【摘 要】随着物联网的快速发展，传统的以云计算为中心的数据处理方式显现出诸多问题，如带宽占用大、高时延等。而边缘计算以低时延、高可靠的数据处理方式成为云计算的有利补充。主要对面向云边协同的 KubeEdge边缘计算系统及其应用展开全面的讨论与分析。首先对KubeEdge边缘计算系统的架构、功能、关键技术进行了详细的介绍；其次将KubeEdge边缘计算系统应用于双臂协作机器人零部件装配的场景，对面向机器人装配场景的 KubeEdge 云边协同系统的功能和性能进行了全面、系统的分析与测试。测试结果显示，基于云边协同的KubeEdge边缘计算系统可以较好地满足机器人零部件装配场景的功能和应用需求，为KubeEdge边缘计算系统的实际应用提供了基础参考。
【关键词】边缘计算 ; KubeEdge ; 云边协同 ; 机器人
0 引言
云计算的广泛应用深深变革了人们的生活方式，它为交通、制造、农业、城市等提供了智能化的管理方法。同时，基于云计算的计算模式解决了基础计算硬件设施高投入的问题，并且可以为硬件设备提供计算、存储和数据分析的私有/公有云服务。云计算可以充分发挥计算和存储等优势，为资源有限的硬件设备提供快速的计算服务，从而提供更好的用户体验。随着物联网和人工智能技术的快速发展，网络设备数量和智能性需求迅速增加，因此设备产生的数据呈指数级增长，数据的上传和云端数据处理给网络带宽和服务器造成的压力越来越大。在这种情形下，以云计算为核心的集中式数据处理模式将无法高效处理边缘设备产生的数据；在万物互联背景下，传统云计算逐渐显现出不足，具体表现在以下方面。
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实时性不够。工业互联网、虚拟现实、自动驾驶等场景需要毫秒级的反应时间，而在传统云计算模型中，数据传输时延为25~50 ms，有的甚至更高