Intelligente Waarneming-naar-Actie voor Robuuste Autonomie aan de Rand: Kansen en Uitdagingen

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

February 4, 2025

Auteurs: 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

Samenvatting

Autonome edge computing in robotica, slimme steden en autonome voertuigen steunt op de naadloze integratie van waarneming, verwerking en activering voor real-time besluitvorming in dynamische omgevingen. In de kern staat de waarneming-tot-actie lus, die sensorinvoer iteratief afstemt met rekenkundige modellen om adaptieve controlestrategieën aan te sturen. Deze lussen kunnen zich aanpassen aan hyperlokale omstandigheden, waardoor de efficiëntie van hulpbronnen en reactievermogen worden verbeterd, maar ze worden ook geconfronteerd met uitdagingen zoals hulpbronbeperkingen, synchronisatievertragingen bij multimodale gegevensfusie en het risico van zich voortplantende fouten in terugkoppelingslussen. Dit artikel onderzoekt hoe proactieve, contextbewuste waarneming-tot-actie en actie-tot-waarneming aanpassingen de efficiëntie kunnen verbeteren door dynamisch de waarneming en berekening aan te passen op basis van taakeisen, zoals het waarnemen van een zeer beperkt deel van de omgeving en de rest voorspellen. Door de waarneming te sturen via controleacties kunnen actie-tot-waarneming paden de taakrelevantie en het gebruik van hulpbronnen verbeteren, maar ze vereisen ook robuuste monitoring om zich voortplantende fouten te voorkomen en betrouwbaarheid te handhaven. Multi-agent waarneming-actie lussen breiden deze mogelijkheden verder uit door gecoördineerde waarneming en acties over gedistribueerde agenten, waarbij de hulpbronnenoptimalisatie wordt geoptimaliseerd via samenwerking. Bovendien biedt neuromorfische computing, geïnspireerd door biologische systemen, een efficiënt kader voor op spikes gebaseerde, op gebeurtenissen gebaseerde verwerking dat energie bespaart, latentie vermindert en hiërarchische controle ondersteunt - waardoor het ideaal is voor multi-agent optimalisatie. Dit artikel benadrukt het belang van end-to-end co-ontwerpstrategieën die algoritmische modellen afstemmen met hardware en omgevingsdynamiek en de interafhankelijkheden tussen lagen verbeteren om de doorvoer, precisie en aanpasbaarheid te verbeteren voor energiezuinige edge autonomie in complexe omgevingen.

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.