SemOCC：面向任务的鲁棒机器人指令信号光相机通信

《Journal of Web Engineering》：SemOCC: Task-Oriented Optical Camera Communication for Robust Robotic Command Signaling

　　

摘要：

射频（RF）网络驱动工业 4.0 机器人车队，但它们遭受电磁干扰和拥塞的影响。光学相机通信（OCC）提供了一种无干扰的补充。然而，传统 OCC 通过时间强度调制恢复比特流。当运动模糊、遮挡和低信噪比（SNR）同时发生时，其性能急剧下降。该链路还通过重传强制在可靠性和延迟之间进行权衡。现有的 OCC 工作优化的是比特级保真度，而非任务级结果。这为面向指令的机器人信号传输留下了空白。本文提出了语义光学相机通信（SemOCC），这是一种面向任务的信号传输框架。发射器使用数字微镜装置（DMD）将每个完整的机器人指令编码为结构光图案。接收器使用轻量级卷积神经网络（CNN）直接从捕获的图像中推断指令，而无需恢复单个比特。我们通过面向任务的互信息和语义效率来衡量性能，两者均基于经验混淆矩阵计算。我们在统一信道模型下将 SemOCC 与三个基线进行比较：一个传统的以比特为中心的 OCC 链路，采用开关键控、卷帘快门采集和汉明编码；一种哈达玛归一化互相关方案；以及动态基准标记。在严重的组合损伤下，SemOCC 在确定性的 46 毫秒延迟下实现了 89.3% 的任务成功率。以比特为中心的 OCC 链路在单帧模式下仅达到 21.5%，或者在重传情况下达到 38.4%，其 95 分位延迟为 138 毫秒。语义编码消除了 OCC 的可靠性 - 延迟权衡，并为工业机器人实现了时间关键型光学信号传输。