抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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複雑な共同作業を実行するためのクラウドベースの分散知能を有する軽量で安価なロボットを強化するための産業における現在の傾向は,Robotic Things(IORT)のインターネットやクラウドロボット(CR)のような分野の出現をもたらした。しかしながら,構造上の故障の機会を持つネットワーク化されたセットアップにおけるオーチャードされたジョブの信頼できる実行は,懸念のままである。唯一の知覚可能な解決策は資源の冗長性であり,そこでは,従来のアプローチは,強固に予算されたIORT/CR展開に対して費用がかからない。本研究では,ほとんどのMにおけるアジャイル冗長性モデルを提案し,それは資源コストと信頼性の間のトレードオフを調整するためのハンドルを提供する。このモデルを,複数のピックアップおよび配信タスクを達成するために展開されたロボット,ドロロン,AGVおよび民間クラウドサーバを有する模擬倉庫環境において評価した。著者らの最適化冗長性モデルを用いることにより,資源利用コストの利点を例証し,コストと信頼性の間のトレードオフを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】