In Robot Operating System 2 (ROS 2), Data Distribution Service (DDS) participants must discover one another before exchanging data. In wireless environments, delayed or lost discovery messages cause reliability timers to expire, triggering retransmissions that intensify channel contention and further delay the delivery of discovery messages. This self-reinforcing feedback can escalate into a discovery storm. Existing models characterize discovery demand under fixed delivery conditions, but do not capture how shared-channel delay changes protocol state and generates further traffic. To address this issue, we present the first closed-loop analytical model of ROS 2 discovery that characterizes how delay-induced feedback amplifies retransmission overhead and leads to severe discovery storms. Our model represents channel contention as a shared service process, coupling message-delivery latency with receiver states and reliability timers. The model predicts both discovery completion time and per-class message counts. We validate the model through 1,350 experimental runs across 90 topology configurations. An open-loop airtime baseline captures only a fraction of the high-load completion time. The closed-loop model reproduces this rise and conservatively upper-bounds the observed high-load range. Guided by insights from the model, we further design a response-aware discovery policy that reduces mean discovery completion time by 25.3% to 39.7%.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
Robotaxi的商业模式前景展望
专知会员服务
17+阅读 · 2024年9月21日
图机器学习 2.2-2.4 Properties of Networks, Random Graph
图与推荐
10+阅读 · 2020年3月28日
贝叶斯神经网络(系列)第一篇
AI研习社
14+阅读 · 2019年3月1日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Fully-Convolutional Siamese Networks for Object Tracking论文笔记
统计学习与视觉计算组
10+阅读 · 2018年10月12日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
14+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
24+阅读 · 2011年12月31日
VIP会员
最新内容
分层反无人机系统发展新趋势
专知会员服务
8+阅读 · 9月3日
何为协作武器?
专知会员服务
10+阅读 · 9月1日
《理解认知战:超越信息》
专知会员服务
14+阅读 · 9月1日
美国战争部在GenAI.mil上推出OpenAI的ChatGPT Mil
专知会员服务
10+阅读 · 8月31日
人工智能赋能军事维护:重新定义国防战备
专知会员服务
5+阅读 · 8月31日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
14+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
24+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员