面向机器人与人机/AI 监督控制及遥操作的比拟孪生框架

缺乏完全自主能力的资源受限移动机器人可依赖位于远程站点（如控制站或云）的人或 AI 监督员进行控制。此类监督自主或基于云的移动机器人控制对两端都提出了较高的网络与计算能力要求，难以实现。本文通过同步两个移动机器人之间的移动性引入并分析了一种新的比拟孪生（analog twin）框架，其中一个机器人作为另一个机器人的比拟孪生体。我们设计了一种新颖的基于优先级的监督双边遥操作策略用于目标导航任务，以验证所提框架。该框架上监督控制策略的实际实现需要将移动机器人系统划分为通信信道上的主-客方案，其中客机器人位于操作现场，由远程位置的主体机器人通过代理（人或 AI）引导。主机器人利用其自主导航算法控制客机器人，该算法对从客机器人接收到的预测力作出反应。我们从网络性能（吞吐量与延迟）、任务性能（跟踪误差与目标到达精度）和计算效率（内存与 CPU 利用率）方面分析了所提策略。大量仿真与真实实验证明了该方法相较于传统卸载方案，在实现具有远程计算卸载能力的反应式规划应用方面的新颖性、灵活性与多功能性。