Evaluación de métricas para el rendimiento de redes inalámbricas de robots móviles en el marco de la Industria 4.0
Las aplicaciones de robótica móvil actuales en el marco de la industria 4.0 requieren emplear una red de robots para garantizar la comunicación entre diferentes agentes robóticos. Según algunos autores, se plantean retos a nivel de red de robots dado que se presentan retrasos en la transmisión de da...
- Autores:
-
Jimenez-Builes, Jovani Alberto
Serrate-Hincapie, Alejandro
Zapata-Jaramillo, Carlos Mario
Espinosa-Bedoya, Albeiro
Acosta-Amaya , Gustavo Alonso
- Tipo de recurso:
- Article of journal
- Fecha de publicación:
- 2022
- Institución:
- Universidad EIA .
- Repositorio:
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- Acceso en línea:
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- Palabra clave:
- Robot Network
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Robótica en la nube
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Las aplicaciones de robótica móvil actuales en el marco de la industria 4.0 requieren emplear una red de robots para garantizar la comunicación entre diferentes agentes robóticos. Según algunos autores, se plantean retos a nivel de red de robots dado que se presentan retrasos en la transmisión de datos debido al gran flujo de información y a los ruidos que se pueden presentar. Por tanto, existen diferentes métricas de rendimiento que permitan evaluar el desempeño de los robots y de la red de robots, pero a la hora de realizar la evaluación de una red de robots no se tiene claro cuál de las diferentes métricas emplear. En este artículo se propone una evaluación de métricas de rendimiento a partir de una selección de características, con el fin de apoyar la toma de decisiones que permitan seleccionar las métricas más adecuadas según la aplicación. Se espera que con esta solución los investigadores puedan seleccionar las métricas que requieren para la evaluación de redes de robots en el marco de la industria 4.0. |
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Por tanto, existen diferentes métricas de rendimiento que permitan evaluar el desempeño de los robots y de la red de robots, pero a la hora de realizar la evaluación de una red de robots no se tiene claro cuál de las diferentes métricas emplear. En este artículo se propone una evaluación de métricas de rendimiento a partir de una selección de características, con el fin de apoyar la toma de decisiones que permitan seleccionar las métricas más adecuadas según la aplicación. Se espera que con esta solución los investigadores puedan seleccionar las métricas que requieren para la evaluación de redes de robots en el marco de la industria 4.0.Current mobile robotics applications within the framework of Industry 4.0 require the use of a network of robots to ensure communication between different robotic agents. According to some authors, there are challenges at the robot network level given that there are delays in data transmission due to the large flow of information and the noise that can occur. Therefore, there are different performance metrics that allow evaluating the performance of robots and the robot network, but when evaluating a robot network it is not clear which of the different metrics to use. This article proposes an evaluation of performance metrics based on a selection of characteristics, in order to support decision-making that allows selecting the most appropriate metrics according to the application. It is expected that with this solution, researchers will be able to select the metrics they require for the evaluation of robot networks in the framework of Industry 4.0.application/pdfspaFondo Editorial EIA - Universidad EIARevista EIA - 2022https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessEsta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://revistas.eia.edu.co/index.php/reveia/article/view/1598Robot NetworkPerformance MetricsIndustry 4.0Cloud RoboticsRed de robotsMétricas de rendimientoIndustria 4.0Robótica en la nubeEvaluación de métricas para el rendimiento de redes inalámbricas de robots móviles en el marco de la Industria 4.0Evaluation of metrics for the performance of wireless networks of mobile robots in the framework of Industry 4.0Artículo de revistaJournal articlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_6501http://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/ARTREFhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85E. Spaho, L. Barolli, V. Kolici and A. Lala, “Performance Evaluation of Different Routing Protocols in a Vehicular Delay Tolerant Network,” 2015 10th International Conference on Broadband and Wireless Computing, Communication and Applications (BWCCA), Krakow, 2015, pp. 157-162. DOI: 10.1109/BWCCA.2015.46.Erboz, G. (2017). How To Define Industry 4.0: Main Pillars Of Industry 4.0. 7th International Conference on Management (pág. 9). Nitra: ICoM. DOI: 10.1016/j.promfg.2018.02.034.Falco, Joseph & Van Wyk, Karl & Messina, Elena. (2018). Performance Metrics and Test Methods for Robotic Hands. National Institute of Standards and Technology, 45-65. DOI: 10.6028/NIST.SP.1227-draftGagliardi, E., & Peñalver, G. (2006). Evaluación de Métricas en Redes de Computadoras. IX Congreso Argentino de Ciencias de la Computación, 1361-1372. DOI: 10.1007/978-3-540-77024-4_4.Guarnizo, J., & Mellado, M. (2016). Arquitectura de equipos de fútbol de robots con control centralizado. Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial, 54-67. DOI: 10.1016/j.riai.2016.05.005Hollinger, G., Choudhuri, C., Mitra, U., & Sukhatme, G. (2013). Distortion Metrics for Robotic Sensor Networks. International Workshop on Wireless Networking for Unmanned Autonomous Vehicles, 380-395. DOI: 10.1109/GLOCOMW.2013.6825195.Jawhar, I., Mohamed, N., Wu, J., & Al-Jaroodi, J. (2018). Networking of Multi-Robot Systems: Architectures and Requirements. Journal of sensor and actuator networks (pág. 17). Pittsburgh: MDPI. DOI: 7. 52. 10.3390/jsan7040052.Rossi, F., & Pavone, M. (2013). Decentralized decision-making on robotic networks with hybrid performance metrics. 51st Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, 358-365. DOI: 10.1109/Allerton.2013.6736546.Wang, L., & Lui, M. (2014). Hierarchical Auction-based Mechanism for Real-Time Resource Retrieval in Cloud Mobile Robotic System. IEEE International Conference on Robotics & Automation (ICRA), (págs. 2164-2169). Hong Kong. DOI: 10.1109/ICRA.2014.6907157Ye, W., Vaughan, R., Sukhatme, G.,Heidemann, J., Estrin, D., & Mataric, M. (2003). Evaluating control strategies for wireless-networked robots using an integrated robot and network simulation. Proceedings 2001 ICRA. IEEE International Conference on Robotics and Automation (págs. 1050-4729). Seoul, South Korea: IEEE. DOI: 10.1109/ROBOT.2001.933068.Zimmerman, T. (2019). Metrics and key performance indicators for robotic cybersecurity performance analisys (Vol. 1). (U. D. Commerce, Ed.) new york: National Institute of Standards and technology. DOI: 10.6028/NIST.IR.8177Zavlanos, M., Ribeiro, A., & Pappas, G. (2010). Mobility & Routing Control in Networks of Robots. 49th IEEE Conference on Decision and Control, (págs. 7545-7550). Hilton Atlanta Hotel, Atlanta, GA, USA. DOI: 10.1109/CDC.2010.5717013.Zhang, F., Chen, W., & Xi, Y. (2006). 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