An Edge-Fog Architecture for Distributed 3D Reconstruction and Remote Monitoring of a Power Plant Site in the Context of 5G
Notice bibliographique
Résumé
It is well known that power plants worldwide present access to difficult and hazardous environments, which may cause harm to on-site employees. The remote and autonomous operations in such places are currently increasing with the aid of technology improvements in communications and processing hardware. Virtual and augmented reality provide applications for crew training and remote monitoring, which also rely on 3D environment reconstruction techniques with near real-time requirements for environment inspection. Nowadays, most techniques rely on offline data processing, heavy computation algorithms, or mobile robots, which can be dangerous in confined environments. Other solutions rely on robots, edge computing, and post-processing algorithms, constraining scalability, and near real-time requirements. This work uses an edge-fog computing architecture for data and processing offload applied to a 3D reconstruction problem, where the robots are at the edge and computer nodes at the fog. The sequential processes are parallelized and layered, leading to a highly scalable approach. The architecture is analyzed against a traditional edge computing approach. Both are implemented in our scanning robots mounted in a real power plant. The 5G network application is presented along with a brief discussion on how this technology can benefit and allow the overall distributed processing. Unlike other works, we present real data for more than one proposed robot working in parallel on site, exploring hardware processing capabilities and the local Wi-Fi network characteristics. We also conclude with the required scenario for the remote monitoring to take place with a private 5G network.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».