Development of a Model Network and an Analysis of Network Traffic for Controlling Robot Manipulators

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The issue of controlling robotic manipulators remotely via a communication network is covered in the article. The built model network's structure is shown, and its key elements are detailed. It was designed to intercept and analyze network traffic generated during remote control of robotic manipulators. The main traits of the network traffic that was intercepted for four different applications of using a robot manipulator in the fundamental interaction scenario are presented. These traits also take into account the use of the author proposed improved network algorithm for controlling robot manipulators or their clusters. The self-similarity coefficient of the received network traffic was estimated.

About the authors

L. S. Gorbacheva

The Bonch-Bruevich Saint-Petersburg State University of Telecommunications

Email: gorbacheva.ls@sut.ru
ORCID iD: 0009-0001-2517-1370

References

  1. Шваб К. Технологии четвертой промышленной революции. Пер. с англ. М: Бомбора, 2018. 320 с.
  2. Jocelyn V. Industrial robots worldwide // Statista Inc. 2022. URL: https://www.statista.com/study/14872/industrial-robots-statista-dossier (дата обращения 03.05.2023)
  3. Аналитика // Национальная Ассоциация Участников Рынка Робототехники. 2023. URL: https://robotunion.ru/services/documents (дата обращения 10.05.2023)
  4. Горбачева Л.С., Парамонов А.И. Модели показателей качества обслуживания для трафика (роботов-манипуляторов) // Информационные технологии и телекоммуникации. 2022. Т. 10. № 3. С. 13‒19. doi: 10.31854/2307-1303-2022-10-3-13-19
  5. Алзагир А.А., Парамонов А.И., Кучерявый А.Е. Исследование качества обслуживания в сетях 5G и последующих поколений // Электросвязь. 2022. № 6. С. 2‒7. doi: 10.34832/ELSV.2022.31.6.001
  6. МСЭ-Т Q.3900 (2006) Методы тестирования и архитектура модельных сетей для тестирования технических средств СПП, используемых в сетях электросвязи общего пользования.
  7. Кучерявый А.Е., Маколкина М.А., Парамонов А.И., Выборнова А.И., Мутханна А.С., Матюхин А.Ю. и др. Модельная сеть для исследований и обучения в области услуг телеприсутствия // Электросвязь. 2022. № 1. С. 14‒20. doi: 10.34832/ELSV.2022.26.1.001
  8. Промышленные и образовательные решения // DOBOT. 2023. URL : https://dobots.ru/magician (дата обращения 10.05.2023)
  9. Горбачева Л.С., Фам В.Д., Матюхин А.Ю., Кучерявый А.Е. Исследование влияния характеристик сети на функцио-нирование многофункционального робота-манипулятора // Электросвязь. 2022. № 2. С. 37‒41. doi: 10.34832/ELSV.2022.27.2.005
  10. Wireshark Foundation // Wireshark. 2023. URL: https://www.Wireshark.org (дата обращения 10.05.2023)
  11. Горбачева Л. С. Метод оптимального использования сетевых ресурсов для робота-манипулятора // Электросвязь. 2023. № 5. С. 10‒15.
  12. Шелухин О.И., Осин А.В., Смольский С.М. Самоподобие и фракталы. Телекоммуникационные приложения. М.: Физматлит, 2008. 368 с.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).