元宇宙中面向及时准确建模的任务导向跨系统设计
机器人学
2023-09-12 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
本文建立了一个任务导向的跨系统设计框架，以最小化在元宇宙中对真实机械臂进行及时准确建模所需的数据包速率，其中考虑了感知、通信、预测、控制和渲染。为优化调度策略与预测时域，我们通过将相关系统的领域知识集成到先进强化学习算法近端策略优化（PPO）中，设计了约束近端策略优化（C-PPO）算法。具体而言，用于分析机械臂运动的雅可比矩阵被纳入 C-PPO 算法的状态中，且表征长期建模误差的状态值函数的条件风险价值（CVaR）被用作约束。此外，策略由分别决定调度策略和预测时域的双分支神经网络表示。为评估算法，我们构建了包含真实机械臂及其元宇宙数字模型的原型。实验结果表明，领域知识有助于将收敛时间与所需数据包速率降低多达 50%，且跨系统设计框架在所需数据包速率和建模误差的尾部分布方面优于基线框架。
引用
@article{arxiv.2309.05622,
title = {Task-Oriented Cross-System Design for Timely and Accurate Modeling in the Metaverse},
author = {Zhen Meng and Kan Chen and Yufeng Diao and Changyang She and Guodong Zhao and Muhammad Ali Imran and Branka Vucetic},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.05622},
year = {2023}
}
备注
This paper is accepted by IEEE Journal on Selected Areas in Communications, JSAC-SI-HCM 2024