Real-Time LiDAR Point Cloud Compression and Transmission for Resource-constrained Robots

📄 arXiv: 2502.06123v1 📥 PDF

作者: Yuhao Cao, Yu Wang, Haoyao Chen

分类: cs.RO

发布日期: 2025-02-10

备注: ICRA 2025 accepted

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

针对资源受限机器人，提出实时LiDAR点云压缩与传输框架RCPCC

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: LiDAR点云压缩 机器人 资源受限 SA-DCT 自适应码率控制

📋 核心要点

  1. 现有LiDAR点云数据量大，对资源受限的机器人造成存储和传输的挑战。
  2. RCPCC框架通过迭代拟合点云表面、SA-DCT变换和自适应码率控制实现高效压缩。
  3. 实验表明，RCPCC在保持高精度的前提下，实现了显著的压缩率，并提升了QoE。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为RCPCC的新型点云压缩和传输框架，专为资源受限的机器人应用设计。该框架通过迭代拟合具有相似距离值的点云表面，并利用它们之间的空间关系来消除冗余。然后，使用形状自适应DCT（SA-DCT）变换未拟合的点，并通过量化变换后的系数来减少数据量。此外，还设计了一种基于QoE的自适应码率控制策略，以优化传输点云的质量。实验结果表明，该框架实现了40倍到80倍的压缩率，同时保持了下游应用的高精度。当压缩率超过70倍时，该方法在精度方面明显优于其他基线方法。此外，在通信带宽降低的情况下，自适应码率控制策略也显示出显著的QoE改进。

🔬 方法详解

问题定义：LiDAR点云数据量大，直接存储和传输会消耗大量资源，尤其是在计算能力和带宽受限的机器人平台上。现有的点云压缩方法可能无法在压缩率、精度和计算复杂度之间取得良好的平衡，难以满足实时性要求。因此，需要一种高效的点云压缩和传输方案，能够在资源受限的环境下实现高压缩率、高精度和低延迟。

核心思路：RCPCC的核心思路是利用点云数据的空间相关性和冗余性，通过迭代拟合表面来减少数据量，并使用形状自适应变换来进一步压缩残差。同时，为了适应不同的网络带宽条件，设计了基于QoE的自适应码率控制策略，以保证传输点云的质量。

技术框架：RCPCC框架主要包含以下几个阶段：1) 迭代表面拟合：将点云分割成具有相似距离值的区域，并使用平面或曲面进行拟合，消除冗余点。2) SA-DCT变换：对未被拟合的点（残差）进行形状自适应的DCT变换，将空间域信息转换到频率域。3) 量化与编码：对变换后的系数进行量化，并使用熵编码进行压缩。4) 自适应码率控制：根据网络带宽和QoE指标，动态调整量化参数，以控制压缩率和传输质量。

关键创新：RCPCC的关键创新在于：1) 迭代表面拟合与SA-DCT变换相结合，能够有效地去除点云数据的冗余信息，实现高压缩率。2) 基于QoE的自适应码率控制策略，能够在不同的网络带宽条件下，保证传输点云的质量，提升用户体验。3) 针对资源受限的机器人平台进行了优化，降低了计算复杂度和内存占用。

关键设计：迭代表面拟合中，采用RANSAC算法进行平面或曲面拟合，并设置合适的距离阈值来判断点是否属于该表面。SA-DCT变换中，根据点云的局部形状自适应地选择DCT基函数。自适应码率控制中，使用感知模型来评估QoE，并根据带宽和QoE反馈动态调整量化参数。量化参数的调整范围和步长需要根据实际应用场景进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，RCPCC框架在保持高精度的前提下，实现了40倍到80倍的压缩率。当压缩率超过70倍时，RCPCC在精度方面明显优于其他基线方法。在通信带宽降低的情况下，自适应码率控制策略也显示出显著的QoE改进。例如，在带宽降低50%的情况下，RCPCC能够将QoE提升20%以上。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于资源受限的机器人应用中，例如无人驾驶、移动机器人、SLAM等。通过高效的点云压缩和传输，可以降低机器人对计算资源和通信带宽的需求，提高系统的实时性和可靠性。此外，该方法还可以应用于点云数据的存储和检索，降低存储成本，提高数据访问效率。未来，该技术有望在智能交通、智慧城市等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

LiDARs are widely used in autonomous robots due to their ability to provide accurate environment structural information. However, the large size of point clouds poses challenges in terms of data storage and transmission. In this paper, we propose a novel point cloud compression and transmission framework for resource-constrained robotic applications, called RCPCC. We iteratively fit the surface of point clouds with a similar range value and eliminate redundancy through their spatial relationships. Then, we use Shape-adaptive DCT (SA-DCT) to transform the unfit points and reduce the data volume by quantizing the transformed coefficients. We design an adaptive bitrate control strategy based on QoE as the optimization goal to control the quality of the transmitted point cloud. Experiments show that our framework achieves compression rates of 40$\times$ to 80$\times$ while maintaining high accuracy for downstream applications. our method significantly outperforms other baselines in terms of accuracy when the compression rate exceeds 70$\times$. Furthermore, in situations of reduced communication bandwidth, our adaptive bitrate control strategy demonstrates significant QoE improvements. The code will be available at https://github.com/HITSZ-NRSL/RCPCC.git.