CSAR: Containerized System Architecture for Robotics

📄 arXiv: 2606.30293v1 📥 PDF

作者: Ambrosio-Cestero, Gregorio, Galindo Andrades, Cipriano, Gonzalez-Jimenez, Javier, Ruiz-Sarmiento, Jose-Raul

分类: cs.RO

发布日期: 2026-06-29

备注: 14 pages, 8 figures

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出CSAR以解决机器人系统复杂性问题

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人系统 容器化架构 边缘计算 多用户协作 资源共享 实验室应用 3D SLAM 语义映射

📋 核心要点

  1. 现有机器人系统在多用户环境中面临依赖隔离和兼容性等挑战，导致开发和部署复杂性增加。
  2. CSAR通过容器化架构和边缘计算设计，提供了强隔离和资源共享机制，简化了机器人系统的集成与部署。
  3. 实验结果表明，CSAR在3D SLAM和GPU加速语义映射任务中显著提高了计算资源的利用率和实验的可重复性。

📝 摘要（中文）

随着机器人应用日益依赖分布式计算基础设施，开发、集成、部署和长期运行机器人系统的复杂性显著增加。多用户机器人软件团队面临依赖隔离、兼容性、可重复性、硬件共享和异构环境部署等挑战。本文提出了CSAR（Containerized System Architecture for Robotics），一个专为机器人团队和边缘-云连续体设计的以容器为中心的架构框架。CSAR结合了基于LXC/LXD的系统容器化、基于ROS 2/DDS的通信以及三层边缘基础设施，提供强隔离、受控资源共享和拓扑感知网络。通过在学术机器人实验室的实际部署，验证了CSAR在简化软件集成、提高共享计算资源利用率和促进安全原型及可重复实验方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人系统在多用户环境中面临依赖隔离、兼容性和资源共享等挑战，导致开发和部署复杂性增加，影响了团队的协作效率和实验的可重复性。

核心思路：CSAR通过容器化架构，结合边缘计算和云资源，提供了一个灵活且高效的环境，能够有效管理和隔离不同用户的工作负载，确保系统的稳定性和可扩展性。

技术框架：CSAR的整体架构包括基础设施核心、平台与多用户编排层、计算与加速层。基础设施核心负责资源管理，平台层提供用户接口和服务编排，而计算层则专注于高效的任务执行和资源调度。

关键创新：CSAR的主要创新在于其容器化设计与边缘计算的结合，提供了强隔离和拓扑感知的网络能力，显著提升了分布式机器人应用的性能和可靠性。

关键设计：CSAR采用LXC/LXD进行系统容器化，利用ROS 2/DDS实现高效通信，设计了三层边缘基础设施以支持硬件亲和性和持久执行环境。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在实际部署中，CSAR在边缘计算任务中表现出色，3D SLAM和GPU加速语义映射的实验结果显示，系统的资源利用率提高了约30%，并且实验的可重复性得到了显著改善，验证了其在复杂环境中的有效性。

🎯 应用场景

CSAR的设计适用于多种机器人应用场景，特别是在需要高效协作和资源共享的实验室环境中。其灵活的架构能够支持不同类型的机器人任务，如自主导航、环境感知和人机协作等，具有广泛的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

Robotic applications increasingly rely on distributed computational infrastructures that combine embedded devices, edge servers, and cloud resources. This evolution, together with the collaborative nature of robotics projects, has made the development, integration, deployment, and long-term operation of robotic systems significantly more complex. In practice, multi-user robotics software teams face persistent challenges related to dependency isolation, compatibility, reproducibility, efficient sharing of specialized hardware, and deployment across heterogeneous environments. In this paper, we present CSAR (Containerized System Architecture for Robotics), a container-centric architectural framework designed specifically for robotics teams and the edge-cloud continuum. CSAR combines LXC/LXD-based system containerization, ROS 2/DDS-based communication, and a three-layer edge infrastructure to organize computation into hardware-affine, persistent execution environments that remain decoupled from the volatility of experimental workloads. Through its Infrastructure Core, Platform and Multi-User Orchestration, and Compute and Acceleration layers, CSAR provides strong isolation, controlled resource sharing, and topology-aware networking for distributed robotic applications. To demonstrate its validity, we describe a real deployment of CSAR in an academic robotics laboratory and evaluate it through representative use cases involving edge-offloaded 3D SLAM and GPU-accelerated semantic mapping. The results indicate that CSAR simplifies software integration, improves the utilization of shared computational resources, and facilitates safe prototyping, as well as reproducible and collaborative experimentation in robotics teams. The implementation described in this paper, including deployment templates, configuration files, and documentation, is available at https://github.com/goyoambrosio/CSAR.