論文の概要: Task-Oriented Edge-Assisted Cross-System Design for Real-Time Human-Robot Interaction in Industrial Metaverse
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.20664v1
- Date: Thu, 28 Aug 2025 11:10:41 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-29 18:12:02.35665
- Title: Task-Oriented Edge-Assisted Cross-System Design for Real-Time Human-Robot Interaction in Industrial Metaverse
- Title（参考訳）: 産業メタバースにおけるリアルタイムヒューマンロボットインタラクションのためのタスク指向エッジ支援クロスシステム設計
- Abstract要約: 本稿では,デジタルツイン(DT)を用いたタスク指向エッジアシスト型クロスシステムフレームワークを提案する。
1)視覚フィードバックのためのプロアクティブなメタバースレンダリング,2)リモートデバイスのプリエンプティブコントロール。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.171942521894675
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-time human-device interaction in industrial Metaverse faces challenges such as high computational load, limited bandwidth, and strict latency. This paper proposes a task-oriented edge-assisted cross-system framework using digital twins (DTs) to enable responsive interactions. By predicting operator motions, the system supports: 1) proactive Metaverse rendering for visual feedback, and 2) preemptive control of remote devices. The DTs are decoupled into two virtual functions-visual display and robotic control-optimizing both performance and adaptability. To enhance generalizability, we introduce the Human-In-The-Loop Model-Agnostic Meta-Learning (HITL-MAML) algorithm, which dynamically adjusts prediction horizons. Evaluation on two tasks demonstrates the framework's effectiveness: in a Trajectory-Based Drawing Control task, it reduces weighted RMSE from 0.0712 m to 0.0101 m; in a real-time 3D scene representation task for nuclear decommissioning, it achieves a PSNR of 22.11, SSIM of 0.8729, and LPIPS of 0.1298. These results show the framework's capability to ensure spatial precision and visual fidelity in real-time, high-risk industrial environments.
- Abstract（参考訳）: 産業用メタバースにおけるリアルタイムヒューマンデバイスインタラクションは、高い計算負荷、限られた帯域幅、厳密なレイテンシといった課題に直面している。
本稿では,デジタルツイン(DT)を用いたタスク指向エッジアシスト型クロスシステムフレームワークを提案する。
オペレータの動きを予測することで、システムは次のようにサポートする。
1)視覚フィードバックのための能動的メタバースレンダリング
2)遠隔機器のプリエンプティブ制御
DTは2つの仮想機能ディスプレイに分離され、ロボット制御によって性能と適応性の両方を最適化する。
本稿では,Human-In-The-Loop Model-Agnostic Meta-Learning (HITL-MAML)アルゴリズムを導入する。
軌道ベース描画制御タスクでは、加重RMSEを0.0712mから0.0101mに減らし、リアルタイムの3Dシーン表示タスクでは22.11、SSIM 0.8729、LPIPS 0.1298を達成している。
これらの結果は,リアルタイム・高リスク産業環境における空間的精度と視覚的忠実度を確保するためのフレームワークの能力を示している。
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