A CODECO Case Study and Initial Validation for Edge Orchestration of Autonomous Mobile Robots
H. Zhu, T. Samizadeh, R. C. Sofia
自主移动机器人(AMR)越来越多地采用跨Edge-Cloud连续体的容器化微服务。 虽然Kubernetes是此类系统的事实编排者,但其稳定网络、同质资源和充足的计算能力的假设在移动、资源受限的机器人环境中并不完全保持。 本文介绍了关于智能制造AMR的案例研究,并使用受控的KinD环境对CODECO编排和标准Kubernetes进行了初步比较。 指标包括 pod 部署和删除时间、CPU 和内存使用情况以及 pod 数据速率。 观察到的结果表明,CODECO提供了减少的CPU消耗和更稳定的通信模式,其成本是适度的内存开销(10-15%),并且由于安全叠加初始化而略微增加的pod生命周期延迟。
Autonomous Mobile Robots (AMRs) increasingly adopt containerized micro-services across the Edge-Cloud continuum. While Kubernetes is the de-facto orchestrator for such systems, its assumptions of stable networks, homogeneous resources, and ample compute capacity do not fully hold in mobile, resource-constrained robotic environments. This paper describes a case study on smart-manufacturing AMRs and performs an initial comparison between CODECO orchestration and standard Kubernetes using a control...