Goal-oriented Semantic Communication for Robot Arm Reconstruction in Digital Twin: Feature and Temporal Selections

📄 arXiv: 2411.08835v1 📥 PDF

作者: Shutong Chen, Emmanouil Spyrakos-Papastavridis, Yichao Jin, Yansha Deng

分类: cs.RO, eess.SY

发布日期: 2024-11-13

备注: Submitted to IEEE for potential publication

💡 一句话要点

提出面向数字孪生机器人手臂重建的语义通信框架，降低通信负载。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 数字孪生 语义通信 机器人手臂重建 特征选择 时间选择 深度强化学习 通信负载降低

📋 核心要点

  1. 数字孪生机器人手臂重建面临高通信开销的挑战，传统方法周期性传输重建消息效率低。
  2. 提出面向目标的语义通信框架，通过特征选择和时间选择，提取并选择性传输语义信息。
  3. 实验结果表明，该框架在严格和宽松约束下均能显著降低通信负载，最高可达80%。

📝 摘要（中文）

数字孪生(DT)作为工业中最有前景的技术之一，通过精确重建物理实体的虚拟副本，促进了对现实世界系统的实时监控和预测分析。然而，由于不断增长的通信开销，这种重建面临着前所未有的挑战，特别是对于数字机器人手臂重建。为此，我们提出了一种新颖的面向目标的语义通信(GSC)框架，用于提取DT中机器人手臂重建的GSC信息，旨在在严格和宽松的重建误差约束下最小化通信负载。与传统重建框架周期性地传输重建消息以进行实时DT重建不同，我们的框架实现了一种特征选择(FS)算法，从重建消息中提取语义信息，以及一种基于深度强化学习的时间选择算法，以选择性地随时间传输语义信息。我们通过基于Franka Research 3机器人手臂的Pybullet模拟和实验室实验验证了我们提出的GSC框架。对于一系列不同的机器人任务，模拟结果表明，与传统通信框架相比，我们的框架可以在严格重建误差约束下将通信负载降低至少59.5%，在宽松重建误差约束下降低80%。此外，实验结果证实了我们框架的有效性，在严格约束情况下通信负载降低了53%，在宽松约束情况下降低了74%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决数字孪生中机器人手臂重建时，由于传统方法周期性传输完整重建信息导致通信开销过大的问题。现有方法没有考虑信息的语义重要性，造成了大量冗余信息的传输，效率低下。

核心思路：论文的核心思路是利用面向目标的语义通信，只传输对重建任务至关重要的信息。通过特征选择提取关键语义信息，并利用时间选择算法决定何时传输这些信息，从而在保证重建精度的前提下，显著降低通信负载。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 特征选择(FS)模块：从原始重建消息中提取语义信息，选择对重建任务最重要的特征。2) 时间选择模块：基于深度强化学习，决定何时传输提取的语义信息。3) 数字孪生重建模块：利用接收到的语义信息重建机器人手臂。整个流程是，首先通过特征选择提取语义信息，然后时间选择模块决定是否传输，最后数字孪生端利用接收到的信息进行重建。

关键创新：论文的关键创新在于将面向目标的语义通信应用于数字孪生机器人手臂重建，并提出了特征选择和时间选择相结合的策略。与传统方法直接传输所有信息不同，该方法只传输对重建任务有用的信息，从而显著降低了通信负载。

关键设计：特征选择算法的具体实现未知，但其目标是选择对重建误差影响最大的特征。时间选择模块使用深度强化学习，奖励函数的设计需要考虑重建误差和通信负载之间的平衡。具体的网络结构和参数设置在论文中可能有所描述，但摘要中未提及。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过Pybullet仿真和Franka Research 3机器人手臂的实验验证了所提框架的有效性。仿真结果表明，在严格重建误差约束下，通信负载降低至少59.5%，在宽松约束下降低80%。实验结果显示，在严格约束情况下通信负载降低了53%，在宽松约束情况下降低了74%。这些结果表明，该框架能够显著降低通信负载，同时保证重建精度。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要实时远程监控和控制的机器人系统，例如远程手术、灾难救援、智能制造等。通过降低通信负载，可以提高系统的响应速度和稳定性，并降低对网络带宽的要求，使得在资源受限的环境下也能实现高质量的数字孪生。

📄 摘要（原文）

As one of the most promising technologies in industry, the Digital Twin (DT) facilitates real-time monitoring and predictive analysis for real-world systems by precisely reconstructing virtual replicas of physical entities. However, this reconstruction faces unprecedented challenges due to the everincreasing communication overhead, especially for digital robot arm reconstruction. To this end, we propose a novel goal-oriented semantic communication (GSC) framework to extract the GSC information for the robot arm reconstruction task in the DT, with the aim of minimising the communication load under the strict and relaxed reconstruction error constraints. Unlike the traditional reconstruction framework that periodically transmits a reconstruction message for real-time DT reconstruction, our framework implements a feature selection (FS) algorithm to extract the semantic information from the reconstruction message, and a deep reinforcement learning-based temporal selection algorithm to selectively transmit the semantic information over time. We validate our proposed GSC framework through both Pybullet simulations and lab experiments based on the Franka Research 3 robot arm. For a range of distinct robotic tasks, simulation results show that our framework can reduce the communication load by at least 59.5% under strict reconstruction error constraints and 80% under relaxed reconstruction error constraints, compared with traditional communication framework. Also, experimental results confirm the effectiveness of our framework, where the communication load is reduced by 53% in strict constraint case and 74% in relaxed constraint case. The demo is available at: https://youtu.be/2OdeHKxcgnk.