論文の概要: Integrated cloud-based architecture for robot-robot and human-robot collaboration using ROS 2--MQTT in Mediterranean Greenhouses

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.22682v1
• Date: Sun, 21 Jun 2026 21:49:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-25 07:37:43.386704
• Title: Integrated cloud-based architecture for robot-robot and human-robot collaboration using ROS 2--MQTT in Mediterranean Greenhouses
• Title（参考訳）: 地中海温室におけるROS 2-MQTTを用いたロボットロボットと人間ロボットのコラボレーションのための統合クラウドベースアーキテクチャ
• Authors: F. Cañadas-Aránega, M. Muñoz, J. C. Moreno, J. L. Blanco-Claraco,
• Abstract要約: 本稿では,ROS2とエッジコンピューティングプラットフォームとの双方向通信橋渡しを実現する,革新的なクラウドベースのハイブリッドアーキテクチャを提案する。 アーキテクチャは高忠実度シミュレーション環境で検証され、その後、実際の温室シナリオでテストされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: The imperative to develop more sustainable agriculture demands a transition from isolated automation toward the deployment of multi-robot systems (MRS) in agrifood environments. However, Mediterranean greenhouse settings-characterized by narrow corridors, dense biomass, and structural metallic interference-pose significant challenges for robust and scalable communication between agents. Traditional robotic frameworks, such as ROS 2, frequently encounter node discovery issues and latency spikes due to dynamic obstacles, dense foliage, and other characteristic greenhouse elements, creating a critical bottleneck for real-time coordination. This paper proposes an innovative cloud-based hybrid architecture that establishes a two-way communication bridge between ROS 2, acting as an edge computing platform, and iVeg as a Decision Support System (DSS), using MQTT and the European FIWARE platform. The proposed framework enables seamless interoperability between fleets of multiple robots in environments with communication constraints, facilitating the synchronised exchange of high-level telemetry, point cloud data and farmer identification for collaboration, amongst other critical data. The architecture was validated in a high-fidelity simulation environment and subsequently tested in a real-world greenhouse scenario, demonstrating its ability to maintain persistent connectivity and data integrity under adverse network conditions. The results indicate that the integration of MQTT effectively eliminates information silos, providing a scalable and decentralised solution for managing complex robotic missions, which are executed locally via Edge Computing. This work sets a new methodological precedent for the concept of Greenhouse Models as a Service (GMaaS), bridging the gap between low-level robotic control and high-level, cloud-based IoT decision-making.
• Abstract（参考訳）: より持続可能な農業を開発するためには、隔離された自動化から、アグリフード環境におけるマルチロボットシステム(MRS)の展開への移行が必要である。 しかし、地中海の温室の設定は狭い回廊、密度の高いバイオマス、構造的金属の干渉によって特徴づけられ、エージェント間の堅牢でスケーラブルな通信において重要な課題となる。 ROS 2のような従来のロボットフレームワークは、動的障害、密度の高い葉、その他の温室要素によるノード発見問題や遅延スパイクに頻繁に遭遇し、リアルタイム調整において重要なボトルネックを生み出している。 本稿では,エッジコンピューティングプラットフォームとして機能するROS2と,MQTTと欧州FIWAREプラットフォームを使用した決定支援システム(DSS)としてのiVegの双方向通信ブリッジを確立する,革新的なクラウドベースのハイブリッドアーキテクチャを提案する。 提案フレームワークは、通信制約のある環境下で複数のロボット群間のシームレスな相互運用を可能にし、高レベルのテレメトリ、ポイントクラウドデータ、コラボレーションのためのファーマー識別などの同期交換を容易にする。 アーキテクチャは高忠実度シミュレーション環境で検証され、その後、実際の温室シナリオでテストされ、不適切なネットワーク条件下で永続的な接続性とデータの整合性を維持する能力を示した。 その結果、MQTTの統合は情報サイロを効果的に排除し、Edge Computingを介してローカルに実行される複雑なロボットミッションを管理するためのスケーラブルで分散化されたソリューションを提供することを示している。 この研究は、低レベルのロボット制御と高レベルのクラウドベースのIoT意思決定のギャップを埋める、温室モデル・アズ・ア・サービス(GMaaS)の概念の新しい方法論の先例を定めている。

関連論文リスト

• AI-IoT-Robotics Integration: Survey of Frameworks, Emerging Trends, and the Path Toward Connected Robotics [1.4337588659482519]
  人工知能、モノのインターネット、ロボティクスの融合は、もはや未来的なビジョンではない。 AIoTとInternet of Robotic Things (IoRT)のようなペアワイズの組み合わせは進歩しているが、これら3つを完全に統合した統一設計フレームワークはいまだに存在しない。 この調査は、これらの領域における最先端の最先端におけるSLM(Small Language Models)と、クラウドにおけるLLM(Large Language Models)の出現する役割を強調し、最先端の最先端における最先端の最先端技術について要約する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-31T05:10:34Z)
• Simulation-Informed Diffusion for Decentralized Multi-robot Motion Planning [56.240199425429445]
  マルチロボットモーションプランニングでは、各ロボットが局所的な観測から衝突のない軌道を生成する必要がある。 既存のほとんどのプランナは、ローカル観測の静的スナップショットからトラジェクトリを生成する。 本稿では,制約対応拡散モデルに基づく分散フレームワークであるSimulation-Informed Diffusion (SID)を紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-26T21:17:53Z)
• Networking-Aware Energy Efficiency in Agentic AI Inference: A Survey [64.20429885919701]
  本稿では,知覚・推論・行動サイクル全体にわたる計算・通信コストを同定するエネルギー会計フレームワークを提案する。 我々は、単純化、計算制御、インプット・アンド・アテンション最適化、ハードウェア・アウェア・推論にまたがる統一的な分類法を確立する。 我々は,第6世代移動通信(6G)ネイティブエージェントAI,自己維持システムといったグリーンラーニングのオープンな課題を特定した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-09T06:13:59Z)
• Telecom World Models: Unifying Digital Twins, Foundation Models, and Predictive Planning for 6G [60.29349053952935]
  本稿では,テレコムシステムダイナミクスの学習,行動条件,不確実性を考慮したモデリングのためのアーキテクチャであるTWM(Telecom World Model)の概念を紹介する。 本研究では,空間環境予測のためのフィールドワールドモデル,動作条件付きキーパフォーマンス指標(KPI)軌道予測のための制御/力学ワールドモデル,意図翻訳とオーケストレーションのための通信基盤モデルレイヤからなる3層アーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-08T09:41:58Z)
• Bridging the Sim-to-Real Gap with multipanda ros2: A Real-Time ROS2 Framework for Multimanual Systems [22.26675117934127]
  我々はFranka Roboticsロボットのマルチロボット制御のためのオープンソースのROS2アーキテクチャであるmultipanda_ros2$を提示する。 我々のコアコントリビューションは、対話制御やロボット環境モデリングなど、リアルタイムトルク制御における重要な課題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-02T16:11:12Z)
• BlazeAIoT: A Modular Multi-Layer Platform for Real-Time Distributed Robotics Across Edge, Fog, and Cloud Infrastructures [3.899763100729704]
  BlazeAIoTは、異種インフラストラクチャをまたいだ分散ロボティクスを統合するために設計された、モジュール化された多層プラットフォームである。 動的データ転送、スマートサービス、統合監視、レジリエンス、セキュリティ、プログラミング言語の柔軟性を保証する。 その結果は、不完全なトポロジをまたいでサービスを動的に割り当て、システムの健全性を維持し、レイテンシを最小限にするBlazeAIoTの機能を強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-09T22:47:40Z)
• Transforming the Hybrid Cloud for Emerging AI Workloads [82.21522417363666]
  このホワイトペーパーでは、AIワークロードの複雑さの増大に対応するために、ハイブリッドクラウドシステムを変革することを想定している。 提案したフレームワークは、エネルギー効率、性能、コスト効率において重要な課題に対処する。 この共同イニシアチブは、ハイブリッドクラウドをセキュアで効率的で持続可能なプラットフォームとして確立することを目的としています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-20T11:57:43Z)
• Cooperative and Asynchronous Transformer-based Mission Planning for Heterogeneous Teams of Mobile Robots [1.1049608786515839]
  エージェント間の分散意思決定を協調するための協調型非同期トランスフォーマーベースミッションプランニング(CATMiP)フレームワークを提案する。 我々は,CATMiPを2次元グリッドワールドシミュレーション環境で評価し,その性能を計画に基づく探索法と比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-08T21:14:09Z)
• SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
  我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。 モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。 リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。 ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T02:56:21Z)

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。