Reinforcement Learning-Driven Edge Management for Reliable Multi-view 3D Reconstruction

📄 arXiv: 2510.08839v1 📥 PDF

作者: Motahare Mounesan, Sourya Saha, Houchao Gan, Md. Nurul Absur, Saptarshi Debroy

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CV, cs.DC, cs.GR, cs.MM

发布日期: 2025-10-09

💡 一句话要点

提出基于强化学习的边缘管理框架，提升多视角3D重建在动态环境下的可靠性。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 多视角3D重建 边缘计算 强化学习 资源管理 Q-learning

📋 核心要点

  1. 边缘计算资源的不确定性对实时多视角3D重建的可靠性构成挑战，尤其是在火灾救援等关键应用中。
  2. 论文提出一种基于强化学习的边缘资源管理框架，通过相机和服务器选择，优化资源分配，提升重建质量和效率。
  3. 实验结果表明，该框架在动态环境中能够有效平衡端到端延迟和重建质量，从而提高应用可靠性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于强化学习(RL)的边缘资源管理框架，用于提高多视角3D重建的可靠性。该框架旨在解决边缘资源动态性和不可预测性带来的挑战，例如图像质量下降、网络连接不稳定和服务器负载波动。该框架采用两个协同的Q-learning智能体，分别负责相机选择和服务器选择，完全在线运行，并通过与边缘环境的交互学习策略。为了支持在真实约束下的学习并评估系统性能，我们实现了一个分布式测试平台，包括实验室托管的终端设备和FABRIC基础设施托管的边缘服务器，以模拟智能城市边缘基础设施在真实中断场景下的情况。结果表明，所提出的框架通过有效地平衡端到端延迟和重建质量，提高了动态环境中的应用可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：在边缘计算环境下，实时多视角3D重建面临资源动态变化和不可预测的挑战，例如网络带宽波动、服务器负载变化以及相机图像质量受损。这些因素会导致重建延迟增加、重建质量下降，严重影响依赖于实时3D信息的应用，如火灾救援等。现有方法难以在资源受限和易受干扰的环境中保证重建的可靠性和效率。

核心思路：论文的核心思路是利用强化学习，让智能体通过与边缘环境的交互，学习如何在动态变化的资源条件下，选择最佳的相机组合和服务器资源，从而在重建质量和延迟之间取得平衡。通过在线学习，智能体能够适应环境变化，做出最优决策，保证重建的可靠性。

技术框架：该框架包含两个协同的Q-learning智能体：相机选择智能体和服务器选择智能体。相机选择智能体负责从多个可用相机中选择最佳的相机组合，以获得高质量的图像数据。服务器选择智能体负责选择合适的边缘服务器来处理重建任务，以降低延迟。这两个智能体相互协作，共同优化整个重建流程。整个系统在一个分布式测试平台上进行评估，该平台模拟了智能城市边缘基础设施在真实中断场景下的情况。

关键创新：该论文的关键创新在于将强化学习应用于边缘计算环境下的多视角3D重建资源管理。与传统的静态资源分配方法不同，该方法能够根据环境的动态变化，实时调整资源分配策略，从而提高重建的可靠性和效率。此外，两个协同的Q-learning智能体的设计，使得相机选择和服务器选择能够协同优化，进一步提升了系统性能。

关键设计：相机选择智能体的状态空间包括相机的图像质量、网络连接状态等信息。服务器选择智能体的状态空间包括服务器的负载、网络延迟等信息。两个智能体都使用Q-learning算法进行学习，奖励函数的设计旨在平衡重建质量和延迟。具体的奖励函数形式和Q-learning的参数设置（如学习率、折扣因子等）需要根据实际应用场景进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该框架能够有效平衡端到端延迟和重建质量，从而提高应用可靠性。具体而言，在模拟的智能城市边缘基础设施中断场景下，该框架能够显著降低重建延迟，同时保证重建质量在可接受的范围内。与传统的静态资源分配方法相比，该框架能够更好地适应环境变化，提供更稳定的性能。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种需要实时3D重建的边缘计算场景，例如：火灾救援、智能交通、工业自动化、增强现实等。通过优化边缘资源管理，可以提高这些应用在资源受限和动态变化环境下的可靠性和效率，为用户提供更优质的服务。未来，该方法还可以扩展到其他类型的边缘计算应用，例如视频分析、自然语言处理等。

📄 摘要（原文）

Real-time multi-view 3D reconstruction is a mission-critical application for key edge-native use cases, such as fire rescue, where timely and accurate 3D scene modeling enables situational awareness and informed decision-making. However, the dynamic and unpredictable nature of edge resource availability introduces disruptions, such as degraded image quality, unstable network links, and fluctuating server loads, which challenge the reliability of the reconstruction pipeline. In this work, we present a reinforcement learning (RL)-based edge resource management framework for reliable 3D reconstruction to ensure high quality reconstruction within a reasonable amount of time, despite the system operating under a resource-constrained and disruption-prone environment. In particular, the framework adopts two cooperative Q-learning agents, one for camera selection and one for server selection, both of which operate entirely online, learning policies through interactions with the edge environment. To support learning under realistic constraints and evaluate system performance, we implement a distributed testbed comprising lab-hosted end devices and FABRIC infrastructure-hosted edge servers to emulate smart city edge infrastructure under realistic disruption scenarios. Results show that the proposed framework improves application reliability by effectively balancing end-to-end latency and reconstruction quality in dynamic environments.