論文の概要: Digital Twin-Based 3D Map Management for Edge-Assisted Mobile Augmented Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16571v1
• Date: Fri, 26 May 2023 01:38:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 17:30:02.841453
• Title: Digital Twin-Based 3D Map Management for Edge-Assisted Mobile Augmented Reality
• Title（参考訳）: エッジ支援型モバイル拡張現実のためのデジタルツイン型3dマップ管理
• Authors: Conghao Zhou, Jie Gao, Mushu Li, Nan Cheng, Xuemin Shen, Weihua Zhuang
• Abstract要約: エッジ支援型モバイル拡張現実(MAR)のためのディジタルツイン(DT)を用いた3次元マップ管理手法を提案する。 まず、その後のカメラフレームの予測に基づいて、3Dマップ管理をエミュレートするMAR装置用のDTを作成する。 次に、実データとエミュレートデータの両方から収集したデータを利用して、3Dマップを管理するモデルベース強化学習(MBRL)アルゴリズムを開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.92003852614186
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we design a 3D map management scheme for edge-assisted mobile augmented reality (MAR) to support the pose estimation of individual MAR device, which uploads camera frames to an edge server. Our objective is to minimize the pose estimation uncertainty of the MAR device by periodically selecting a proper set of camera frames for uploading to update the 3D map. To address the challenges of the dynamic uplink data rate and the time-varying pose of the MAR device, we propose a digital twin (DT)-based approach to 3D map management. First, a DT is created for the MAR device, which emulates 3D map management based on predicting subsequent camera frames. Second, a model-based reinforcement learning (MBRL) algorithm is developed, utilizing the data collected from both the actual and the emulated data to manage the 3D map. With extensive emulated data provided by the DT, the MBRL algorithm can quickly provide an adaptive map management policy in a highly dynamic environment. Simulation results demonstrate that the proposed DT-based 3D map management outperforms benchmark schemes by achieving lower pose estimation uncertainty and higher data efficiency in dynamic environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,エッジサーバにカメラフレームをアップロードする個々のMARデバイスのポーズ推定を支援するために,エッジ支援型モバイル拡張現実(MAR)のための3次元マップ管理手法を設計する。 我々の目的は、3Dマップを更新するためにアップロードするカメラフレームの適切なセットを定期的に選択することで、MARデバイスのポーズ推定の不確実性を最小化することである。 ダイナミックアップリンクデータレートの課題とmarデバイスの時間的変動状況に対処するため,デジタルツイン(dt)ベースの3dマップ管理手法を提案する。 まず、その後のカメラフレームの予測に基づいて、3Dマップ管理をエミュレートするMAR装置用のDTを作成する。 次に,実データとエミュレートデータの両方から収集したデータを利用して3dマップを管理するモデルベース強化学習(mbrl)アルゴリズムを開発した。 dtによって提供される広範なエミュレートデータにより、mbrlアルゴリズムは高度にダイナミックな環境で適応的な地図管理ポリシーを迅速に提供することができる。 シミュレーションの結果,提案したDTベースの3Dマップ管理は,動的環境における低いポーズ推定の不確かさと高いデータ効率を達成することにより,ベンチマークスキームよりも優れていた。

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