ACCESS-AV:面向智能工厂中可持续自动驾驶车辆定位的自适应通信-计算协同设计
系统与控制
2025-07-29 v1 硬件体系结构
网络与互联网体系结构
机器人学
系统与控制
信号处理
摘要
自动驾驶配送车辆(ADVs)越来越多地用于5G网络赋能的智能工厂中运输货物,其中计算密集型的定位模块为优化提供了重要机会。我们提出了ACCESS-AV,这是一个节能的车对基础设施(V2I)定位框架,利用智能工厂环境中现有的5G基础设施。通过机会性地访问周期性广播的5G同步信号块(SSBs)进行定位,ACCESS-AV免除了对专用路侧单元(RSUs)或额外车载传感器的需求,从而实现能效提升和成本降低。我们实现了一种基于到达角(AoA)的估计方法,使用多信号分类(MUSIC)算法,并通过自适应通信-计算策略针对资源受限的ADV平台进行了优化,该策略根据信噪比(SNR)和车辆速度等环境条件动态平衡能耗与定位精度。实验结果表明,与采用vanilla MUSIC、ESPRIT和Root-MUSIC等AoA算法的非自适应系统相比,ACCESS-AV平均节能43.09%。它在保持低于30厘米定位精度的同时,还大幅降低了基础设施和运营成本,确立了其在可持续智能工厂环境中的可行性。
引用
@article{arxiv.2507.20399,
title = {ACCESS-AV: Adaptive Communication-Computation Codesign for Sustainable Autonomous Vehicle Localization in Smart Factories},
author = {Rajat Bhattacharjya and Arnab Sarkar and Ish Kool and Sabur Baidya and Nikil Dutt},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.20399},
year = {2025}
}
备注
28 pages, 9 figures