NTT DOCOMO 與慶應義塾大學（Keio University）近日在商業 5G 獨立網絡上展示了高精度的遠程機器人控制技術，聲稱這是全球首個實用的 Configured Grant 遠程操作應用。這次測試結合了 DOCOMO 的低延遲網絡切片技術 Configured Grant 與慶應義塾大學的 Real Haptics 技術，後者能夠在操作員與遠程機器人之間傳遞觸覺和力回饋。此次演示旨在減少無線延遲，使得精細的遠程操作更加穩定和可用。
遠程機器人控制對低延遲和最小顫動的依賴性極高。如果延遲不穩定，力回饋將無法同步，這會導致機器人運動不穩、握持不穩定以及精度下降。對於像 Real Haptics 這樣需要實時同步位置、力量和速度的系統，網絡性能直接影響可用性。在這次實驗中，Configured Grant 被應用於 DOCOMO 商業 5G SA 網絡中設備與基站之間的無線連接。據報導，實用的遠程操作延遲目標已經達成，且力的可重現性和操作性均有所改善。
Configured Grant 改變了 5G 上行資源的分配方式。在標準的動態授權（Dynamic Grant）下，設備必須在發送數據前請求傳輸資源。這一請求與批准的循環會引入調度延遲，並且根據網絡擁堵情況而有所不同。使用 Configured Grant 時，基站會在固定時間內預先分配通訊資源給特定設備，這樣機器人可以立即傳輸數據，而無需等待許可。通過消除調度步驟，無線段的延遲和顫動得以減少。
此次演示使用了 DOCOMO 的商業 5G SA 網絡，並通過運行於 DOCOMO MEC 和雙邊邊緣平台（Bilateral Edge Platform）的虛擬服務器連接操作員機器人和遠程機器人。控制數據包通過上行鏈路傳輸，經過邊緣服務器，再返回至另一台機器人，實現了實時雙向力回饋。為了模擬真實使用情況，工程師還在控制數據旁增加了 20 Mbps 的背景流量。
在測試中，團隊對一款手型機器人進行了標準化任務的測試，該任務包括抓取一個木塊、調整施加的力量並在設置的時間內運送。該任務分別使用標準 5G SA 和 5G SA 結合 Configured Grant 重複進行。根據結果，啟用 Configured Grant 時，力回饋的重現率提高了 40%，即增加了 24 點。運動平滑度的測量顯示，無量綱顫動成本（Dimensionless Jerk Cost）改善了 59%，表明機器人控制更加穩定流暢。
這家公司宣稱這是 Configured Grant 能夠在商業 5G 上實現實用的機器人遠程操作的首次演示。計劃繼續優化系統，以加速先進遠程操作機器人的實際部署。該系統將於 2026 年巴塞隆拿世界移動大會（MWC Barcelona 2026）上在 NTT 集團展位展示，該展會由 GSMA 主辦。
