NanoCockpit：AIベース自律ナノロボティクス向けの高性能化アプリケーションフレームワーク

arXiv cs.RO / 2026/4/23

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要点

NanoCockpitは、視覚ベースのTinyMLモデルを用いる自律ナノドローンのために、非常に小さな計算・消費電力（サブ100mWのMCU）という制約に対処するフレームワークです。
同フレームワークは、マルチバッファの画像取得、マルチコア計算、MCU内部のデータ交換、Wi‑Fiストリーミングにまたがる処理を時間最適なパイプラインとして実行するための効率的なソフトウェア層を提供するとしています。
coroutine（コルーチン）ベースのマルチタスキングによりスループットを高めつつ、直列化タスクに起因するオーバーヘッドを抑えてエンドツーエンドのレイテンシを最小化することを狙っています。
Bitcraze Crazyflie上の3つの実運用TinyMLナノロボティクス応用での実験では、エンドツーエンドレイテンシが理想的であり、平均位置誤差が30%減少し、ミッション成功率が40%から100%へ向上したことが示されています。
これらの性能に直結する並行処理と通信の課題を抽象化することで、開発者体験を簡単にしつつ閉ループ性能を向上させることを目的としています。

Abstract

視覚に基づく微小機械学習（TinyML）モデルによって駆動される自律ナノドローンは、その幅広い適用可能性によって勢いを増している新しい技術であり、資源が限られた組み込みシステム上での科学的進歩を後押ししています。これらの小型な筐体、すなわち数十グラムという形状は、搭載できる計算資源を、サブ100mWのマイクロコントローラ・ユニット（MCU）に厳しく制限します。Bitcraze の Crazyflie ナノドローンは事実上の標準であり、低レベル制御、多コア処理、無線送信のための、プログラマブルなMCU群を豊富に備えています。しかし、ロボティクスの研究者は、マルチバッファ画像取得、マルチコア計算、MCU間のデータ交換、Wi-Fiストリーミングを、時間最適なパイプライニングとして実行できる、シンプルかつ効率的なソフトウェア層が存在しないため、これらの貴重な搭載資源を非常にしばしば十分に活用できていません。その結果、制御性能が最適でなくなります。私たちの NanoCockpit フレームワークは、このギャップを埋めることを目的としており、スループットを向上させつつシステムのレイテンシを最小化し、さらにコルーチンに基づくマルチタスキングによって開発者体験を簡素化します。実環境における 3 つの現実の TinyML ナノロボティクス応用に関するフィールド実験により、私たちのフレームワークは理想的なエンドツーエンドのレイテンシ、すなわちシリアライズされたタスクによるゼロのオーバーヘッドを達成し、クローズドループ制御性能において定量的な改善をもたらすことが示されました（平均位置誤差 -30%、ミッション成功率は 40% から 100% へ増加）。