[論文レビュー] Fuzzy Feedback Scheduling of Resource-Constrained Embedded Control Systems

Feng Xia, Youxian Sun+3 more|ArXiv.org|May 20, 2008

Real-Time Systems Scheduling参考文献 15被引用数 10

ひとこと要約

本稿は、動的ワークロードおよび予測不能なリソース利用可能性にさらされるリソース制約付き埋め込み制御システムにおいて、制御品質（QoC）を維持するためのファジィフィードバックスケジューリング（FFS）方式を提案する。CPU使用率フィードバックに基づき、ファジィ論理を用いて制御ループのサンプリング周期を動的に調整することで、正確なタスク実行時間や正確な性能モデルが不要な状況下でもQoCの保証を達成し、測定ノイズに対して高いロバストネスを示し、最小限の計算オーバーヘッドでほぼ理想に近い性能を実現する。

ABSTRACT

The quality of control (QoC) of a resource-constrained embedded control system may be jeopardized in dynamic environments with variable workload. This gives rise to the increasing demand of co-design of control and scheduling. To deal with uncertainties in resource availability, a fuzzy feedback scheduling (FFS) scheme is proposed in this paper. Within the framework of feedback scheduling, the sampling periods of control loops are dynamically adjusted using the fuzzy control technique. The feedback scheduler provides QoC guarantees in dynamic environments through maintaining the CPU utilization at a desired level. The framework and design methodology of the proposed FFS scheme are described in detail. A simplified mobile robot target tracking system is investigated as a case study to demonstrate the effectiveness of the proposed FFS scheme. The scheme is independent of task execution times, robust to measurement noises, and easy to implement, while incurring only a small overhead.

研究の動機と目的

• 変動するワークロードと予測不能なリソース利用可能性にさらされるリソース制約付き埋め込みシステムにおいて、制御品質（QoC）を維持する課題に対処すること。
• 実際の状況ではしばしば入手不可能な正確なタスク実行時間や性能モデルに依存する従来のフィードバックスケジューリングの限界を克服すること。
• 制御コスト関数の明示的知識や正確なタスク実行時間の測定が不要な、ロバストで実装可能なスケジューリングソリューションを開発すること。
• ファジィ論理を用いたサンプリング周期のフィードバック制御により、柔軟なQoC管理を可能とし、安定したCPU使用率を確保すること。
• ノイズが多く、動的変化が激しい条件下での実世界のモバイルロボットのターゲット追跡アプリケーションにおいて、FFS方式の有効性を検証すること。

提案手法

• FFS方式は、リアルタイムのCPU使用率フィードバックに基づき、ファジィ論理制御を用いて制御ループのサンプリング周期を動的に調整する。
• ファジーコントローラは、所望のCPU使用率と実際のCPU使用率の誤差を、効率的な計算のためのルックアップテーブルを用いてサンプリング周期の調整に変換する。
• フィードバックスケジューラは20 msの周期で実行される高優先度の定期タスクとして動作し、0.1 msの実行時間を持つ。20 msごとにシステム使用率を監視する。
• CPU使用率は $\hat{U} = \frac{c_1}{h_1} + \frac{c_2}{h_2} + \frac{c_3}{h_3} + \delta_U$ として推定され、ここで $\delta_U$ は分散 $r^2$ のゼロ平均ガウスノイズである。
• システムは固定優先度を採用：フィードバックスケジューラ（最高）、非制御タスク（中程度）、制御タスク2（最低）、最大サンプリング周期は7 msに制限される。
• 明示的な制御コスト関数や正確なタスク実行時間の測定に依存しない設計であり、ファジィ論理が曖昧な入力を効果的に処理できる点を活用している。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 正確なタスク実行時間の知識がなくても、フィードバックスケジューリング方式が埋め込み制御システムにおいて所望のCPU使用率とQoCを維持できるか。
• RQ2 測定ノイズや不確実なワークロード変動下で、提案されたFFS方式はどの程度の性能を示すか。
• RQ3 性能モデルが入手不可能な状況下で、ファジィ論理制御が従来のフィードバックスケジューリングをどの程度効果的に代替できるか。
• RQ4 従来のフィードバックスケジューリングと比較して、FFS方式の計算オーバーヘッドと実装の複雑さはどの程度か。
• RQ5 理想のフィードバックスケジューリングおよびオープンループスケジューリングと比較して、FFS方式の制御性能とロバストネスはどの程度か。

主な発見

• FFS方式は、ワークロードの変動や測定ノイズに対しても、所望の85％のCPU使用率に近い水準を維持でき、QoCの安定性を確保した。
• ノイズ分散 $r = 0.1$ のファジィフィードバックスケジューリング下で、モバイルロボットのケーススタディにおいて平均追跡誤差はわずか0.51 mmにとどまり、理想のフィードバックスケジューリングと同等の性能を示した。
• オープンループスケジューリングではt = 2 sまで安定していたが、t = 2 sから3 sにかけて過負荷（平均使用率110％）により不安定化したため、フィードバック制御の必要性が示された。
• FFS方式は測定ノイズに対してロバストであり、シミュレーション結果から、さまざまなノイズの大きさに対しても効果的な制御性能を維持した。
• FFS方式は計算オーバーヘッドが極めて小さく（フィードバックスケジューラの実行時間は0.1 ms）、単純なファジィ論理構造のおかげで実装が容易である。
• FFS方式はタスク実行時間や制御コスト関数の知識を必要としないため、限られたランタイム診断機能を備えた実世界の埋め込みシステムにおいて実用的である。