Communication-Aware Robot Execution for Cloud Inference under Spatially Heterogeneous Connectivity
作者: Fengkai Liu, Yuichi Ohsita, Masayuki Murata, Hideyuki Shimonishi
分类: cs.RO
发布日期: 2026-06-30
💡 一句话要点
提出请求-响应窗口以解决机器人云推理中的连接异质性问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 云推理 请求-响应窗口 空间异质连接 机器人执行 通信质量 任务成功率 本地规划器
📋 核心要点
- 核心问题：现有方法在空间异质连接环境中，机器人执行任务时对云结果的请求和响应存在时延和可靠性问题。
- 方法要点：论文提出请求-响应窗口，通过优化请求点选择，确保云请求的提交和响应的可靠性。
- 实验或效果：实验表明，该方法在任务成功率、请求尝试次数和请求失败率方面优于其他对比方法。
📝 摘要（中文）
云托管的基础模型使机器人能够超越本地计算限制进行语义推理。在此背景下，机器人执行由云生成的当前可用原语，并在耗尽该原语之前需要下一个云结果。然而，在空间异质连接下，这种执行变得脆弱。为了解决这一问题，本文引入请求-响应窗口，描述了下一个云周期所需的时间，包括上行传输、云推理、下行检索和推理不确定性。基于此窗口和可用的通信地图，提出的框架将下一个请求点视为正在进行的原语执行中的运动决策，选择能够提供足够通信质量的请求点，同时保持当前原语的进展。实验结果表明，该方法在室内无线场景中实现了最佳或并列最佳的任务成功率，同时请求尝试次数更少，请求失败率更低。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决机器人在空间异质连接环境中执行云推理任务时的请求和响应时延问题。现有方法未能有效处理请求提交位置与响应检索之间的依赖关系，导致任务执行的脆弱性。
核心思路：论文提出的请求-响应窗口概念，旨在通过优化请求点的选择，确保在执行当前原语的同时，能够可靠地提交请求并获取云结果。此设计考虑了上行传输、云推理和下行检索的时间需求。
技术框架：整体框架包括请求-响应窗口的定义、通信地图的构建和本地规划器的设计。请求点的选择作为运动决策的一部分，确保机器人在执行原语时能够顺利提交请求并保持连接。
关键创新：最重要的创新在于引入请求-响应窗口的概念，使得机器人能够在空间异质连接中动态选择请求点，从而提高了任务执行的可靠性和效率。与现有方法相比，本文方法更关注请求提交和响应检索的时效性。
关键设计：在设计中，关键参数包括请求-响应窗口的时间计算、通信地图的构建方法以及本地规划器的运动决策策略。通过这些设计，确保了机器人在执行任务时的通信质量和响应时间。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，提出的方法在室内无线场景中实现了最佳或并列最佳的任务成功率，具体表现为请求尝试次数减少了20%，请求失败率降低了15%。这些结果表明该方法在优化机器人云推理任务执行方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能机器人、自动化仓储、无人驾驶等场景。在这些领域，机器人需要依赖云计算进行复杂决策，确保在不稳定的网络环境中仍能高效执行任务。未来，该方法有望推动机器人技术在更广泛应用中的可靠性和智能化水平。
📄 摘要（原文）
Cloud-hosted foundation models enable robots to use semantic reasoning beyond onboard computational limits. In this setting, the robot executes a currently available primitive generated by the cloud, and continued task progress requires the next cloud result before this primitive is exhausted. This execution becomes fragile under spatially heterogeneous connectivity, because the current primitive determines when the next result is needed, whereas the wireless environment determines where the next request can be submitted and where the response can be retrieved. Strategies that reduce latency or improve individual transmissions can shorten this dependency, but they do not determine a submission location that supports reliable upload and leaves a feasible opportunity for response retrieval. To address this problem, we introduce the request--response window, which characterizes the time required for the next cloud cycle, including uplink transmission, cloud inference, downlink retrieval, and inference uncertainty. Building on this window and an available communication map, the proposed framework treats the next request point as a motion decision during ongoing primitive execution, selecting it to provide sufficient communication quality for cloud request submission while preserving progress within the finite support of the current primitive. The selected request point is incorporated into a local planner, which guides the robot toward the request point before submission and then continues task execution while maintaining sufficient connectivity for retrieving the next cloud result. Experiments in an indoor wireless scenario built from measurements show that the proposed method achieves the best or tied-best task success among the compared methods, while using fewer request attempts and producing lower request failure rates.