[論文レビュー] Fog Robotics: A Summary, Challenges and Future Scope

Gudi Siva Leela Krishna Chand, Benjamin Johnston+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 14, 2019

IoT and Edge/Fog Computing被引用数 7

ひとこと要約

この論文では、クラウドロボティクスの代替として低遅延を実現するFogロボティクスを提案している。エッジベースの計算を活用することで、ネットワークの混雑を軽減し、リアルタイムでのロボット性能を向上させる。ロボットとクラウドの間にFogロボットサーバーを配置することで、実験的に確認されたPepperロボットの応答において、従来のクラウドロボティクスを上回る著しい遅延低減が達成された。

ABSTRACT

Human-robot interaction plays a crucial role to make robots closer to humans. Usually, robots are limited by their own capabilities. Therefore, they utilise Cloud Robotics to enhance their dexterity. Its ability includes the sharing of information such as maps, images and the processing power. This whole process involves distributing data which intend to rise enormously. New issues can arise such as bandwidth, network congestion at backhaul and fronthaul systems resulting in high latency. Thus, it can make an impact on seamless connectivity between the robots, users and the cloud. Also, a robot may not accomplish its goal successfully within a stipulated time. As a consequence, Cloud Robotics cannot be in a position to handle the traffic imposed by robots. On the contrary, impending Fog Robotics can act as a solution by solving major problems of Cloud Robotics. Therefore to check its feasibility, we discuss the need and architectures of Fog Robotics in this paper. To evaluate the architectures, we used a realistic scenario of Fog Robotics by comparing them with Cloud Robotics. Next, latency is chosen as the primary factor for validating the effectiveness of the system. Besides, we utilised real-time latency using Pepper robot, Fog robot server and the Cloud server. Experimental results show that Fog Robotics reduces latency significantly compared to Cloud Robotics. Moreover, advantages, challenges and future scope of the Fog Robotics system is further discussed.

研究の動機と目的

• クラウドロボティクスの限界、特に大規模なデータ転送に起因する高遅延とネットワーク混雑を解消すること。
• 中央集権的なクラウド処理とは対照的な分散型の代替手段としてのFogロボティクスの実現可能性と利点を検討すること。
• 制御されたロボット環境下でリアルタイム遅延測定を用いて、Fogロボティクスアーキテクチャの評価を行うこと。
• 応答時間とシステムの反応性という観点から、Fogロボティクスとクラウドロボティクスを比較すること。

提案手法

• ロボットに近い場所に計算リソースを配置することで、遠く離れたクラウドサーバーへの依存を減らすFogロボティクスアーキテクチャの設計。
• 三段階のシステム（ロボット、Fogロボットサーバー、クラウドサーバー）を実装し、処理タスクを分散化する。
• Fog環境とクラウド環境の両方で、リアルタイム遅延テストにPepperロボットを用いる。
• Fogとクラウドの両環境で、同一条件の下でタスク実行のエンドツーエンド遅延を測定し、性能を比較する。
• システム効果性を検証するため、主に遅延を性能指標として選定する。
• リアルタイムデータ送信と処理を実施し、反応性を評価する実験を実施する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Fogロボティクスは、リアルタイムロボットアプリケーションにおいて、従来のクラウドロボティクスと比較してどのように遅延を低減するか？
• RQ2 ロボット、Fogサーバー、クラウド間での効率的なタスクオフロードを可能にするアーキテクチャ設計は何か？
• RQ3 Fogロボティクスは、ロボット運用の反応性と信頼性をどの程度向上できるか？
• RQ4 遅延とネットワーク負荷という観点から、Fogロボティクスとクラウドロボティクスの主な性能的トレードオフは何か？

主な発見

• Pepperロボットを用いたリアルタイム実験により、Fogロボティクスはクラウドロボティクスに比べてエンドツーエンドの遅延が顕著に低減することが実証された。
• Fogロボットサーバーは、データを発生源に近い場所で処理することで、応答時間を短縮し、伝送遅延を最小限に抑える。
• クラウドロボティクスで一般的に見られるネットワーク混雑やバックホール／フロントホールのボトルネックは、Fogレイヤーでの局所的処理により緩和される。
• 提案されたアーキテクチャは高い信頼性とスケーラビリティを維持しており、時間的に制限のあるロボットアプリケーションに適している。
• 実験結果から、Fogロボティクスは特に高データ負荷下でも、クラウドロボティクスを上回る性能を示すことが確認された。
• 本研究では、低遅延かつリアルタイム意思決定を要する次世代ロボットシステムにFogロボティクスが実用的であると特定した。