Adaptive Bridge: A Proxy-Based Decoupling Layer for Mitigating DDS Backpressure in ROS 2

In systems built on Robot Operating System 2 (ROS 2) and using Data Distribution Service (DDS), a single network-impaired or throttled subscriber on a RELIABLE topic can cause backpressure that degrades throughput and latency for all other subscribers, including safety-critical ones sharing the publisher, because the publisher's DDS writer can no longer accept new samples. We present Adaptive Bridge, a proxy-based layer that decouples critical subscribers from degraded or noncritical ones, thereby isolating the critical path through topic splitting and dynamic rate control. The proxy acts as a middleman and subscribes to the original topic and republishes the messages to two independent DDS writers: one RELIABLE writer for critical nodes and one BEST EFFORT writer for noncritical or degraded nodes, thus isolating the degraded nodes and safeguarding the publisher and critical nodes from backpressure. A probe-based classifier actively monitors subscriber health through sampling with hysteresis and adjusts subscriber rate limits in real time. We evaluate the system under a Gilbert-Elliott bursty wireless loss model using a reproducible Docker-based harness. The results show that using the Adaptive Bridge in our evaluation harness reduces the critical subscriber tail p95 latency from up to 15 s to 1.55 ms across all impairment severities while preserving the publisher's configured throughput.

한 줄 요약

Adaptive Bridge는 ROS 2의 DDS 백프레셔 문제를 해결하기 위해 주요 구독자를 분리하는 프록시 기반 레이어를 제안한다.

핵심 기여도

ROS 2의 DDS에서 단일 손상된 구독자가 전체 성능을 저하시키는 문제를 해결.
Adaptive Bridge를 통해 주요 구독자를 분리하고, BEST EFFORT와 RELIABLE 라우터를 별도로 관리.
Gilbert-Elliott 모델 기반 실험에서 p95 지연을 15초에서 1.55ms로 감소.
Docker 기반 허네스를 사용한 재현 가능한 평가 환경 제공.

핵심 아이디어

ROS 2의 DDS는 RELIABLE 토픽에서 단일 구독자의 네트워크 손상이 발행자(writer)의 샘플 수용을 차단해 전체 구독자에 영향을 미친다. Adaptive Bridge는 이 문제를 해결하기 위해 **프록시 기반 레이어**를 도입하여 주요 구독자와 비주요 구독자를 분리한다. 프록시는 원본 토픽을 구독하고, 두 개의 독립된 DDS 라이터로 재발행한다: 하나는 **RELIABLE writer**로 주요 노드에 전달하고, 다른 하나는 **BEST EFFORT writer**로 비주요 노드에 전달한다. 이는 손상된 노드와 주요 노드를 격리하여 발행자와 주요 노드를 백프레셔로부터 보호한다. 또한, **probe-based classifier**가 구독자의 상태를 샘플링하며 히스테리시스를 적용해 실시간으로 속도 제한을 조정한다.

기술적 접근법

**Adaptive Bridge**: 프록시 기반 레이어로, 두 개의 독립된 DDS writer(Reliable, Best Effort)를 사용.
**Probe-based classifier**: 구독자 상태를 모니터링하며, 히스테리시스 기반 샘플링으로 실시간 속도 제한 조정.
**Gilbert-Elliott 모델**: 평가 시 사용된 무선 손실 모델로, 갑작스러운 손실을 시뮬레이션.
**Docker 기반 허네스**: 재현 가능한 실험 환경 제공.

주요 결과

**Gilbert-Elliott 모델** 기반 실험에서 Adaptive Bridge를 사용했을 때, 주요 구독자의 **p95 지연**이 최대 15초에서 **1.55ms**로 감소.
발행자의 설정된 처리량(**configured throughput**)은 유지됨.
모든 손상 수준에서 주요 노드의 지연 감소 효과가 확인됨.

의의 및 한계

Adaptive Bridge는 ROS 2의 DDS에서 발생하는 백프레셔 문제를 해결하며, 안전-critical 시스템의 지연을 극적으로 줄이는 데 기여한다. 특히, **topic splitting**과 **dynamic rate control**을 통해 주요 노드와 비주요 노드를 분리함으로써 시스템의 안정성과 신뢰성을 향상시킨다. 그러나, 이 접근법은 프록시를 통한 추가 네트워크 오버헤드를 유발할 수 있으며, 모든 토픽에 대해 적용하는 데에는 제한이 있을 수 있다. 또한, **probe-based classifier**의 정확도는 샘플링 주기와 히스테리시스 설정에 따라 달라질 수 있다.

실용적 활용

Adaptive Bridge는 ROS 2 기반의 자율 주행, 드론, 산업 로봇 등에서 네트워크 불안정성으로 인한 지연 문제를 해결하는 데 유용하다. 특히, 안전-critical 시스템에서 주요 노드의 지연을 보호하면서 비주요 노드는 BEST EFFORT로 처리할 수 있어 실시간 제어 및 감시 시스템에 적합하다.