論文の概要: Domain-Adaptive Communication-Rate Optimization for Sim-to-Real Humanoid-Robot Wireless XR Teleoperation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.19293v1
• Date: Tue, 19 May 2026 03:13:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-20 15:03:09.092695
• Title: Domain-Adaptive Communication-Rate Optimization for Sim-to-Real Humanoid-Robot Wireless XR Teleoperation
• Title（参考訳）: Sim-to-Real Humanoid-Robot Wireless XRテレオペレーションのためのドメイン適応型通信レート最適化
• Authors: Caolu Xu, Zhiyong Chen, Meixia Tao, Li Song, Feng Yang, Wenjun Zhang,
• Abstract要約: ワイヤレス拡張現実(XR)遠隔操作は、ヒューマノイドロボットのデモを収集するための具体的相互作用機能を提供する。 本稿では, サンプリング, 送信, 再構築を統合し, 通信速度を最適化するシステムフレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.11184664928145
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Wireless extended reality (XR) teleoperation provides embodied interaction capability for collecting humanoid robot demonstrations, but the large-scale adoption is restricted by the overhead of high-frequency motion transmission. This paper develops a system framework that integrates sampling, transmission, interpolation, and reconstruction and formulates a communication-rate optimization that aims to minimize the communication energy while maintaining the reconstruction accuracy of robot motion trajectories through dimension-wise sampling-rate control. Since acquiring real-time feedback from physical robots is limited by hardware costs, it is necessary to solve the problem through simulator interaction with offline real-domain data correction. To guide sim-to-real adaptation, we provide a PAC-Bayes generalization characterization that reveals the effects of latent density-ratio estimation, finite-sample deviation, and encoder bias. Building on this analysis, we propose a proximal policy optimization (PPO) method with density-ratio weighting and trust-region regularization. Experiments on public humanoid teleoperation dataset show that the proposed method improves the tradeoff between reconstruction error and communication energy consumption under sim-to-real distribution shift. We further analyze the effectiveness of the proposed algorithm across various wireless channels and dynamic motion trajectories.
• Abstract（参考訳）: ワイヤレス拡張現実(XR)遠隔操作は、ヒューマノイドロボットのデモを収集するための具体的相互作用機能を提供するが、大規模な採用は高周波モーショントランスミッションのオーバーヘッドによって制限される。 本稿では,ロボットの動作軌跡の復元精度を3次元サンプリングレート制御により維持しつつ,通信エネルギーを最小化することを目的とした,サンプリング,送信,補間,再構築を統合し,通信速度の最適化を行うシステムフレームワークを開発する。 物理ロボットからのリアルタイムフィードバックの獲得はハードウェアコストによって制限されるため、オフラインのリアルタイムデータ修正とのシミュレータによる相互作用によって問題を解決する必要がある。 シミュレーションから現実への適応を導くために,潜在密度比推定,有限サンプル偏差,エンコーダバイアスの影響を明らかにするPAC-Bayes一般化法を提案する。 この分析に基づいて,密度比重み付けと信頼領域正規化を併用したPPO法を提案する。 公開ヒューマノイド遠隔操作データセットの実験により, 提案手法は, 擬似分布シフト下での再構成誤差と通信エネルギー消費のトレードオフを改善することを示した。 さらに,提案アルゴリズムの有効性を,様々な無線チャネルと動的運動軌跡にまたがって解析する。

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