[论文解读] Towards a distributed and real-time framework for robots: Evaluation of ROS 2.0 communications for real-time robotic applications

Carlos San Vicente Gutiérrez, Lander Usategui San Juan+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2018

Real-Time Systems Scheduling参考文献 1被引用 39

一句话总结

本文使用 Linux PREEMPT-RT 内核和基于 DDS 的通信，在不同网络和计算负载下评估了 ROS 2.0 在机器人系统中的实时性能。结果表明，通过适当的配置——尤其是优先处理 ksoftirqd 并使用实时设置——ROS 2.0 在中等负载下可实现有界的端到端延迟且无截止时间错过；然而，高负载或持续流量会导致显著的延迟峰值和消息丢失。

ABSTRACT

In this work we present an experimental setup to show the suitability of ROS 2.0 for real-time robotic applications. We disclose an evaluation of ROS 2.0 communications in a robotic inter-component (hardware) communication case on top of Linux. We benchmark and study the worst case latencies and missed deadlines to characterize ROS 2.0 communications for real-time applications. We demonstrate experimentally how computation and network congestion impacts the communication latencies and ultimately, propose a setup that, under certain conditions, mitigates these delays and obtains bounded traffic.

研究动机与目标

• 评估 ROS 2.0 在分布式嵌入式系统中用于实时机器人应用的适用性。
• 在不同网络和计算负载下，评估最坏情况下的端到端通信延迟和截止时间错过情况。
• 分析网络拥塞、负载大小和系统负载对 ROS 2.0 通信确定性的影响。
• 识别可提升实时性能并减少延迟抖动的配置参数。
• 确立在嵌入式机器人平台中，ROS 2.0 确定性通信的实际极限。

提出的方法

• 在两个嵌入式 Linux 系统上部署 ROS 2.0 节点，使用 PREEMPT-RT 内核实现实时调度。
• 使用基于 UDP 的数据分发服务（DDS）和 RTPS 进行节点间通信，支持可配置的 QoS 设置。
• 在不同网络流量（1 Mbps 至 80 Mbps）和负载大小（32 KB、128 KB）的多种测试场景下测量往返延迟。
• 使用 iperf3 对系统施加并发流量，并监控延迟、截止时间错过和消息丢失情况。
• 对 ksoftirqd 线程应用实时优先级，以减少软中断处理延迟并提升中断处理的确定性。
• 进行长达 12 小时的长时间测试，以评估在持续负载下的稳定性和长期延迟行为。

实验结果

研究问题

• RQ1 在正常和高负载网络条件下，ROS 2.0 通信的最坏情况端到端延迟是多少？
• RQ2 不同的 QoS 配置（如实时设置）如何影响 ROS 2.0 的延迟和截止时间错过？
• RQ3 增加负载大小或网络流量在多大程度上影响 ROS 2.0 通信的确定性？
• RQ4 优先处理 ksoftirqd 线程是否能显著降低延迟峰值并提升实时性能？
• RQ5 在持续负载下，ROS 2.0 在嵌入式机器人系统中实现有界延迟的实际极限是什么？

主要发现

• 在使用 RT QoS 设置并优先处理 ksoftirqd 的情况下，ROS 2.0 在 80 Mbps 并发流量下实现了最大端到端延迟 3,509 µs，且无截止时间错过。
• 在未优先处理 ksoftirqd 的情况下，80 Mbps 负载下最大延迟达到 59,762 µs，36,315 条消息中错过了 240 条。
• 在 40 Mbps 流量下持续运行 12 小时，最佳配置（DDS 1）的最大延迟为 4,942 µs，仅发生 3 次消息丢失。
• 在负载下处理 128 KB 负载时，最大延迟达到 176,074 µs，且错过了 1,991 条消息，表明在大数据传输下性能显著下降。
• 优先处理 ksoftirqd 将最坏情况下的延迟相比默认设置降低了 50%以上，尤其在高负载下，且在最佳情况下消除了截止时间错过。
• 在使用 32 KB 负载和 RT 设置并优先处理 ksoftirqd 的情况下，即使在持续 80 Mbps 流量下，系统也保持了零截止时间错过和极少的消息丢失。