Rethinking Energy Management for Autonomous Ground Robots on a Budget

📄 arXiv: 2502.01858v1 📥 PDF

作者: Akshar Chavan, Rudra Joshi, Marco Brocanelli

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-02-03

备注: 7 pages

💡 一句话要点

提出PECC框架，在能量预算约束下优化AGR的计算频率和运动速度，提升性能。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 自主地面机器人 能量管理 计算频率 运动速度 优化控制 能量预算 性能提升

📋 核心要点

  1. AGR的能量限制是性能瓶颈，现有方法或侧重节能，或侧重任务调度，缺乏能量预算约束下的综合优化。
  2. PECC框架通过联合优化计算频率和运动速度，在满足能量预算的前提下，最大化AGR的性能。
  3. 实验表明，PECC在真实环境和仿真中均能有效提升AGR的行驶速度，并充分利用给定的能量预算。

📝 摘要（中文）

自主地面机器人(AGR)由于能量储备有限，面临着严峻的挑战，这限制了它们的整体性能和可用性。以往的研究主要集中在节能方法和车队管理策略的任务分配上，以延长运行时间。然而，车队级调度器假设任务分配期间存在特定的能量消耗，要求AGR充分利用能量以获得最大性能，这与节能实践相悖。本文通过实验分析了计算频率和运动速度对能量消耗和性能的综合影响，为在指定能量预算约束内优化网络物理资源的集成方法奠定了基础。为了应对这一挑战，我们引入了PECC（可预测能量消耗控制器）框架，旨在优化计算频率和运动速度，以最大限度地提高性能，同时确保系统在指定的能量预算内运行。我们使用真实的AGR和仿真对PECC进行了广泛的实验，并将其与节能基线进行了比较。结果表明，在实际测试中，AGR的行驶速度比基线快17%，在仿真中快31%，同时分别消耗了95%和91%的给定能量预算。这些结果证明，在优先考虑能量预算而非节能需求的情况下，PECC可以有效地提高AGR的性能。

🔬 方法详解

问题定义：自主地面机器人(AGR)在执行任务时面临能量限制，如何在给定的能量预算内最大化其性能是一个关键问题。现有的方法要么侧重于节能，牺牲了性能；要么侧重于任务调度，假设了固定的能量消耗，与节能策略相悖。因此，需要在能量预算的约束下，找到性能和能耗之间的平衡点。

核心思路：PECC的核心思路是联合优化AGR的计算频率和运动速度。通过动态调整这两个参数，可以在满足能量预算的前提下，最大化AGR的行驶速度。这种方法避免了固定能量消耗的假设，并允许AGR根据实际情况灵活调整其行为。

技术框架：PECC框架包含以下主要模块：1) 能量预算设定模块：设定AGR可用的总能量。2) 能量消耗预测模块：根据计算频率和运动速度预测AGR的能量消耗。3) 优化控制器：根据能量预算和能量消耗预测，动态调整计算频率和运动速度，以最大化性能。4) 执行模块：将优化后的计算频率和运动速度应用于AGR。

关键创新：PECC的关键创新在于其综合考虑了计算频率和运动速度对能量消耗的影响，并在此基础上进行优化。与传统的节能方法不同，PECC允许在一定程度上牺牲节能性，以换取更高的性能，只要总能量消耗不超过预算即可。这种方法更符合实际应用的需求，因为在某些情况下，完成任务的时间比节省能量更重要。

关键设计：PECC使用了一种基于模型的预测控制方法，根据AGR的动力学模型和能量消耗模型，预测不同计算频率和运动速度下的能量消耗和性能。优化控制器使用一种优化算法（具体算法未知）来找到最优的计算频率和运动速度，以最大化性能，同时满足能量预算约束。能量消耗模型和动力学模型的准确性对PECC的性能至关重要，需要通过实验数据进行校准。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在真实环境中，使用PECC的AGR的行驶速度比节能基线快17%，同时消耗了95%的能量预算。在仿真环境中，PECC的AGR的行驶速度比基线快31%，消耗了91%的能量预算。这些结果表明，PECC能够在满足能量预算的前提下，显著提升AGR的性能。

🎯 应用场景

PECC框架可应用于各种需要自主地面机器人执行任务的场景，例如物流配送、环境监测、安防巡逻等。通过在能量预算约束下优化AGR的性能，可以提高任务完成效率，延长AGR的运行时间，并降低运营成本。该研究成果对于提升AGR的实用性和可靠性具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Autonomous Ground Robots (AGRs) face significant challenges due to limited energy reserve, which restricts their overall performance and availability. Prior research has focused separately on energy-efficient approaches and fleet management strategies for task allocation to extend operational time. A fleet-level scheduler, however, assumes a specific energy consumption during task allocation, requiring the AGR to fully utilize the energy for maximum performance, which contrasts with energy-efficient practices. This paper addresses this gap by investigating the combined impact of computing frequency and locomotion speed on energy consumption and performance. We analyze these variables through experiments on our prototype AGR, laying the foundation for an integrated approach that optimizes cyber-physical resources within the constraints of a specified energy budget. To tackle this challenge, we introduce PECC (Predictable Energy Consumption Controller), a framework designed to optimize computing frequency and locomotion speed to maximize performance while ensuring the system operates within the specified energy budget. We conducted extensive experiments with PECC using a real AGR and in simulations, comparing it to an energy-efficient baseline. Our results show that the AGR travels up to 17\% faster than the baseline in real-world tests and up to 31\% faster in simulations, while consuming 95\% and 91\% of the given energy budget, respectively. These results prove that PECC can effectively enhance AGR performance in scenarios where prioritizing the energy budget outweighs the need for energy efficiency.