論文の概要: Virtual Reality in Metaverse over Wireless Networks with User-centered Deep Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04349v1
• Date: Wed, 8 Mar 2023 03:10:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-09 15:07:54.260607
• Title: Virtual Reality in Metaverse over Wireless Networks with User-centered Deep Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: ユーザ中心の深層強化学習による無線ネットワーク上のメタバースの仮想現実
• Authors: Wenhan Yu, Terence Jie Chua, Jun Zhao
• Abstract要約: 無線通信シナリオ上でのマルチユーザVR計算のオフロードについて紹介する。 さらに, ユーザ中心の深層強化学習手法を考案し, ほぼ最適解を求める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.513938423514636
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The Metaverse and its promises are fast becoming reality as maturing technologies are empowering the different facets. One of the highlights of the Metaverse is that it offers the possibility for highly immersive and interactive socialization. Virtual reality (VR) technologies are the backbone for the virtual universe within the Metaverse as they enable a hyper-realistic and immersive experience, and especially so in the context of socialization. As the virtual world 3D scenes to be rendered are of high resolution and frame rate, these scenes will be offloaded to an edge server for computation. Besides, the metaverse is user-center by design, and human users are always the core. In this work, we introduce a multi-user VR computation offloading over wireless communication scenario. In addition, we devised a novel user-centered deep reinforcement learning approach to find a near-optimal solution. Extensive experiments demonstrate that our approach can lead to remarkable results under various requirements and constraints.
• Abstract（参考訳）: metaverseとその約束は、成熟したテクノロジーがさまざまな面を力づけるにつれ、急速に現実化しつつある。 Metaverseのハイライトの一つは、高度に没入的でインタラクティブなソーシャル化を可能にすることだ。 仮想現実(VR)技術は、超現実的で没入的な体験を可能にするメタバース内の仮想宇宙のバックボーンであり、特に社会化の文脈ではそうである。 レンダリングされる仮想世界3dシーンは高解像度でフレームレートが高いため、これらのシーンは計算のためにエッジサーバにオフロードされる。 さらに、metaverseはユーザー中心のデザインであり、人間ユーザーは常にコアである。 本稿では,無線通信シナリオ上でのマルチユーザVR計算のオフロードについて紹介する。 さらに, ユーザ中心の深層強化学習手法を考案し, 最適に近い解を求める。 大規模な実験により、我々のアプローチは様々な要件と制約の下で顕著な結果をもたらすことを示した。

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