Reality Fusion: Robust Real-time Immersive Mobile Robot Teleoperation with Volumetric Visual Data Fusion

📄 arXiv: 2408.01225v2 📥 PDF

作者: Ke Li, Reinhard Bacher, Susanne Schmidt, Wim Leemans, Frank Steinicke

分类: cs.RO

发布日期: 2024-08-02 (更新: 2025-08-07)

备注: Accepted at IROS 2024

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Reality Fusion：基于体素高斯融合的鲁棒实时沉浸式移动机器人遥操作

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 机器人遥操作 虚拟现实 3D高斯splats 数据融合 沉浸式体验

📋 核心要点

  1. 现有机器人遥操作系统在复杂环境中存在深度传感器视野受限和数据传输成本高等问题。
  2. Reality Fusion通过融合机器人深度传感器数据和远程环境的3D高斯splats渲染，扩展空间信息并平衡数据传输成本。
  3. 用户研究表明，Reality Fusion显著提升了用户在VR遥操作中的性能、情境感知和用户偏好。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Reality Fusion的机器人遥操作系统。该系统将典型的机器人载板深度传感器数据与远程复杂环境的高分辨率、高帧率、宽视野的逼真渲染（表示为3D高斯splats，3DGS）进行定位、流式传输、投影和融合。该框架支持在沉浸式VR中进行鲁棒的以自我为中心和以外部为中心的机器人遥操作，3DGS有效地扩展了视野有限的深度传感器的空间信息，并平衡了数据流传输成本和数据视觉质量之间的权衡。通过包含24名参与者的用户研究评估了该框架，结果表明Reality Fusion显著提高了用户性能、情境感知和用户偏好。为了支持进一步的研究和开发，我们提供了一个开源实现，其中包含一个易于复制的定制遥操作机器人、一个高性能虚拟现实3DGS渲染器和一个沉浸式机器人控制包。

🔬 方法详解

问题定义：现有的机器人遥操作系统在复杂环境中面临挑战。车载深度传感器的视野有限，难以提供全面的环境感知。同时，直接传输高分辨率的环境数据会带来巨大的带宽压力，影响实时性。因此，如何在有限的带宽下，为操作者提供足够的环境信息，是机器人遥操作的关键问题。

核心思路：Reality Fusion的核心思路是将机器人自身的深度传感器数据与远程环境的3D高斯splats（3DGS）表示融合。3DGS能够以紧凑的方式表示复杂场景，并支持高质量的渲染。通过将3DGS渲染结果与深度传感器数据结合，可以有效地扩展机器人的环境感知范围，同时控制数据传输量。

技术框架：Reality Fusion系统包含以下主要模块：1) 机器人端：负责采集深度传感器数据，并将其传输到控制端。2) 环境建模端：利用3DGS表示远程环境，并进行高质量渲染。3) 控制端：接收机器人深度数据和3DGS渲染结果，进行融合，并在VR环境中呈现给操作者。4) VR交互端：允许操作者在VR环境中控制机器人，并将控制指令发送到机器人端。

关键创新：该论文的关键创新在于将3DGS表示引入到机器人遥操作中。3DGS能够以较小的存储空间和传输带宽，提供高质量的场景渲染，从而解决了传统方法中数据传输量大和环境感知范围有限的问题。此外，该系统还实现了深度传感器数据与3DGS渲染结果的有效融合，为操作者提供了更全面的环境信息。

关键设计：在数据融合方面，系统需要解决深度传感器数据与3DGS渲染结果的坐标对齐问题。论文中可能采用了基于位姿估计的方法，将两者统一到同一坐标系下。此外，为了保证VR环境的流畅性，需要对3DGS渲染进行优化，例如采用GPU加速渲染等技术。具体的参数设置和损失函数等技术细节在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

用户研究表明，Reality Fusion显著提高了用户在VR遥操作中的性能、情境感知和用户偏好。具体来说，与传统的遥操作方法相比，用户在使用Reality Fusion时，能够更快地完成任务，犯更少的错误，并且对环境有更清晰的了解。这些结果表明，Reality Fusion是一种有效的机器人遥操作解决方案。

🎯 应用场景

Reality Fusion技术可应用于各种需要远程操作的场景，例如：灾难救援、危险环境探测、太空探索、远程医疗等。该技术能够提高操作者在复杂环境中的情境感知能力，从而提升操作效率和安全性。未来，该技术有望与更先进的机器人控制算法相结合，实现更智能、更高效的远程操作。

📄 摘要（原文）

We introduce Reality Fusion, a novel robot teleoperation system that localizes, streams, projects, and merges a typical onboard depth sensor with a photorealistic, high resolution, high framerate, and wide field of view (FoV) rendering of the complex remote environment represented as 3D Gaussian splats (3DGS). Our framework enables robust egocentric and exocentric robot teleoperation in immersive VR, with the 3DGS effectively extending spatial information of a depth sensor with limited FoV and balancing the trade-off between data streaming costs and data visual quality. We evaluated our framework through a user study with 24 participants, which revealed that Reality Fusion leads to significantly better user performance, situation awareness, and user preferences. To support further research and development, we provide an open-source implementation with an easy-to-replicate custom-made telepresence robot, a high-performance virtual reality 3DGS renderer, and an immersive robot control package. (Source code: https://github.com/uhhhci/RealityFusion)