論文の概要: Task-Oriented Communications for Edge-Assisted Multi-View Localization
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.35173v1
- Date: Mon, 28 Sep 2026 13:41:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-02 16:24:42.690082
- Title: Task-Oriented Communications for Edge-Assisted Multi-View Localization
- Title（参考訳）: エッジ支援型マルチビューローカライゼーションのためのタスク指向通信
- Abstract要約: 無人航空機(UAV)と無人地上機(UGV)は、しばしば都市キャニオン、屋内施設、妨害または密閉された環境において衛星の位置を失った。
本稿では、ネットワーク適応型タスク指向通信フレームワークについて、いつオフロードするか、どのビューやセマンティックレートを送信すべきか、どのクライアントに提供すべきかを共同で決定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.33280799201407
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Unmanned aerial vehicles (UAVs) and unmanned ground vehicles (UGVs) often lose satellite positioning in urban canyons, indoor facilities, and jammed or spoofed environments, making vision-based matching with geo-tagged databases important for absolute positioning. However, limited onboard computation and energy often require localization to be offloaded over wireless links with time-varying throughput. We present a network-adaptive task-oriented communication framework that jointly determines when to offload, which views and semantic rate to transmit, and which client to serve. The framework combines scalable orthogonality-regularized variational information bottleneck (O-VIB) encoding, value-of-information (VOI)-guided request control, and VOI-weighted Lyapunov scheduling. O-VIB supports importance-ordered latent prefixes and different view subsets, while edge assistance is requested only when its predicted reduction in localization risk exceeds the communication and service cost. Under a matched per-route traffic budget, VOI-guided control reduces mean and p95 route errors by 24.8% and 31.0% over budgeted periodic offloading on CARLA multi-view UAV data. In real-world indoor UAV and UGV experiments, the pipeline reduces mean position error by 28.0% and 14.4% over uncompressed all-view CLIP retrieval while cutting descriptor traffic by 98.6% and 98.2%, respectively. Under high congestion, value-aware shaping reduces edge-side p95 latency for the top-10% high-value requests by 76.2%, from 137.7 ms to 32.8 ms.
- Abstract（参考訳）: 無人航空機(UAV)と無人地上車両(UGV)は、しばしば都市キャニオンや屋内施設、密集した環境や密集した環境において衛星の位置を失った。
しかし、オンボードでの計算とエネルギーの制限は、時間的に異なるスループットで無線リンクをオフロードするために、ローカライズを必要とすることが多い。
本稿では、ネットワーク適応型タスク指向通信フレームワークについて、いつオフロードするか、どのビューやセマンティックレートを送信すべきか、どのクライアントに提供すべきかを共同で決定する。
このフレームワークは、スケーラブルな直交正規化変動情報ボトルネック(O-VIB)符号化、VOI誘導要求制御、VOI重み付きリアプノフスケジューリングを組み合わせたものである。
O-VIBは、重要順序付き潜在プレフィックスと異なるビューサブセットをサポートし、エッジアシストは、その予測されたローカライゼーションリスクが通信とサービスコストを超える場合にのみ要求される。
一致するルート毎の交通予算の下では、VOI誘導制御は、CARLAマルチビューUAVデータに対する予算付き周期オフロードよりも平均およびp95経路誤差を24.8%と31.0%削減する。
実際の室内UAVおよびUGV実験では、パイプラインは圧縮されていない全ビューCLIP検索に対して平均位置誤差を28.0%、14.4%削減し、ディスクリプタトラフィックを98.6%、そして98.2%削減した。
高混雑下では、値認識の整形により、上位10%の高値要求のエッジ側p95レイテンシが76.2%減少し、137.7msから32.8msとなる。
関連論文リスト
- Modality-Decoupled Federated Learning for Privacy-Preserving Embodied Intelligence in 6G [90.42669277637026]
第6世代(6G)無線ネットワークは、大規模なインボディードインテリジェンスのための重要な基盤を提供すると期待されている。
本稿では、6Gネットワークにおけるプライバシー保護型インテリジェンスのためのモダリティ分離FLフレームワークであるFedMVLAを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-09-09T01:36:44Z) - A VAE-Driven Multi-Task Satellite-Aided Semantic Communication Framework for 6G-Enabled Connected Autonomous Vehicles [51.449502491030756]
衛星支援自動運転のためのマルチタスク・セマンティック・コミュニケーション・フレームワークを提案する。
このフレームワークは、両方のタスクを共同で最適化するために、エンドツーエンドで訓練されている。
提案手法は,87.23%から98.17%までの帯域幅削減を実現している。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-15T06:49:41Z) - Spatio-Temporal Scheduling Prediction Under Backhaul Delay for Resilient Coordinated Beamforming [2.6199192690853255]
分散5Gネットワークにおけるビームフォーミングはセル間スケジューリング情報のタイムリーな交換に依存する。
単一の伝送時間間隔(TTI)であっても、未調整のベースライン以下ではCBF-SLNR性能が低下する可能性がある。
本稿では、スペクトル時間グラフニューラルネットワーク(StemGNN)が、遅延した歴史的観測から将来のユーザ機器(UE)スケジューリング状態を予測できる2段階予測フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-07-09T13:17:22Z) - LocalNav: Distilling Frontier VLMs and Embodied RL for On-Device Object Goal Navigation [53.88286427894783]
視覚言語モデル(VLM)は、ロボット分野において、言語コンテキストによる環境認識を可能にする強力なツールとして登場した。
しかし、彼らの計算フットプリントは、通常、それらをクラウド実行に制限し、リソースに制約のあるロボットへのローカルなデプロイによる低レイテンシの推論を妨げる。
本稿では,大規模フロンティアモデルからの複雑な空間意味推論を,組み込みGPUデバイス上でエッジ実行を行うための軽量な4BパラメータローカルVLMに転送する蒸留戦略を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-06-26T09:11:59Z) - Scalable Transit Delay Prediction at City Scale: A Systematic Approach with Multi-Resolution Feature Engineering and Deep Learning [1.065661841579261]
既存の遅延予測システムは、手作りの機能に依存し、再利用可能なアーキテクチャを設計する方法についてはほとんどガイダンスを提供していない。
本稿では,マルチレゾリューション機能工学,次元減少,深層学習を組み合わせた都市規模の予測パイプラインを提案する。
クラスタ認識機能を備えたグローバルLSTMは、精度と効率の最良のトレードオフを実現し、トランスフォーマーモデルを1852%から52%向上させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-26T14:30:50Z) - Open-Vocabulary Spatio-Temporal Scene Graph for Robot Perception and Teleoperation Planning [55.90805559207812]
動的リモートシーンでは、双方向通信における伝送遅延は、リモート認識状態とオペレータ意図の間のギャップを生じさせる。
本稿では,時間的ダイナミクスと軽量遅延アノテーションを用いて,オープン語彙認識を充実させる表現を提案する。
提案手法はReplicaベンチマークで74%のノード精度を実現し,Concept.Graphよりも優れていた。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-09-27T04:31:24Z) - Task-Oriented Communications for Visual Navigation with Edge-Aerial Collaboration in Low Altitude Economy [16.62021190565778]
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。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-25T12:49:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。