vAccSOL: Efficient and Transparent AI Vision Offloading for Mobile Robots
作者: Adam Zahir, Michele Gucciardom Falk Selker, Anastasios Nanos, Kostis Papazafeiropoulos, Carlos J. Bernardos, Nicolas Weber, Roberto Gonzalez
分类: cs.RO, cs.CV
发布日期: 2026-03-17
💡 一句话要点
vAccSOL：用于移动机器人的高效透明AI视觉卸载框架
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 移动机器人 边缘计算 视觉卸载 神经网络编译器 AI推理
📋 核心要点
- 移动机器人依赖计算机视觉进行感知、导航和决策，但受限于算力和能耗，难以直接运行现代视觉工作负载。
- vAccSOL框架通过SOL编译器优化推理库，并利用vAccel实现本地或边缘的透明调度，无需修改机器人应用。
- 实验表明，vAccSOL在功耗和帧率方面优于PyTorch，显著延长了电池供电机器人的运行时间。
📝 摘要（中文）
本文提出vAccSOL，一个用于在异构机器人和边缘平台高效透明地执行基于AI的视觉工作负载的框架。vAccSOL集成了两个组件：SOL，一个神经网络编译器，生成具有最小运行时依赖的优化推理库；以及vAccel，一个轻量级执行框架，透明地在机器人本地或附近的边缘基础设施上调度推理。这种组合实现了硬件优化的推理和灵活的执行位置，而无需修改机器人应用程序。在包含商用四足机器人和涵盖图像分类、视频分类和语义分割的十二个深度学习模型的真实测试平台上评估了vAccSOL。与PyTorch编译器基线相比，SOL实现了相当或更好的推理性能。通过边缘卸载，与PyTorch相比，vAccSOL将机器人侧的功耗降低高达80%，边缘侧的功耗降低高达60%，同时将视觉管道帧速率提高高达24倍，从而延长了电池供电机器人的运行寿命。
🔬 方法详解
问题定义：移动机器人需要在资源受限的环境中执行复杂的计算机视觉任务，例如目标检测、语义分割等。然而，板载计算资源有限，无法满足现代深度学习模型的需求，导致推理速度慢、功耗高。现有的嵌入式加速器通常与专有软件栈绑定，限制了用户自定义工作负载的灵活性。
核心思路：vAccSOL的核心思路是将计算密集型的视觉推理任务卸载到附近的边缘服务器，从而减轻机器人自身的计算负担，降低功耗，并提高推理速度。同时，通过优化推理库和透明的调度机制，确保机器人应用程序无需修改即可利用边缘计算资源。
技术框架：vAccSOL框架包含两个主要组件：SOL和vAccel。SOL是一个神经网络编译器，负责将深度学习模型编译成优化的推理库，减少运行时依赖。vAccel是一个轻量级执行框架，负责在机器人本地或边缘服务器上透明地调度推理任务。机器人应用程序通过vAccel接口提交推理请求，vAccel根据资源可用性和网络状况，自动选择最佳的执行位置。
关键创新：vAccSOL的关键创新在于其透明的卸载机制和优化的推理库。透明卸载使得机器人应用程序无需关心推理任务的执行位置，简化了开发流程。SOL编译器通过硬件感知的优化，生成高效的推理代码，提高了推理速度。
关键设计：SOL编译器采用了一系列优化技术，包括算子融合、量化和代码生成。vAccel使用轻量级的通信协议，减少了网络延迟。框架还支持动态资源管理，根据系统负载调整推理任务的调度策略。实验中，作者使用了多种深度学习模型，包括图像分类、视频分类和语义分割模型，并在真实的机器人平台上进行了测试。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，与PyTorch编译器基线相比，SOL实现了相当或更好的推理性能。通过边缘卸载，vAccSOL将机器人侧的功耗降低高达80%，边缘侧的功耗降低高达60%，同时将视觉管道帧速率提高高达24倍。这些结果表明，vAccSOL能够显著提高移动机器人的性能和效率，延长电池续航时间。
🎯 应用场景
vAccSOL适用于各种需要高性能计算机视觉的移动机器人应用，例如：巡检机器人、搜索救援机器人、物流机器人等。通过边缘计算卸载，可以显著提升机器人的感知能力和续航能力，使其能够在更复杂的环境中执行任务。该框架还可应用于智能安防、智慧城市等领域，为大规模部署的边缘设备提供高效的AI推理服务。
📄 摘要（原文）
Mobile robots are increasingly deployed for inspection, patrol, and search-and-rescue operations, relying on computer vision for perception, navigation, and autonomous decision-making. However, executing modern vision workloads onboard is challenging due to limited compute resources and strict energy constraints. While some platforms include embedded accelerators, these are typically tied to proprietary software stacks, leaving user-defined workloads to run on resource-constrained companion computers. We present vAccSOL, a framework for efficient and transparent execution of AI-based vision workloads across heterogeneous robotic and edge platforms. vAccSOL integrates two components: SOL, a neural network compiler that generates optimized inference libraries with minimal runtime dependencies, and vAccel, a lightweight execution framework that transparently dispatches inference locally on the robot or to nearby edge infrastructure. This combination enables hardware-optimized inference and flexible execution placement without requiring modifications to robot applications. We evaluate vAccSOL on a real-world testbed with a commercial quadruped robot and twelve deep learning models covering image classification, video classification, and semantic segmentation. Compared to a PyTorch compiler baseline, SOL achieves comparable or better inference performance. With edge offloading, vAccSOL reduces robot-side power consumption by up to 80% and edge-side power by up to 60% compared to PyTorch, while increasing vision pipeline frame rate by up to 24x, extending the operating lifetime of battery-powered robots.