学习边缘机器人优化：快速集成感知-运动-通信方法
机器人学
2025-10-21 v1
摘要
边缘机器人涉及大规模多模态数据的频繁交换。现有方法忽略了机器人功能与通信条件之间的相互依赖性，导致通信开销过大。本文通过集成感知、运动和通信（IPMC）方法彻底革新了边缘机器人系统。因此，机器人可以利用对感知和运动动力学的知识，动态调整其通信策略（即压缩比、传输频率、发射功率），从而减少对大量传感器数据上传的需求。此外，借助学习优化（LTO）范式，设计并实现了一个模仿学习神经网络，该网络相对于最先进的优化求解器可将计算复杂度降低 10 倍以上。实验表明，所提出的 IPMC 优于现有方法，并且 LTO 的实时执行能力突出。
引用
@article{arxiv.2510.16424,
title = {Learning to Optimize Edge Robotics: A Fast Integrated Perception-Motion-Communication Approach},
author = {Dan Guo and Xibin Jin and Shuai Wang and Zhigang Wen and Miaowen Wen and Chengzhong Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.16424},
year = {2025}
}