Интеллектуальное восприятие и действие для надежной автономности на краю: возможности и вызовы

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

February 4, 2025

Авторы: 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

Аннотация

Автономное краевое вычисление в робототехнике, умных городах и автономных транспортных средствах основано на беспрепятственной интеграции сенсорики, обработки и актуации для принятия решений в реальном времени в динамических средах. В его основе лежит цикл "от сенсорики к действию", который итеративно выравнивает входы сенсоров с вычислительными моделями для управления адаптивными стратегиями контроля. Эти циклы могут адаптироваться к гиперлокальным условиям, улучшая эффективность использования ресурсов и отзывчивость, но также сталкиваются с проблемами, такими как ограничения ресурсов, задержки синхронизации в слиянии данных из нескольких источников и риск каскадных ошибок в обратных связях. В данной статье исследуется, как проактивные, контекстно-ориентированные адаптации от сенсорики к действию и от действия к сенсорике могут улучшить эффективность путем динамической настройки сенсорики и вычислений в зависимости от требований задачи, таких как сенсорика очень ограниченной части окружающей среды и прогнозирование остального. Руководя сенсорикой через действия управления, пути от действия к сенсорике могут улучшить актуальность задачи и использование ресурсов, но они также требуют надежного мониторинга для предотвращения каскадных ошибок и поддержания надежности. Многоагентные циклы сенсорики-действия дополнительно расширяют эти возможности через координированную сенсорику и действия между распределенными агентами, оптимизируя использование ресурсов через сотрудничество. Кроме того, нейроморфное вычисление, вдохновленное биологическими системами, предоставляет эффективную основу для обработки на основе импульсов, событийного управления, что экономит энергию, снижает задержки и поддерживает иерархический контроль, что делает его идеальным для многоагентной оптимизации. В данной статье подчеркивается важность стратегий совместного проектирования "от начала до конца", которые выравнивают алгоритмические модели с аппаратными средствами и динамикой окружающей среды и улучшают взаимосвязи между уровнями для увеличения пропускной способности, точности и адаптивности для энергоэффективной автономности на краю в сложных средах.

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.