Edge Deployment of Compressed Robot Policies

本文研究了压缩机器人策略在边缘设备上的部署方法。边缘部署要求策略模型在保持控制性能的同时，满足低延迟、低功耗、小内存的约束。文章分析了不同边缘硬件（嵌入式GPU、微控制器、FPGA）对策略压缩的需求，提出了硬件感知的策略压缩和蒸馏方法，评估了压缩策略在真实机器人上的实时控制性能和功耗表现。文章还讨论了边缘部署中的模型更新、安全验证、故障恢复等实际问题。来源机构包括UC Berkeley、Google Research、Oxford等。