NetROS-5G：在人机交互中通过5G网络切片与边缘计算增强个性化
机器人学
2023-12-12 v1
摘要
机器人正越来越多地应用于从制造业、医疗保健到教育和客户服务等各类场景。然而，这些机器人的移动性、功耗和价格往往决定了其机载计算能力不足以按期望速率运行现代人机交互个性化算法。这会限制交互的有效性，并制约这些机器人的潜在应用。5G连接通过提供高数据速率、带宽和低延迟为这一问题提供了解决方案，从而能够支持机器人服务。此外，云计算的广泛普及使得以低成本获取几乎无限的计算能力变得容易。边缘计算将计算资源部署在更靠近行动发生的位置，可提供比云计算更低的延迟。本文探讨了结合5G、边缘计算和云计算以改善人机交互个性化的潜力。我们设计、开发并演示了一个名为NetROS-5G的新框架，展示了利用这些技术所获得的性能提升如何克服网络延迟并显著增强机器人领域的个性化。我们的结果表明，5G网络切片、边缘计算和云计算的集成能够在现代人机交互场景中共同提供具有成本效益且更优的个性化水平。
引用
@article{arxiv.2312.06475,
title = {NetROS-5G: Enhancing Personalization through 5G Network Slicing and Edge Computing in Human-Robot Interactions},
author = {Anestis Dalgkitsis and Christos Verikoukis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.06475},
year = {2023}
}