干货分享|场景感知

1.多模态信息融合

多模态信息融合是场景感知的基础，它将来自不同传感器的数据整合，以获得对环境更全面、准确的理解。多模态信息融合流程如下图所示。

多模态信息融合包括 5 个步骤：

步骤 01数据采集：从多种传感器获取原始数据，包括 RGB-D 相机、激光雷达、IMU、语言指令以及其他传感器等多源异构数据。

步骤 02数据预处理：对原始数据进行全面的预处理操作，包括降噪滤波、时间同步、数据配准、格式统一和异常值剔除等，以提高数据质量并确保不同模态数据的时空一致性。

步骤 03特征提取：从预处理后的数据中提取多类型特征，包括 CNN 视觉特征、几何特征、运动特征、语言特征和语义特征等，为后续融合处理提供丰富的特征表示。

步骤 04融合算法处理：采用多种先进的融合算法对不同模态的特征进行处理，主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、注意力机制融合和深度神经网络等方法，根据任务需求选择最适合的融合策略。

步骤 05 输出融合后的场景表示：生成统一的、多维度的场景表示，包括统一的环境模型（3D 场景重建）、语义地图（物体标注与关系）以及动态状态估计（机器人位姿与运动），为后续的自主决策和规划提供基础。

在实际应用中，融合算法的选择取决于具体的任务需求和计算资源限制。例如，对于实时性要求较高的导航任务，可能会选择计算效率较高的卡尔曼滤波；而对于复杂环境下的精确感知，可能会采用注意力机制融合或深度神经网络等更复杂但精度更高的算法。同时，通过多模态信息的有效融合，系统能够构建出更加准确、完整的场景表示，显著提升机器人在复杂环境中的感知能力和适应性。

2.目标检测与实例分割

1. 模型原理基础

2. 目标检测

1）区域提议生成

2）分类与回归

针对每个区域提议，模型进一步进行分类和回归操作。在分类过程中，利用全连接层对提议区域的特征进行处理，与预训练过程中学习到的各类别特征模板进行匹配，从而确定该区域所属的对象类别，如判断为“椅子”“桌子”“植物”等。同时，回归操作会对区域提议的边界框进行微调，使其更紧密地贴合对象的真实边界。在检测大型沙发对象时，通过回归操作可以精确调整边界框的位置和大小，准确界定沙发在图像中的范围，避免因背景干扰或部分遮挡而导致误判。

3）实例分割

（1）掩码生成原理：

Mask R-CNN 模型在完成对象分类和边界框定位后，会针对每个检测到的对象生成对应的二进制掩码。这一过程基于特征图和预测的边界框信息，通过特定的卷积层和上采样层操作实现。模型学习到不同对象的形状特征和空间布局模式，从而能够在像素级别上区分对象与背景以及不同对象之间的边界。例如，在分割室内盆栽植物时，模型能够根据植物叶子的纹理、形状特征以及与周围环境的差异，生成精确的掩码，清晰地勾勒出植物的轮廓，将其与花盆、桌面等背景元素分离开来。

（2）多对象实例分割处理：

3.场景深度感知

深度相机和激光雷达是机器人获取场景深度信息的主要传感器。深度相机通过结构光或飞行时间原理测量每个像素点的深度值，生成深度图像。激光雷达则通过扫描环境生成点云数据，点云中每个点包含三维坐标信息，其中一个维度就是深度。在处理深度信息时，需要对深度数据进行滤波和优化，以去除噪声和异常值，提高深度测量的准确性。例如，对于深度相机获取的深度图像，可以采用双边滤波等方法在保留边缘信息的同时平滑噪声；对于激光雷达点云，可以通过统计滤波或聚类方法去除离群点。

利用深度信息，机器人可以准确地定位目标物体在三维空间中的位置。目标定位的准确性对于机器人执行各种任务（如导航、抓取等）至关重要，准确的位置信息可以帮助机器人规划出合理的运动路径和操作策略。

1. 深度感知融合的意义

1）环境适应性

深度相机在面对纹理特征不明显的区域（如纯色的墙壁或者大面积的空白区域）时，其深度测量精度会显著下降。这是因为深度相机多是基于结构光或飞行时间等原理工作，依据物体表面对光线的反射来计算距离。当缺乏纹理特征时，反射信号不稳定，导致测量误差增大。而单目相机可以通过对图像的语义理解和学习来估算深度。它能够利用图像中的几何线索、物体的相对大小和位置关系等信息，即使在纹理缺失的情况下，也能较为合理地推断出场景的深度信息，从而有效弥补深度相机在这类场景下的不足。

2）成本和便携性

在成本和便携性方面，深度相机通常价格较高，这限制了它在一些对成本敏感的领域的广泛应用。相比之下，单目相机成本低廉，且在各类设备中广泛存在，如手机、普通监控摄像头等。将单目相机与深度相机相结合，就可以在保证一定深度感知精度的前提下，减少深度相机的使用数量，降低系统成本。同时，单目相机的小巧轻便和广泛适用性，使得整个环境感知系统的部署更加灵活，可以应用于更多的场景，如可穿戴设备、小型移动机器人等。这些设备对体积和重量有严格限制，难以搭载大型的深度相机，而单目相机则能很好地适应这种需求。

3）互补性

2. 单目深度估计模型技术原理

基于单目图像的深度估计又称单目深度估计。单目深度估计模型主要基于图像中的视觉线索和深度学习算法来推断场景中物体的深度信息。以 MiDaS 单目深度估计模型为例，其核心技术原理涉及多尺度特征提取与深度预测网络的协同工作。

在多尺度特征提取方面，模型首先对输入的 RGB 图像进行多层卷积操作，这些卷积层具有不同的感受野大小，能够捕捉图像在不同尺度下的纹理、边缘和结构特征。例如，在处理包含家具的室内场景图像时，较小感受野的卷积层可以提取到家具表面的细微纹理特征，如椅子布料的纹理；而较大感受野的卷积层则能够获取到家具之间以及家具与房间整体布局的相对空间关系，像桌子与周围椅子的位置关系等。通过这种多尺度特征提取机制，模型能够综合不同层次的信息，为深度预测提供丰富的语义和几何线索。

深度预测网络则基于提取的多尺度特征，利用全连接层或卷积层进行深度值的预测。通常采用的方法是学习图像特征与深度值之间的映射关系，这种映射关系是在大量的训练数据上进行学习得到的。在训练过程中，模型会最小化预测深度值与真实深度标签之间的误差，例如使用均方误差损失函数。通过不断地迭代训练，模型逐渐优化自身的参数，以提高深度预测的准确性。对于具有明显几何结构的物体，如墙壁、地板等，模型可以根据它们在图像中的几何形状和纹理变化规律来预测深度；对于不规则物体，如室内摆放的植物，模型则依赖于它们与周围环境的相对位置关系和自身的纹理特征进行深度估计。

单目深度估计模型通常预测的是相对距离而非绝对距离。深度校准方法是确保单目深度估计模型输出的相对深度能够准确转换为符合实际场景绝对深度的关键步骤。深度校准的核心在于求解公式

这本质上是一个基于最小二乘法的优化问题。其中，Dt,i代表深度读数Dt,中的第 i 个深度读数，它是通过传感器直接获取的相对准确的深度测量值；Xt,i 则是单目深度估计模型预测的对应点的深度估计值。

在实际场景中，由于单目深度估计模型的固有特性其预测的深度值仅具有相对意义，与真实世界的绝对深度存在一定的偏差。为了找到两者之间的准确转换关系，引入比例因子A 和偏移量 b。通过最小化预测深度与实际深度在所有有深度读数的像素上的均方误差，来确定最优化 A 和 b。从数学角度看，这是在多维空间中寻找一个线性变换，使得经过变换后的预测深度尽可能接近真实深度。

例如，在室内环境中，对于靠近机器人的物体，如放置在桌子上的杯子，其实际深度较浅，传感器获取的深度估计值较小；而远处的墙壁对应的深度估计值较大。单目深度估计模型可能会因为视角、光照等因素对这些物体的深度产生不同程度的偏差。通过求解上述优化问题，可以对这些偏差进行校正，使模型预测的深度值与实际深度值在整体上达到最佳匹配。