Intelligent Sensing-to-Action for Robust Autonomy at the Edge: Opportunities and Challenges

要約

ロボット工学、スマートシティ、および自律車の自律的なエッジコンピューティングは、動的環境でのリアルタイムの意思決定のためのセンシング、処理、および作動のシームレスな統合に依存しています。
そのコアには、センシングツーアクションループがあります。これは、センサー入力を計算モデルと繰り返し調整して、適応制御戦略を促進します。
これらのループは、ハイパーローカル条件に適応し、リソースの効率と応答性を高めますが、リソースの制約、マルチモーダルデータ融合の同期遅延、フィードバックループのカスケードエラーのリスクなどの課題にも直面します。
この記事では、積極的でコンテキストを意識したセンシングからアクションへのアクションへのアクションへの適応が、環境の非常に限られた部分をセンシングして残りを予測するなど、タスクの要求に基づいてセンシングと計算を動的に調整することにより、効率をどのように強化できるかについて説明します。
制御アクションを通じてセンシングをガイドすることにより、アクションツーセンシングパスウェイはタスクの関連性とリソースの使用を改善できますが、カスケードエラーを防ぎ、信頼性を維持するために堅牢な監視も必要です。
マルチエージェントセンシングアクションループは、分散エージェント全体で調整されたセンシングとアクションを通じてこれらの機能をさらに拡張し、コラボレーションを介してリソースの使用を最適化します。
さらに、生物系に触発された神経型コンピューティングは、エネルギーを節約し、レイテンシを削減し、階層制御をサポートするスパイクベースのイベント駆動型処理の効率的なフレームワークを提供します。
この記事では、アルゴリズムモデルをハードウェアや環境ダイナミクスと整列させるエンドツーエンドの共同設計戦略の重要性を強調し、複雑な環境でのエネルギー効率の高いエッジ自律性のスループット、精度、および適応性を改善するために、横層相互依存性を改善します。

要約(オリジナル)

Autonomous edge computing in robotics, smart cities, and autonomous vehicles relies on the seamless integration of sensing, processing, and actuation for real-time decision-making in dynamic environments. At its core is the sensing-to-action loop, which iteratively aligns sensor inputs with computational models to drive adaptive control strategies. These loops can adapt to hyper-local conditions, enhancing resource efficiency and responsiveness, but also face challenges such as resource constraints, synchronization delays in multi-modal data fusion, and the risk of cascading errors in feedback loops. This article explores how proactive, context-aware sensing-to-action and action-to-sensing adaptations can enhance efficiency by dynamically adjusting sensing and computation based on task demands, such as sensing a very limited part of the environment and predicting the rest. By guiding sensing through control actions, action-to-sensing pathways can improve task relevance and resource use, but they also require robust monitoring to prevent cascading errors and maintain reliability. Multi-agent sensing-action loops further extend these capabilities through coordinated sensing and actions across distributed agents, optimizing resource use via collaboration. Additionally, neuromorphic computing, inspired by biological systems, provides an efficient framework for spike-based, event-driven processing that conserves energy, reduces latency, and supports hierarchical control–making it ideal for multi-agent optimization. This article highlights the importance of end-to-end co-design strategies that align algorithmic models with hardware and environmental dynamics and improve cross-layer interdependencies to improve throughput, precision, and adaptability for energy-efficient edge autonomy in complex environments.

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