클라우드 기반 로보틱스 시스템 설계 및 구현

Abstract

본 논문에서는 클라우드 기반의 엔진 오프로딩 및 다수 로봇 클러스터 구성을 통해 효율적인 다수 로봇 제어를 위한 클라우드 기반 로보틱스 시스템을 설계하고 실제 5G MEC (Multi-access Edge Computing) 서버와 퍼블릭 클라우드에서 구현한 후 실험하고 제어 성능을 분석한다. 먼저, 소프트웨어 컨테이너 가상화 기술인 도커를 활용하여 클라우드 로보틱스 시스템을 구성하는 로봇 엔진과 제어기 모듈을 도커화 (Dockerization) 한다. 컴퓨팅 시스템에서 도커 컨테이너를 효율적으로 운영하기 위해서 쿠버네티스 플랫폼을 설계하고, 로봇의 주행 엔진과 제어 모듈을 5G MEC와 퍼블릭 클라우드에 각각 오프로딩을 수행하며, 서버에 오프로딩이 된 로봇 엔진 및 제어 모듈이 원격의 로봇을 문제 없이 제어하는 실험을 통해 클라우드 기반의 로봇 엔진 오프로딩 시스템의 타당성을 검증한다. 이후, 쿠버네티스 기반의 로봇 클러스터링 (Clustering) 방법을 제안하여 로컬 (Local) 에지 클라우드 (Edge Cloud) 기반으로 원격의 다수 로봇 제어와 관리를 수행하고 필요한 로봇에게 동시에 로봇 제어 엔진 및 응용 소프트웨어를 배포하고 유지 보수 할 수 있음을 검증한다. 마지막으로, 로보틱스 시스템을 운영하는 쿠버네티스 상에 로봇 엔진 컨테이너 (Container) 실행의 장애 허용을 위한 이중화 설계를 제안하여 쿠버네티스에서 실행되는 로봇 엔진 컨테이너에 장애가 발생하여도 복제 (Replication) 컨테이너에 의해 중첩 구간을 거쳐 실시간으로 장애 구간 없이 복구가 되는 것을 셀프 밸런싱 로봇 제어 실험을 통해 타당성을 보이도록 한다.|In this dissertation, a cloud-based robotics system is developed on actual 5G MEC (Multi-access Edge Computing) servers and public clouds and tested to evaluate control performance. The system is designed for effective multi-robot control through cloud-based engine offloading and multi-robot cluster configuration. The cloud robotics system consists of the robot engine and controller module, both of which are containerized using Docker, a technology that enables software container virtualization. To operate an engine that is containerized using Docker, a Kubernetes platform is specifically designed. As part of the experimentation process, the navigation engine and control module of the robot are offloaded to the 5G MEC and public cloud, respectively. This experimentation is significant as it verifies the effectiveness of the setup by connecting to MEC through 5G commercial networks and offloading the robot engines. Furthermore, it also validates the performance of real-time control systems, such as self-balancing robots, utilizing the capabilities of public cloud. Subsequently, a Kubernetes-based robot clustering method is proposed, which enables remote robot control and management utilizing local edge networks. This method distributes and maintains robot control engines and application software for the required robots simultaneously, and its validity is verified through experiments conducted to assess its effectiveness. Finally, a redundant design of Kubernetes technology is proposed for a cloud-based robotics system, aiming to allow real-time failures. This approach is validated through experiments where the robot control module running on Kubernetes demonstrates real-time recovery in the event of a failure.