[논문 리뷰] An assisting Model Predictive Controller approach to Control over the Cloud

Per Skarin, Johan Eker외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 05. 15.

Advanced Control Systems Optimization참고 문헌 20인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 복잡한 최적화 작업을 클라우드로 이관하면서도 연결 장애 발생 시에도 안정성과 성능을 보장하는 클라우드 지원 모델 예측 제어(MPC) 아키텍처를 제안한다. 응답 시간을 기반으로 한 예측 수렴 기간 선택을 통한 하이브리드 엣지-클라우드 전략을 사용함으로써, 변동하는 지연 상황에서도 폐쇄 루프 제어를 유지하고 클라우드 접근성이 상실되었을 때는 유연하게 성능을 저하시키며, 안정성에 손상을 주지 않고 성능을 향상시킨다.

ABSTRACT

In this paper we develop a computational offloading strategy with graceful degradation for executing Model Predictive Control using the cloud. Backed up by previous work we simulate the control of a cyber-physical-system at high frequency and illustrate how the system can be improved using the edge while keeping the computational burden low.

연구 동기 및 목표

• 변동하는 네트워크 지연과 간헐적인 연결성에도 불구하고 안정성과 성능을 유지하는 클라우드 네이티브 제어 아키텍처를 설계하는 것.
• 복잡한 MPC 최적화의 계산을 클라우드로 이관하면서도 실시간 제어 보장을 유지하는 것.
• 클라우드 가용성이 떨어졌을 때도 제어를 유지할 수 있도록 엣지 컴퓨팅을 활용한 유연한 성능 저하 전략을 개발하는 것.
• 다중 제어 모드 간 전환 없이도 클라우드 기반 최적화와 현지 제어를 통합한 유일한 컨트롤러 프레임워크를 구축하는 것.

제안 방법

• 컨트롤러는 다양한 예측 수렴 기간을 가진 MPC 요청을 동시에 클라우드에 전송한다.
• 가장 짧은 실행 가능한 수렴 기간을 클라우드 응답에서 선택하여 지연을 최소화하고 적시 피드백을 확보한다.
• 클라우드 응답이 지연되거나 손실된 경우 엣지 노드가 가장 짧은 실행 가능한 수렴 기간을 캐시하고 실행함으로써 지속적인 폐쇄 루프 운영을 보장한다.
• 시스템은 강건성과 성능을 위해 비제약 LQR과 제약 있는 MPC를 조합한 하이브리드 제어 전략을 사용한다.
• 엣지 노드는 실제 네트워크 변동성을 시뮬레이션하고 반응 예측 가능성을 향상시키기 위해 고정된 40 ms 지연을 운영한다.
• 수렴 기간 선택 전략은 동적 네트워크 조건에서 폐쇄 루프 안정성을 유지하기 위해 저지연 결과를 우선시한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 변동하는 네트워크 지연이 있는 실시간 제어 시스템에 클라우드 기반 MPC를 어떻게 통합할 수 있는가?
• RQ2 클라우드 연결성이 간헐적이거나 신뢰할 수 없을 때 시스템의 안정성과 성능을 어떻게 확보할 수 있는가?
• RQ3 클라우드 장애나 고지연 조건에서 엣지 컴퓨팅을 어떻게 활용해 제어를 유지할 수 있는가?
• RQ4 변동하는 네트워크 지연 조건에서 수렴 기간 선택이 제어 성능에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ5 계산을 클라우드로 이관하면서도 단일 모델과 목적함수를 유지할 수 있는 통합 컨트롤러를 구현할 수 있는가?

주요 결과

• 높은 네트워크 변동성 조건에서도 가장 짧은 실행 가능한 수렴 기간을 사용할 경우, 시스템은 샘플의 99.0%에서 폐쇄 루프 운영을 유지했다.
• 클라우드 연결이 확보된 경우, 수렴 기간 선택 전략을 통해 98.5%의 폐쇄 루프 운영을 달성했으며, 로컬 전용 제어보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 보였다.
• 엣지 전략은 가장 짧은 실행 가능한 수렴 기간을 통해 백업 제어를 제공함으로써 개방 루프 운영의 위험을 줄였고, 내구성을 향상시켰다.
• 변동하는 지연 조건에서도 안정적인 성능을 달성했으며, 고지연 조건(µ=4, ρ=0.5인 로그정규분포)에서 97.0%의 폐쇄 루프 운영을 기록했다.
• 클라우드 결과가 지연되었을 때도 엣지가 가장 짧은 실행 가능한 수렴 기간을 사용해 적시 제어를 제공함으로써 시스템은 원활한 성능 저하를 경험했다.
• 수렴 기간 선택과 엣지 백업 덕분에 클라우드 실행 시간이 150 ms를 초과하더라도 시스템은 안정적이고 반응성이 높게 유지되었다.