TAMS: Task-Aware Multi-View Adaptive Streaming for Wireless Telerobotic Manipulation

📄 arXiv: 2608.09731v1 📥 PDF

作者: Zexin Deng, Zhenhui Yuan, Lu Tian, Subhash Lakshminarayana, Longhao Zou

分类: cs.RO, cs.MM

发布日期: 2026-08-10

备注: 6 pages, 5 figures, 2 tables. Code available at: https://github.com/Dzxx623/TAMS

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出TAMS以解决无线遥操作中的带宽限制问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 无线遥操作 自适应流媒体 多视角视频 任务感知 动态带宽分配

📋 核心要点

  1. 现有无线遥操作系统在带宽受限的情况下，无法有效提供多视角视频反馈，导致操作效率低下。
  2. TAMS系统通过分析机器人端信号，动态调整视频流的比特率，优先展示最相关的视角，以提升操作体验。
  3. 实验结果表明，TAMS在受限带宽条件下显著提升了主要视角的SSIM，减少了任务完成时间，并提高了成功率。

📝 摘要（中文）

无线遥操作依赖于及时的多视角视频反馈，但可用的上行带宽通常有限且动态变化。本文提出了任务感知多视角自适应流媒体（TAMS）系统，该系统根据当前操作阶段分配视频比特率。TAMS通过轻量级的机器人端信号推断任务阶段，并优先考虑与操作员最相关的摄像头视角，同时保留次要视角的基本可见性。在三种受限网络条件下的六自由度（6-DoF）遥操作实验中，TAMS显著提高了主要视角的结构相似性指数（SSIM），减少了任务完成时间，并提高了试验成功率。最受限带宽条件下，TAMS将平均完成时间从68.9秒减少到43.9秒，试验成功率从48%提高到71%。

🔬 方法详解

问题定义：无线遥操作中，受限的上行带宽导致多视角视频反馈不足，影响操作的实时性和准确性。现有方法往往采用静态比特率分配，无法适应动态变化的任务需求。

核心思路：TAMS通过实时推断操作阶段，动态调整视频流的比特率，确保操作员能够获得最相关的视角信息，从而提升操作效率和成功率。

技术框架：TAMS系统主要包括信号采集模块、任务阶段推断模块和自适应流媒体分配模块。信号采集模块负责获取机器人状态信息，推断模块分析这些信息以确定当前任务阶段，流媒体分配模块根据推断结果调整视频流的比特率。

关键创新：TAMS的创新在于其任务感知的动态比特率分配策略，能够根据操作阶段的变化实时调整视频流，显著提升了视频质量和操作效率。与传统的静态分配方法相比，TAMS更具灵活性和适应性。

关键设计：在设计中，TAMS使用轻量级的信号处理算法来推断任务阶段，并通过优先级机制确保最相关视角的流畅性。此外，系统还设置了多种比特率配置，以适应不同的网络条件和任务需求。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在实验中，TAMS在最受限的带宽条件下，将平均任务完成时间从68.9秒减少到43.9秒，试验成功率从48%提升至71%。这些结果表明，TAMS在动态带宽环境下的有效性和优越性，显著优于静态分配基线。

🎯 应用场景

TAMS系统在无线遥操作领域具有广泛的应用潜力，特别是在医疗手术、远程维修和危险环境作业等场景中。通过提高视频反馈的质量和实时性，TAMS能够显著提升操作员的控制能力和任务成功率，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Wireless telerobotic manipulation relies on timely multi-view video feedback, but the available uplink bandwidth is often limited and dynamic. This paper presents Task-Aware Multi-View Adaptive Streaming (TAMS), a system that allocates video bitrate according to the current manipulation phase. TAMS infers task phase from lightweight robot-side signals and prioritizes the camera view most relevant to the operator while preserving baseline visibility for secondary views. Experiments on a six-degree-of-freedom (6-DoF) teleoperation testbed under three constrained network conditions show that TAMS improves primary view Structural Similarity Index (SSIM), reduces task completion time, and increases trial success rate compared with equal and static allocation baselines. Under the most constrained bandwidth condition, TAMS reduces mean completion time from 68.9 s to 43.9 s relative to equal allocation and increases trial success rate from 48% to 71%. Code is available at: https://github.com/Dzxx623/TAMS.