Power-Efficient Autonomous Mobile Robots

📄 arXiv: 2511.20467v1 📥 PDF

作者: Liangkai Liu, Weisong Shi, Kang G. Shin

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2025-11-25

备注: 13 pages, 16 figures

💡 一句话要点

pNav：通过联合优化物理和信息子系统，提升自主移动机器人能效

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 自主移动机器人 能效优化 信息物理系统 功耗预测 导航局部性

📋 核心要点

  1. 现有自主移动机器人能效优化面临系统功耗分解可变性、环境感知导航局部性以及软硬件子系统协调等挑战。
  2. pNav通过集成毫秒级功耗预测、实时建模导航局部性以及动态协调软硬件配置，实现自主移动机器人能效提升。
  3. 实验结果表明，pNav能够以超过96%的准确率预测功耗，并在不影响导航性能的前提下，降低38.1%的功耗。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为pNav的新型电源管理系统，旨在通过联合优化自主移动机器人(AMR)的物理/机械和信息子系统，显著提高其功率/能源效率。通过分析AMR的功耗，我们识别出实现信息物理系统(CPS)能效的三个挑战，这些挑战涉及信息(C)和物理(P)子系统：(1)系统功耗分解的可变性，(2)环境感知的导航局部性，以及(3)C和P子系统的协调。pNav采用多方面的方法来实现AMR的能效。首先，它集成了C和P子系统的毫秒级功耗预测。其次，它包括对AMR空间和时间导航局部性的新型实时建模和监控。第三，它支持AMR软件（导航、检测）和硬件（电机、DVFS驱动）配置的动态协调。pNav使用机器人操作系统(ROS)导航堆栈、2D LiDAR和摄像头进行了原型设计。我们使用真实机器人和Gazebo环境进行的深入评估表明，功耗预测的准确率超过96%，并且在不影响导航准确性和安全性的前提下，功耗降低了38.1%。

🔬 方法详解

问题定义：自主移动机器人(AMR)的能效问题，具体而言，如何在保证导航精度和安全性的前提下，降低AMR的功耗。现有方法通常只关注软件或硬件层面的优化，缺乏对信息物理系统(CPS)的整体考虑，难以应对系统功耗分解的可变性、环境感知的导航局部性以及软硬件子系统协调等复杂挑战。

核心思路：pNav的核心思路是通过联合优化AMR的物理（机械）和信息子系统，实现整体能效提升。它将功耗预测、导航局部性建模和软硬件动态协调相结合，形成一个闭环的电源管理系统。这种设计能够根据环境和任务的变化，动态调整AMR的配置，从而在保证性能的同时，最大限度地降低功耗。

技术框架：pNav的整体框架包含三个主要模块：(1) 功耗预测模块，用于预测信息和物理子系统的功耗；(2) 导航局部性建模模块，用于实时建模和监控AMR的空间和时间导航局部性；(3) 动态协调模块，用于动态协调AMR的软件（导航、检测）和硬件（电机、DVFS驱动）配置。这三个模块协同工作，形成一个闭环的优化系统。

关键创新：pNav的关键创新在于其对AMR信息物理系统的整体优化。它不仅考虑了软件层面的导航算法优化，还考虑了硬件层面的功耗管理。通过实时建模导航局部性，pNav能够根据环境的变化动态调整AMR的配置，从而实现更高效的能源利用。此外，毫秒级的功耗预测也为动态协调提供了更精确的依据。

关键设计：pNav使用Robot Operating System (ROS) Navigation Stack作为导航框架，并集成了2D LiDAR和摄像头用于环境感知。功耗预测模块采用了机器学习模型，通过历史数据学习功耗模式。导航局部性建模模块则采用了基于空间和时间的统计方法，实时估计AMR的导航局部性。动态协调模块则通过PID控制器等方法，实现对电机和DVFS驱动的精确控制。

📊 实验亮点

实验结果表明，pNav能够以超过96%的准确率预测AMR的功耗。在真实机器人和Gazebo仿真环境中，pNav在不影响导航准确性和安全性的前提下，实现了38.1%的功耗降低。这些结果表明，pNav是一种有效的AMR电源管理系统，能够显著提高其能效。

🎯 应用场景

pNav技术可广泛应用于仓储物流、智能制造、家庭服务等领域的自主移动机器人。通过降低AMR的功耗，可以延长其续航时间，减少充电频率，提高工作效率，并降低运营成本。此外，该技术还有助于推动绿色环保的机器人技术发展，减少能源消耗和碳排放。

📄 摘要（原文）

This paper presents pNav, a novel power-management system that significantly enhances the power/energy-efficiency of Autonomous Mobile Robots (AMRs) by jointly optimizing their physical/mechanical and cyber subsystems. By profiling AMRs' power consumption, we identify three challenges in achieving CPS (cyber-physical system) power-efficiency that involve both cyber (C) and physical (P) subsystems: (1) variabilities of system power consumption breakdown, (2) environment-aware navigation locality, and (3) coordination of C and P subsystems. pNav takes a multi-faceted approach to achieve power-efficiency of AMRs. First, it integrates millisecond-level power consumption prediction for both C and P subsystems. Second, it includes novel real-time modeling and monitoring of spatial and temporal navigation localities for AMRs. Third, it supports dynamic coordination of AMR software (navigation, detection) and hardware (motors, DVFS driver) configurations. pNav is prototyped using the Robot Operating System (ROS) Navigation Stack, 2D LiDAR, and camera. Our in-depth evaluation with a real robot and Gazebo environments demonstrates a >96% accuracy in predicting power consumption and a 38.1% reduction in power consumption without compromising navigation accuracy and safety.