遙在機器人的系統(tǒng)設計和視頻傳輸優(yōu)化算法.pdf

1、隨著網(wǎng)絡技術和機器人技術的進步,遙在機器人(Telepresence Robot)逐漸能夠代替人類,從事遠距離或危險環(huán)境的實時操作。在遙在機器人系統(tǒng)中,操作端的視頻質(zhì)量決定著操作者對于當前的遙操作效果的滿意程度。由于網(wǎng)絡的不確定性,特別是帶寬受限,時延,抖動的網(wǎng)絡環(huán)境,會嚴重影響操作端的視頻質(zhì)量和操作者的操控性,給實時的遙操作帶來了一定的挑戰(zhàn)。此外,遙在機器人系統(tǒng),具有不同于視頻會議系統(tǒng)的特點,機器人由于本身的移動特性,捕獲的視頻流運動

2、劇烈,數(shù)據(jù)量大;機器人所處地點網(wǎng)絡情況各異,操作者和機器人之間的帶寬變化較大;機器人相機視野中的目標物信息也會影響操作者對于視頻質(zhì)量的要求。所以,對遙在機器人系統(tǒng)操作端視頻質(zhì)量的研究就具有更重要的意義。
　　針對遙在機器人系統(tǒng)操作端的視頻質(zhì)量問題,首先進行了系統(tǒng)設計方面的探討。本文設計了基于FLASH的遙在機器人系統(tǒng)和基于WebRTC的遙在機器人系統(tǒng),比較了兩種系統(tǒng)的優(yōu)勢和不足,經(jīng)過分析選擇了基于FLASH的遙在機器人系統(tǒng)作為視頻

3、優(yōu)化算法的實驗平臺。
　　其后,本文提出了一種基于QoE的遙在機器人系統(tǒng)視頻參數(shù)優(yōu)化算法。首先結合網(wǎng)絡遙在機器人的移動性和相機視野中目標物的速度信息,對遙在機器人系統(tǒng)進行視頻參數(shù)的辨識,以計算網(wǎng)絡和用戶的QoE值,并建立優(yōu)化函數(shù),利用多目標優(yōu)化方法,對影響QoE指標的視頻參數(shù)進行優(yōu)化,從而達到提高操作端視頻質(zhì)量的目的。最后的用戶體驗測試表明,該優(yōu)化算法在不同的受限帶寬下能夠降低視頻傳輸?shù)膩G包率并能提高操作端視頻質(zhì)量,改善操控體驗。

4、
　　針對WebRTC的遙在機器人系統(tǒng),本文設計了傳輸速率的測試實驗和視頻質(zhì)量的測試實驗,實驗表明WebRTC系統(tǒng)相對于FLASH系統(tǒng)具有較低的傳輸速率和較高的視頻質(zhì)量。最后,針對兩種系統(tǒng)進行了廣域網(wǎng)上的測試實驗,驗證了在廣域網(wǎng)的條件下,WebRTC系統(tǒng)比FLASH系統(tǒng)具有更高的視頻質(zhì)量和操控性。
　　本文研究的內(nèi)容概述如下:
　　1.首先對兩種遙在系統(tǒng)進行了介紹,分別給出了它們的設計目標和系統(tǒng)結構,并總結了兩種系統(tǒng)的

5、優(yōu)勢和不足。
　　2.對QoE理論進行簡要介紹,并給出了遙在系統(tǒng)的QoE的計算方法。分析了遙在系統(tǒng)的QoE的優(yōu)化問題,針對QoEN和QoEU,分別給出了優(yōu)化方法,并歸納出算法流程圖
　　3.針對優(yōu)化算法中的不確定參數(shù),進行了遙在系統(tǒng)視頻參數(shù)的辨識,描繪出機器人的運動狀態(tài)變量對視頻參數(shù)的關系,并給出了辨識的結果和應用。
　　4.分別設計了QoE優(yōu)化算法測試實驗和WebRTC系統(tǒng)的測試實驗,并對實驗結果進行了分析。