying the foundation for an integrated approach that optimizes cyber-physical resources within the constraints of a specified energy budget. To tackle this challenge, we introduce PECC (Predictable Energy Consumption Controller), a framework designed to optimize computing frequency and locomotion speed to maximize performance while ensuring the system operates within the specified energy budget. We conducted extensive experiments with PECC using a real AGR and in simulations, comparing it to an energy-efficient baseline. Our results show that the AGR travels up to 17\% faster than the baseline in real-world tests and up to 31\% faster in simulations, while consuming 95\% and 91\% of the given energy budget, respectively. These results prove that PECC can effectively enhance AGR performance in scenarios where prioritizing the energy budget outweighs the need for energy efficiency.

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