論文の概要: Task-Oriented Communications for Visual Navigation with Edge-Aerial Collaboration in Low Altitude Economy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.18317v2
- Date: Tue, 29 Apr 2025 01:46:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-02 19:15:53.768245
- Title: Task-Oriented Communications for Visual Navigation with Edge-Aerial Collaboration in Low Altitude Economy
- Title（参考訳）: 低高度経済におけるエッジ・エアロコラボレーションを用いた視覚ナビゲーションのためのタスク指向コミュニケーション
- Authors: Zhengru Fang, Zhenghao Liu, Jingjing Wang, Senkang Hu, Yu Guo, Yiqin Deng, Yuguang Fang,
- Abstract要約: ビジョンベースの手法は、軽量UAV上での帯域幅、メモリ、処理の制約に直面する。
マルチカメラシステムを備えたUAVがコンパクトなマルチビュー特徴を抽出し,エッジサーバへのオフロードローカライゼーションタスクをオフロードするタスク指向通信フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.62021190565778
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: To support the Low Altitude Economy (LAE), precise unmanned aerial vehicles (UAVs) localization in urban areas where global positioning system (GPS) signals are unavailable. Vision-based methods offer a viable alternative but face severe bandwidth, memory and processing constraints on lightweight UAVs. Inspired by mammalian spatial cognition, we propose a task-oriented communication framework, where UAVs equipped with multi-camera systems extract compact multi-view features and offload localization tasks to edge servers. We introduce the Orthogonally-constrained Variational Information Bottleneck encoder (O-VIB), which incorporates automatic relevance determination (ARD) to prune non-informative features while enforcing orthogonality to minimize redundancy. This enables efficient and accurate localization with minimal transmission cost. Extensive evaluation on a dedicated LAE UAV dataset shows that O-VIB achieves high-precision localization under stringent bandwidth budgets. Code and dataset will be made publicly available: github.com/fangzr/TOC-Edge-Aerial.
- Abstract（参考訳）: 低高度経済(LAE)を支援するため、グローバル測位システム(GPS)信号が利用できない都市部において、無人航空機(UAV)の正確な位置決めを行う。
ビジョンベースの手法は実現可能な代替手段を提供するが、軽量UAVの帯域幅、メモリ、処理の制約に直面している。
哺乳類の空間認識に触発されて,マルチカメラシステムを搭載したUAVがコンパクトなマルチビュー特徴を抽出し,ローカライゼーションタスクをエッジサーバにオフロードするタスク指向通信フレームワークを提案する。
O-VIB(Orthogonally-Constrained Variational Information Bottleneck encoder)を導入し、冗長性を最小化するために直交性を強制しながら非形式的特徴を誘発する。
これにより、送信コストを最小限に抑え、効率的かつ正確なローカライズが可能となる。
専用RAE UAVデータセットの大規模な評価は、O-VIBが帯域幅予算の厳しい場合の高精度なローカライゼーションを実現することを示している。
コードとデータセットは、github.com/fangzr/TOC-Edge-Aerialで公開される。
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