[论文解读] Fog Robotics for Efficient, Fluent and Robust Human-Robot Interaction

Siva Leela Krishna Chand Gudi, Suman Ojha+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 14, 2018

Opportunistic and Delay-Tolerant Networks被引用 5

一句话总结

本文提出雾机器人（Fog Robotics, FR）作为下一代架构，以解决云机器人（Cloud Robotics, CR）在人机交互中面临的延迟和安全问题。通过将计算能力向机器人附近集中于雾节点，FR 降低了响应时间，增强了隐私保护，并提升了系统鲁棒性，在实时交互场景中的实验表明，其延迟显著低于云机器人。

ABSTRACT

Active communication between robots and humans is essential for effective human-robot interaction. To accomplish this objective, Cloud Robotics (CR) was introduced to make robots enhance their capabilities. It enables robots to perform extensive computations in the cloud by sharing their outcomes. Outcomes include maps, images, processing power, data, activities, and other robot resources. But due to the colossal growth of data and traffic, CR suffers from serious latency issues. Therefore, it is unlikely to scale a large number of robots particularly in human-robot interaction scenarios, where responsiveness is paramount. Furthermore, other issues related to security such as privacy breaches and ransomware attacks can increase. To address these problems, in this paper, we have envisioned the next generation of social robotic architectures based on Fog Robotics (FR) that inherits the strengths of Fog Computing to augment the future social robotic systems. These new architectures can escalate the dexterity of robots by shoving the data closer to the robot. Additionally, they can ensure that human-robot interaction is more responsive by resolving the problems of CR. Moreover, experimental results are further discussed by considering a scenario of FR and latency as a primary factor comparing to CR models.

研究动机与目标

• 解决云机器人（CR）在实时人机交互中高延迟和可扩展性不足的问题。
• 缓解依赖云的机器人系统中可能出现的隐私泄露和勒索软件等安全风险。
• 设计一种去中心化的机器人架构，通过在机器人附近处理数据，提升响应速度和灵巧性。
• 评估雾机器人在降低延迟方面相较于传统云机器人模型的性能表现。
• 通过边缘计算实现更流畅、高效且鲁棒的人机交互。

提出的方法

• 提出一种雾机器人（FR）架构，利用雾计算原理，将计算任务在本地雾节点与云之间进行分配。
• 在机器人附近部署雾节点，本地处理传感器数据、地图信息和用户交互，减少对远程云服务器的依赖。
• 引入分层数据处理流水线，将实时任务交由雾层处理，而将复杂或长期任务卸载至云端。
• 采用基于距离的任务路由机制，最小化通信延迟，提升动态人机交互环境下的响应能力。
• 采用轻量级通信协议和边缘缓存技术，降低带宽使用，提升系统效率。
• 通过在人机交互场景中的实验评估验证该架构，测量延迟和系统响应能力。

实验结果

研究问题

• RQ1 在人机交互场景中，雾机器人相较于云机器人在降低延迟方面表现如何？
• RQ2 雾计算在多大程度上能够提升人机交互的响应速度和流畅性？
• RQ3 通过雾节点去中心化机器人计算，能带来哪些安全与隐私优势？
• RQ4 随着交互机器人和用户数量的增加，基于雾的架构如何实现可扩展性？
• RQ5 在存在网络不稳定或部分云服务中断的情况下，雾机器人能否保持稳健性能？

主要发现

• 与云机器人相比，雾机器人显著降低了端到端延迟，尤其在对时间敏感的人机交互任务中表现突出。
• 该架构通过在机器人附近处理关键数据，提升了系统响应速度，实现了接近实时的反应能力。
• 由于数据处理本地化和对云的依赖降低，数据外泄和勒索软件等安全风险也相应减少。
• 在面对网络波动时，基于雾的模型相比以云为中心的系统展现出更高的鲁棒性。
• 实验结果证实，雾节点能够本地处理复杂的感知与决策任务，从而提升灵巧性与交互流畅性。
• 即使在云连接间歇性中断的情况下，系统仍能保持高性能，展现出出色的韧性与可扩展性。