Goal-oriented Semantic Communication for the Metaverse Application

📄 arXiv: 2408.03646v1 📥 PDF

作者: Zhe Wang, Nan Li, Yansha Deng

分类: eess.SY

发布日期: 2024-08-07

💡 一句话要点

提出面向元宇宙应用的GSCM框架，通过目标导向语义通信降低延迟并提升精度。

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

关键词: 元宇宙 语义通信 目标导向 神经辐射场 低延迟 高精度

📋 核心要点

  1. 传统图像通信在元宇宙中传输大量数据时面临带宽瓶颈，且忽略了用户自定义内容背后的语义信息。
  2. 提出GSCM框架，通过目标导向的语义信息提取和传输，减少冗余信息，提升通信效率。
  3. 实验结果表明，GSCM框架显著降低了传输延迟，并提高了虚拟对象操作的精度和元宇宙构建的清晰度。

📝 摘要（中文）

随着元宇宙的兴起及其在现实世界实时模拟和分析中的作用，越来越多的个性化元宇宙场景被创建，以影响娱乐体验和社会行为。然而，与传统的图像和视频娱乐应用相比，大量元宇宙相关信息的精确传输对现有面向比特的通信网络提出了重大挑战。此外，当前的元宇宙也见证了传输用户自定义内容（如用户设计的建筑物和头像）背后含义的目标转变，而不是物理对象的精确副本。为了应对这种日益增长的目标转变和带宽挑战，本文提出了一种面向元宇宙应用的目标导向语义通信框架（GSCM），通过目标级别探索和定义语义信息。具体来说，我们首先分析了元宇宙构建中传统的图像通信框架，然后详细介绍了我们提出的语义信息以及端到端无线通信。然后，我们描述了GSCM框架的设计模块，包括目标导向的语义信息提取、基础知识定义和基于神经辐射场（NeRF）的元宇宙构建。最后，大量的实验表明，与图像通信相比，我们提出的GSCM框架将传输延迟降低了高达92.6%，并将虚拟对象操作精度和元宇宙构建清晰度分别提高了高达45.6%和44.7%。

🔬 方法详解

问题定义：现有元宇宙应用依赖于传统的图像或视频传输，这导致了巨大的带宽需求，尤其是在传输用户自定义的复杂场景和对象时。此外，这些方法侧重于精确地复制物理对象，而忽略了用户意图和场景背后的语义信息，造成了不必要的冗余和延迟。因此，需要一种更高效、更智能的通信方式，能够根据用户的目标和场景的语义来传输信息。

核心思路：GSCM框架的核心思路是利用目标导向的语义通信，只传输与用户目标相关的最关键的语义信息，从而减少传输的数据量，降低延迟，并提高通信效率。通过提取场景中的语义信息，并根据用户的目标进行过滤和编码，可以避免传输不必要的细节，从而节省带宽。

技术框架：GSCM框架主要包含以下几个模块：1) 目标导向的语义信息提取：从元宇宙场景中提取与用户目标相关的语义信息。2) 基础知识定义：建立一个知识库，用于存储和检索场景中的语义信息。3) 基于NeRF的元宇宙构建：利用提取的语义信息和知识库，构建元宇宙场景。4) 端到端无线通信：设计端到端的通信链路，用于传输语义信息。整体流程是从元宇宙场景中提取语义信息，然后根据用户的目标进行编码和传输，最后在接收端利用接收到的语义信息和知识库重建元宇宙场景。

关键创新：GSCM框架的关键创新在于引入了目标导向的语义通信概念，并将其应用于元宇宙场景。与传统的图像或视频传输方法相比，GSCM框架能够根据用户的目标和场景的语义来传输信息，从而减少了传输的数据量，降低了延迟，并提高了通信效率。此外，GSCM框架还利用了NeRF技术来构建元宇宙场景，从而提高了场景的真实感和沉浸感。

关键设计：GSCM框架的关键设计包括：1) 语义信息提取模块：使用深度学习模型（例如，Transformer）来提取场景中的语义信息。2) 目标编码模块：根据用户的目标对语义信息进行编码，只保留与目标相关的信息。3) NeRF重建模块：使用NeRF技术，根据接收到的语义信息和知识库重建元宇宙场景。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，与传统的图像通信相比，GSCM框架将传输延迟降低了高达92.6%，并将虚拟对象操作精度和元宇宙构建清晰度分别提高了高达45.6%和44.7%。这些结果表明，GSCM框架在元宇宙应用中具有显著的优势，能够有效地提高通信效率和用户体验。

🎯 应用场景

GSCM框架可应用于各种元宇宙应用场景，例如远程协作、虚拟现实游戏、数字孪生等。通过降低延迟和提高精度，GSCM框架可以提升用户在元宇宙中的体验，并促进元宇宙的普及和发展。此外，该框架还可以应用于其他需要高效通信的场景，例如物联网、自动驾驶等。

📄 摘要（原文）

With the emergence of the metaverse and its role in enabling real-time simulation and analysis of real-world counterparts, an increasing number of personalized metaverse scenarios are being created to influence entertainment experiences and social behaviors. However, compared to traditional image and video entertainment applications, the exact transmission of the vast amount of metaverse-associated information significantly challenges the capacity of existing bit-oriented communication networks. Moreover, the current metaverse also witnesses a growing goal shift for transmitting the meaning behind custom-designed content, such as user-designed buildings and avatars, rather than exact copies of physical objects. To meet this growing goal shift and bandwidth challenge, this paper proposes a goal-oriented semantic communication framework for metaverse application (GSCM) to explore and define semantic information through the goal levels. Specifically, we first analyze the traditional image communication framework in metaverse construction and then detail our proposed semantic information along with the end-to-end wireless communication. We then describe the designed modules of the GSCM framework, including goal-oriented semantic information extraction, base knowledge definition, and neural radiance field (NeRF) based metaverse construction. Finally, numerous experiments have been conducted to demonstrate that, compared to image communication, our proposed GSCM framework decreases transmission latency by up to 92.6% and enhances the virtual object operation accuracy and metaverse construction clearance by up to 45.6% and 44.7%, respectively.