論文の概要: Energy-Efficient Mobile Robot Control via Run-time Monitoring of
Environmental Complexity and Computing Workload
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.04285v1
- Date: Wed, 8 Sep 2021 08:11:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-09-10 14:05:08.608444
- Title: Energy-Efficient Mobile Robot Control via Run-time Monitoring of
Environmental Complexity and Computing Workload
- Title（参考訳）: 環境複雑度と計算負荷のリアルタイムモニタリングによる省エネルギー型移動ロボット制御
- Authors: Sherif A.S. Mohamed, Mohammad-Hashem Haghbayan, Antonio Miele, Onur
Mutlu, and Juha Plosila
- Abstract要約: 移動ロボットのエネルギー消費を最小限に抑えるためのエネルギー効率制御器を提案する。
コントローラのアクチュエータは、演算部用CPU電圧/周波数、機械部用モータ電圧である。
ロボットの速度制御とCPUの電圧/周波数制御を独立に考慮すると、必ずしもエネルギー効率のよい解にはならないことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.340067576423507
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: We propose an energy-efficient controller to minimize the energy consumption
of a mobile robot by dynamically manipulating the mechanical and computational
actuators of the robot. The mobile robot performs real-time vision-based
applications based on an event-based camera. The actuators of the controller
are CPU voltage/frequency for the computation part and motor voltage for the
mechanical part. We show that independently considering speed control of the
robot and voltage/frequency control of the CPU does not necessarily result in
an energy-efficient solution. In fact, to obtain the highest efficiency, the
computation and mechanical parts should be controlled together in synergy. We
propose a fast hill-climbing optimization algorithm to allow the controller to
find the best CPU/motor configuration at run-time and whenever the mobile robot
is facing a new environment during its travel. Experimental results on a robot
with Brushless DC Motors, Jetson TX2 board as the computing unit, and a
DAVIS-346 event-based camera show that the proposed control algorithm can save
battery energy by an average of 50.5%, 41%, and 30%, in low-complexity,
medium-complexity, and high-complexity environments, over baselines.
- Abstract（参考訳）: ロボットの機械的・計算的アクチュエータを動的に操作することにより,移動ロボットのエネルギー消費を最小化するエネルギー効率制御器を提案する。
このモバイルロボットは、イベントベースのカメラに基づいてリアルタイムビジョンベースのアプリケーションを実行する。
コントローラのアクチュエータは、演算部に対するcpu電圧/周波数と、メカニカル部のモータ電圧とである。
ロボットの速度制御とcpuの電圧・周波数制御を独立に考慮すると、必ずしもエネルギー効率のよいソリューションとなるとは限らない。
実際、最高効率を得るためには、計算と機械部品を相乗的に制御する必要がある。
移動ロボットが移動中に新しい環境に直面すると、コントローラが実行時に最高のcpu/モータ構成を見つけることができる高速ヒルクライミング最適化アルゴリズムを提案する。
Brushless DC Motors、Jetson TX2ボードをコンピューティングユニットとし、DAVIS-346イベントベースのカメラを用いた実験の結果、提案した制御アルゴリズムは、低複雑さ、中複雑さ、高複雑さ環境において、平均50.5%、41%、30%のバッテリエネルギーをベースライン上で節約できることが示された。
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