Quality of Control based Resource Dimensioning for Collaborative Edge Robotics

要約

さまざまなタスクや条件に適応できるシステムを重視する柔軟な自動化への注目が高まる中、ロボット システムにおけるクラウドおよびエッジベースのネットワーク インフラストラクチャの将来の導入を検討することが重要になっています。
この研究では、産業環境における厳格な有線セットアップから、より適応性のある柔軟な自動化への移行をワイヤレス ソリューションがどのようにサポートできるかを検証します。
当社は、ロボット ワークロードの制御品質 (QoC) ベースの抽象化を提供し、ループ レイテンシと信頼性をパラメータ化し、システム パフォーマンスを共同で最適化します。
このセットアップには、分散タスクに取り組む協働ロボットが含まれており、ワイヤレス通信によって柔軟な自動化システムでよりダイナミックな調整がどのように可能になるかを強調しています。
当社は抽象化を使用して QoC を最適に最大化し、さまざまなネットワーク条件下でも効率的な運用を保証します。
さらに、当社のソリューションは通信リソースをタイムスロットに割り当て、通信コストと制御コストのバランスを最適化します。
私たちのシミュレーション結果は、システムの遅延を最小限に抑えても常に最良の QoC が保証されるわけではありませんが、遅延が時々緩和され、より多くのパケットを確実に配信できるようになると、QoC の大幅な向上につながる可能性があることを強調しています。

要約(オリジナル)

With the increasing focus on flexible automation, which emphasizes systems capable of adapting to varied tasks and conditions, exploring future deployments of cloud and edge-based network infrastructures in robotic systems becomes crucial. This work, examines how wireless solutions could support the shift from rigid, wired setups toward more adaptive, flexible automation in industrial environments. We provide a quality of control (QoC) based abstraction for robotic workloads, parameterized on loop latency and reliability, and jointly optimize system performance. The setup involves collaborative robots working on distributed tasks, underscoring how wireless communication can enable more dynamic coordination in flexible automation systems. We use our abstraction to optimally maximize the QoC ensuring efficient operation even under varying network conditions. Additionally, our solution allocates the communication resources in time slots, optimizing the balance between communication and control costs. Our simulation results highlight that minimizing the delay in the system may not always ensure the best QoC but can lead to substantial gains in QoC if delays are sometimes relaxed, allowing more packets to be delivered reliably.

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