Intelligentes Erfassen-zu-Handeln für robuste Autonomie am Rand: Chancen und Herausforderungen

Intelligent Sensing-to-Action for Robust Autonomy at the Edge: Opportunities and Challenges

February 4, 2025

Autoren: Amit Ranjan Trivedi, Sina Tayebati, Hemant Kumawat, Nastaran Darabi, Divake Kumar, Adarsh Kumar Kosta, Yeshwanth Venkatesha, Dinithi Jayasuriya, Nethmi Jayasinghe, Priyadarshini Panda, Saibal Mukhopadhyay, Kaushik Roy

cs.AI

Zusammenfassung

Autonome Edge-Computing in Robotik, Smart Cities und autonomen Fahrzeugen basiert auf der nahtlosen Integration von Erfassung, Verarbeitung und Aktuierung für Echtzeit-Entscheidungsfindung in dynamischen Umgebungen. Im Kern steht die Erfassung-zu-Aktion-Schleife, die sensorische Eingaben iterativ mit Rechenmodellen abgleicht, um adaptive Steuerungsstrategien zu entwickeln. Diese Schleifen können sich an hyperlokale Bedingungen anpassen, die Ressourceneffizienz und Reaktionsfähigkeit verbessern, stehen jedoch auch vor Herausforderungen wie Ressourcenbeschränkungen, Synchronisationsverzögerungen bei der multimodalen Datenfusion und dem Risiko von sich verstärkenden Fehlern in Rückkopplungsschleifen. Dieser Artikel untersucht, wie proaktive, kontextbewusste Anpassungen von Erfassung zu Aktion und von Aktion zu Erfassung die Effizienz steigern können, indem die Erfassung und Berechnung dynamisch an die Anforderungen der Aufgabe angepasst werden, wie z.B. die Erfassung eines sehr begrenzten Teils der Umgebung und die Vorhersage des Rests. Durch die Lenkung der Erfassung durch Steuerungsaktionen können Aktion-zu-Erfassungspfade die Aufgabenrelevanz und Ressourcennutzung verbessern, erfordern jedoch auch eine robuste Überwachung, um sich verstärkende Fehler zu verhindern und die Zuverlässigkeit aufrechtzuerhalten. Multi-Agenten-Erfassungs-Aktions-Schleifen erweitern diese Fähigkeiten weiter durch koordinierte Erfassung und Aktionen über verteilte Agenten hinweg, optimieren die Ressourcennutzung durch Zusammenarbeit. Darüber hinaus bietet neuromorphes Computing, inspiriert von biologischen Systemen, einen effizienten Rahmen für ereignisgesteuerte Verarbeitung auf Basis von Spikes, der Energie spart, Latenz reduziert und hierarchische Steuerung unterstützt - was es ideal für die Multi-Agenten-Optimierung macht. Dieser Artikel hebt die Bedeutung von End-to-End-Co-Design-Strategien hervor, die algorithmische Modelle mit Hardware und Umweltdynamik abstimmen und die Wechselwirkungen zwischen Schichten verbessern, um Durchsatz, Präzision und Anpassungsfähigkeit für energieeffiziente Edge-Autonomie in komplexen Umgebungen zu verbessern.

English

Autonomous edge computing in robotics, smart cities, and autonomous vehicles relies on the seamless integration of sensing, processing, and actuation for real-time decision-making in dynamic environments. At its core is the sensing-to-action loop, which iteratively aligns sensor inputs with computational models to drive adaptive control strategies. These loops can adapt to hyper-local conditions, enhancing resource efficiency and responsiveness, but also face challenges such as resource constraints, synchronization delays in multi-modal data fusion, and the risk of cascading errors in feedback loops. This article explores how proactive, context-aware sensing-to-action and action-to-sensing adaptations can enhance efficiency by dynamically adjusting sensing and computation based on task demands, such as sensing a very limited part of the environment and predicting the rest. By guiding sensing through control actions, action-to-sensing pathways can improve task relevance and resource use, but they also require robust monitoring to prevent cascading errors and maintain reliability. Multi-agent sensing-action loops further extend these capabilities through coordinated sensing and actions across distributed agents, optimizing resource use via collaboration. Additionally, neuromorphic computing, inspired by biological systems, provides an efficient framework for spike-based, event-driven processing that conserves energy, reduces latency, and supports hierarchical control--making it ideal for multi-agent optimization. This article highlights the importance of end-to-end co-design strategies that align algorithmic models with hardware and environmental dynamics and improve cross-layer interdependencies to improve throughput, precision, and adaptability for energy-efficient edge autonomy in complex environments.