特表 2024-504516 無線リソースを割り当てる方法及びデバイス

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公表特許公報(A)

(11)【公表番号】

(43)【公表日】2024-01-31

(54)【発明の名称】無線リソースを割り当てる方法及びデバイス

(51)【国際特許分類】

   H04W 72/54 20230101AFI20240124BHJP

   H04L 47/765 20220101ALI20240124BHJP

   H04W 72/0446 20230101ALI20240124BHJP

   H04W 72/12 20230101ALI20240124BHJP

   H04W 4/30 20180101ALI20240124BHJP

【ＦＩ】

H04W72/54

H04L47/765

H04W72/0446

H04W72/12

H04W4/30

【審査請求】有

【予備審査請求】未請求

(21)【出願番号】P 2023567271

(86)(22)【出願日】2021-10-19

(85)【翻訳文提出日】2023-07-14

(86)【国際出願番号】 JP2021039190

(87)【国際公開番号】W WO2022230218

(87)【国際公開日】2022-11-03

(31)【優先権主張番号】21305555.1

(32)【優先日】2021-04-29

(33)【優先権主張国・地域又は機関】EP

(81)【指定国・地域】

(71)【出願人】

【識別番号】503163527

【氏名又は名称】ミツビシ・エレクトリック・アールアンドディー・センター・ヨーロッパ・ビーヴィ

【氏名又は名称原語表記】ＭＩＴＳＵＢＩＳＨＩ ＥＬＥＣＴＲＩＣ Ｒ＆Ｄ ＣＥＮＴＲＥ ＥＵＲＯＰＥ Ｂ．Ｖ．

【住所又は居所原語表記】Ｃａｐｒｏｎｉｌａａｎ ４６， １１１９ ＮＳ Ｓｃｈｉｐｈｏｌ Ｒｉｊｋ， Ｔｈｅ Ｎｅｔｈｅｒｌａｎｄｓ

(74)【代理人】

【識別番号】100110423

【弁理士】

【氏名又は名称】曾我 道治

(74)【代理人】

【識別番号】100111648

【弁理士】

【氏名又は名称】梶並 順

(74)【代理人】

【識別番号】100122437

【弁理士】

【氏名又は名称】大宅 一宏

(74)【代理人】

【識別番号】100147566

【弁理士】

【氏名又は名称】上田 俊一

(74)【代理人】

【識別番号】100188514

【弁理士】

【氏名又は名称】松岡 隆裕

(72)【発明者】

【氏名】シベル、ジャン－クリストフ

(72)【発明者】

【氏名】グレッセ、ニコラ

【テーマコード（参考）】

5K030

5K067

【Ｆターム（参考）】

5K030GA01

5K030HC09

5K030JL01

5K030LC09

5K030MA06

5K030MB01

5K067DD46

5K067EE02

5K067EE10

5K067EE16

5K067EE61

5K067EE71

(57)【要約】

リソーススケジューラとデバイスのセットとを備えるシステムにおいて無線リソースを割り当てる方法が開示される。各デバイスは、少なくとも１つのアプリケーションをホストし、各アプリケーションは、送信チャネル上で少なくとも１つの受信機にメッセージを送信する。リソーススケジューラは、各アプリケーションから、アプリケーションの要件を表すアプリケーションパラメータを受信する。次に、各アプリケーションについて、受信されたアプリケーションパラメータの少なくとも一部と、アプリケーションの平均故障確率と、送信チャネルのチャネル誤り確率とに応答するメトリックを計算する。メトリックは比較され、比較に応答して、無線リソースを割り当てるアプリケーションを選択する。各アプリケーションの平均故障確率を更新する。最後に、瞬間故障確率を各アプリケーションに送信する。瞬間故障確率は、プリケーションによってアプリケーションパラメータを更新するために使用される。

【特許請求の範囲】

【請求項1】

リソーススケジューラとデバイスのセットとを備えるシステムにおいて無線リソースを割り当てる方法であって、各前記デバイスは、少なくとも１つのアプリケーションをホストし、各前記アプリケーションは、送信チャネル上で少なくとも１つの受信機にメッセージを送信し、前記方法は、前記リソーススケジューラによって実行され、
ａ）各前記アプリケーションから、アプリケーションの要件を表すアプリケーションパラメータを受信することと、
ｂ）各前記アプリケーションについて、受信されたアプリケーションパラメータの少なくとも一部と、前記アプリケーションの平均故障確率と、前記送信チャネルのチャネル誤り確率とに応答するメトリックを計算することと、
ｃ）前記メトリックを比較し、比較に応答して、前記無線リソースを割り当てるアプリケーションを選択することと、
ｄ）各前記アプリケーションについて、前記平均故障確率を更新することと、
ｅ）瞬間故障確率を各前記アプリケーションに送信することであって、前記瞬間故障確率は、前記アプリケーションによってそのアプリケーションパラメータのうちの少なくとも１つを更新するために使用されることと、
の少なくとも１つの反復ｎを含むことを特徴とする、方法。

【請求項2】

前記ａ）～前記ｅ）が反復的に繰り返される、請求項１に記載の方法。

【請求項3】

アプリケーションの要件を表す前記アプリケーションパラメータは、レジリエンス値、メッセージ寿命、及びメッセージ期間を含む、請求項１又は２に記載の方法。

【請求項4】

各前記アプリケーションについて、前記受信されたアプリケーションパラメータの少なくとも一部と、前記アプリケーションの平均故障確率と、前記送信チャネルのチャネル誤り確率とに応答するメトリックを計算することは、
インデックスｋの各アプリケーションについて、前記受信されたアプリケーションパラメータの少なくとも一部及び前記送信チャネルのチャネル誤り確率

【数1】

に応答して、瞬間故障確率ｆ_ｋ ^（ｎ）を計算することと、
前記メトリックＭ_ｋ ^（ｎ）を、

【数2】

で計算することとを含み、Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}は、インデックスｋの前記アプリケーションが開始されてから前記アプリケーションによってバッファリングされたメッセージの数であり、
Ｆ_ｋ ^{（ｎ－１）}は、反復（ｎ－１）におけるインデックスｋの前記アプリケーションの平均故障確率であり、
αは、所定のパラメータである、請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。

【請求項5】

【数3】

であり、Ｑ_ｋ ^（ｎ）は、インデックスｋの前記アプリケーションのレジリエンス違反の前の送信機会の数、又はインデックスｋの前記アプリケーションのレジリエンス違反の前のタイムスロットの数であり、Ｈ（）は、所定の増加アフィン関数又は恒等関数であり、ρ_ｋ ^（ｎ）は、平均リソース使用量である、請求項４に記載の方法。

【請求項6】

前記平均故障確率Ｆ_ｋ ^（ｎ）を更新することは、
ｋ^＊を選択されたアプリケーションのインデックスとして、割り当てられた前記無線リソースを使用して、選択されたアプリケーションによって送信されたメッセージに対応するパケットを受信した場合には、

【数4】

及び

【数5】

を計算することと、
それ以外の場合には、まだ送信機会があれば、Ｆ_ｋ ^（ｎ）＝Ｆ_ｋ ^{（ｎ－１）}及びＮ_ｋ ^（ｎ）＝Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}を計算し、もう送信機会がなければ、Ｆ_ｋ ^（ｎ）＝（Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}Ｆ_ｋ ^{（ｎ－１）}＋１）／（Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}＋１）及びＮ_ｋ ^（ｎ）＝Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}＋１を計算することと、
を含む、請求項１～５のいずれか一項に記載の方法。

【請求項7】

リソーススケジューラとデバイスのセットとを備えるシステムにおいて無線リソースを割り当てる方法であって、各前記デバイスは、少なくとも１つのアプリケーションをホストし、各前記アプリケーションは、送信チャネル上で少なくとも１つの受信機にメッセージを送信し、前記方法は、少なくとも１つのアプリケーションをホストする各前記デバイスによって実行される以下のステップであって、
前記少なくとも１つのアプリケーションについて、前記アプリケーションの瞬間故障確率を前記リソーススケジューラから受信するステップと、
アプリケーションの要件を表す少なくとも１つのアプリケーションパラメータを更新するステップであって、受信された瞬間故障確率と、前記アプリケーションパラメータの以前の値とに応答して更新するステップと、
更新されたアプリケーションパラメータを前記リソーススケジューラに送信するステップであって、前記更新されたアプリケーションパラメータは、新しい無線リソースを割り当てるために前記リソーススケジューラによって使用される、ステップと、
を含むことを特徴とする、方法。

【請求項8】

前記少なくとも１つのアプリケーションパラメータは、レジリエンスであり、前記少なくとも１つのアプリケーションパラメータを更新するステップは、前記受信された瞬間故障確率を閾値と比較することと、前記受信された瞬間故障確率が前記閾値を上回る場合に前記レジリエンスを増加させることとを含む、請求項７に記載の方法。

【請求項9】

前記少なくとも１つのアプリケーションパラメータを更新するステップは、前記受信された瞬間故障確率を閾値と比較することと、前記受信された瞬間故障確率が前記閾値を上回る場合、角速度を減少させ、レジリエンスを更に増加させることとによって、前記レジリエンス及び前記角速度を更新することを含む、請求項７又は８に記載の方法。

【請求項10】

前記方法は、
前記少なくとも１つのアプリケーションについて、前記アプリケーションの平均リソース使用量を前記リソーススケジューラから受信することを更に含み、
前記少なくとも１つのアプリケーションパラメータは、前記受信された瞬間故障確率と、前記アプリケーションパラメータの以前の値と、前記平均リソース使用量とに応答して更新される、請求項７～９のいずれか一項に記載の方法。

【請求項11】

デバイスのセットを備えるシステムにおいて無線リソースを割り当てるように構成されたリソーススケジューラであって、各前記デバイスは、少なくとも１つのアプリケーションをホストし、各前記アプリケーションは、送信チャネル上で少なくとも１つの受信機にメッセージを送信し、前記リソーススケジューラは、少なくとも１つのプロセッサを備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、
ａ）各前記アプリケーションから、アプリケーションの要件を表すアプリケーションパラメータを受信することと、
ｂ）各前記アプリケーションについて、受信されたアプリケーションパラメータの少なくとも一部と、前記アプリケーションの平均故障確率と、前記送信チャネルのチャネル誤り確率とに応答するメトリックを計算することと、
ｃ）前記メトリックを比較し、比較に応答して、前記無線リソースを割り当てるアプリケーションを選択することと、
ｄ）各前記アプリケーションについて、前記平均故障確率を更新することと、
ｅ）瞬間故障確率を各前記アプリケーションに送信することであって、前記瞬間故障確率は、前記アプリケーションパラメータを更新するために前記アプリケーションによって使用されることと、
を行うように構成されていることを特徴とする、リソーススケジューラ。

【請求項12】

無線リソースを割り当てるように構成されたリソーススケジューラと、デバイスのセットとを備えるシステムにおいてアプリケーションをホストするデバイスであって、各前記デバイスは、少なくとも１つのアプリケーションをホストし、各前記アプリケーションは、送信チャネル上で少なくとも１つの受信機にメッセージを送信し、前記デバイスは、少なくとも１つのプロセッサを備え、前記少なくとも１つのプロセッサは、
前記少なくとも１つのアプリケーションについて、前記アプリケーションの瞬間故障確率を前記リソーススケジューラから受信することと、
アプリケーションの要件を表す少なくとも１つのアプリケーションパラメータを更新することであって、受信された瞬間故障確率と、前記アプリケーションパラメータの以前の値とに応答して更新することと、
更新されたアプリケーションパラメータを前記リソーススケジューラに送信することであって、前記更新されたアプリケーションパラメータは、新しい無線リソースを割り当てるために前記リソーススケジューラによって使用されることと、
を行うように構成されていることを特徴とする、デバイス。

【請求項13】

請求項１１に記載のリソーススケジューラと、請求項１２に記載のデバイスとを備えるシステム。

【請求項14】

プログラマブルデバイスにロードすることができるプログラムコード命令を含むコンピュータプログラム製品であって、前記プログラムコード命令は、前記プログラムコード命令が前記プログラマブルデバイスによって実行されるときに、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法を実装させる、コンピュータプログラム製品。

【請求項15】

プログラムコード命令を含むコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体であって、前記プログラムコード命令は、前記プログラムコード命令が前記記憶媒体から読み出され、プログラマブルデバイスによって実行されるときに、請求項１～１０のいずれか一項に記載の方法を実装させる、記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本実施形態のうちの少なくとも１つは、包括的には、リソーススケジューラによって、デバイスのセットを備えるシステム内の無線リソースを割り当てる方法に関し、各デバイスは、少なくとも１つのアプリケーションをホストする。

【背景技術】

【0002】

第４次産業革命（又はインダストリー４．０）とは、モノのインターネット、クラウドコンピューティング等のスマート技術を使用して従来の製造を自動化することを指す。

【0003】

ロボット工学はインダストリー４．０の一部である。実際に、スマートファクトリーでは、ロボットが人間の作業を制限するために使用されている。このフレームワークでは、通信が重要な役割を果たしている。インダストリー４．０におけるアプリケーションの要件は、通信デバイスの信頼性、レイテンシー、寿命等の複数の要因が中心となっている。現在、ロボットは多くの場合、有線インフラストラクチャに接続されている。タイムセンシティブネットワーキング（ＴＳＮ）は、決定論的なレイテンシー要件をサポートする能力があるため、インダストリー４．０のコンバージドネットワークの標準的なイーサネットベースの技術である。より正確には、ＴＳＮ規格は、従来のイーサネットデータリンクレイヤー規格を拡張して、有限の超低レイテンシー、低遅延変動（ジッタ）、及び極めて低い損失でのデータ送信を保証するものであり、これは産業用制御及び自動車用途に理想的である。

【0004】

ＴＳＮでは、制限時間内における高優先度の決定論的トラフィックの送信を保証するための時間認識シェーパー（ＴＡＳ）スケジューラが定義されている。しかしながら、ＴＡＳは、短命のフローに対するオーバーヘッドが大きいという問題を抱えており、通信性能を低下させる。

【0005】

加えて、ワイヤレス技術とは対照的に、ＴＳＮベースのネットワークは、将来の工場に必要とされるモバイル産業アプリケーションをサポートするために必要な柔軟性を提供することができない。ワイヤレスネットワークには、柔軟性、低コスト、展開の容易さを含む多くの利点があるが、信頼性が犠牲になっている。

【0006】

したがって、ワイヤレス環境において、アプリケーションの要件を満たしながら、良好な通信性能を確保するリソース割り当ての方法を見出すことが望まれている。

【発明の概要】

【0007】

本実施の形態のうちの少なくとも１つは、概して、リソーススケジューラとデバイスのセットとを備えるシステムにおいて無線リソースを割り当てる方法に関し、各デバイスは、少なくとも１つのアプリケーションをホストし、各アプリケーションは、送信チャネル上で少なくとも１つの受信機にメッセージを送信する。本方法は、リソーススケジューラによって実行され、
ａ）各アプリケーションから、アプリケーションの要件を表すアプリケーションパラメータを受信することと、
ｂ）各アプリケーションについて、受信されたアプリケーションパラメータの少なくとも一部と、アプリケーションの平均故障確率と、更に送信チャネルのチャネル誤り確率とに応答するメトリックを計算することと、
ｃ）メトリックを比較し、比較に応答して、無線リソースを割り当てるアプリケーションを選択することと、
ｄ）各アプリケーションについて、平均故障確率を更新することと、
ｅ）瞬間故障確率を各アプリケーションに送信することであって、瞬間故障確率を使用してアプリケーションがそのアプリケーションパラメータのうちの少なくとも１つを更新することと、
の少なくとも１つの反復ｎを含む。

【0008】

本方法は、良好な通信性能を確保しながら、アプリケーションの要件を満たすものである。したがって、本リソース割り当て方法では、リソーススケジューラからアプリケーションへのフィードバックにより、良好な通信性能を依然として確保しながら、アプリケーション障害の回数を低減することができる。

【0009】

特定の実施の形態において、ａ）～ｅ）が反復的に繰り返される。

【0010】

特定の実施の形態において、アプリケーションの要件を表すアプリケーションパラメータは、レジリエンス値、メッセージ寿命、及びメッセージ期間を含む。

【0011】

特定の実施の形態において、各アプリケーションについて、受信されたアプリケーションパラメータの少なくとも一部と、アプリケーションの平均故障確率と、更に送信チャネルのチャネル誤り確率とに応答するメトリックを計算することは、
インデックスｋの各アプリケーションについて、受信されたアプリケーションパラメータの少なくとも一部及び送信チャネルのチャネル誤り確率

【数1】

に応答して、瞬間故障確率ｆ_ｋ ^（ｎ）を計算することと、
メトリックＭ_ｋ ^（ｎ）を、

【数2】

で計算することとを含み、Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}は、インデックスｋのアプリケーションが開始されてからアプリケーションによってバッファリングされたメッセージの数であり、
Ｆ_ｋ ^{（ｎ－１）}は、反復（ｎ－１）におけるインデックスｋのアプリケーションの平均故障確率であり、
αは、所定のパラメータである。

【0012】

特定の実施の形態においては、

【数3】

である。Ｑ_ｋ ^（ｎ）は、インデックスｋのアプリケーションのレジリエンス違反の前の送信機会の数、又はインデックスｋのアプリケーションのレジリエンス違反の前のタイムスロットの数であり、Ｈ（）は、所定の増加アフィン関数又は恒等関数であり、ρ_ｋ ^（ｎ）は、平均リソース使用量である。

【0013】

特定の実施の形態において、平均故障確率Ｆ_ｋ ^（ｎ）を更新することは、
ｋ^＊を選択されたアプリケーションのインデックスとして、割り当てられた無線リソースを使用して選択されたアプリケーションによって送信されたメッセージに対応するパケットを受信した場合には、

【数4】

及び

【数5】

を計算することと、
それ以外の場合には、まだ送信機会があれば、Ｆ_ｋ ^（ｎ）＝Ｆ_ｋ ^{（ｎ－１）}及びＮ_ｋ ^（ｎ）＝Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}を計算し、もう送信機会がなければ、Ｆ_ｋ ^（ｎ）＝（Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}Ｆ_ｋ ^{（ｎ－１）}＋１）／（Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}＋１）及びＮ_ｋ ^（ｎ）＝Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}＋１を計算することと、
を含む。

【0014】

このようなシステムにおいて無線リソースを割り当てる方法も開示される。本方法は、少なくとも１つのアプリケーションをホストする各デバイスによって実行される以下のステップであって、
少なくとも１つのアプリケーションについて、アプリケーションの瞬間故障確率をリソーススケジューラから受信するステップと、
アプリケーションの要件を表す少なくとも１つのアプリケーションパラメータを、受信された瞬間故障確率と、更にアプリケーションパラメータの以前の値とに応答して更新するステップと、
更新されたアプリケーションパラメータをリソーススケジューラに送信するステップであって、更新されたアプリケーションパラメータは、新しい無線リソースを割り当てるためにリソーススケジューラによって使用される、ステップと、
を含む。

【0015】

特定の実施の形態において、少なくとも１つのアプリケーションパラメータは、レジリエンスであり、少なくとも１つのアプリケーションパラメータを更新することは、受信された瞬間故障確率を閾値と比較することと、受信された瞬間故障確率が閾値を上回る場合にレジリエンスを増加させることとを含む。

【0016】

特定の実施の形態において、少なくとも１つのアプリケーションパラメータを更新することは、受信された瞬間故障確率を閾値と比較することと、受信された瞬間故障確率が閾値を上回る場合、角速度を減少させ、レジリエンスを更に増加させることとによってレジリエンス及び角速度を更新することを含む。

【0017】

特定の実施の形態において、本方法は、
少なくとも１つのアプリケーションについて、アプリケーションの平均リソース使用量をリソーススケジューラから受信することを更に含み、
少なくとも１つのアプリケーションパラメータは、受信された瞬間故障確率と、アプリケーションパラメータの以前の値と、平均リソース使用量とに応答して更新される。

【0018】

このようなシステムにおいて無線リソースを割り当てるように構成されたリソーススケジューラが更に開示される。リソーススケジューラは、少なくとも１つのプロセッサを備え、少なくとも１つのプロセッサは、
ａ）各アプリケーションから、アプリケーションの要件を表すアプリケーションパラメータを受信することと、
ｂ）各アプリケーションについて、受信されたアプリケーションパラメータの少なくとも一部と、アプリケーションの平均故障確率と、更に送信チャネルのチャネル誤り確率とに応答するメトリックを計算することと、
ｃ）メトリックを比較し、比較に応答して、無線リソースを割り当てるアプリケーションを選択することと、
ｄ）各アプリケーションについて、平均故障確率を更新することと、
ｅ）瞬間故障確率を各アプリケーションに送信することであって、瞬間故障確率は、アプリケーションパラメータを更新するためにアプリケーションによって使用されることと、
を行うように構成されている。

【0019】

このようなシステムにおいてアプリケーションをホストするデバイスが開示される。デバイスは、少なくとも１つのプロセッサを備え、少なくとも１つのプロセッサは、
少なくとも１つのアプリケーションについて、アプリケーションの瞬間故障確率をリソーススケジューラから受信することと、
アプリケーションの要件を表す少なくとも１つのアプリケーションパラメータを、受信された瞬間故障確率と、更にアプリケーションパラメータの以前の値とに応答して更新することと、
更新されたアプリケーションパラメータをリソーススケジューラに送信することであって、更新されたアプリケーションパラメータは、新しい無線リソースを割り当てるためにリソーススケジューラによって使用されることと、
を行うように構成されている。

【0020】

このようなリソーススケジューラと、このようなアプリケーションをホストするデバイスとを備えるシステムも開示される。

【0021】

プログラマブルデバイスにロードすることができるプログラムコード命令を含むコンピュータプログラム製品が開示され、プログラムコード命令は、プログラムコード命令がプログラマブルデバイスによって実行されるときに、種々の実施の形態に記載の方法を実装させる。このようなコンピュータプログラムを記憶する記憶媒体が開示される。

【0022】

本発明の特徴は、実施形態の少なくとも１つの例の以下の説明を読むことによってより明らかになる。この説明は、添付図面に関して作成されたものである。

【図面の簡単な説明】

【0023】

【図1】本実施形態を実装することができるシステムを示す図である。

【図2】リソース割り当てを得るためのデバイス間の競合の原理を示す図である。

【図3】所与のアプリケーションに関する種々のアプリケーションパラメータを示す図である。

【図4】特定の実施形態によるリソース割り当てのための方法のフローチャートである。

【図5】所与のストリームの各メッセージに対する送信機会の原理を示す図である。

【図6】特定の実施形態によるアプリケーションパラメータを更新する方法のフローチャートである。

【図7】特定の実施形態によるアプリケーションパラメータを更新するプロセスを示す図である。

【図8】別の特定の実施形態による、アプリケーションパラメータを更新するプロセスを示す図である。

【図9】特定の実施形態による、アプリケーションパラメータを更新するプロセスを示す図である。

【図10】特定の実施形態によるアプリケーションパラメータを更新するプロセスを示す図である。

【図11】特定の実施形態によるリソーススケジューラのハードウェアアーキテクチャの例を概略的に示す図である。

【図12】特定の実施形態による、アプリケーションをホストするデバイスのハードウェアアーキテクチャの例を概略的に示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0024】

種々の実施形態は、或る時間内に工場内の或る場所から別の場所に移動する等の種々のミッションを遂行するように移動ロボットが設置される、スマートファクトリーとの関連で開示される。しかしながら、これらの実施形態は、例えば自律走行車を含む環境といった他の環境にも適用することができる。

【0025】

図１は、本実施形態が実装される、例えばスマートファクトリーの一部としてのシステム１を示している。システム１は、移動ロボット１０Ａ～１０Ｄのセット１０を備え、各移動ロボットは、工場内の或る場所から別の場所に移動することができる。セット１０はまた、非移動ロボットを含んでもよい。移動ロボット１０Ａ～１０Ｄは、アプリケーションメッセージを交換する１つ以上の制御デバイス１２Ａ及び１２Ｂとワイヤレス通信を行う。各制御デバイス１２Ａ及び１２Ｂは、基地局、ＭＥＣ（「マルチアクセスエッジコンピューティング（Multi-access Edge Computing）」の英語の頭字語）局、又は移動局である。制御デバイス１２Ａ及び１２Ｂは、例えば、ロボット１０Ａ～１０Ｄのミッションを計画及び監視するように構成されている。一例として、図１では、制御デバイス１２Ａは、そのミッションを表すデータを含むアプリケーションメッセージをロボット１０Ａに送信し、制御デバイス１２Ｂは、そのミッションを表すデータを含むアプリケーションメッセージをロボット１０Ｃに送信する。ミッションデータは、変位データ（例えば、角速度、線速度、圧力レベル）、インタラクションデータ、運動データ等を含む。これに対して、ロボット１０Ａは、アプリケーションメッセージを制御デバイス１２Ａに送信し、ロボット１０Ｃは、アプリケーションメッセージを制御デバイス１２Ｂに送信する。ロボットから制御デバイスに送信されるアプリケーションメッセージは、例えば、監視データ又は環境データを含む。アプリケーションメッセージの交換は、アプリケーションに依存して周期的又は非周期的である。

【0026】

各ロボット１０Ａ～１０Ｄ並びに各制御デバイス１２Ａ及び１２Ｂは、少なくとも１つのアプリケーションモジュールを備える。したがって、アプリケーションメッセージは、より具体的には、ロボットのアプリケーションモジュールと制御デバイスのアプリケーションモジュールとの間で交換される。アプリケーションモジュールは、一般に、ソフトウェアエンティティ、すなわちアプリケーションを、アプリケーションバッファ等のハードウェア要素とともに含む。

【0027】

ロボットは、通常、複数の物理的要素、例えば、車輪、アームを備える。したがって、所与のロボットは、関係する物理的要素に応じて、異なるタイプのデータを含むアプリケーションメッセージを制御デバイスと交換する必要がある。したがって、以下では、ストリームＳ_ｋは、ロボットのセット１０内の所与のロボットの所与の物理的要素から送信された（又は所与の物理的要素によって受信された）アプリケーションメッセージｍ_ｋ ^（ｎ）のセットとして定義される。換言すれば、複数のストリームは、１つの同じロボットに関連付けられてもよく、例えば、１つのストリームはロボットのアームに関連付けられ、１つのストリームはロボットの各車輪に関連付けられてもよい。以下では、Ｋ個のストリーム｛Ｓ_１，．．．，Ｓ_ｋ｝を考慮し、各ストリームＳ_ｋは所与のアプリケーションＡＰＰ_ｋに関連付けられる。したがって、アプリケーションＡＰＰ_ｋとストリームＳ_ｋとの間には１対１の関連がある。アプリケーションＡＰＰ_ｋは、メッセージｍ_ｋ ^（ｎ）をサイズ１のメッセージのアプリケーションバッファに１つずつプッシュし、メッセージｍ_ｋ ^（ｎ）は、無線リソースを使用して時刻ｎにおいて対応する受信機、例えば制御デバイスに送信される。

【0028】

ワイヤレス環境では、無線リソースの数が制限される。無線通信の分野では、リソースの数は、限られた時間内に使用される周波数リソース（例えば、各サブチャネルが有限数の周波数ブロックを含むサブチャネル）の数として定義される。これらの限られた無線リソースを適切に割り当てるために、システム１は、リソーススケジューラ（ＲＳ）１４を更に備え、リソーススケジューラ（ＲＳ）１４は、周期的に、すなわちｄｔ（例えばｄｔ＝１ｍｓ）ごとに、利用可能な無線リソースを１つの特定のストリームＳ_ｋに割り当てるように構成されている。したがって、図２に示すように、ｄｔごとに、アプリケーションメッセージｍ_ｋ ^（ｎ）が送信される機会、すなわちタイムスロットが存在する。図２に示すように、ロボット、より正確にはストリームは、リソース割り当てを得るために競合している。このように、リソーススケジューラ１４は、Ｋ個のストリームの中から１つのストリームを選択して無線リソースを割り当てるように構成されている。

【0029】

リソーススケジューラ１４は、通常、バッファ等のハードウェア要素と共にソフトウェアエンティティを含む。リソーススケジューラは、基地局、ＭＥＣ局又は移動局に配置される。

【0030】

図３は、所与のアプリケーションＡＰＰ_ｋに関連する種々のアプリケーションパラメータを示している。アプリケーションＡＰＰ_ｋは、例えば、特定のロボット、例えばロボット１０Ｃのアームの動作を制御するように構成された、制御デバイスのうちの１つに配置されたアプリケーションである。アプリケーションＡＰＰ_ｋは、特定のロボットに配置され、ロボットの環境を監視するように構成されたアプリケーションでもあり得る。アプリケーションＡＰＰ_ｋは、種々の時刻ｎ（ｎ＝１、２、３、及び４）において複数のメッセージｍ_ｋ ^（ｎ）を生成する。これらのメッセージは、ストリームＳ_ｋに関連付けられたロボット、例えば１０Ｃのアンテナと、制御デバイス、例えば１２Ｂのアンテナとの間の送信チャネルＨ_ｋ上で送信されることになる。送信チャネルＨ_ｋは、そのチャネル誤り確率

【数6】

によって特徴付けられる。

【0031】

各アプリケーションＡＰＰ_ｋは、値が一時的に変化し得るアプリケーションパラメータのセットによって定義されるいくつかの要件、すなわち、レジリエンスＲ_ｋ ^（ｎ）、メッセージ寿命Ｄ_ｋ ^（ｎ）、及びメッセージ期間Ｔ_ｋ ^（ｎ）を有する。

【0032】

レジリエンスＲ_ｋ ^（ｎ）は、アプリケーションＡＰＰ_ｋがメッセージを受信しないことを許可する最大時間量である。レジリエンスＲ_ｋ ^（ｎ）が違反された場合、すなわち、アプリケーションＡＰＰ_ｋがＲ_ｋ ^（ｎ）を超える期間中にメッセージを受信しない場合、アプリケーション障害が発生する。この場合、関連するロボットは、安全モード、例えば、再初期化を伴う部分的又は完全な停止に入ることができる。

【0033】

メッセージ寿命Ｄ_ｋ ^（ｎ）は、アプリケーションバッファにプッシュされたときのメッセージｍ_ｋ ^（ｎ）の寿命である（文献ではパケット遅延バジェットとも称される）。実際には、例えば、任意の監視アプリケーションのメッセージｍ_ｋ ^（ｎ）は、特にロボットの動きのために、限られた持続時間にしか関連しない。図３では、第１のメッセージｍ_ｋ ^（１）の寿命は４タイムスロットであり、第２のメッセージｍ_ｋ ^（２）及び第４のメッセージｍ_ｋ ^（４）の寿命は２タイムスロットであり、第３のメッセージｍ_ｋ ^（３）の寿命は３タイムスロットである。

【0034】

メッセージ期間Ｔ_ｋ ^（ｎ）は、２つの連続するメッセージの開始の間の時間である。この期間は、アプリケーションが周期的なトラフィックを必要としない場合、可変である。

【0035】

図４に、特定の実施形態によるリソース割り当てのための方法のフローチャートを示す。この方法は、リソーススケジューラ１４によって実装される。

【0036】

リソース割り当ては、利用可能な無線リソースについて、いくつかのメトリックＭ_ｋ ^（ｎ）に従って単一のストリームＳ_ｋ（したがって、単一のアプリケーションＡＰＰ_ｋ）を選択することを含む。メトリックＭ_ｋ ^（ｎ）は、任意の単一のストリームのアプリケーションの要件を満たすこと、例えば、レジリエンス違反によるアプリケーション障害の数を最小限に抑えることと、全てのデバイス間で無線リソースを最も公平に共有することとの間のバランスをとるように定義される。

【0037】

この目的のために、リソーススケジューラ１４は、例えば、α－フェアユーティリティベースの形式を使用して、ストリーム間の公平なリソース割り当てを保証する。したがって、ｋ番目のストリームのローカルコスト関数は、以下のように定義される。

【数7】

ここで、Ｆ_ｋ ^（ｎ）は、時刻ｎにおけるアプリケーションＡＰＰ_ｋの平均故障確率である。αの値は、リソーススケジューラ１４において期待される公平性を決定し、例えば、α＝１は、比例的公平性、すなわち、ネットワークのスループット間のバランスを提供し、同時に、全てのユーザに対して少なくとも最小レベルのサービスを可能にする。α＝１０は、最大－最小公平性に対応する。グローバルコスト関数Ｊ^（ｎ）が、全てのローカルコスト関数の関数として定義される。例えば、Ｊ^（ｎ）は、ローカルコスト関数のｋ全体にわたる和として以下のように定義される。

【数8】

【0038】

したがって、コスト関数Ｊ^（ｎ）は、時刻ｎにおいて、無線リソースを割り当てるためにＫ個のストリームの中から１つのストリームを選択するために、リソーススケジューラ１４によって使用される。

【0039】

リソース割り当ての実際の実装形態には、ステップＳ４０～Ｓ４６が含まれる。

【0040】

ステップＳ４０において、リソーススケジューラ１４は、各アプリケーションＡＰＰ_ｋから、時刻ｎにおけるそのアプリケーションの要件を表すアプリケーションパラメータ、すなわち、Ｒ_ｋ ^（ｎ）、Ｄ_ｋ ^（ｎ）、Ｔ_ｋ ^（ｎ）を受信する。

【0041】

ステップＳ４２において、リソーススケジューラ１４は、各ストリームＳ_ｋに対して（したがって、各アプリケーションＡＰＰ_ｋに対して）、受信されたアプリケーションパラメータ、すなわち、Ｒ_ｋ ^（ｎ）、Ｄ_ｋ ^（ｎ）、Ｔ_ｋ ^（ｎ）の少なくとも一部と、平均故障確率Ｆ_ｋ ^{（ｎ－１）}と、更にチャネル誤り確率

【数9】

とに応じて、メトリックＭ_ｋ ^（ｎ）を計算する。Ｆ_ｋ ^（ｎ）は、ｎ＝０に初期化される。例えば、Ｆ_ｋ ^（０）＝１であるか又はＦ_ｋ ^（０）はゼロとは異なるランダムな値に設定される。Ｆ_ｋ ^（ｎ）は、後にステップＳ４６で更新される。

【0042】

各メトリックＭ_ｋ ^（ｎ）は、以下のように計算される。

【数10】

ここで、Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}は、アプリケーションが開始してからアプリケーションＡＰＰ_ｋによってバッファリングされたメッセージの数である。ｆ_ｋ ^（ｎ）は、ＡＰＰ_ｋの瞬間故障確率である。

【0043】

時刻ｎにおいて、故障確率Ｆ_ｋ ^（ｎ）は未知である。したがって、Ｆ_ｋ ^{（ｎ－１）}から、以下のように予測される。

【数11】

ここで、ストリームｋが無線リソースを割り当てるために選択される場合にはδ_ｋ ^（ｎ）＝１であり、そうでない場合にはδ_ｋ ^（ｎ）＝０である。

【0044】

ｆ_ｋ ^（ｎ）は、無線条件及びアプリケーションの要件に対する関心に応じて、異なる方法で計算される。

【0045】

第１の実施形態において、メトリックＭ_ｋ ^（ｎ）は、

【数12】

によって表される無線状態に加えて、レジリエンスＲ_ｋ ^（ｎ）が考慮される。この実施形態において、関数ｆ_ｋ ^（ｎ）は、

【数13】

又は

【数14】

のように定義することができる。ここで、Ｑ_ｋ ^（ｎ）は、ｎ_ｋ＋Ｒ_ｋ ^（ｎ）－ｎに等しく設定され、ｎ_ｋは、アプリケーションＡＰＰ_ｋのパケットが受信された最後の時刻である。量Ｑ_ｋ ^（ｎ）は、レジリエンス違反、すなわちアプリケーション障害の前のタイムスロットの数を表す。ストリームがパケットを送信することに成功しない場合、Ｑ_ｋ ^（ｎ）は１だけ減少され、そうでない場合、Ｑ_ｋ ^（ｎ）はレジリエンスＲ_ｋに設定される。換言すれば、パケットが正しく送信された場合、すなわち、リソースが割り当てられ、パケットが受信された場合には、Ｑ_ｋ ^（ｎ）はレジリエンス値に設定される。実際には、送信が時刻ｎにおいて成功したとき、ｎ_ｋは値ｎに等しく設定され、したがって、Ｑ_ｋ ^（ｎ）はＲ_ｋ ^（ｎ）に設定される。

【0046】

パケットが（割り当てられなかったか、割り当てられたが送信に失敗したため）受信されない場合、ｎは１だけ増加し、Ｑ_ｋ ^（ｎ）は１だけ減少する。

【0047】

第１の実施形態の変形例では、Ｑ_ｋ ^（ｎ）に平均リソース使用量ρ_ｋ ^（ｎ）が乗算される。一例では、平均リソース使用量ρ_ｋ ^（ｎ）は、現在の時刻ｎまでにストリームＳ_ｋによって（又は同等の方法でアプリケーションＡＰＰ_ｋによって）得られたリソース割り当ての数を、現在の時刻ｎまでのタイムスロットの総数で除算したものをカウントすることによって計算される。別の例では、平均リソース使用量は、ρ_ｋ ^（ｎ）＝１／Ｋとして一様なリソース分布を与える。ここで、Ｋはストリームの数である。別の例では、ρ_ｋ ^（ｎ）は、ρ_ｋ ^（ｎ）＝１／Ｒ_ｋ ^（ｎ）でレジリエンスを反映する。したがって、平均リソース使用量の値は、区間［０；１］に属する。したがって、この変形例では、関数ｆ_ｋ ^（ｎ）は、

【数15】

のように定義され、又はより一般的には、

【数16】

のように定義される。ここで、Ｈ（）は、予め定義された関数である。一例として、Ｈ（）は、Ｑ_ｋ ^（ｎ）の恒等関数又は増加アフィン関数であり、例えば、Ｈ（Ｑ_ｋ ^（ｎ））＝Ｑ_ｋ ^（ｎ）－１である。

【0048】

第２の実施形態において、メッセージ寿命Ｄ_ｋ ^（ｎ）及びメッセージ期間Ｔ_ｋ ^（ｎ）が、レジリエンスＲ_ｋ ^（ｎ）（

【数17】

を通じて）及び無線状態

【数18】

に加えて考慮される。この実施形態において、関数ｆ_ｋ ^（ｎ）は、以下のように定義することができる。

【数19】

ここで、

【数20】

は、バッファリングされるレジリエンスウィンドウ内の残りのメッセージの数であり、すなわち、

【数21】

は、現在のメッセージの後の残りのメッセージの数であり、ｆｃｔ（）は、Ｄ_ｋ ^（ｎ）及び／又はＳＮＲ及び／又は追加のパラメータの予め定義された関数である。

【0049】

【数22】

にメッセージ寿命Ｄ_ｋ ^（ｎ）を乗算することによって、次のメッセージの時点での残りの送信機会の数が得られる。例えば、ＨＡＲＱ（「ハイブリッド自動再送要求（Hybrid Automatic Repeat reQuest）」の英語の頭字語）の場合、関数ｆ_ｋ ^（ｎ）は、現在のメッセージと同様に次のメッセージについての瞬間故障確率を含むように表現されてもよい。後者の場合、冗長性はＳＮＲの増加を可能にするので、

【数23】

となるように時間インデックスが増加するにつれて、チャネル誤り確率はますます低くなる。一例として、

【数24】

である。

【0050】

変形例では、関数ｆ_ｋ ^（ｎ）は以下のように定義することができる。

【数25】

ここで、Ｑ_ｋ ^（ｎ）は、

【数26】

に設定され、ｒ_ｋは、考慮されるメッセージがスケジューリングのために考慮される第１の時刻である（すなわち、考慮されるメッセージの寿命の始まりである）。ここで、Ｑ_ｋ ^（ｎ）は、レジリエンス違反が発生する前の送信機会の数を表す。図５は、所与のストリームＳ_ｋの各メッセージに対する送信機会の原理を示している。図５は、図３と同様である。したがって、共通の要素には同じ参照番号が付されている。図５では、第１のメッセージを送信するための４つの機会、第２のメッセージのための２つの機会、及び第３のメッセージのための３つの機会がある。

【0051】

第２の実施形態の変形例では、Ｑ_ｋ ^（ｎ）に平均リソース使用量ρ_ｋ ^（ｎ）が乗算される。したがって、ｆ_ｋ ^（ｎ）は、

【数27】

のように定義され、又はより一般的には、

【数28】

のように定義され、ここで、Ｈ（）は、予め定義された関数である。一例として、Ｈ（）は、Ｑ_ｋ ^（ｎ）の恒等関数又は増加アフィン関数であり、例えば、Ｈ（Ｑ_ｋ ^（ｎ））＝Ｑ_ｋ ^（ｎ）－１である。

【0052】

したがって、この第２の実施形態及びその変形例では、Ｑ_ｋ ^（ｎ）は、次に来るバッファリングされたメッセージ内の残りの送信機会の数と、現在のメッセージ内の、すなわち現在のメッセージが終了する前の、残りの送信機会の推定数ｄ_ｋ ^（ｎ）とに分割される。下位層（ＰＨＹ、ＭＡＣ）においてハイブリッドＡＲＱメカニズムが存在し得ることを考慮すると、現在のパケットの瞬間故障確率は、ｄ_ｋ ^（ｎ）のみに依存するのではない。パケットが良好に復号されないが送信される（チャネル障害）たびに冗長性を蓄積する任意のＨＡＲＱベースの受信機は、一定のチャネル誤り確率を考慮しても、障害の低減された現在のパケット確率を観測する。実際に、冗長性を増加させることによって、信号対雑音比（ＳＮＲ）がより大きかったかのように、受信パケットを良好に復号する確率が増加する。

【0053】

ステップＳ４４において、リソーススケジューラ１４は、メトリック｛Ｍ_１ ^（ｎ），．．．，Ｍ_ｋ ^（ｎ）｝を比較し、この比較に応答して、無線リソースを割り当てるストリームｋ^＊を選択する。したがって、選択されたストリームのメッセージ

【数29】

は、チャネル

【数30】

を介して受信機に送信される。このステップでは、任意のｋ≠ｋ^＊に対して、

【数31】

及びδ_ｋ ^（ｎ）＝０である。

【0054】

コストＪ^（ｎ）の定義に応じて、以下のようになる。

【数32】

【0055】

ステップＳ４６では、各ｋについて平均故障確率Ｆ_ｋ ^（ｎ）を更新する。更新された値Ｆ_ｋ ^（ｎ）は、メトリックＭ_ｋ ^{（ｎ＋１）}の計算に使用される。故障確率Ｆ_ｋ ^（ｎ）は、以下のように更新される。
－送信されたメッセージに対応するパケットが受信された場合のＡＰＰ_ｋ ^＊について、

【数33】

及びＮ_ｋ ^（ｎ）は、同時に以下のように更新される。

【数34】

－送信されたメッセージに対応するパケットが受信されない場合の

【数35】

について、又は任意の

【数36】

について、
まだ送信機会がある場合：
Ｆ_ｋ ^（ｎ）＝Ｆ_ｋ ^{（ｎ－１）}及びＮ_ｋ ^（ｎ）＝Ｎ_ｋ ^{（ｎ－１）}
それ以外の場合（すなわち、送信機会がもうない場合）：

【数37】

【0056】

ステップＳ４８では、ステップＳ４２で計算された各瞬間故障確率ｆ_ｋ ^（ｎ）が、対応するアプリケーションＡＰＰ_ｋに送信される。送信された瞬間故障確率ｆ_ｋ ^（ｎ）は、アプリケーションＡＰＰ_ｋによって受信され、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、時刻（ｎ＋１）における瞬間故障確率を減少させようとするために、それを使用してそのアプリケーションパラメータのうちの少なくとも１つを更新する。

【0057】

ステップＳ４０～Ｓ４８は、ｎをインクリメントしながら反復的に繰り返される。したがって、ｎは反復のインデックスを表す。

【0058】

図６に、特定の実施形態によるアプリケーションパラメータを更新する方法のフローチャートを示す。この方法は、アプリケーションＡＰＰ_ｋによってアプリケーションモジュールにおいて実装される。

【0059】

ステップＳ６０において、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、情報、例えば、リソーススケジューラ１４によって提供される瞬間故障確率ｆ_ｋ ^（ｎ）を受信する。ｆ_ｋ ^（ｎ）は、スケジューラによってのみ知られており、すなわち、アプリケーションはそれを計算することができない。その結果、この情報をアプリケーションに送信することにより、アプリケーションは、ｆ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＜ｆ_ｋ ^（ｎ）となるように将来の故障確率を減少させるようにその要件を適合させることが可能になる。

【0060】

ステップＳ６２において、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、受信した情報に応答して、そのアプリケーションパラメータのうちの少なくとも１つを更新する。図７に示すように、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、入力としてＲ_ｋ ^（ｎ）及びｆ_ｋ ^（ｎ）を使用して、更新されたアプリケーションパラメータＲ_ｋ ^{（ｎ＋１）}を取得する。より一般的には、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、入力としてｆ_ｋ ^（ｎ）、Ｒ_ｋ ^（ｎ）、及び任意選択でＴ_ｋ ^（ｎ）、Ｄ_ｋ ^（ｎ）、Ｘ_ｋ ^（ｎ）を使用して、更新されたアプリケーションパラメータＲ_ｋ ^{（ｎ＋１）}及び任意選択で更新されたアプリケーションパラメータＴ_ｋ ^{（ｎ＋１）}、Ｄ_ｋ ^{（ｎ＋１）}、Ｘ_ｋ ^{（ｎ＋１）}を取得する。Ｘ_ｋ ^（ｎ）は、アプリケーションに直接関連する変数、例えば、アーム、車輪等のような関連する物理的要素の速度である。

【0061】

図８に示す変形例では、Ｌ_ｉｎ－メモリが使用される。したがって、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、時刻ｔ∈｛（ｎ－Ｌ_ｉｎ），．．．，（ｎ）｝に対して提供される複数の瞬間故障確率ｆ_ｋ ^（ｔ）を受け取る。一例として、Ｌ_ｉｎ＝０，１，２である。アプリケーションＡＰＰ_ｋは、入力として

【数38】

及び

【数39】

を使用して、更新されたアプリケーションパラメータ

【数40】

を取得する。一例として、Ｌ_ｏｕｔ＝０，１，２である。

【0062】

より一般的には、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、入力として、

【数41】

及び任意選択で

【数42】

を使用して、更新されたアプリケーションパラメータ

【数43】

及び任意選択で更新されたアプリケーションパラメータ

【数44】

を取得する。

【0063】

更新関数Ｆ_{ｕｐｄａｔｅ}は、異なる方法で定義されてもよい。

【0064】

第１の実施形態において、アプリケーションは、最初に、最大故障確率ｆ_ｋ ^ＭＡＸを考慮する。値ｆ_ｋ ^ＭＡＸは、アプリケーションの性能のニーズに基づいて決定される。受信された値ｆ_ｋ ^（ｎ）＞ｆ_ｋ ^ＭＡＸである場合、アプリケーションは、Ｒ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＞Ｒ_ｋ ^（ｎ）となるように、より大きなレジリエンスを可能にする。このようにして、ストリームＳ_ｋは、より多くの送信機会を得る。一例では、受信された値ｆ_ｋ ^（ｎ）が最大故障確率ｆ_ｋ ^ＭＡＸよりも大きい場合、レジリエンスはΔＲタイムスロットだけ増加され、すなわち、Ｒ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＝Ｒ_ｋ ^（ｎ）＋ΔＲ、例えば、ΔＲ＝１となる。この実施形態において、レジリエンスパラメータのみが更新される。そうでない場合（すなわち、ｆ_ｋ ^（ｎ）≦ｆ_ｋ ^ＭＡＸの場合）、レジリエンスは修正されない。変形例では、ｆ_ｋ ^（ｎ）がｆ_ｋ ^ＭＡＸよりも著しく低い場合にレジリエンスが減少される。

【0065】

第２の実施形態において、故障確率

【数45】

は、以下のように

【数46】

から推定される。

【数47】

ここで、Γは行列であり、ｆｃｔｔ（・）はその入力値を組み合わせる関数である。例えば、ｆｃｔｔ（）は、その入力値の平均、分散、中央値又は最大値を出力する関数である。変形例では、ｆｃｔｔ（）は恒等関数である。

【0066】

特定の例において

【数48】

である。

【0067】

故障確率とアプリケーションの要件との間のいくつかの事前に計算された関係が与えられると、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、そのアプリケーションパラメータ

【数49】

及び

【数50】

又はそれらのうちの少なくとも１つ、例えばレジリエンスを更新して、推定故障確率

【数51】

が以前の故障確率、すなわち

【数52】

よりも低いことを確実にすることができる。

【数53】

が経時的に一定であると仮定すると、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、式

【数54】

から

【数55】

を推定できる。Ｑ_ｋ ^（ｎ）は、アプリケーションのパラメータに直接依存するので、ＡＰＰ_ｋは、そこから新しいアプリケーションパラメータを選択して、ｆ_ｋ ^{（ｎ＋ｊ）}、ｊ≧１の値を変更することができる。

【0068】

第３の実施形態において、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、ロボットの車輪のモータのための制御アプリケーションである。変数Ｘ_ｋ ^（ｎ）は、時刻ｎにおいてモータによって車輪に提供される角速度を表す。アプリケーションメッセージは、角速度から直接計算される周期Ｔ_ｋ ^（ｎ）、例えば、Ｔ_ｋ ^（ｎ）＝２π／（Ｘ_ｋ ^（ｎ））で周期的に要求される監視情報である。最大故障確率ｆ_ｋ ^ＭＡＸが与えられると、ｆ_ｋ ^（ｎ）＞ｆ_ｋ ^ＭＡＸである場合、アプリケーションは、Ｘ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＜Ｘ_ｋ ^（ｎ）となるように角速度を低減する。一例では、Ｘ_ｋ ^{（ｎ＋１）}はΔＸだけ減少し、すなわちＸ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＝Ｘ_ｋ ^（ｎ）－ΔＸとなり、例えばΔＸ＝１ｍ／ｓ又は２ｍ／ｓである。値ΔＸは、アプリケーションの性能のニーズに基づいて決定される。その結果、アプリケーションメッセージの周期は、Ｔ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＞Ｔ_ｋ ^（ｎ）となるように増加する。アプリケーションがレジリエンスウィンドウ内で同じ数の送信機会を必要とする場合、Ｒ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＞Ｒ_ｋ ^（ｎ）となるようにレジリエンスが増加する。例えば、レジリエンスは、ΔＲのタイムスロットだけ増加し、すなわちＲ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＝Ｒ_ｋ ^（ｎ）＋ΔＲ、例えばΔＲ＝１である。

【0069】

この実施形態において、Ｄ_ｋ ^（ｎ）は更新されない。

【0070】

第４の実施形態において、制御デバイス１２Ａ及び１２Ｂのうちの一方が、全ての単一アプリケーションＡＰＰ_ｋを管理するグローバルアプリケーションとして機能する。非常に多くの故障確率ｆ_ｋ ^（ｎ）がそれらの閾値ｆ_ｋ ^ＭＡＸを超えている場合、グローバルアプリケーションとして機能する制御デバイスは、ミッションの再計画を要求する。いくつかのストリーム、したがって、いくつかのアプリケーションＡＰＰ_ｋは、しばらくの間停止することができ、他のいくつかは、それらのアプリケーションパラメータを再定義することができる。

【0071】

第５の実施形態において、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、ｆ_ｋ ^（ｎ）とパラメータＲ_ｋ ^（ｎ）、Ｔ_ｋ ^（ｎ）、Ｄ_ｋ ^（ｎ）、Ｘ_ｋ ^（ｎ）のうちの１つ以上との間のいくつかの数学的関係を認識している。換言すれば、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、以下の関数Ｇ（）：ｆ_ｋ ^（ｎ）＝Ｇ（Ｒ_ｋ ^（ｎ），Ｔ_ｋ ^（ｎ），Ｄ_ｋ ^（ｎ），Ｘ_ｋ ^（ｎ））を認識している。別の実施形態において、ただ１つのアプリケーションパラメータ又はそれらのサブセットが、関数Ｇ（）の入力と見なされ、例えば、ｆ_ｋ ^（ｎ）＝Ｇ（Ｒ_ｋ ^（ｎ），Ｔ_ｋ ^（ｎ））となる。この場合、他のアプリケーションパラメータは更新されない。

【0072】

したがって、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、Ｇ（）を反転させることによって、ｆ_ｋ ^{（ｎ＋１）}から、Ｒ_ｋ ^{（ｎ＋１）}、Ｔ_ｋ ^{（ｎ＋１）}、Ｄ_ｋ ^{（ｎ＋１）}、及び任意選択でＸ_ｋ ^{（ｎ＋１）}のうちの少なくとも１つの新しいアプリケーションパラメータを計算し、ｆ_ｋ ^{（ｎ＋１）}は、受信されたｆ_ｋ ^（ｎ）よりも低くなるように、アプリケーションＡＰＰ_ｋによって決定される。例えば、ｆ_ｋ ^{（ｎ＋１）}はｆ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＝ｆ_ｋ ^（ｎ）－Δｆのように決定され、例えばΔｆ＝１０％である。値Δｆは、アプリケーションの性能のニーズに基づいて決定される。

【0073】

１つの特定の実施形態において、アプリケーションＡＰＰ_ｋが関数Ｇ（）をオフラインで学習する。変形例では、アプリケーションは、全てのアプリケーションパラメータの全ての可能な値をスキャンし、ｆ_ｋ ^（ｎ）を最小化するか、又はｆ_ｋ ^（ｎ）の任意の目標値に近いｆ_ｋ ^（ｎ）を導く値のセットを選択する。

【0074】

第６の実施形態において、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、目標故障確率ｆ_ｋ ^ＭＡＸをリソーススケジューラに送信する。この実施形態において、リソーススケジューラは、アプリケーションＡＰＰ_ｋの代わりに、少なくとも１つのアプリケーションパラメータを更新して、故障確率ｆ_ｋ ^{（ｎ＋１）}がｆ_ｋ ^ＭＡＸ以下であることを保証する。

【0075】

したがって、リソーススケジューラは、ｆ_ｋ ^{（ｎ＋１）}≦ｆ_ｋ ^ＭＡＸとなるように、ｆ_ｋ ^ＭＡＸから値Ｒ_ｋ ^{（ｎ＋１）}、Ｔ_ｋ ^{（ｎ＋１）}、Ｄ_ｋ ^{（ｎ＋１）}又はそれらのうちの少なくとも１つを決定する。決定された値は、対応するアプリケーションＡＰＰ_ｋに送信される。

【0076】

変形例では、リソーススケジューラは、Ｒ_ｋ ^{（ｎ＋１）}の単一の値のみを決定し、それを対応するアプリケーションＡＰＰ_ｋに送信する。この変形例では、値Ｔ_ｋ ^{（ｎ＋１）}及びＤ_ｋ ^{（ｎ＋１）}は更新されない。したがって、それらは、アプリケーションによって以前に与えられた値、すなわちＴ_ｋ ^（ｎ）、Ｄ_ｋ ^（ｎ）に等しく設定される。

【0077】

別の変形例では、リソーススケジューラは、Ｒ_ｋ ^{（ｎ＋１）}、Ｔ_ｋ ^{（ｎ＋１）}の値のペアを決定するが、Ｄ_ｋ ^{（ｎ＋１）}は更新されない。すなわち、Ｄ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＝Ｄ_ｋ ^（ｎ）である。可能なペア数が非常に多い場合があるため、リソーススケジューラは、例えば、最大値と最小値との間の線形量子化等、限られた探索空間内でＲ_ｋ ^{（ｎ＋１）}の値をとることによって、それらの有限数を選択することができる。

【0078】

別の変形例では、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、要求されたフィードバック、例えば、Ｒ_ｋ ^（ｎ）の固定値についてｆ_ｋ ^（ｎ）＝ｆ_ｋ ^ＭＡＸを満たす値のセットＴ_ｋ ^（ｎ）、Ｄ_ｋ ^（ｎ）、又はこのタイプの任意の組み合わせをリソーススケジューラに通知する。この場合、アプリケーションＡＰＰ_ｋは、リソーススケジューラにｆ_ｋ ^ＭＡＸ及びＲ_ｋ ^（ｎ）を送信する。その部分について、リソーススケジューラは、ｆ_ｋ ^（ｎ）＝ｆ_ｋ ^ＭＡＸを満たし、レジリエンス制約、すなわち、Ｒ_ｋ ^{（ｎ＋１）}＝Ｒ_ｋ ^（ｎ）を満たす値のセットＴ_ｋ ^{（ｎ＋１）}、Ｄ_ｋ ^{（ｎ＋１）}を決定する。

【0079】

図９に示すように、リソーススケジューラによって更新されたアプリケーションパラメータは、提案としてアプリケーションＡＰＰ_ｋに送信されるか、又はアプリケーションハードウェア内に直接実装されるかのいずれかである。

【0080】

図１０に示す第７の実施形態において、ρ_ｋ ^（ｎ）を使用してｆ_ｋ ^（ｎ）を計算する。

【0081】

ρ_ｋ ^（ｎ）及びｆ_ｋ ^（ｎ）は、アプリケーションＡＰＰ_ｋに送信される。ここでは、アプリケーションパラメータを更新するために使用される追加のパラメータとしてρ_ｋ ^（ｎ）を使用して、第１の実施形態～第６の実施形態で説明したのと同じ方法でアプリケーションパラメータの少なくとも１つを更新する。第４の実施形態に関する例として、Ｇ（）は、（Ｒ_ｋ ^（ｎ），Ｔ_ｋ ^（ｎ），Ｄ_ｋ ^（ｎ），Ｘ_ｋ ^（ｎ））＝Ｇ^－１（ρ_ｋ ^（ｎ），ｆ_ｋ ^（ｎ））として定義される。

【0082】

図１１に、特定の実施形態によるリソーススケジューラのハードウェアアーキテクチャの例を概略的に示す。

【0083】

リソーススケジューラ１００は、通信バス１１０によって接続された、プロセッサ又はＣＰＵ（「中央演算装置（Central Processing Unit）」の頭字語）１０１と、ランダムアクセスメモリＲＡＭ１０２と、読み取り専用メモリＲＯＭ１０３と、ハードディスク又は記憶媒体リーダ、ＳＤ（「セキュアデジタル（Secure Digital）」の頭字語）カードリーダ等の記憶ユニット１０４と、リソーススケジューラ１００がデータを送信及び受信することを可能にする通信インターフェイスＣＯＭ１０５の少なくとも１つのセットとを備える。

【0084】

プロセッサ１０１は、ＲＯＭ１０３から、外部メモリ（ＳＤカード等）から、記憶媒体（ＨＤＤ等）から、又は通信ネットワークからＲＡＭ１０２にロードされた命令を実行することができる。リソーススケジューラ１００が起動されると、プロセッサ１０１は、ＲＡＭ１０２から命令を読み出し、それらを実行することができる。これらの命令は、図４に関連して説明した方法をプロセッサ１０１によって実装させるコンピュータプログラムを形成する。

【0085】

図４に関連して説明される方法は、プログラマブルマシン、例えば、ＤＳＰ（「デジタルシグナルプロセッサ（Digital Signal Processor）」の頭字語）、マイクロコントローラ、若しくはＧＰＵ（「グラフィックスプロセッシングユニット（Graphics Processing Unit）」の頭字語）による命令のセットの実行によってソフトウェア形式で実装されてもよく、又は、マシン若しくは専用コンポーネント（チップ又はチップセット）、例えば、ＦＰＧＡ（「フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field-Programmable Gate Array）」の頭字語）若しくはＡＳＩＣ（「特定用途向け集積回路（Application-Specific Integrated Circuit）」の頭字語）によってハードウェア形式で実装されてもよい。一般に、リソーススケジューラ１００は、図４に関連して説明した方法を実装するように適合され構成された電子回路を含む。

【0086】

図１２は、特定の実施形態による、アプリケーションＡＰＰ_ｋをホストするデバイス２００のハードウェアアーキテクチャの例を概略的に示している。デバイス２００は、ロボット又は制御デバイスであり得る。

【0087】

デバイス２００は、通信バス２１０によって接続された、プロセッサ又はＣＰＵ（「中央演算装置（Central Processing Unit）」の頭字語）２０１と、ランダムアクセスメモリＲＡＭ２０２と、読み取り専用メモリＲＯＭ２０３と、ハードディスク又は記憶媒体リーダ、例えばＳＤ（「セキュアデジタル（Secure Digital）」の頭字語）カードリーダ等の記憶ユニット２０４と、デバイス２００がデータを送信及び受信することを可能にする通信インターフェイスＣＯＭ２０５の少なくとも１つのセットとを備える。

【0088】

プロセッサ２０１は、ＲＯＭ２０３から、外部メモリ（ＳＤカード等）から、記憶媒体（ＨＤＤ等）から、又は通信ネットワークからＲＡＭ２０２にロードされた命令を実行することができる。リソーススケジューラ２００が起動されると、プロセッサ２０１は、ＲＡＭ２０２から命令を読み出し、それらを実行することができる。これらの命令は、図６～図１０に関連して説明した方法をプロセッサ２０１によって実装させるコンピュータプログラムを形成する。

【0089】

図６～図１０に関連して説明される方法は、プログラマブルマシン、例えば、ＤＳＰ（「デジタルシグナルプロセッサ（Digital Signal Processor）」の頭字語）、マイクロコントローラー、又はＧＰＵ（「グラフィックスプロセッシングユニット（Graphics Processing Unit）」の頭字語）による命令のセットの実行によってソフトウェア形式で実装されてもよく、或いは、マシン又は専用コンポーネント（チップ又はチップセット）、例えば、ＦＰＧＡ（「フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field-Programmable Gate Array）」の頭字語）又はＡＳＩＣ（「特定用途向け集積回路（Application-Specific Integrated Circuit）」の頭字語）によってハードウェア形式で実装されてもよい。一般に、デバイス２００は、図６～図１０に関連して説明した方法を実装するように適合され構成された電子回路を含む。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【国際調査報告】