Diseño y Análisis de una Arquitectura Distribuida para Entornos Robóticos Heterogéneos

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1 Diseño y Análisis de una Arquitectura Distribuida para Entornos Robóticos Heterogéneos Andrés S. Vázquez, Antonio Adán Escuela Superior de Informática, UCLM, Paseo de la Universidad 4, Ciudad Real, Spain Resumen En este trabajo se describe un framework para la integración de sistemas robóticos distribuidos y heterogéneos. Las arquitecturas middleware de integración robótica para dichos sistemas se encuentran actualmente en fase de investigación y desarrollo. Nuestra arquitectura presenta tres niveles funcionales: nivel de control distribuido o de tiempo real estricto, nivel de periferia distribuida o de tiempo real blando y nivel puente o de enlace. En cada nivel funcional, se presentan diferentes técnicas basadas en la utilización de middlewares para comunicación de alto rendimiento junto con el uso de patrones y paradigmas software. El desarrollo de esta arquitectura nos ha servido para la integración de una célula experimental robotizada con sensorización 3D. La validación de cada nivel funcional es expuesta mediante los resultados en diferentes tests experimentales. Palabras Clave: Control Distribuido de robots, robots industriales, arquitecturas middleware, integración de sistemas. 1 INTRODUCCIÓN Hoy en día los entornos robóticos están compuestos por una gran cantidad de elementos distribuidos y heterogéneos. Para la integración de todos estos sistemas surgen las arquitecturas middleware. La tendencia de los últimos 10 años en entornos robóticos ha sido distinguir entre dos niveles principales de middleware: los de comunicación y los robóticos. Los middlewares de bajo nivel o de comunicación aportan el enlace con el s.o y la comunicación entre elementos. Estos middlewares permiten crear sistemas modulares, extensibles, flexibles y escalables. Se utilizan middlewares genéricos como CORBA, SOAP/.NET, ICE, COM+, JAVA/RMI, o middleware desarrollados para comunicación de robots, como pueden ser IPT, IPC, RTC, NML Los middlewares de alto nivel o robóticos están diseñados específicamente para el desarrollo, programación, simulación y reutilización de sistemas robóticos. Estos middlewares, a su vez, incluyen los middlewares de comunicaciones para controlar aspectos de arquitectura, comunicación, integración, etc. Los más representativos son [4]: The Player/Stage/Gazebo project, Aria (ActiveMedia Robotics Interface for Applications), Carmen (The Carnegie Mellon Navigation Toolkit), Orocos, Simoo-RT. La elección o desarrollo de una arquitectura middleware para una aplicación robótica es crucial de cara a la correcta integración de todos los elementos y, sobre todo, para alcanzar aspectos tan importantes como la eficiencia, el rendimiento, o la reusabilidad. En el presente artículo se expone la arquitectura desarrollada por nuestro grupo de investigación. Esta arquitectura ha surgido por la necesidad de integración de un sistema experimental de manipulación robótica que es expuesto brevemente en la Sección 2. En la Sección 3.1 se realiza un estudio comparativo de los diferentes middlewares existentes y su aplicación en nuestro sistema experimental. En la Sección 3.2 se expone un planteamiento general de la arquitectura desarrollada. Las Secciones 3.3, 3.4 y 3.5 muestran en detalle el diseño de los diferentes niveles funcionales. La evaluación de la arquitectura y técnicas utilizadas se presenta la Sección 4. 2 CÉLULA DE MANIPULACIÓN ROBÓTICA Durante los últimos años nuestro grupo de investigación se ha centrado en el desarrollo de técnicas de visión por computador 3D para la interacción inteligente de robots. Para experimentar dichas técnicas se dispone de una célula experimental robotizada con visión 3D. Las aplicaciones en un entorno industrial de esta célula experimental son muy variadas. Un sistema de control basado en nuestras técnicas 3D permitiría utilizar la célula experimental como un elemento de manipulación inteligente dentro de una célula de fabricación. Por

2 ejemplo sería útil en procesos de control de calidad, clasificación / manipulación de piezas, paletizado, ensamblado, etc. Los elementos físicos (figura 1) que conforman la célula experimental son: Sistemas de visión 3D. o Sensor láser Vi-910 o Sensor de rango GRF-2 Plataforma de posicionamiento de 5 gdl. Sistema robótico. Robot Staubli RX-90. Controlador local CS8. Pinza paralela. Sistemas de teleoperación. Dispositivo háptico Phantom premiun 1.5 Escena Compleja Garra Paralela Sensor 3D Robot Rx90 Figura 1: Célula experimental de manipulación Para la interacción del robot sobre una escena compleja se han desarrollado las siguientes herramientas y aplicaciones: Herramienta de segmentación [10] Herramienta de reconocimiento [1] Herramienta de agarre [2] Herramienta de path planning [15] Aplicación para control distribuido del robot Aplicación de adquisición de datos 3D remota Aplicación de simulación avanzada En resumen, el proceso de manipulación autónoma inteligente es el siguiente: Primero se realiza la captura 3D parcial del área de trabajo de la célula experimental por medio de una única lectura del sensor de rango. Posteriormente, mediante los algoritmos de segmentación y reconocimiento, se reconstruye la escena para tener una información completa del entorno de trabajo. En este momento la herramientas de generación de trayectorias y de agarre determinan automáticamente las acciones que debe realizar el robot para manipular alguno de los objetos que se encuentran en entorno de trabajo. Además de la manipulación autónoma descrita, el robot puede ser teleoperado por medio de una aplicación remota o de un sistema háptico. 3 ARQUITECTURA DE CONTROL 3.1 MIDDLEWARES EN ROBÓTICA La mayoría de los middlewares robóticos están pensados para robótica móvil, como por ejemplo Player, Carmen y Miro. Nuestro sistema, aunque diseñado para que actúe como un sistema autónomo inteligente, es un sistema industrial de manipulación robótica. Por lo tanto, estos middlewares no son adecuados para la integración de nuestro sistema. Middleware robóticos para tiempo real compatibles con entornos de automatización como por ejemplo OROCOS, están bajo desarrollo actualmente. No tienen soporte para hardware específico como el robot industrial, los sensores de rango o el dispositivo háptico utilizado en nuestro sistema. SIMOO-RT, además de no presentar soporte para hardware, corre bajo un número limitado de plataformas tipo UNIX, como QNX. Esto lo hace incompatible para entornos heterogéneos, como el de nuestra célula experimental. Además, SIMOO-RT no está basado en middlewares base de alto rendimiento. El análisis del rendimiento de los middlewares robóticos de tiempo real es escaso en la literatura. Por ejemplo en [16] Kuo y Macdonal describen una arquitectura en tiempo real para el desarrollo de aplicaciones robóticas. Sin embargo, la aplicación y evaluación del tiempo real solo se resume a la utilización de prioridades en procesos distribuidos, y no al cumplimiento de los requisitos temporales. Estas consideraciones implican que, actualmente, no existe middleware que cumpla las especificaciones de nuestro sistema. De esta manera se ha optado por desarrollar una nueva arquitectura utilizando como base Realtime-Corba, que es un middleware de comunicaciones que permite tiempo real. Esta elección está corroborada en el estudio que realiza el DRDC (Defence Research and Development Canada) en [4] sobre middlewares de bajo nivel y robóticos. Las conclusiones que obtienen es que CORBA con su especificación en tiempo real de TAO es la más utilizada y la que permite implementaciones más flexibles, modulables, portables y extensibles. 3.2 PLANTEAMIENTO GENERAL Al utilizar TAO como middleware de bajo nivel se esta adoptando la arquitectura de Realtime-Corba y una metodología de programación basada en interfaces [13]. El objetivo de este trabajo es mantener dicha arquitectura y utilizarla para definir una arquitectura a más alto nivel definida por funcionalidades de diseño.

3 Para definir la arquitectura funcional se identifican los siguientes comportamientos básicos que pueden presentar los sistemas robóticos: Comportamiento en tiempo real estricto. Aplicaciones de control robótico con requisitos temporales y alto rendimiento. Comportamiento en tiempo real relajado Aplicaciones que no requieren de un tiempo de respuesta estricto o tolerantes a fallos temporales. Según este punto de vista, el problema que se plantea es un problema de concurrencia en donde sistemas con restricciones estrictas de tiempo real deben comunicarse con otros sistemas donde la restricciones temporales están relajadas. Este problema de concurrencia tiene una similitud con el patrón de arquitectura half-sync/half-async [6]. Este patrón desacopla el procesamiento de servicios asíncronos y síncronos en sistemas concurrentes, para simplificar la programación sin reducir significativamente el rendimiento. Aplicando este patrón para sistemas en tiempo real definimos lo siguientes niveles: Nivel de control distribuido, o nivel de tiempo real estricto (Sección 3.3). Siguiendo una arquitectura distribuida el control se considera no centralizado. Esto implica aplicar estrategias para comunicación en tiempo real. Nivel de periferia distribuida, o nivel de tiempo real blando (Sección 3.4). En este nivel se sitúan todos los elementos que no precisan tiempo real estricto para su funcionamiento pero que pueden actuar sobre el nivel de control por lo que precisan alto rendimiento. Nivel de puente o de comunicación entre control y periferia (Sección 3.5). Sirve de adaptador del nivel de periferia al nivel de control. A diferencia del patrón half-sync/half-async no puede definirse como una simple cola debido a las necesidades de un sistema robótico. Sección 3.4 y que presentan necesidades de tiempo real blando, y el nivel puente que comunica el controlador con la periferia. Figura 3: Niveles en la célula de manipulación 3.3 NIVEL DE CONTROL DISTRIBUIDO Nuestro planteamiento esta dirigido a sistemas de control descentralizado que necesiten tiempo real y que dispongan de buses que, aunque no diseñados para tiempo real, permiten la adaptación, mediante el nivel de aplicación, de una comunicación con planificación en tiempo real estricto. Este es el caso de los buses asíncronos, como por ejemplo el Rs Diseño Se considera un sistema con control descentralizado como se muestra en la figura 4 en el que el controlador A y el B se dividen la inteligencia de control. El controlador B o controlador interno controla los actuadores y recibe información u ordenes del controlador A o externo. La comunicación entre el controlador A y el B se realiza por medio de un canal asíncrono lo que dificulta la planificación en tiempo real. Ambos controladores A y B trabajan en tiempo real estricto mediante sistemas operativos de tiempo real Distributed Periphery Layer System 1 System 2 System 3 Asynchronous Bus Bridge Layer Distributed Control Layer External Adapter Local Internal Bus External Sensors Control Bus Interface Ethernet Bus Interface Local Sensors Control Internal Bus Actuators Control Figura 2. Arquitectura de 3 niveles S1 Sn S1 Sn A1 An Nuestra célula experimental es un ejemplo claro de un sistema en el que se presentan esos tres niveles funcionales. La figura 3 muestra el nivel de control en tiempo real estricto con un controlador descentralizado del robot industrial, el nivel de periferia con todos los subsistemas descritos en la Figura 4. Estructura de control descentralizado El proceso de convertir una tarea asíncrona en un proceso en tiempo real se realiza siguiendo los siguientes escenarios que pueden darse en un sistema de control descentralizado:

4 Escenario 1. Control Cooperativo. Los controladores colaboran, mediante el canal de comunicaciones, emulando un único controlador. Un sistema de control discreto, como el de un robot, necesita una realimentación o muestreo periódico para calcular la acción de control en cada momento discreto. En el sistema de control distribuido el canal necesitará un periodo de enlace Te igual al periodo de muestreo. En este sentido, usualmente la frecuencia de muestreo debe ser 10 menor que la frecuencia natural del sistema como muestra en (1). 1 Te > (1) 10w Escenario 2. Control Maestro/esclavo. En un momento dado un controlador puede actuar como maestro, ordenando sobre el otro una determinado comportamiento o acción de control esporádica. Si la orden es crítica, el controlador esclavo debe responder con el mínimo tiempo de respuesta posible. Un ejemplo es una parada de emergencia del robot ordenada por el controlador externo. Estos dos escenarios implican que en el sistema puedan aparecer tareas periódicas y aperiódicas. Existen varios métodos que garantizan los plazos de ejecución de las tareas críticas, tanto periódicas o esporádicas, que obtienen buenos tiempos medios de respuesta en el tratamiento de los sucesos aperiódicos. Métodos representativos son [9]: Procesamiento en segundo plano, por consulta o activando interrupciones, reserva de ancho de banda y extracción dinámica de holgura. En los test realizados hemos utilizado un planificador con procesamiento en segundo plano para garantizar el tiempo de respuesta en tareas críticas periódicas y esporádicas. TGClock:clock <<SAtrigger>> {SASchedulable=$R1, Rtat={ periodic } <<SAResponse>> {SAAbsDeadline=(T e1, ms )} <<SAResource>> {SACapacity=1, SAAccessControl=PriorityInheritance) Buffer: InPort <<SASchedulable>> ReadPort:Read n WriteBuffer() ReadPort() real. Los flujos de entrada y de salida tienen su buffer FIFO o queque de adaptación a los procesos síncronos de lectura y escritura, tal como define el patrón half-sync/half-async. La principal característica es que los procesos de lectura y escritura pueden tener diferentes prioridades y periodos de enlace para dar mas importancia a un flujo de comunicación que ha otro según se expone en el siguiente apartado Ajuste del periodo de enlace T e En la situación descrita por el escenario 1 el sistema distribuido no alcanzará el periodo mínimo T e de enlace en los siguientes casos: Fallo en la planificabilidad del sistema en tiempo real debido a insuficientes recursos de la CPU. Sobrecarga del puerto de comunicaciones. La ecuación (2) muestra el tiempo de ciclo máximo de escritura/lectura para que no se produzca sobrecarga del puerto. Te < min( Tdout, Tdin ) (2) Donde Td out representa el tiempo de ciclo para despache de datos salientes en el sistema local y Td in representa el tiempo de ciclo de despache de datos en el sistema remoto. Para ambos casos hemos aplicado las siguientes soluciones: a. Cambiar el tamaño de los subpaquetes. Válido para el escenario 1. Libera recursos CPU pero aumenta el tiempo de envío global b. Asignar diferentes prioridades para las tareas de envio/recepción. Válido para el escenario 2 donde se producen envíos aperiódicos. c. Flujos de comunicación con diferentes periodos de enlace. (Figura 6) Esto permite asignar mayor importancia a una dirección que a otra en el caso que sea más importante, por ejemplo, el flujo de envío de datos, que el de monitorización Implantación en célula experimental TGClock:clock <<SAtrigger>> {SASchedulable=$R2, Rtat={ periodic } <<SAResponse>> {SAAbsDeadline=(T e2, ms )} {SAPriority=A SAWorstCase=(X, ms )} {SAPriority=B SAWorstCase=(X, ms )} <<SASchedulable>> WritePort:Write ReadBuffer() <<SAResource>> {SACapacity=1, SAAccessControl=PriorityInheritance) Buffer: OutPort WritePort() <<SAResource>> {SACapacity=1, SAAccessControl=PriorityInheritance) Port: PORT_A Figura 5. Diagrama en RT-UML de colaboración para un elemento del control descentralizado La figura 5 muestra en RT-UML el esquema simplificado de las diferentes tareas que componen la arquitectura de control distribuido para tiempo El control descentralizado del robot en nuestro sistema se encuentra dividido en el controlador Cs8 del robot y un computador externo de la siguiente forma: Controlador interno cs8 (VX-Works): o Recibir ordenes y ejecutarlas: Control interno de actuadores del robot. o Enviar estado del robot: Monitor de estado Controlador externo (RTLinux) o Control externo movimientos del robot o Módulos de detección de colisiones o Enlace con el puente para comunicación con el nivel de periferia distribuida.

5 Siguiendo el esquema propuesto en la Figura 6 se divide en el enlace en dos flujos: el flujo de comunicación del servidor externo al servidor interno y el flujo de comunicación del servidor interno al servidor externo. External RTLINUX T e1 T e2 Local CS8 Figura 6. Flujos de enlace en la comunicación La comunicación entre el controlador CS8 y el servidor externo se realiza por puerto serie a bps. El máximo rendimiento debe conseguirse en la recepción de datos en la parte del robot, de manera que se tenga un acceso inmediato desde el controlador externo al CS8 y dando menor importancia a la monitorización. Siguiendo el diagrama de colaboración en RT-UML mostrado en la figura 5 se desarrollan las siguientes tareas clasificadas según el flujo de la comunicación: Controlador externo Controlador interno Tarea envío en controlador externo. Tarea RTLinux en tiempo real para envío de datos mediante RTCOM [8]. En cada evento clock se envía el contenido del buffer outport. Dicho buffer es escrito por: - Tareas periódicas de control con periodo Te1 - Tareas aperiódicas generadas por eventos con procesamiento en segundo plano. Tarea recepción en controlador interno. Tarea de tiempo real en lenguaje VAL3 que recibe ordenes externas. Contiene un analizador simple que determina que tipo de mensaje le está llegando y ejecuta la acción de control adecuada sobre los actuadores del robot. Controlador interno Controlador externo Tarea de envío en controlador interno. Esta tarea desarrollada en el lenguaje Val3 sobre el controlador CS8 envía el estado del robot y mensajes de control de ejecución hacia el controlador externo. Tarea recepción en controlador externo. Tarea RTLinux en tiempo real para recibir mensajes de estado de robot y para canalizar mensajes de control de ejecución del robot mediante RTCOM. 3.4 NIVEL DE PERIFERIA DISTRIBUIDA En el nivel de periferia distribuida se sitúan todos los elementos que están interconectados entre si o con el controlador del robot mediante una red. Se puede realizar la siguiente clasificación: Inteligencia distribuida () o Inteligencia Paralela distribuida(pai) o Resolución de problemas distribuidos (DPS) o Sistemas multiagentes (MAS) Redes de sensores/actuadores distribuidos(dsn) Repositorios de datos distribuidos Aplicaciones distribuidas Elementos para Teleoperación La figura 7 muestra los diferentes elementos que aparecen en nuestra célula experimental según su clasificación en sistemas de inteligencia, sensorización, almacén, teleoperación o aplicación distribuida. Local Robot (CS8) Object Recognition Tool DNS 3D Acquisition System Segmentation Tool Dist.Application Cell Simulator Remote Robot (PC) Dist.Repository Vision 3D repository Teleoperation Manual Motion GUI Teleoperation Manual Motion GUI Dist. Application 3D Data Acquisition GUI Path Planner Grasp Planner Figura 7. Elementos distribuidos de la célula experimental Diseño En los elementos anteriormente descritos se utilizan paradigmas basados en objetos y paradigmas basados en agentes o multi-agentes como se muestra con los sistemas de inteligencia distribuida en [11]. En [7] los autores utilizan una arquitectura MAS para sensores distribuidos. En [5] el autor presenta su visión sobre la relación entre los agentes, grids y middlewares. La mayoría de los sistemas en nuestra arquitectura se implementan con el paradigma de objetos distribuidos, pero se está trabajando para adaptar los elementos, que así lo permitan, al paradigma de agentes en tiempo real. De entre las diferentes arquitecturas existentes, hemos elegido la arquitectura Artis [3] que es una adaptación del modelo Blackboard realizada para trabajar en sistemas que presenten necesidades de tiempo real. En [14] se muestra un estudio de la aplicación de la arquitectura ARTIS al control de robots (figura 8).

6 Robot Agent rendimiento a un sistema con recursos duplicados, como ocurre en las granjas de servidores. Path Planner Collision detector Motion... In-Agent Figura 8. Estructura del agente Artis ROBOT Un elemento fundamental dentro de la arquitectura Artis es el agente interno (in-agent). Este agente tiene una arquitectura de dos capas utilizando el concepto de algoritmos anytime. La capa refleja proporciona una respuesta en un tiempo acotado. El tiempo de respuesta se asegura a costa de perder calidad en la solución. La capa deliberativa refina la respuesta obteniendo mejores resultados siempre y cuando exista mas tiempo disponible. Estas dos capas permiten la actuación del agente dentro de un entorno en tiempo real. En nuestro sistema este paradigma es aplicable a los planificadores de trayectorias, de forma que planificadores rápidos para entornos dinámicos actúan en el nivel reflejo proporcionando soluciones validadas. Posteriormente esas soluciones son refinadas en la etapa deliberativa si el sistema dispone de tiempo suficiente. Independientemente del paradigma utilizado, las técnicas y tecnologías expuestas en los siguientes apartados proporcionan calidad de servicio (QoS) para el aumento del rendimiento de sistemas robóticos distribuidos. En concreto, son utilizadas para resolver los siguientes problemas específicos de los sistemas distribuidos de tiempo real (SDTR): Asignación de tareas a procesadores Plazos de respuestas globales (end-to-end) Tolerancia a fallos Planificación del medio de comunicación Sincronización de relojes Diseño de una granja de servidores para feedback distribuido. Nuestro sistema distribuido está diseñado para que cualquier acción del robot sea comprobada virtualmente antes de ser ejecutada. Para mejorar el rendimiento seguimos una arquitectura tipo granja como se muestra en la figura 9. En esta granja se calcula si existen colisiones por medio de entornos simulados, que, debido a su complejidad, necesitan de un procesamiento paralelo. Para el tratamiento de consultas en paralelo en nuestro sistema utilizamos el método de invocación AMI (asincronous method invocation) de CORBA. Este método permite seguir con la ejecución de una tarea al no bloquearse por la espera de una respuesta. De esta forma es posible enviar N comprobaciones a cada instante, lo que permite sacar el máximo Figura 9. Esquema de granja de servidores para feedback de colisión El módulo para el tratamiento de la granja de servidores está dividido en varias tareas paralelas. Esto permite aprovechar al máximo el método AMI y la carga balanceada tal como se muestra en la figura 10. El esquema final presenta M servidores de feedback en paralelo a los que entran N instrucciones. El balanceador es el que se encarga de resolver el destino de cada petición de comprobación. Collision feedback Server Farm Extern Motion Commands 1...n Task 1: Extern Command Listener List 1: External Request 1 2 Asynchronous Invocation LoadBalancer Task 2: Extern Request Dispatcher List 2: Dispatched Requests Callback Reception Task 3: Feedback Answer Reception List 3: Verified Requests n Real Time Robot Control BRIDGE Task 4: Verified Command Listener Real Time Bridge FIFO Figura 10. Esquema de tareas para carga balanceada Para el desarrollo del balanceador en nuestro diseño utilizamos el servicio Load Balancing Service [12] de TAO que está basado en las características del estándar de CORBA y es compatible con cualquier ORB basado en CORBA 2.4 o superior. En nuestro sistema experimental se han implementado tres estrategias para la carga balanceada: Round-Robin, Randon y Least-Loaded. Las dos primeras estrategias son no adaptativas mientras que la tercera es adaptativa. La técnica Least-Loaded esta diseñada para que asigne trabajo a aquellos servidores que no tienen carga o que tienen la menor lista de espera.

7 Figura 11. Secuencia para carga balanceada En la figura 11 se muestra el diagrama de secuencia resultante para una serie de movimientos que necesitan comprobación. En tal diagrama se aprecia como las llamadas son enviadas a un servidor de feedback que es resuelto mediante el Load Balancer. También se muestra como las llamadas son asíncronas permitiendo al controlador externo realizar otras tareas hasta que, de forma asíncrona, recibe la confirmación de algún movimiento Mantenimiento de plazos de respuestas globales (end-to-end). Para el mantenimiento de respuestas globales end-toend se ha desarrollado un planificador que soluciona los problemas de saturación y de perdida de prioridad en mensajes. a) Saturación de procesos Ante una llegada masiva de órdenes que necesitan comprobación, por ejemplo movimientos de alta precisión de robot, el sistema se satura debido a: Saturación de CPU al intentar atender todas las entradas que llegan Saturación del canal. El trafico del canal se verá triplicado ya que cada movimiento debe ser reenviado a la granja para ser comprobado, y una vez comprobado volverá la respuesta por el mismo canal. La solución adoptada es implementar un planificador que reduzca prioridad a la tarea de reenvío asíncrono a la granja (tarea 2 en figura 10) y dar mayor prioridad a la tarea de recepción asíncrona (tarea 3 figura 10). Esto implica una posible perdida de prioridad en la atención a mensajes desde clientes remotos tal como se explica en el siguiente apartado. b) Mantenimiento de la prioridad de mensajes Los mensajes de entrada críticos deben ser tratados con máxima prioridad. Para garantizarlo, junto a la política de asignación de prioridades del planificador local, nosotros seguimos una política por la cual el cliente puede propagar prioridades. Otra opción es que para cada mensaje se creen métodos con diferentes prioridades estáticas, pero esto limita el campo de intervención de clientes externos por lo que se desecha en nuestro planteamiento. Planificador Para el diseño del planificador sobre el esquema de la figura 10 hemos seguido los siguientes aspectos: a) En nuestra arquitectura se crea un único thread que se encarga de la creación del método o llamada remota. Este thread es el equivalente a la tarea 2 en el esquema de la figura 10. Para la implementación de este thread se sigue el modelo de Thread Pools de RTCorba. Este modelo permite reservar recursos para servidores preasignando thread pools y definiendo ciertos atributos, como por ejemplo prioridades por defecto. b) Un cliente remoto puede dar más prioridad a sus mensajes siguiendo el modelo client-propagated de RTCorba, según se indicaba en el apartado anterior. c) En el apartado se expone una aplicación dentro de nuestra arquitectura de los Distributed Thread (DT) de RTCorba. La especificación de RTCorba 2.0 define un DT como una abstracción que permite a threads ejecutar operaciones sobre objetos sin necesidad de conocer sus limitaciones físicas d) En nuestro sistema, el planificador local está basado en el RTScheduling Service de RTCorba siguiendo un modelo MUF en función del análisis de los recursos para evitar la saturación del sistema Clientes feedback basados en Dt s En el diseño expuesto cada servidor de feedback de la granja necesita disponer internamente de la información virtual de la escena. Una mejora es que

8 exista un único servidor que contenga un repositorio con la escena virtual. Cada servidor de la granja feedback actuará como un cliente DT del repositorio de datos. Esto implica utilizar planificadores para asegurar la periodicidad de refresco de la información y la concurrencia a un recurso compartido distribuido. 3.5 NIVEL PUENTE En este apartado se expone el nivel que sirve de adaptador entre la parte de control distribuido en tiempo real y la parte de periferia distribuida. El puente debe resolver el problema de llegada de ordenes asíncronas al controlador en tiempo real. Para resolver este problema en nuestra arquitectura, además de utilizar la cola de enlace como implementa el patrón half sync/ half async, utilizamos una maquina de estados que lee de la cola de enlace. La figura 12 muestra un esquema completo de las diferentes tareas que aparecen en la adaptación de periferia distribuida al control en tiempo real. Cada estado representa un comportamiento o tipo de control del robot. Cada estado posible está implementado en una tarea. Esta tarea puede estar activa o en suspensión. El manejador de estados determinará, de forma segura, cuando pasar de un estado a otro, en función de la cola de mensajes y del punto de ejecución del estado actual. Una ventaja es que el manejador de estados puede, ante una llegada de un mensaje crítico, desalojar el estado actual y activar el estado cuyo comportamiento sea capaz de tratar dicho mensaje. 4.1 TESTS NIVEL CONTROL DISTRIBUIDO En el presente apartado se analiza el comportamiento del sistema ante diferentes periodos de enlace utilizando la arquitectura propuesta en el apartado Tests enlace controlador externo controlador interno. a) Test sin tiempo real. En este test se muestra los tiempos de recepción en el controlador interno sin utilizar la arquitectura en tiempo real expuesta en la sección 3.3. La figura 13.a muestra, para diferentes periodos de envío, las gráficas de recepción ideal y de recepción real. La diferencia entre ambas gráficas denota el retardo acumulado. La figura 13.b muestra el vector de diferencias de tiempos. Este vector denota que el tiempo entre muestras consecutivas no es constante. Figura 13.a Figura 13.b Figura 13.c Figura 13.d RTCORBA ADAPTOR RT-FIFO RTCORBA-IN RTCORBA TASKS JOINT-MOV P-SETUP WORLD-MOV INC-MOV WORKING RT-FIFO COM-OUT WRITE-COM STOP GRASP NO-ACTIVITY RS-232 F.FEEDBACK CONTROL MONITOR RT-FIFO COM-IN READ-COM Figura 12. Tareas para máquina de estados en nivel puente 4. TESTS EXPERIMENTALES SHARED MEMORY b) Test con tiempo real. En este test se muestran los tiempos de recepción en el controlador interno cuando se utiliza la arquitectura de tiempo real propuesta. La figura 13.c muestra como el tiempo de llegada ideal coincide con el real para diferentes periodos de envío. La figura 13.d muestra el vector de diferencias entre entradas consecutivas mostrando como se mantiene el periodo de recepción. Para calcular el periodo de enlace T e1 se calcula el peor tiempo de respuesta con un test en el que se envía de forma periódica tramas complejas. Estas tramas están formadas por los mensajes mas largos que pueden aparecer en el flujo desde el controlador externo al controlador interno. La figura 14.a muestra que el máximo tiempo de respuesta está acotado a 2ms. La figura 14.b muestra la recepción de datos en el controlador interno cuando se reciben datos complejos con un periodo de envío T e1 =2ms

9 indica el tiempo en el que el mensaje es reenviado a un servidor externo de feedback para comprobación del movimiento. La señal verde indica el tiempo en el que esa señal es devuelta e introducida en la fifo para el puente con el tiempo real. Los tiempos son medidos en décimas de segundo. Figura 14.a Figura 14.b Tests enlace controlador interno controlador externo En estos test se comprueba que los mejores resultados se obtienen al aumentar el número de servidores de la granja, utilizando una política de balanceo dinámica Least Loaded y un planificador de tareas. Los siguientes tests muestran el tiempo de llegada de mensajes al controlador externo procedentes del controlador interno. Este flujo de enlace es típico en monitorización. Para la realización de estos tests se da la mayor prioridad al flujo de enlace desde el controlador externo al interno siguiendo nuestra arquitectura propuesta. La figura 15.a muestra que el tiempo máximo de enlace es 3 ms. Los tests 15.b, 15.c muestran los tiempos de respuesta cuando se divide la información en subpaquetes, siendo el tamaño del subpaquete 1/2 del original en al figura 15.b y 1/3 del original en la figura 15.c. TaG=1,Plan=NO, Bal=NO TaG=6,Plan=NO, Bal=Rd TaG=6,Plan=NO, Bal=RR TaG=6,Plan=NO, Bal=LL Figura 15.a Figura 15.b Figura 15.c Según estos tests, nuestro sistema admite una planificación de la comunicación con un periodo de enlace T e1 = 2ms y un periodo de enlace T e2 =3ms (sin particionamiento de la información) o T e2 =2ms (con particionamiento de la información) 4.2 TESTS PERIFERIA DISTRIBUIDA Las siguientes gráficas muestran la mejora que presenta el sistema cuando se le añade el modelo de mensajes AMI y un balanceador para repartir la carga en la granja de servidores. Estos test se realizan en función del numero de servidores y el tipo de estrategia de balanceo utilizada: Random, Round- Robin y Least-Loaded. También se muestra la diferencia entre no utilizar un planificador de tareas y con el planificador de tareas expuesto en para evitar problemas de saturación de procesos o del canal. En cada test se envían 100 mensajes desde un cliente remoto. En las figuras, la seña roja indica el tiempo en el que se origina un mensaje en un cliente remoto. La seña azul indica el tiempo en el que ese mensaje llega al servidor (tarea 1 figura 10). La señal negra TaG=6,Plan=SI, Bal=RR TaG=6,Plan=SI, Bal=LL Figura 16. Tests con granja de servidores TaG= Número de servidores en la granja de feedback Plan= Utilización del planificador Bal= Política de balanceo utilizada Rd= Random RR= Round Robin LL= Least Loaded Agradecimientos Este trabajo se ha desarrollado bajo la financiación de la CICYT, a través del proyectos DPI C Referencias [1] Adán, A., Merchan, P., Salamanca, S., (2006) Recognition of Free-Form Objects in Complex Scenes Using DGI-BS Models. Submitted to the Third International Symposium on 3D Data

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