論文の概要: A first look at ROS~2 applications written in asynchronous Rust
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.21323v1
- Date: Tue, 27 May 2025 15:21:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-03 20:53:53.147104
- Title: A first look at ROS~2 applications written in asynchronous Rust
- Title(参考訳): 非同期Rustで書かれたROS~2アプリケーションについて
- Authors: Martin Škoudlil, Michal Sojka, Zdeněk Hanzálek,
- Abstract要約: ROS2の既存のリアルタイムスケジューリングとレスポンスタイム分析技術は、C++で記述されたアプリケーションに焦点を当てている。
非同期のRust ROS2バインディングとさまざまな非同期のRustランタイムであるR2Rの実行モデルを分析します。
本稿では,スレッド優先化とコールバック・ツー・スレッドマッピング方式を含む決定論的リアルタイム操作を目的としたR2Rアプリケーションの構造化手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The increasing popularity of the Rust programming language in building robotic applications using the Robot Operating System (ROS~2) raises questions about its real-time execution capabilities, particularly when employing asynchronous programming. Existing real-time scheduling and response-time analysis techniques for ROS~2 focus on applications written in C++ and do not address the unique execution models and challenges presented by Rust's asynchronous programming paradigm. In this paper, we analyze the execution model of R2R -- an asynchronous Rust ROS~2 bindings and various asynchronous Rust runtimes, comparing them with the execution model of C++ ROS~2 applications. We propose a structured approach for R2R applications aimed at deterministic real-time operation involving thread prioritization and callback-to-thread mapping schemes. Our experimental evaluation based on measuring end-to-end latencies of a synthetic application shows that the proposed approach is effective and outperforms other evaluated configurations. A more complex autonomous driving case study demonstrates its practical applicability. Overall, the experimental results indicate that our proposed structure achieves bounded response times for time-critical tasks. This paves the way for future work to adapt existing or develop new response-time analysis techniques for R2R applications using our structure.
- Abstract(参考訳): ロボットオペレーティングシステム(ROS~2)を使用したロボットアプリケーションの構築において、Rustプログラミング言語の人気が高まっているため、特に非同期プログラミングを採用する場合、リアルタイム実行機能に関する疑問が持ち上がっている。
ROS~2の既存のリアルタイムスケジューリングとレスポンスタイム分析技術は、C++で記述されたアプリケーションに重点を置いており、Rustの非同期プログラミングパラダイムがもたらすユニークな実行モデルと課題には対処していない。
本稿では,非同期なRust ROS~2バインディングとさまざまな非同期なRustランタイムであるR2Rの実行モデルを分析し,C++ ROS~2アプリケーションの実行モデルと比較する。
本稿では,スレッド優先化とコールバック・ツー・スレッドマッピング方式を含む決定論的リアルタイム操作を目的としたR2Rアプリケーションの構造化手法を提案する。
合成アプリケーションのエンド・ツー・エンドのレイテンシの測定に基づく実験により,提案手法が有効であり,他の評価構成よりも優れていることを示す。
より複雑な自動運転ケーススタディは、その実用性を示している。
実験結果から,提案手法は時間クリティカルなタスクに対して,有界応答時間を達成できることが示唆された。
このことは,R2R アプリケーションに対する既存の応答時間解析手法を我々の構造を用いて開発する上で,今後の取り組みの道を開くものである。
関連論文リスト
- Bench2Drive-R: Turning Real World Data into Reactive Closed-Loop Autonomous Driving Benchmark by Generative Model [63.336123527432136]
我々は,リアクティブ閉ループ評価を可能にする生成フレームワークであるBench2Drive-Rを紹介する。
既存の自動運転用ビデオ生成モデルとは異なり、提案された設計はインタラクティブなシミュレーションに適したものである。
我々は、Bench2Drive-Rの生成品質を既存の生成モデルと比較し、最先端の性能を達成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-11T06:35:18Z) - Prognostic Framework for Robotic Manipulators Operating Under Dynamic Task Severities [0.6058427379240697]
ロボットマニピュレータのRemaining Useful Life(RUL)を予測できる予後モデリングフレームワークを提案する。
以上の結果から,両艦隊のロボットは高重度タスクを多く扱う場合,RULが短くなることが示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-30T17:09:18Z) - Sketch2Code: Evaluating Vision-Language Models for Interactive Web Design Prototyping [55.98643055756135]
初歩的なスケッチのWebページプロトタイプへの変換を自動化する上で,最先端のビジョン言語モデル(VLM)を評価するベンチマークであるSketch2Codeを紹介した。
我々は、既存のVLMではSketch2Codeが困難であることを示す10の商用およびオープンソースモデルを分析した。
UI/UXの専門家によるユーザ調査では、受動的フィードバックの受信よりも、積極的に質問を行うのがかなり好まれている。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-21T17:39:49Z) - COrAL: Order-Agnostic Language Modeling for Efficient Iterative Refinement [80.18490952057125]
反復改良は、複雑なタスクにおける大規模言語モデル(LLM)の能力を高める効果的なパラダイムとして登場した。
我々はこれらの課題を克服するために、コンテキストワイズ順序非依存言語モデリング(COrAL)を提案する。
当社のアプローチでは、管理可能なコンテキストウィンドウ内で複数のトークン依存関係をモデル化しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-12T23:56:19Z) - Do Current Language Models Support Code Intelligence for R Programming Language? [2.225268436173329]
コード要約とメソッド名予測の2つのタスクに対して,複数の設定と戦略を用いてコード-PLMを評価する。
以上の結果から, 研究モデルでは, 性能劣化の程度が異なっていたことが示唆された。
Rの二重構文パラダイムは、特にコード要約タスクにおいて、モデルの性能に大きな影響を及ぼした。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-10T10:23:23Z) - Towards End-to-End Open Conversational Machine Reading [57.18251784418258]
オープン検索型会話機械読解(OR-CMR)タスクでは,機械は対話履歴とテキスト知識ベースに応答するマルチターン質問を行う必要がある。
OR-CMRを完全エンドツーエンドで統一されたテキスト・ツー・テキスト・タスクとしてモデル化し、ShARCおよびOR-ShARCデータセットを用いた実験により、提案したエンドツーエンド・フレームワークの有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-13T15:50:44Z) - Monitoring ROS2: from Requirements to Autonomous Robots [58.720142291102135]
本稿では,構造化自然言語で記述された要件から自律ロボットのランタイムモニタを生成するための形式的アプローチの概要について述べる。
当社のアプローチでは,Fletal Requirement Elicitation Tool (FRET) とランタイム検証フレームワークであるCopilotを,Ogma統合ツールを通じて統合しています。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-09-28T12:19:13Z) - SRU++: Pioneering Fast Recurrence with Attention for Speech Recognition [49.42625022146008]
複数のASRベンチマークでコンフォーマーと比較することにより,SRU++をASRタスクに適用する利点を示す。
具体的には,SRU++ が長文音声入力において Conformer を追い越すことができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-11T19:23:50Z) - Video Moment Retrieval via Natural Language Queries [7.611718124254329]
本稿では,映像モーメント検索(VMR)のための新しい手法を提案する。
私たちのモデルはシンプルなアーキテクチャで、維持しながらより高速なトレーニングと推論を可能にします。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-04T22:06:34Z) - Serving DNNs like Clockwork: Performance Predictability from the Bottom
Up [4.293235171619925]
機械学習推論は、インタラクティブなWebアプリケーションのための中核的なビルディングブロックになりつつある。
既存のモデル提供アーキテクチャでは、よく知られたリアクティブ技術を使用して、一般的なレイテンシのソースを緩和している。
我々は,Deep Neural Network (DNN)モデルを用いた推論が決定論的性能を持つことを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-03T18:18:45Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。