Deep Learning Perspective of Scene Understanding in Autonomous Robots

📄 arXiv: 2512.14020v1 📥 PDF

作者: Afia Maham, Dur E Nayab Tashfa

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-16

备注: 11 pages. Review Paper on Deep Learning Perspective of Scene Understanding in Autonomous Robots

💡 一句话要点

综述深度学习在自主机器人场景理解中的应用，提升机器人感知与决策能力

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 自主机器人 场景理解 深度学习 目标检测 语义分割 深度估计 视觉SLAM 3D重建

📋 核心要点

  1. 传统几何模型在复杂环境下的感知能力有限，难以应对遮挡、无纹理表面等挑战。
  2. 利用深度学习技术，可以有效提升自主机器人在目标检测、语义分割、深度估计等方面的性能。
  3. 深度学习驱动的场景理解模块能够增强机器人的决策、导航和交互能力，使其在动态环境中更具适应性。

📝 摘要（中文）

本文综述了深度学习在自主机器人场景理解中的应用，包括目标检测、语义分割和实例分割、深度估计、3D重建和视觉SLAM等方面的创新。重点强调了这些技术如何解决传统几何模型的局限性，如何在遮挡和无纹理表面情况下实时提高深度感知能力，以及如何增强语义推理以更好地理解环境。当这些感知模块集成到动态和非结构化环境中时，它们在决策、导航和交互方面变得更加有效。最后，本文概述了现有问题和研究方向，以推进自主机器人基于学习的场景理解。

🔬 方法详解

问题定义：自主机器人在复杂、动态和非结构化的环境中运行时，需要准确、鲁棒地理解周围环境。传统方法，如基于几何模型的算法，在处理遮挡、光照变化、无纹理表面等问题时表现不佳，限制了机器人的感知能力和决策水平。因此，如何利用深度学习技术克服这些局限性，提升机器人的场景理解能力，是本文关注的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是综述近年来深度学习在自主机器人场景理解中的应用，包括目标检测、语义分割、深度估计、3D重建和视觉SLAM等关键任务。通过分析这些技术的优势和局限性，探讨如何利用深度学习提升机器人在复杂环境下的感知能力，并为未来的研究方向提供指导。

技术框架：本文主要围绕以下几个关键模块展开：1) 目标检测：利用深度学习模型识别图像或视频中的物体；2) 语义分割和实例分割：将图像像素划分为不同的语义类别，并区分同一类别的不同实例；3) 深度估计：从单目或双目图像中估计场景的深度信息；4) 3D重建：利用深度信息或其他传感器数据重建场景的三维模型；5) 视觉SLAM：同时定位机器人自身位置并构建周围环境地图。

关键创新：本文的创新之处在于对深度学习在自主机器人场景理解中的应用进行了全面的综述，并深入分析了各种技术的优缺点。与以往的综述相比，本文更加关注深度学习如何解决传统几何模型的局限性，以及如何提升机器人在复杂环境下的感知能力。

关键设计：本文主要关注深度学习模型在各个感知模块中的应用，例如，在目标检测中，常用的模型包括Faster R-CNN、YOLO等；在语义分割中，常用的模型包括FCN、U-Net等；在深度估计中，常用的模型包括Deep3D、PSMNet等。此外，本文还关注了损失函数的选择、数据增强方法以及模型优化策略等关键技术细节。

📊 实验亮点

本文重点强调了深度学习技术在解决传统几何模型局限性方面的优势，例如在遮挡和无纹理表面情况下实时提高深度感知能力，以及增强语义推理以更好地理解环境。虽然没有提供具体的实验数据，但综述了大量相关研究，展示了深度学习在各个感知模块中的显著提升，为未来的研究方向提供了有价值的参考。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种自主机器人应用场景，例如自动驾驶、物流配送、家庭服务机器人、工业自动化等。通过提升机器人的场景理解能力，可以使其在复杂环境中更加安全、高效地执行任务，从而提高生产效率和服务质量，并为人们的生活带来便利。

📄 摘要（原文）

This paper provides a review of deep learning applications in scene understanding in autonomous robots, including innovations in object detection, semantic and instance segmentation, depth estimation, 3D reconstruction, and visual SLAM. It emphasizes how these techniques address limitations of traditional geometric models, improve depth perception in real time despite occlusions and textureless surfaces, and enhance semantic reasoning to understand the environment better. When these perception modules are integrated into dynamic and unstructured environments, they become more effective in decisionmaking, navigation and interaction. Lastly, the review outlines the existing problems and research directions to advance learning-based scene understanding of autonomous robots.