基于高斯溅射的绿色机器人混合现实
机器人学
2025-04-21 v1 计算机视觉与模式识别
信号处理
摘要
实现机器人混合现实 (RoboMR) 系统的绿色通信面临挑战，因为需要通过无线信道高频率上传高分辨率图像。本文提出高斯溅射 (Gaussian splatting, GS) RoboMR (GSRMR)，实现更低的能耗并为绿色 RoboMR 迈出具体步骤。GSRMR 的关键在于构建一个 GS 模型，使模拟器能够从机器人姿态 opportunistically 渲染出片刻写实的视图，从而减少大量图像上传的需求。由于 GS 模型可能与实际环境之间存在差异，进一步提出 GS 跨层优化 (GSCLO) 框架，联合优化内容切换（即决定是否上传图像）以及不同帧的功率分配。通过加速惩罚优化 (APO) 算法求解 GSCLO 问题。实验表明，所提出的 GSRMR 比 RoboMR 减少通信能耗超过 10 倍。此外，所提出的 GSRMR 配合 APO 在诸多基线方案中，以峰值信噪比 (PSNR) 和结构相似性指数 (SSIM) 等指标均表现优异。
引用
@article{arxiv.2504.13697,
title = {Green Robotic Mixed Reality with Gaussian Splatting},
author = {Chenxuan Liu and He Li and Zongze Li and Shuai Wang and Wei Xu and Kejiang Ye and Derrick Wing Kwan Ng and Chengzhong Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.13697},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 5 figures, accepted by IEEE INFOCOM 2025 Workshop on Networked Robotics and Communication Systems