CyberCortex.AI: An AI-based Operating System for Autonomous Robotics and Complex Automation

要約

自律ロボットと複雑な自動化アプリケーションを制御するための基礎となるフレームワークは、認識および制御タスクをスケジュールできるほか、他のロボット ピアやリモート クラウド コンピューターにリアルタイム データ通信を提供できるオペレーティング システム (OS) です。
このペーパーでは、異種 AI ベースのロボット工学と複雑な自動化アプリケーションを可能にするように設計されたロボット OS である Cyber​​Cortex AI を紹介します。
Cyber​​Cortex AI は、ロボット同士やクラウド上の高性能コンピューター (HPC) との通信を可能にする分散型 OS です。
ロボットからの感覚データと制御データは、AI アルゴリズムをトレーニングする目的で HPC システムにストリーミングされ、その後ロボットに展開されます。
ロボットの各機能 (例: 感覚データの取得、経路計画、動作制御など) は、インターネットを通じて共有されるいわゆるフィルターのデータブロック内で実行されます。各フィルターはロボット自体でローカルに、またはリモートで計算されます。
別のロボットシステム。
データは、各フィルターの入力と出力の間のゲートウェイとして機能する、いわゆる一時アドレス指定可能メモリー (TAM) を介して保存され、アクセスされます。
Cyber​​Cortex.AI には 2 つの主要コンポーネントがあります。i) Cyber​​Cortex AI 推論シ​​ステム (ロボットの組み込みハードウェア上で実行される DataBlock のリアルタイム実装です)、ii) Cyber​​Cortex AI dojo (HPC コンピューター上で実行されます)
AI アルゴリズムの設計、トレーニング、展開に使用されます。
我々は、2 つの協調ロボット アプリケーションを使用した、提案されたアプローチの定量的および定性的なパフォーマンス分析を示します。i) Unitree A1 脚ロボットと Anafi Parrot 4K ドローンに基づく森林火災予防システム、および ii) を使用する自律運転システム
Cyber​​Cortex.AI は協調的な知覚とモーション制御を実現します。

要約(オリジナル)

The underlying framework for controlling autonomous robots and complex automation applications are Operating Systems (OS) capable of scheduling perception-and-control tasks, as well as providing real-time data communication to other robotic peers and remote cloud computers. In this paper, we introduce CyberCortex AI, a robotics OS designed to enable heterogeneous AI-based robotics and complex automation applications. CyberCortex AI is a decentralized distributed OS which enables robots to talk to each other, as well as to High Performance Computers (HPC) in the cloud. Sensory and control data from the robots is streamed towards HPC systems with the purpose of training AI algorithms, which are afterwards deployed on the robots. Each functionality of a robot (e.g. sensory data acquisition, path planning, motion control, etc.) is executed within a so-called DataBlock of Filters shared through the internet, where each filter is computed either locally on the robot itself, or remotely on a different robotic system. The data is stored and accessed via a so-called Temporal Addressable Memory (TAM), which acts as a gateway between each filter’s input and output. CyberCortex.AI has two main components: i) the CyberCortex AI inference system, which is a real-time implementation of the DataBlock running on the robots’ embedded hardware, and ii) the CyberCortex AI dojo, which runs on an HPC computer in the cloud, and it is used to design, train and deploy AI algorithms. We present a quantitative and qualitative performance analysis of the proposed approach using two collaborative robotics applications: i) a forest fires prevention system based on an Unitree A1 legged robot and an Anafi Parrot 4K drone, as well as ii) an autonomous driving system which uses CyberCortex.AI for collaborative perception and motion control.

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