Invertible Bloom Filter Based Data Transmission and Synchronization for Reducing Communication Cost in UAV Networks and Edge-Assisted VSLAM

Abstract

최근 재난 지역 감시, IoRT 및 엣지-클라우드 컴퓨팅 환경에서 UAV, 로봇, 모바일 장치의 운용이 급증함에 따라, 트래픽 폭증으로 인한 네트워크 병목 현상을 해소하고 대역폭 효율성을 극대화하는 데이터 전송 기술이 필수적으로 요구되고 있다. 그러나 UAV와 GCS 간의 표준 프로토콜인 MAVLink나, 모바일 로봇이 VSLAM 연산의 일부를 서버로 오프로딩하는 Edge-Assisted VSLAM 구조는 장치와 서버 간의 반복적이거나 대용량 데이터 전송을 요구하며, 이는 네트워크 오버헤드와 과도한 장치 에너지 소모를 초래한다. 이에 본 논문에서는 제한된 환경에서의 통신량을 절감하기 위해 공간 효율성이 뛰어난 확률적 자료구조인 인버터블 블룸 필터 기반의 데이터 전송 및 동기화 기법을 제안한다. 본 기법은 IBF 인코딩, d-IBF(differential IBF) 생성 및 d-IBF 디코딩 과정을 통해, UAV-GCS 간 임무 송수신 시 발생하는 패킷 오버헤드와 VSLAM 영상 처리 시 프레임 간 중복되는 특징점 데이터의 전송량을 최소화하는 데 중점을 둔다. (1) IBF 기반 UAV 임무 이관 시나리오에서는 배터리가 부족한 UAV가 전체 임무 리스트를 IBF로 인코딩하여 GCS로 전송하고, GCS는 이를 인접한 UAV에게 전달한다. 이후 수신 UAV는 d-IBF 디코딩을 통해 자신과 타겟 UAV 간의 임무 차이만을 식별하여 효율적으로 동기화할 수 있다. (2) IBF 기반 이미지 특징 전송에 있어서는 모바일 로봇이 매 프레임 추출한 모든 feature를 IBF로 인코딩하여 서버로 전송하고, 서버는 d-IBF 디코딩을 통해 변화된 feature를 식별하여 전체 데이터를 복구한다. 성능 평가에 있어 두 시나리오에서 모두 IBF 기반 전송 기법의 통신 비용을 기존 방법과 정량적으로 비교하고, 수신 측의 데이터 복구 로직을 Verilog HDL로 설계한 IBF 인코딩 및 d-IBF 디코딩 하드웨어 가속기를 통해 실시간 데이터 처리의 실제 구현 가능성을 검증하였다.;With the recent surge in the use of UAVs, robots, and mobile devices in disaster area surveillance, IoT (Internet of Things), and edge-cloud computing environments, data transmission technologies that address network bottlenecks caused by traffic surges and maximize bandwidth efficiency are essential. However, MAVLink, the standard protocol between UAVs and GCSs, and the VSLAM architecture, where mobile robots offload portions of VSLAM computations to servers, require repetitive or large-scale data transfers between devices and servers, resulting in network overhead and excessive device energy consumption. To address this issue, this paper proposes a data transmission and synchronization method based on the invertible bloom filter, a space-efficient probabilistic data structure, to reduce communication volume in constrained environments. This method focuses on minimizing packet overhead during mission transmission and reception between UAVs and GCSs, as well as the transmission of redundant feature data between frames during VSLAM image processing, through IBF encoding, d-IBF (differential IBF) generation, and decoding. (1) In the IBF-based UAV mission transfer scenario, a low-battery UAV encodes its entire mission list as IBF and transmits it to the GCS, which then forwards it to its neighboring UAV. The receiving UAV then uses d-IBF decoding to identify only the mission differences between itself and the target UAV, enabling efficient synchronization. (2) In the IBF-based image feature transfer scenario, the mobile robot encodes all features extracted from each frame as IBF and transmits them to the server. The server then uses d-IBF decoding to identify the changed features and recover the entire data set. In the performance evaluation, the communication costs of the IBF-based transfer method were quantitatively compared with those of the existing methods in both scenarios. Furthermore, the feasibility of real-time data processing was verified through the use of IBF encoding and d-IBF decoding hardware accelerators, designed in Verilog HDL for the data recovery logic on the receiving side.