[论文解读] On The Effects of The Variations In Network Characteristics In Cyber Physical Systems

Géza Szabó, Sándor Rácz+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 26, 2023

Software-Defined Networks and 5GComputer Science被引用 3

一句话总结

本文提出一种 Gazebo 插件 OurPlugin 2017，用于在信息物理系统（CPS）中模拟网络引起的控制延迟，从而实现对远程机器人控制中控制质量（QoC）指标的逼真评估。该插件可配置地在控制消息和状态消息中引入延迟，表明延迟增加会降低轨迹跟踪精度，并在约 10 ms 时导致系统不稳定，验证了其在 CPS 研究中的实用性。

ABSTRACT

The popular robotic simulator, Gazebo, lacks the feature of simulating the effects of control latency that would make it a fully-fledged cyber-physical system (CPS) simulator. The CPS that we address to measure is a robotic arm (UR5) controlled remotely with velocity commands. The main goal is to measure Quality of Control (QoC) related KPIs during various network conditions in a simulated environment. We propose a Gazebo plugin to make the above measurement feasible by making Gazebo capable to delay internal control and status messages and also to interface with external network simulators to derive even more advanced network effects. Our preliminary evaluation shows that there is certainly an effect on the behavior of the robotic arm with the introduced network latency in line with our expectations, but a more detailed further study is needed.

研究动机与目标

• 解决 Gazebo 中缺乏网络延迟模拟的问题，Gazebo 是一种广泛使用的机器人仿真器，以支持 CPS 的逼真评估。
• 在不同网络条件下测量控制质量（QoC）关键绩效指标（KPI），如 PID 误差和轨迹偏差。
• 扩展 Gazebo 的功能，以与外部网络仿真器集成，实现对高级网络效应的建模。
• 为研究社区提供一个模块化、可重用的插件，用于研究网络对 CPS 中机器人控制的影响。
• 为未来与无线网络仿真器集成以及协议级网络行为分析奠定基础。

提出的方法

• 开发一种 Gazebo 插件，通过在控制器与机器人执行器之间的内部控制和状态消息流中注入可配置延迟，实现网络延迟模拟。
• 将插件与 ROS 和 Gazebo 集成，以模拟通过速度指令远程控制 UR5 机械臂。
• 使用 MoveIt 进行轨迹规划，使用 ur_modern_driver 通过 TCP/IP 端口（50001 用于指令，50003 用于状态）与机器人通信。
• 实现双向延迟注入——在指令传输和状态反馈中均引入延迟——以反映现实世界中的网络不对称性。
• 使用 rviz 和 ROS 工具可视化轨迹和控制信号，比较不同延迟条件下计划路径与实际执行路径的差异。
• 通过在多个延迟级别（2ms、5ms、7ms、10ms）下测量速度指令的累积偏差和轨迹跟踪误差，评估 QoC。

Figure 1: Target architecture to be realized with simulator

实验结果

研究问题

• RQ1 引入的网络延迟如何影响仿真中远程控制的 UR5 机械臂的轨迹跟踪精度？
• RQ2 不同延迟水平（2ms 至 10ms）对基于速度的控制回路在 CPS 中的稳定性和性能有何影响？
• RQ3 在非理想网络条件下，该插件的仿真行为在多大程度上与预期的物理动力学和控制理论一致？
• RQ4 非确定性的轨迹规划和仿真初始化如何影响不同延迟场景下 QoC 指标的可重现性和可比性？
• RQ5 该插件能否有效扩展以与外部无线网络仿真器集成，从而模拟真实世界中的无线信道效应？

主要发现

• 将网络延迟从 0ms 增加到 10ms 导致计划路径与实际执行路径之间的偏差显著且持续增加，10ms 情况下偏差幅度在 1 秒后已超过图表的显示范围。
• 2ms 延迟场景在速度指令偏差方面与参考（0ms）场景最为接近，证实了延迟增加导致性能单调下降的预期趋势。
• 在约 10ms 延迟时，系统表现出不稳定的迹象，可能由于与 Gazebo 内部仿真时钟和消息更新频率存在时间错配。
• 在前 3 秒内，5ms 延迟场景的表现优于 7ms 场景，但到 6 秒时，累积误差导致 5ms 情况的偏差超过 7ms 情况，表明误差累积具有非线性特征。
• 通过 rviz 进行的视觉检查确认，直线笛卡尔轨迹会导致复杂的关节空间运动，且延迟引起的偏差在彩色轨迹叠加中清晰可见。
• 轨迹规划和仿真执行的非确定性引入了变量，若未对初始化参数进行仔细同步和控制，将难以在不同运行之间进行直接比较。

Figure 2: Gazebo architecture