AGV无线控制网络的跨层行为分析与性能优化

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基于AGV(Automated Guided Vehicle,自动引导运输车)自动搬运的无人仓库使用Wi Fi保障AGV与服务器的准实时通信,完成任务下发,状态上报等数据通信。该Wi Fi控制网络对时延与掉线敏感,时延导致AGV降速,而掉线更会导致停车,就如同堵住苏伊士运河的那条大船,一台减速甚至停在道路中央的AGV会影响全局,其他需要通过该道路的车或者临时换道,或者停车等待。对一个3w平方米,拥有近200台AGV全场移动的超大仓库来说,漫游与热点区域基站信道利用率过高是导致高时延与掉线最直观的原因。相比于选用工业级无线网桥、更换对漫游支持更好的商用无线网卡、更换4G/LTE作为接入方式等二三层优化方案,使用MPTCP(Multipath TCP,多路径传输控制协议)同时利用两个异构的Wi Fi网络互为备份,一起保障AGV与服务器通信的优化方案在成本、可部署性以及提升效果方面都胜出。经过此次优化,该仓库日掉线指标下降两个数量级,能支撑的AGV数量提升到了近1000台。在平稳运行一年后,我们基于对该网络运行状况的好奇以及指导后续的网络优化研究工作,对该网络进行了一次全面的测量,收集了协议栈各层次多性能指标共200GB的数据。本文工作即是在前述工作基础上,基于测量数据集进行网络分析与优化:在提出了一套网络协议栈多层次性能指标组合分析的方法并实现了相关工具后;本文全面而细致的刻画了该仓库Wi Fi控制网络运行状况,主要包括基站覆盖、漫游、时延与掉线情况;结合源码分析探究了漫游算法、MPTCP的默认路径管理算法与流量调度算法在频繁漫游场景下的性能与行为;使用跨层联合分析定位了导致高时延与掉线的原因,并指出了漫游算法、MPTCP默认流量调度算法、路径管理算法的后续优化方向。我们使用跨层无线链路状态信息、基于深度强化学习设计并实现了优化流量调度算法DRQNS,结合冗余调度思想,解决了默认算法在移动无线网络场景与瘦长流应用下存在的两个缺陷,在与其他算法的性能对比中,DRQNS在应用时延等方面也能取得较好的成绩。
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