Domain-Adaptive Communication-Rate Optimization for Sim-to-Real Humanoid-Robot Wireless XR Teleoperation
作者: Caolu Xu, Zhiyong Chen, Meixia Tao, Li Song, Feng Yang, Wenjun Zhang
分类: cs.IT, cs.LG, cs.RO
发布日期: 2026-05-19
备注: submitted to IEEE journal
💡 一句话要点
提出域自适应通信率优化方法，用于人形机器人无线XR遥操作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 人形机器人 无线遥操作 扩展现实 通信率优化 域自适应 强化学习 PPO
📋 核心要点
- 现有无线XR遥操作人形机器人面临高频运动传输开销大的挑战，限制了其大规模应用。
- 论文提出一种域自适应通信率优化方法，通过维度采样率控制，最小化通信能量消耗并保持运动轨迹重构精度。
- 实验结果表明，该方法在仿真到真实环境的迁移中，能有效改善重构误差和通信能量消耗之间的权衡。
📝 摘要（中文）
本文针对无线扩展现实(XR)遥操作中人形机器人运动数据高频传输开销大的问题，提出了一个系统框架，该框架集成了采样、传输、插值和重构等模块，并构建了一个通信率优化问题，旨在通过维度采样率控制，在最小化通信能量消耗的同时，保持机器人运动轨迹的重构精度。考虑到从物理机器人获取实时反馈受硬件成本限制，本文通过模拟器交互和离线真实域数据校正来解决该问题。为了指导从仿真到真实的适应，本文提供了一个PAC-Bayes泛化特性，揭示了潜在密度比估计、有限样本偏差和编码器偏差的影响。在此基础上，提出了一种基于密度比加权和信任域正则化的近端策略优化(PPO)方法。在公共人形遥操作数据集上的实验表明，该方法改善了仿真到真实分布偏移下重构误差和通信能量消耗之间的权衡。进一步分析了该算法在各种无线信道和动态运动轨迹上的有效性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人形机器人无线XR遥操作中，由于需要高频率传输运动数据而导致的大量通信开销问题。现有方法通常采用固定的通信速率，无法根据运动的复杂程度动态调整，导致资源浪费或重构精度下降。直接在真实机器人上进行实验成本高昂且效率低下。
核心思路：论文的核心思路是利用仿真环境进行策略学习，并通过域自适应方法将学习到的策略迁移到真实机器人上。通过优化通信速率，在保证运动轨迹重构精度的前提下，最小化通信能量消耗。关键在于学习一个能够根据机器人运动状态动态调整各维度采样率的策略。
技术框架：整体框架包括四个主要模块：采样模块负责根据策略选择合适的采样率；传输模块负责将采样后的数据通过无线信道传输；插值模块负责在接收端对接收到的数据进行插值；重构模块负责根据插值后的数据重构机器人运动轨迹。此外，还包括一个基于PPO的强化学习算法，用于优化采样策略。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个域自适应的通信率优化方法。该方法利用PAC-Bayes泛化理论分析了仿真到真实环境迁移中的误差来源，并在此基础上提出了密度比加权和信任域正则化方法，以提高策略在真实环境中的泛化能力。
关键设计：论文使用PPO算法进行策略学习，奖励函数的设计目标是最小化通信能量消耗，同时保证运动轨迹的重构精度。密度比加权用于校正仿真环境和真实环境之间的分布差异。信任域正则化用于限制策略更新的幅度，防止策略在训练过程中发生剧烈变化。维度采样率控制是关键，允许根据运动的复杂程度动态调整各维度的采样率。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，提出的方法在人形机器人遥操作数据集上，能够在保证运动轨迹重构精度的前提下，显著降低通信能量消耗。与基线方法相比，该方法在仿真到真实环境的迁移中，能够更好地平衡重构误差和通信能量消耗，并且在不同的无线信道和动态运动轨迹下都表现出良好的性能。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于人形机器人的远程控制、虚拟现实交互、以及其他需要高精度运动数据传输的场景。通过降低通信开销，可以提高无线遥操作系统的效率和稳定性，并降低硬件成本。未来可应用于灾难救援、医疗手术等领域，实现更安全、更高效的人机协作。
📄 摘要（原文）
Wireless extended reality (XR) teleoperation provides embodied interaction capability for collecting humanoid robot demonstrations, but the large-scale adoption is restricted by the overhead of high-frequency motion transmission. This paper develops a system framework that integrates sampling, transmission, interpolation, and reconstruction and formulates a communication-rate optimization that aims to minimize the communication energy while maintaining the reconstruction accuracy of robot motion trajectories through dimension-wise sampling-rate control. Since acquiring real-time feedback from physical robots is limited by hardware costs, it is necessary to solve the problem through simulator interaction with offline real-domain data correction. To guide sim-to-real adaptation, we provide a PAC-Bayes generalization characterization that reveals the effects of latent density-ratio estimation, finite-sample deviation, and encoder bias. Building on this analysis, we propose a proximal policy optimization (PPO) method with density-ratio weighting and trust-region regularization. Experiments on public humanoid teleoperation dataset show that the proposed method improves the tradeoff between reconstruction error and communication energy consumption under sim-to-real distribution shift. We further analyze the effectiveness of the proposed algorithm across various wireless channels and dynamic motion trajectories.