Task-Oriented Co-Design of Communication, Computing, and Control for Edge-Enabled Industrial Cyber-Physical Systems

要約

このペーパーでは、ミッションクリティカルな産業サイバー物理システム（CPS）の帯域幅の制限、騒音干渉、および遅延の重要な課題に対処するために、コミュニケーション、コンピューティング、および制御を統合するタスク指向の共同設計フレームワークを提案します。
通信効率と堅牢性を向上させるために、情報ボトルネック（IB）を使用してタスク指向のジョイントソースチャネルコーディング（JSCC）を設計して、タスク固有の情報に優先順位を付けることでデータ送信効率を高めます。
知覚されたエンドツーエンド（E2E）の遅延を緩和するために、軌道計画を制御予測と統合し、E2E遅延に基づいてコマンドを予測する遅延軌道誘導制御制御予測（DTCP）戦略を開発します。
さらに、DTCPはタスク指向のJSCCと共同設計されており、タイムリーで信頼性の高い自律運転のためのタスク固有の情報の送信に焦点を当てています。
Carlaシミュレーターの実験結果は、E2Eの遅延1秒（20時間スロット）の下で、提案されたフレームワークが48.12の運転スコアを達成し、これはより良いポータブルグラフィックス（BPG）を使用しながら帯域幅の使用量を99.19％削減するよりも31.59ポイント高いことを示しています。

要約(オリジナル)

This paper proposes a task-oriented co-design framework that integrates communication, computing, and control to address the key challenges of bandwidth limitations, noise interference, and latency in mission-critical industrial Cyber-Physical Systems (CPS). To improve communication efficiency and robustness, we design a task-oriented Joint Source-Channel Coding (JSCC) using Information Bottleneck (IB) to enhance data transmission efficiency by prioritizing task-specific information. To mitigate the perceived End-to-End (E2E) delays, we develop a Delay-Aware Trajectory-Guided Control Prediction (DTCP) strategy that integrates trajectory planning with control prediction, predicting commands based on E2E delay. Moreover, the DTCP is co-designed with task-oriented JSCC, focusing on transmitting task-specific information for timely and reliable autonomous driving. Experimental results in the CARLA simulator demonstrate that, under an E2E delay of 1 second (20 time slots), the proposed framework achieves a driving score of 48.12, which is 31.59 points higher than using Better Portable Graphics (BPG) while reducing bandwidth usage by 99.19%.

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