Green Robotic Mixed Reality with Gaussian Splatting

📄 arXiv: 2504.13697v1 📥 PDF

作者: Chenxuan Liu, He Li, Zongze Li, Shuai Wang, Wei Xu, Kejiang Ye, Derrick Wing Kwan Ng, Chengzhong Xu

分类: cs.RO, cs.CV, eess.SP

发布日期: 2025-04-18

备注: 6 pages, 5 figures, accepted by IEEE INFOCOM 2025 Workshop on Networked Robotics and Communication Systems

💡 一句话要点

提出基于高斯溅射的绿色机器人混合现实系统，降低通信能耗。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 机器人混合现实 高斯溅射 绿色通信 跨层优化 能量效率

📋 核心要点

  1. 现有RoboMR系统需要高频上传高分辨率图像，无线通信能耗高，不利于绿色通信。
  2. GSRMR通过构建高斯溅射模型，在模拟器中渲染逼真视图，减少图像上传需求。
  3. GS跨层优化框架联合优化内容切换和功率分配，并通过加速惩罚优化算法求解，显著降低能耗。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于高斯溅射(GS)的机器人混合现实(RoboMR)系统，称为GSRMR，旨在降低能耗，从而朝着绿色RoboMR迈出坚实的一步。GSRMR的关键在于构建一个GS模型，该模型使模拟器能够从机器人的姿势中有机会地渲染逼真的视图，从而减少了过度图像上传的需求。考虑到GS模型可能与实际环境存在差异，进一步提出了GS跨层优化(GSCLO)框架，该框架联合优化跨不同帧的内容切换（即，决定是否上传图像）和功率分配。GSCLO问题通过加速惩罚优化(APO)算法解决。实验表明，所提出的GSRMR与RoboMR相比，通信能量降低了10倍以上。此外，在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)方面，提出的带有APO的GSRMR优于广泛的基线方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人混合现实系统在无线信道上传输高分辨率图像时，需要很高的频率，导致通信能耗过高，不利于绿色通信。现有的方法没有充分利用机器人环境的先验知识，而是依赖于频繁的图像上传，造成了带宽和能量的浪费。

核心思路：本文的核心思路是利用高斯溅射（Gaussian Splatting, GS）技术构建环境的3D模型，使得机器人可以通过姿态信息在本地渲染出逼真的视图。这样，只有当渲染视图与真实环境差异较大时，才需要上传图像，从而大大减少了图像上传的频率和数据量，降低了通信能耗。

技术框架：GSRMR系统主要包含以下几个模块：1) 高斯溅射模型构建模块：利用机器人采集的数据构建环境的GS模型。2) 渲染模块：根据机器人的姿态信息，利用GS模型渲染出虚拟视图。3) 内容切换模块：判断渲染视图与真实环境的差异，决定是否需要上传图像。4) 功率分配模块：根据内容切换的决策，动态调整无线通信的功率。5) GS跨层优化(GSCLO)框架：联合优化内容切换和功率分配，以最小化通信能耗。

关键创新：本文的关键创新在于将高斯溅射技术引入到机器人混合现实系统中，并提出了GS跨层优化框架。与传统的RoboMR系统相比，GSRMR能够利用环境的3D模型进行渲染，减少了对频繁图像上传的依赖。GSCLO框架能够联合优化内容切换和功率分配，进一步降低了通信能耗。

关键设计：GSCLO框架的目标是最小化通信能耗，同时保证用户体验（例如，PSNR和SSIM）。该问题被建模为一个优化问题，其中内容切换和功率分配是决策变量。为了解决该问题，本文提出了加速惩罚优化（APO）算法。APO算法通过引入惩罚项来处理约束条件，并利用加速技术来提高收敛速度。具体的技术细节包括惩罚项的设置、加速参数的选择以及算法的收敛性分析。此外，GS模型的构建和渲染也需要仔细设计，以保证渲染视图的质量和效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提出的GSRMR系统与传统的RoboMR系统相比，通信能量降低了10倍以上。此外，在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性指数(SSIM)方面，提出的带有APO的GSRMR优于广泛的基线方案，证明了该方法在降低能耗的同时，能够保证用户体验。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要低功耗、高效率通信的机器人混合现实场景，例如远程协作、工业巡检、智能家居等。通过降低通信能耗，延长机器人续航时间，提升用户体验，并为绿色机器人技术的发展做出贡献。未来，该技术还可以扩展到其他需要传输大量数据的无线通信场景。

📄 摘要（原文）

Realizing green communication in robotic mixed reality (RoboMR) systems presents a challenge, due to the necessity of uploading high-resolution images at high frequencies through wireless channels. This paper proposes Gaussian splatting (GS) RoboMR (GSRMR), which achieves a lower energy consumption and makes a concrete step towards green RoboMR. The crux to GSRMR is to build a GS model which enables the simulator to opportunistically render a photo-realistic view from the robot's pose, thereby reducing the need for excessive image uploads. Since the GS model may involve discrepancies compared to the actual environments, a GS cross-layer optimization (GSCLO) framework is further proposed, which jointly optimizes content switching (i.e., deciding whether to upload image or not) and power allocation across different frames. The GSCLO problem is solved by an accelerated penalty optimization (APO) algorithm. Experiments demonstrate that the proposed GSRMR reduces the communication energy by over 10x compared with RoboMR. Furthermore, the proposed GSRMR with APO outperforms extensive baseline schemes, in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM).