边缘计算中的数字孪生服务资源需求：实验研究与DTaaS性能

"该研究关注基于边缘的数字孪生服务(DTaaS)的资源需求，通过对工业机器人远程控制的实验研究来评估其性能和资源依赖关系。研究在虚拟现实智能硬件环境中进行，利用网络功能虚拟化(NFV)和边缘计算技术实现DT的按需服务。文中特别强调了数字孪生在工业4.0背景下的重要性，尤其是对于工业机器人的智能和实时监控。通过实验，研究人员发现逆运动学和轨迹计算是DT服务中最关键的功能，而这些功能的资源需求与机器人的操作命令和运动水平紧密相关。实验结果揭示了性能、资源需求与服务规模之间的复杂关系，为DTaaS的网络服务扩展和资源编排设计提供了指导。研究还指出，现有的LTE技术可能无法满足DT的最低延迟要求，暗示了对未来通信技术的改进需求。此研究得到欧盟5Growth项目、UNICO5GI+D6G-EDGEDT-01/02、西班牙经济事务和数字转型部以及卡塔尔国家研究基金的支持。" 在深入探讨这个主题时，我们首先注意到数字孪生(DT)是工业4.0的核心概念，它通过虚拟映射实现实体设备的智能控制。在本案例中，DT被应用到工业机器人，允许远程操作和监控。边缘计算和NFV的结合使得DT能够在靠近实际操作现场的地方部署，提高效率并减少延迟。 实验研究部分关注DTaaS的服务性能和资源需求之间的关系。服务被分割成虚拟网络功能(VNF)，每个功能对应DT的不同方面。实验表明，逆运动学计算和轨迹规划是DT服务中的瓶颈，这涉及到将控制信号转换为机器人运动的实际路径。这些计算任务对资源的需求随着机器人操作的复杂性和速度而变化，因此，对资源管理和优化提出了挑战。 此外，研究还分析了工业过程如何影响DT的资源需求，例如根据机器人执行的命令类型和强度。这种依赖关系揭示了在保持性能的同时，如何在计算和时间资源之间寻找平衡，这对于设计高效且响应迅速的DTaaS系统至关重要。 最后，研究结果指出，目前的移动通信技术（如LTE）可能无法满足DT的低延迟要求，这为5G和其他下一代通信技术的进一步发展提供了方向，它们必须能够提供更低的延迟以支持实时的DT操作。 这项工作为理解和优化基于边缘的DT服务提供了宝贵的见解，强调了资源管理、服务性能和通信技术在实现高效DTaaS解决方案中的重要角色。未来的研究可能将探索更先进的资源调度策略、优化算法以及新型通信技术对DT性能的影响。