Coupled Control and Wireless World Models for Resilient Remote Robotic Control
本文提出了一种基于耦合控制与无线联合嵌入预测架构（JEPA）世界模型的鲁棒远程机器人控制框架。该框架利用视觉观测及射频（RF）信号图（Spectrograms）和持久图像（PIs）组合，联合捕捉机器人动力学与无线信道演化。实验在同步的 Gazebo-ROS-Sionna 仿真环境中进行，结果显示该方法相比传统的比例积分微分（PID）、无模型深度 Q 网络（DQN）及基于视觉 Transformer（ViT）的预测方法，显著提升了通信效率、鲁棒性和韧性，同时保持了导航性能。