クラウドロボティクス向け高効率バッファリングアルゴリズムAFR
AFR: An Efficient Buffering Algorithm for Cloud Robotic Systems
クラウドロボット通信でのデータ損失に対処するため、受信情報量を最大化するバッファリングアルゴリズムAFRを提案し、ROS上で実装して地図構築や追従タスクでの有効性を示した論文。
著者: Yu-Ping Wang, Hao-Ning Wang, Zi-Xin Zou, Dinesh Manocha
分類: cs.RO, cs.NI
原文アブストラクト
Communication between robots and the server is a major problem for cloud robotic systems. In this paper, we address the problem caused by data loss during such communications, and propose an efficient buffering algorithm, called AFR, to solve the problem. We model the problem into an optimization problem to maximize the received Quantity of Information (QoI). Our AFR algorithm is formally proved to achieve near-optimal QoI, which has a lower bound that is a constant multiple of the unrealizable optimal QoI. We implement our AFR algorithm in ROS without changing the interface or API for the applications. Our experiments on two cloud robot applications show that our AFR algorithm can efficiently and effectively reduce the impact of data loss. For the remote mapping application, the RMSE caused by data loss can be reduced by about 20%. For the remote tracking application, the probability of tracking failure caused by data loss can be reduced from about 40%-60% to under 10%. Meanwhile, our AFR algorithm introduces time overhead of under 10 microseconds.
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