Real-time Point Cloud Data Transmission via L4S for 5G-Edge-Assisted Robotics

📄 arXiv: 2511.15677v1 📥 PDF

作者: Gerasimos Damigos, Achilleas Santi Seisa, Nikolaos Stathoulopoulos, Sara Sandberg, George Nikolakopoulos

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-11

备注: IFAC Submission

💡 一句话要点

提出一种基于L4S的实时LiDAR点云传输框架，用于5G边缘辅助机器人。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知 (Perception & SLAM)

关键词: 实时点云传输 L4S 5G网络 边缘计算 机器人 Draco压缩 SCReAM v2

📋 核心要点

  1. 现有机器人应用对实时LiDAR数据传输存在高延迟和数据丢失的挑战，限制了远程操作和协同能力。
  2. 该论文提出了一种基于L4S的SCReAM v2传输框架，结合Draco几何压缩算法，动态调整压缩率以适应网络状况。
  3. 实验结果表明，该方法在5G网络下实现了低延迟和低损耗的LiDAR数据传输，并成功应用于3D SLAM算法的实时卸载。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的实时激光雷达(LiDAR)数据传输框架，该框架利用速率自适应技术和点云编码方法，以确保低延迟和低损耗的数据流。该框架主要面向需要通过互联网进行实时数据传输以进行卸载处理的机器人应用。具体而言，扩展了支持低延迟、低损耗、可扩展吞吐量L4S的SCReAM v2传输框架，以结合Draco几何压缩算法，从而能够根据感知的信道容量和网络负载动态压缩高比特率3D LiDAR数据。该低延迟3D LiDAR流系统旨在保持最小的端到端延迟，同时限制编码误差，以满足机器人应用的精度要求。通过在多公里城市环境中通过公共5G网络进行的真实实验，证明了该方法的有效性。在保持低延迟和低损耗要求的同时，实时卸载和3D SLAM算法的评估用于验证该框架在实际用例中的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在5G网络环境下，机器人应用对实时LiDAR点云数据传输的低延迟和低损耗需求。现有方法难以在网络状况变化时动态调整数据传输策略，导致延迟增加或数据丢失，影响机器人任务的性能。

核心思路：核心思路是利用L4S（Low Latency, Low Loss, Scalable Throughput）技术，结合SCReAM v2传输框架和Draco几何压缩算法，实现速率自适应的点云数据传输。通过动态调整压缩率，使数据传输速率与网络容量相匹配，从而在保证低延迟的同时，减少数据丢失。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) LiDAR数据采集；2) Draco几何压缩，根据网络状况动态调整压缩率；3) 基于L4S的SCReAM v2传输，实现低延迟和低损耗的数据传输；4) 5G网络；5) 接收端数据解压缩；6) 3D SLAM算法处理。整个流程旨在实现LiDAR数据的实时采集、压缩、传输和处理。

关键创新：关键创新在于将L4S技术与Draco几何压缩算法相结合，实现了速率自适应的点云数据传输。与传统的固定速率传输方法相比，该方法能够根据网络状况动态调整数据传输策略，从而在保证低延迟的同时，减少数据丢失。

关键设计：论文中关键的设计包括：1) Draco压缩率的动态调整策略，需要根据网络拥塞情况进行实时调整；2) L4S参数的配置，需要根据具体的网络环境进行优化，以实现最佳的低延迟和低损耗性能；3) SCReAM v2传输框架的参数设置，需要根据LiDAR数据的特性进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在真实5G网络环境下实现了低延迟和低损耗的LiDAR数据传输。通过在多公里城市环境中进行的实验，验证了该框架的有效性。此外，通过实时卸载和3D SLAM算法的评估，进一步证明了该框架在实际用例中的性能。具体性能数据未知，但强调了低延迟和低损耗的要求得到了满足。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种需要实时3D数据传输的机器人应用场景，例如远程遥操作、自动驾驶、协同机器人、以及需要边缘计算支持的SLAM应用。通过降低延迟和减少数据丢失，可以提高机器人任务的可靠性和效率，并为更复杂的机器人应用提供支持。未来，该技术有望促进机器人技术在工业、医疗、物流等领域的广泛应用。

📄 摘要（原文）

This article presents a novel framework for real-time Light Detection and Ranging (LiDAR) data transmission that leverages rate-adaptive technologies and point cloud encoding methods to ensure low-latency, and low-loss data streaming. The proposed framework is intended for, but not limited to, robotic applications that require real-time data transmission over the internet for offloaded processing. Specifically, the Low Latency, Low Loss, Scalable Throughput L4S-enabled SCReAM v2 transmission framework is extended to incorporate the Draco geometry compression algorithm, enabling dynamic compression of high-bitrate 3D LiDAR data according to the sensed channel capacity and network load. The low-latency 3D LiDAR streaming system is designed to maintain minimal end-to-end delay while constraining encoding errors to meet the accuracy requirements of robotic applications. We demonstrate the effectiveness of the proposed method through real-world experiments conducted over a public 5G network across multi-kilometer urban environments. The low-latency and low-loss requirements are preserved, while real-time offloading and evaluation of 3D SLAM algorithms are used to validate the framework's performance in practical use cases.