Time-Sensitive Networking for Real-Time Wired/Wireless Communication in the Industrial Automation Field

Con l’evoluzione delle reti convergenti e la crescente adozione di tecnologie mobili e wireless, emerge la necessità di infrastrutture di comunicazione scalabili e flessibili, in grado di garantire prestazioni deterministiche. In particolare, tali infrastrutture devono assicurare sincronizzazione temporale del sub-millisecondo, bassa latenza, jitter ridotto e una maggiore capacità di adattamento a condizioni operative variabili rispetto alle reti attuali. Questi requisiti risultano particolarmente stringenti nel contesto dell’IIoT, dove sensori distribuiti, robot autonomi, piattaforme mobili e controllori in tempo reale devono cooperare in modo perfettamente coordinato. Garantire sicurezza, stabilità e continuità operativa nei sistemi automatizzati richiede pertanto meccanismi di comunicazione deterministici e affidabili, capaci di fornire latenza prevedibile, sincronizzazione temporale accurata e supporto alla mobilità senza interruzioni. Tuttavia, i protocolli di sincronizzazione temporale e i meccanismi di pianificazione del traffico attualmente disponibili non sono in grado di soddisfare i rigorosi vincoli temporali delle moderne applicazioni IIoT e robotiche. Questa tesi affronta tali limitazioni estendendo i principi dell’Ethernet TSN al dominio wireless e sfruttando le nuove funzionalità introdotte dal Wi-Fi 7 con MLO. La prima parte della tesi valuta sperimentalmente l’applicazione degli standard IEEE 802.1AS e IEEE 802.1Qbv alle reti wireless, utilizzando configurazioni robotiche sia reali sia simulate. Vengono individuate le principali criticità, tra cui un comportamento di latenza bimodale e una schedulazione sub-ottimale in scenari di mobilità. A partire da tali osservazioni, viene proposta una nuova metodologia di misura per quantificare accuratamente i contributi di latenza introdotti dallo stack di protocollo e dalle interfacce wireless, consentendo una caratterizzazione dettagliata delle prestazioni di sincronizzazione dei singoli componenti del sottosistema. Successivamente, vengono analizzati gli effetti degli errori di sincronizzazione sui sistemi di controllo distribuito e viene proposta e validata, mediante simulazioni, una strategia di mitigazione. Sulla base dei risultati ottenuti, viene infine introdotto un framework matematico per l’ottimizzazione della schedulazione time-aware in scenari di traffico misto TS/BE, tenendo conto degli offset di clock. La seconda parte della tesi si concentra sull’ultima generazione di Wi-Fi, ovvero lo standard IEEE 802.11be, noto anche come Wi-Fi 7, e sulla sua funzionalità MLO, che rappresenta un potenziale complemento o un’alternativa al meccanismo di pianificazione del traffico definito dallo standard IEEE 802.1Qbv. Vengono analizzati diversi scenari al fine di confrontare le prestazioni dei due approcci, evidenziandone i punti di forza e i limiti. Inoltre, viene proposto un algoritmo basato sull’AI per ottimizzare la selezione dei collegamenti wireless e garantire un roaming senza interruzioni in ambienti industriali dinamici, affrontando così le sfide di mobilità tipiche delle reti wireless attualmente utilizzate nell’IIoT.