Dissertação

An Adaptive Robotics Middleware for a Cloud-based bridgeOS EVALUATED

As aplicações robóticas e as capacidades dos robôs têm crescido exponencialmente nestes últimos anos. No entanto, limitações de hardware e restrições dos meios ambientes continuam a impedir alguns requisitos de serem satisfeitos. Contudo, à medida que a computação em nuvem progrediu, a robótica começou a tirar partido dos seus recursos elásticos, descarregando computação e dados para a nuvem. Isto deu início a um novo campo designado, Cloud Robotics. Múltiplas soluções têm sido propostas, cada uma com as suas particularidades e objetivos, embora nenhuma tenha sido capaz de fornecer uma solução padrão e genérica que vincule robôs, utilizadores e computação em nuvem. Uma plataforma inovadora, a bridgeOS, tenta assumir esse papel, fornecendo uma nova solução e estrutura, que integra paradigmas de serviços recentes, abordagens orientadas para a web e um software proeminente para redes robóticas, o Robot Operating System (ROS). De modo a alcançar este objetivo, propomos uma extensão de bridgeOS, destinada para a computação em nuvem, capaz de lançamentos dinâmicos de serviços para os robôs e adicione suporte para tomada de decisões adaptativas, com base em recursos disponíveis e métricas de desempenho, para otimizar em tempo real, a forma como estes serviços são distribuídos e qual o desempenho alcançado. No geral, o middleware desenvolvido é robusto, resistente, versátil e capaz de escalar para centenas de componentes. Os resultados experimentais mostram que é uma solução viável, com benefícios a excederem a sobrecarga gerada.
Mediador Robótico, Nuvem Robótica, Descarregamento Adaptativo, Monitorizaçãao em Tempo Real, Contêineres Docker, ROS

Novembro 3, 2017, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Luís Manuel Antunes Veiga

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Associado

ORIENTADOR

Rodrigo Martins de Matos Ventura

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Auxiliar