[论文解读] ROSCell: A ROS2-Based Framework for Automated Formation and Orchestration of Multi-Robot Systems

Jiangtao Shuai, Marvin Carl May+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 24, 2026

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一句话总结

ROSCell 是一个基于 ROS2 的框架，能够按需形成独立的多设备单元，并在设备-边缘-云资源之间编排容器化的机器人软件，开销低于基于 K3s 的方法。

ABSTRACT

Modern manufacturing under High-Mix-Low-Volume requirements increasingly relies on flexible and adaptive matrix production systems, which depend on interconnected heterogeneous devices and rapid task reconfiguration. To address these needs, we present ROSCell, a ROS2-based framework that enables the flexible formation and management of a computing continuum across various devices. ROSCell allows users to package existing robotic software as deployable skills and, with simple requests, assemble isolated cells, automatically deploy skill instances, and coordinate their communication to meet task objectives. It provides a scalable and low-overhead foundation for adaptive multi-robot computing in dynamic production environments. Experimental results show that, in the idle state, ROSCell substantially reduces CPU, memory, and network overhead compared to K3s-based solutions on edge devices, highlighting its energy efficiency and cost-effectiveness for large-scale deployment in production settings. The source code, examples, and documentation will be provided on Github.

研究动机与目标

• 推动需要动态、按需形成异构计算单元的灵活矩阵化生产。
• 实现将机器人软件打包为可重用的技能并在设备-边缘-云连续体中自动部署。
• 自动化单元形成、技能实例化和数据管道配置以实现任务目标。
• 与基于 Kubernetes 的解决方案相比，降低空闲状态资源开销，并展示在实际机器人任务中的适用性。

提出的方法

• 将 ROSCell 作为一个基于 ROS2 的框架引入，具备容器化技能和两角色节点系统（主节点与协调节点）。
• 定义由启动器（技能描述符）和引擎（运行时）组成的技能模型。
• 扩展类似 Kubernetes 的调度器，在异构节点上执行资源感知分配，考虑 CPU、内存、磁盘和 GPU 等因素。
• 采用基于 Docker 的部署，按需构建容器镜像并通过环境变量参数化技能实例。
• 利用 DDS 发现与基于注册表的消息处理机制管理单元形成、成员资格与任务编排。
• 在树莓派集群上评估相对于 K3s 的开销，并演示多目标姿态估计用例。

实验结果

研究问题

• RQ1 ROSCell 是否能够高效地在设备-边缘-云资源上按需形成并管理异构单元？
• RQ2 在保持可扩展单元形成的前提下，ROSCell 是否相较于 K3s 基线降低空闲状态资源开销？
• RQ3 技能驱动的编排在单元内部如何将任务映射到合适的部署选项与计算资源？
• RQ4 在边缘环境中部署 ROS2 的 ROSCell 技能对实际机器人任务（如多目标姿态估计）有哪些性能影响？

主要发现

• 与 K3s 在树莓派集群上的对比中，ROSCell 显著降低了空闲 CPU 与内存开销。
• ROSCell 的网络流量远小于基于 K3s 主节点的设置。
• 该框架支持按需、尺寸均衡的单元形成以及节点的动态加入/离开。
• 一个多目标姿态估计用例展示了 ROS2 应用与跨边缘设备的自动部署策略的有效整合。
• 实验表明资源使用和网络负载较低，运作更节能，适合大规模生产部署。