基于数字孪生的边缘辅助移动AR设备位姿跟踪3D地图管理

边缘—设备协作有望为资源受限的移动增强现实（MAR）设备提供计算密集型的设备位姿跟踪支持。本文设计了一种面向边缘辅助MAR的3D地图管理方案，其中边缘服务器利用MAR设备上传的相机帧构建并更新物理环境的3D地图，以支撑本地设备位姿跟踪。我们的目标是通过周期性选取合适的上传相机帧集合并更新3D地图，最小化设备位姿跟踪的不确定性。为应对上行数据速率与用户位姿的动态变化，我们将其建模为贝叶斯自适应马尔可夫决策过程问题，并提出一种基于数字孪生（DT）的方法求解。首先，设计DT作为数据模型以捕获时变上行数据速率，从而支撑3D地图管理。其次，利用DT提供的大量生成数据，开发基于模型的强化学习算法来管理3D地图并适应上述动态。数值结果表明，所设计的DT在准确捕获时变上行数据速率上优于马尔可夫模型，且我们所提出的基于DT的3D地图管理方案在降低设备位姿跟踪不确定性方面超越基准方案。