通过以订阅者为中心的选择性数据传输实现大数据对象的低延迟通信

《ACM Transactions on Cyber-Physical Systems》：Low Latency Communication of Large Data Objects by Subscriber-centric Selective Data Transfer

自主 cyber-physical 系统依赖高分辨率传感器产生海量数据流，现有发布/订阅框架在处理大规模数据时存在显著延迟和通信开销。本文提出新型辅助中间件，通过区域兴趣（ROI）聚焦实现关键数据选择性通信，降低资源负担并保持与ROS 2等中间件的互操作性。实验表明该方案能有效提升Linux平台上的数据管理效率。

　　

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自主网络物理系统依赖于高分辨率传感器，这些传感器能够生成每秒数吉字节的数据流，以实现精确的环境感知和系统安全。然而，现有的发布-订阅中间件框架（如基于 DDS 的 ROS 2）针对的是小型数据对象进行优化，在处理分布式应用节点之间的大量传感器数据时存在显著的延迟和开销问题。鉴于需要更高效的数据管理方式，我们提出了一种新的辅助中间件，该中间件优先考虑数据与应用的具体相关性，从而实现关键信息的选择性传输，同时减轻通信资源的负担，并保持与最先进的发布-订阅中间件的互操作性。这种辅助中间件通过关注与特定任务相关的感兴趣区域（例如驾驶场景中的交通信号灯检测）来促进传感器数据的及时有效共享。我们在 Linux 平台上对这种开源辅助中间件的实验评估表明，该协议能够高效地与 ROS 2 集成，显著提升了数据管理和通信效率。

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