arXiv cs.AI· Abdul Basit, Muhammad Shafique·· 11 小时前AI 评分31
面向低功耗机器人自主性的能量感知开放词汇检测调度
Energy-Aware Open-Vocabulary Detection Scheduling for Low-Power Robotic Autonomy
AI 导读
研究者提出一种能量感知的开放词汇检测（OVD）调度器，利用里程计、地图变化和检测器置信度在 Jetson Orin Nano 上切换 YOLO-World-S 的低、中、高三档功耗模式。
正文 · AI 翻译
摘要：开放词汇目标检测（OVD）让机器人能够搜索运行时目标查询，但固定频率推理会在空闲运动、地图重访或稳定视角期间将嵌入式算力消耗在低价值帧上。本文提出一种面向低功耗移动机器人的能量感知 OVD 调度器。该调度器利用里程计、地图变化和检测器置信度，在 Jetson Orin Nano 上于低、中、高功耗 YOLO-World-S 模式之间切换。我们使用 AgileX LIMO 通过 40 次真实导航试验评估能量与质量的权衡：两个目标物体、每个目标-策略对五种摆放位置、四种感知策略。在瓶子和杯子试验中，该调度器记录到 8/10 的任务成功率，而每个固定频率基线均为 7/10，同时相对于 8 Hz 高频基线将 Jetson 平均输入功率（一种 Jetson 侧功耗指标）降低 5.2%，并将实际 OVD 调用频率降低 34.0%。它并未最小化任务窗口内的 Jetson 输入能量，因为更长的任务可能抵消瞬时功率节省。一项单独的 60 秒静止微基准测试隔离了感知工作负载：相对于 8 Hz 基线，该调度器将平均功率从 8.045 W 降至 7.301 W，能量从 484.7 J 降至 438.1 J。这些结果支持将机器人状态感知的 OVD 调度作为一种具有竞争力的任务可靠性的有前景的电源管理机制，同时表明任务窗口内的 Jetson 输入能量必须结合任务进度和运行时间来解读。
| 评论： | 6 页，8 幅图，已被 ICARCV 2026 接收发表 |
| 主题： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI） |
| 引用为： | arXiv:2611.07663 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2611.07663v1 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.07663 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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2026 年 11 月 5 日星期四 08:46:48 UTC（1,246 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org