论文页面 - 自适应桥接层：用于缓解ROS 2中DDS反压的代理解耦层

来源：https://huggingface.co/papers/2608.15380

摘要

代理层通过主题分割与动态速率控制将关键ROS 2订阅者与性能降级的订阅者隔离，从而消除DDS反压。

在基于机器人操作系统2（ROS 2 (https://huggingface.co/papers?q=ROS%202)）且使用数据分发服务（DDS (https://huggingface.co/papers?q=DDS)）构建的系统中，单个网络受损或被节流的订阅者在RELIABLE (https://huggingface.co/papers?q=RELIABLE)主题上可能导致反压，从而降低所有其他订阅者的吞吐量和延迟——包括与发布者共享的、对安全性至关重要的订阅者，因为发布者的DDS (https://huggingface.co/papers?q=DDS)写入器无法再接受新样本。我们提出了自适应桥接层（Adaptive Bridge (https://huggingface.co/papers?q=Adaptive%20Bridge)），这是一种基于代理的层，通过主题分割（topic splitting (https://huggingface.co/papers?q=topic%20splitting)）和动态速率控制（dynamic rate control (https://huggingface.co/papers?q=dynamic%20rate%20control)），将关键订阅者与性能降级或非关键订阅者解耦，从而隔离关键路径。该代理充当中间人，订阅原始主题，并将消息重新发布到两个独立的DDS (https://huggingface.co/papers?q=DDS)写入器：一个用于关键节点的RELIABLE (https://huggingface.co/papers?q=RELIABLE)写入器，一个用于非关键或降级节点的**尽力而为（BEST EFFORT (https://huggingface.co/papers?q=BEST%20EFFORT)）**写入器，从而隔离降级节点，并保护发布者和关键节点免受反压影响。基于探针的分类器（probe-based classifier (https://huggingface.co/papers?q=probe-based%20classifier)）通过带迟滞的采样主动监控订阅者健康状况，并实时调整订阅者速率限制。我们使用可复现的基于Docker的测试环境，在吉尔伯特-埃利奥特（Gilbert-Elliott (https://huggingface.co/papers?q=Gilbert-Elliott)）突发无线丢包模型下评估了该系统。结果表明，在我们的评估测试环境中使用自适应桥接层（Adaptive Bridge (https://huggingface.co/papers?q=Adaptive%20Bridge)），在所有损伤严重程度下，关键订阅者的尾部p95延迟从高达15秒降低至1.55毫秒，同时保留了发布者配置的吞吐量。

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