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ロボットのデータ経路を整理
制御、映像、センサーデータ、地図同期、エッジ推論、クラウド管理を分類し、それぞれの許容遅延・ロスを定義します。
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Laboratory & Industry Solution
ロボット・身体性AIのネットワークテスト
ロボット制御、映像伝送、エッジ連携、無線劣化環境の検証
制御指令、映像伝送、センサーデータ、エッジ推論に依存するロボット・身体性AIについて、通信変動が安全性や操作体験に与える影響を検証します。
Products
4
Scenarios
6
Evidence
PCAP
Why
背景と要件
3GPP URLLCは低遅延・高信頼性を重視し、産業5G・ロボットにも信頼性、低遅延、大容量の通信が必要です。制御指令、映像伝送、センサーデータ、エッジ推論は通信変動の影響を受けやすい処理です。
単体機能に加え、Wi-Fi・5G・専用網のローミング、瞬断、バーストロス、段階的な遅延変化、映像レート適応、制御タイムアウト、エッジ障害を検証します。エミュレーターで多ノード・回線劣化を再現し、BestPerfで品質、Flow Hunterで実通信を分析。NetAccura Traffic Generationが負荷を提供します。
Topology
実験・導入トポロジー
STEP 1ロボット本体
STEP 2無線・専用網回線
STEP 3ChaosBridgeによる劣化環境
STEP 4エッジノード・クラウド
STEP 5Flow Hunterセッション分析
How
導入手順
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無線・エッジの劣化環境を再現
ロボット、操作端末、エッジノードのWi-Fi・5G経路に、ロス、ジッター、帯域縮小、瞬断を個別に付与し、多ノード連携と縮退動作を検証します。
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4
複数ロボットの同時負荷を生成
NetAccura Traffic Generationで複数フローの背景負荷を作り、実ロボットで映像、テレメトリー、制御を実行。Flow Hunterで輻輳、再送、プロトコル段階の異常を特定します。
Product Stack
主要エミュレーション機器と連携ツール
主要エミュレーション機器
必要に応じて追加するツール
ネットワーク品質測定ソフトウェア
BestPerf
RTT、方向別損失、ジッター、瞬断、TCP実効スループット、負荷時の品質推移を測定し、ベースラインを作成。
ネットワークトラフィックアナライザー
Flow Hunter
ミラーポートやTAPでパッシブ収集し、L2-L7分析、セッション調査、プロトコル段階の特定、PCAP出力に対応。
NetAccura Traffic Generation
NetAccura Traffic Generation
L2-L3試験フローを生成。ソフトウェア処理モデルはEthernet PCAP再生、IPv4・TCP/UDPポート書き換え、増幅にも対応し、性能、検知、問題再現を検証します。モード切り替え前は全送信タスクを停止し、両モードの同時利用には独立機器が必要です。
Result
導入効果
ロボットの通信耐性を数値化
どの遅延、ロス、瞬断、輻輳条件で、機能縮退、停止、継続運転するかを明確にします。
エッジ連携の問題を切り分け
制御、映像、センサー、エッジ推論を分けて分析し、本体、無線、エッジ、クラウドの問題を特定します。
根拠を確認できる試験報告と分析データ
スループットや遅延だけでなく、トポロジー、設定、タイムライン、品質推移、重要セッション、異常箇所、PCAP、再試験結果をまとめます。開発、試験、運用、ベンダー、顧客が同じデータで議論し、画面や口頭説明だけによる認識差を減らせます。
References
関連規格と手法
Next Step
この構成を実際のネットワークに導入するには
NetAccuraがリンク構成、製品モデル、業務プロトコル、既存PCAP、SLA目標に合わせ、具体的な試験構成、パラメーター表、POC実行計画を作成します。