FogROS2-FT: Fault Tolerant Cloud Robotics
作者: Kaiyuan Chen, Kush Hari, Trinity Chung, Michael Wang, Nan Tian, Christian Juette, Jeffrey Ichnowski, Liu Ren, John Kubiatowicz, Ion Stoica, Ken Goldberg
分类: cs.RO, cs.AI, cs.DC, cs.NI
发布日期: 2024-12-06
备注: IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems 2024 Best Paper Finalist
💡 一句话要点
FogROS2-FT：面向云机器人的容错多云服务框架，降低成本和延迟。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 云机器人 容错 多云服务 服务复制 低延迟
📋 核心要点
- 现有云机器人系统易受云服务中断和网络质量波动影响，导致性能下降和可靠性问题。
- FogROS2-FT通过多云复制无状态服务，实现请求路由和快速响应，从而提高容错能力。
- 实验表明，FogROS2-FT在降低成本、减少延迟方面表现出色，并提升了系统在不稳定环境下的鲁棒性。
📝 摘要（中文）
云机器人技术使机器人能够将复杂的计算任务卸载到云服务器，以提高性能和易于管理。然而，云计算成本可能很高，云服务可能会偶尔停机，并且机器人和云之间的连接容易受到网络服务质量（QoS）变化的影响。我们提出了FogROS2-FT（容错），通过引入多云扩展来缓解这些问题，该扩展自动复制独立的无状态机器人服务，将请求路由到这些副本，并将第一个响应返回。通过复制，即使云服务提供商宕机或QoS较低，机器人仍然可以从云计算中受益。此外，许多云计算提供商提供低成本的竞价实例，这些实例可能会意外关闭。通常，这些低成本实例不适用于云机器人，但FogROS2-FT的容错特性使其能够可靠地使用。我们在模拟（视觉对象检测、语义分割、运动规划）和1个物理机器人实验（扫描-拾取-放置）中展示了FogROS2-FT的容错能力。在相同的硬件规格上运行，FogROS2-FT实现了运动规划，成本降低高达2.2倍，99百分位（P99）长尾延迟降低高达5.53倍。在网络减速和资源争用下，FogROS2-FT将对象检测和语义分割的P99长尾延迟分别降低了2.0倍和2.1倍。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决云机器人系统中，由于云服务中断、网络质量波动以及高昂的云计算成本所带来的可靠性和性能问题。现有方法通常依赖于单一云服务提供商，缺乏容错机制，并且难以充分利用低成本的计算资源。
核心思路：FogROS2-FT的核心思路是引入多云复制机制，将无状态的机器人服务部署到多个云服务提供商上。通过智能路由请求到不同的副本，并选择最先返回的响应，系统能够在单个云服务出现故障或网络质量下降时，仍然保持正常运行。此外，该方法还允许利用低成本的竞价实例，进一步降低云计算的总体成本。
技术框架：FogROS2-FT的整体架构包括以下几个主要模块：1) 服务复制管理器：负责将无状态的机器人服务复制到多个云服务提供商。2) 请求路由器：根据一定的策略，将来自机器人的请求路由到不同的服务副本。3) 响应选择器：选择最先返回的响应，并将其返回给机器人。4) 监控模块：持续监控各个服务副本的健康状况和性能指标，以便及时发现和处理故障。
关键创新：FogROS2-FT最重要的技术创新点在于其多云容错机制。与传统的单一云服务部署方式相比，FogROS2-FT能够显著提高系统的可靠性和鲁棒性，降低对单一云服务提供商的依赖。此外，该方法还能够充分利用低成本的竞价实例，从而降低云计算的总体成本。
关键设计：FogROS2-FT的关键设计包括：1) 无状态服务设计：确保机器人服务是无状态的，以便能够轻松地复制到多个云服务提供商。2) 智能路由策略：根据网络质量、服务负载等因素，动态地调整请求的路由策略。3) 快速响应选择：采用高效的响应选择算法，以确保机器人能够尽快获得响应。4) 监控与故障恢复：实施全面的监控机制，以便及时发现和处理故障，并自动切换到其他可用的服务副本。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FogROS2-FT在运动规划任务中，成本降低高达2.2倍，P99长尾延迟降低高达5.53倍。在网络减速和资源争用下，对象检测和语义分割的P99长尾延迟分别降低了2.0倍和2.1倍。这些数据表明，FogROS2-FT能够显著提高云机器人系统的性能和可靠性。
🎯 应用场景
FogROS2-FT适用于各种需要高可靠性和低延迟的云机器人应用场景，例如：自动驾驶、远程手术、智能制造、物流仓储等。通过降低云计算成本和提高系统鲁棒性，FogROS2-FT能够促进云机器人技术的广泛应用，并为相关产业带来显著的经济效益。
📄 摘要（原文）
Cloud robotics enables robots to offload complex computational tasks to cloud servers for performance and ease of management. However, cloud compute can be costly, cloud services can suffer occasional downtime, and connectivity between the robot and cloud can be prone to variations in network Quality-of-Service (QoS). We present FogROS2-FT (Fault Tolerant) to mitigate these issues by introducing a multi-cloud extension that automatically replicates independent stateless robotic services, routes requests to these replicas, and directs the first response back. With replication, robots can still benefit from cloud computations even when a cloud service provider is down or there is low QoS. Additionally, many cloud computing providers offer low-cost spot computing instances that may shutdown unpredictably. Normally, these low-cost instances would be inappropriate for cloud robotics, but the fault tolerance nature of FogROS2-FT allows them to be used reliably. We demonstrate FogROS2-FT fault tolerance capabilities in 3 cloud-robotics scenarios in simulation (visual object detection, semantic segmentation, motion planning) and 1 physical robot experiment (scan-pick-and-place). Running on the same hardware specification, FogROS2-FT achieves motion planning with up to 2.2x cost reduction and up to a 5.53x reduction on 99 Percentile (P99) long-tail latency. FogROS2-FT reduces the P99 long-tail latency of object detection and semantic segmentation by 2.0x and 2.1x, respectively, under network slowdown and resource contention.