A Survey on Task Allocation and Scheduling in Robotic Network Systems

要約

クラウド ロボティクスは、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し、オンボード リソースによって課される制限を克服する、新世代のロボットの作成を支援しています。
さまざまな処理能力、機能、リソース サイズ、エネルギー消費などにより、スケジューリングとタスク割り当ては重要な要素になります。
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、2 つの連続するタスク間の遅延などを最小化し、リソースの使用率、特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によって、パフォーマンスを最適化することです。
過去に、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に対処した研究がいくつかありました。
このホワイト 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割り当てとスケジューリング戦略、および関連するメトリックの包括的な概要を提供します。
割り当てとスケジューリング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 つの異なる視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、各方法の制限が強調されています。

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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