Deep Learning-Based Multi-Modal Fusion for Robust Robot Perception and Navigation

📄 arXiv: 2504.19002v1 📥 PDF

作者: Delun Lai, Yeyubei Zhang, Yunchong Liu, Chaojie Li, Huadong Mo

分类: cs.LG, cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-04-26

备注: 6 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出一种基于深度学习的多模态融合方法，增强复杂环境下机器人导航的鲁棒性。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态融合 深度学习 机器人导航 自主移动 时间序列建模

📋 核心要点

  1. 现有方法在复杂环境中机器人导航感知能力不足，难以有效融合多模态数据。
  2. 提出一种深度学习多模态融合架构，通过自适应加权融合RGB图像和激光雷达数据。
  3. 在KITTI数据集上实验表明，该方法在保持实时性的前提下，导航和定位精度分别提升了3.5%和2.2%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的基于深度学习的多模态融合架构，旨在增强自主导航机器人在复杂环境中的感知能力。该系统利用创新的特征提取模块、自适应融合策略和时间序列建模机制，有效地整合了RGB图像和激光雷达数据。主要贡献包括：设计轻量级特征提取网络以增强特征表示；开发自适应加权跨模态融合策略以提高系统鲁棒性；以及结合时间序列信息建模以提高动态场景感知精度。在KITTI数据集上的实验结果表明，该方法在保持实时性能的同时，导航和定位精度分别提高了3.5%和2.2%。这项工作为复杂环境中的自主机器人导航提供了一种新的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有机器人导航方法在复杂环境中，难以有效融合RGB图像和LiDAR数据，导致感知精度和鲁棒性不足。尤其是在动态场景中，时间序列信息的缺失进一步降低了导航性能。因此，如何设计一种能够有效融合多模态数据，并充分利用时间序列信息的导航系统是本文要解决的问题。

核心思路：本文的核心思路是利用深度学习技术，设计一个能够自适应地融合RGB图像和LiDAR数据的多模态融合框架。通过轻量级的特征提取网络提取有效的特征表示，并采用自适应加权策略来平衡不同模态数据的重要性，从而提高系统在复杂环境下的鲁棒性。此外，引入时间序列建模机制，以提升动态场景的感知精度。

技术框架：该方法主要包含三个核心模块：1) 轻量级特征提取模块：分别从RGB图像和LiDAR数据中提取特征；2) 自适应加权跨模态融合模块：根据输入数据的质量和相关性，动态调整不同模态数据的权重，实现更有效的融合；3) 时间序列建模模块：利用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型，对时间序列信息进行建模，提高动态场景的感知精度。整体流程是，首先通过特征提取模块获得RGB图像和LiDAR数据的特征表示，然后通过自适应加权融合模块进行融合，最后利用时间序列建模模块对融合后的特征进行处理，得到最终的导航决策。

关键创新：本文的关键创新在于以下三个方面：1) 设计了一种轻量级的特征提取网络，能够在保证特征表示能力的同时，降低计算复杂度，提高实时性；2) 提出了一种自适应加权跨模态融合策略，能够根据输入数据的质量和相关性，动态调整不同模态数据的权重，提高系统鲁棒性；3) 引入了时间序列建模机制，能够充分利用时间序列信息，提高动态场景的感知精度。与现有方法相比，本文的方法能够更有效地融合多模态数据，并充分利用时间序列信息，从而提高导航性能。

关键设计：在特征提取模块中，采用了轻量级的卷积神经网络（CNN），如MobileNet或ShuffleNet，以降低计算复杂度。自适应加权融合模块使用注意力机制，根据输入数据的质量和相关性，动态调整不同模态数据的权重。时间序列建模模块采用了LSTM网络，以捕捉时间序列信息。损失函数方面，采用了导航任务常用的损失函数，如交叉熵损失或均方误差损失。具体参数设置需要根据实际数据集进行调整。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在KITTI数据集上取得了显著的性能提升。与现有方法相比，导航精度提高了3.5%，定位精度提高了2.2%。同时，该方法保持了实时性能，能够满足实际应用的需求。这些结果验证了该方法在复杂环境下机器人导航方面的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于自主移动机器人、自动驾驶、智能安防等领域。通过提高机器人在复杂环境下的感知和导航能力，可以实现更安全、更高效的自动化作业。例如，在物流仓储中，可以提高机器人的拣选和搬运效率；在自动驾驶领域，可以提高车辆在复杂交通环境下的行驶安全性。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a novel deep learning-based multimodal fusion architecture aimed at enhancing the perception capabilities of autonomous navigation robots in complex environments. By utilizing innovative feature extraction modules, adaptive fusion strategies, and time-series modeling mechanisms, the system effectively integrates RGB images and LiDAR data. The key contributions of this work are as follows: a. the design of a lightweight feature extraction network to enhance feature representation; b. the development of an adaptive weighted cross-modal fusion strategy to improve system robustness; and c. the incorporation of time-series information modeling to boost dynamic scene perception accuracy. Experimental results on the KITTI dataset demonstrate that the proposed approach increases navigation and positioning accuracy by 3.5% and 2.2%, respectively, while maintaining real-time performance. This work provides a novel solution for autonomous robot navigation in complex environments.