Estimating Scene Flow in Robot Surroundings with Distributed Miniaturized Time-of-Flight Sensors

📄 arXiv: 2504.02439v2 📥 PDF

作者: Jack Sander, Giammarco Caroleo, Alessandro Albini, Perla Maiolino

分类: cs.RO, cs.CV

发布日期: 2025-04-03 (更新: 2025-07-31)

备注: 7 pages, 5 figures, 2 tables, 1 algorithm, IEEE RO-MAN 2025 accepted paper

💡 一句话要点

提出一种基于分布式ToF传感器的机器人场景流估计方法，用于提升机器人安全。

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

关键词: 场景流估计 飞行时间传感器 机器人感知 点云处理 迭代最近点算法

📋 核心要点

  1. 现有方法难以有效处理机器人周围低密度、高噪声的ToF传感器数据，限制了机器人对环境动态的感知能力。
  2. 该方法通过点云聚类、ICP算法和噪声抑制策略，从低质量ToF数据中提取准确的场景流信息。
  3. 实验表明，该方法在估计运动方向和幅度方面表现良好，误差与传感器噪声水平一致，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用分布式微型飞行时间(ToF)传感器获取的低密度、含噪声点云进行场景流估计的方法，旨在跟踪机器人周围的人或物体的运动，从而提高机器人运动和反应的安全性。该方法首先对连续帧的点云进行聚类，然后应用迭代最近点(ICP)算法估计稠密运动流。为了减轻传感器噪声和低密度数据点的影响，该方法引入了额外的步骤，包括基于适应度的分类来区分静止点和移动点，以及内点移除策略来优化几何对应关系。实验结果表明，该方法能够稳定地逼近运动方向和幅度，误差与传感器噪声水平相当。实验中使用了24个ToF传感器，用于估计以不同受控速度移动的物体的速度。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人环境中，利用分布式微型ToF传感器获取的低密度、含噪声点云进行精确场景流估计的问题。现有方法难以有效处理这种低质量数据，导致机器人无法准确感知周围环境的动态变化，从而影响其安全性和交互能力。

核心思路：论文的核心思路是通过结合点云聚类、迭代最近点(ICP)算法和噪声抑制策略，从低质量的ToF传感器数据中提取出可靠的场景流信息。通过区分静止点和移动点，并移除异常值，来提高ICP算法的鲁棒性和精度。

技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 从分布式ToF传感器获取点云数据；2) 对连续帧的点云进行聚类，将属于同一物体的点云分组；3) 使用基于适应度的分类器区分静止点和移动点；4) 应用ICP算法估计点云之间的运动变换，得到稠密运动流；5) 使用内点移除策略优化几何对应关系，进一步提高运动估计的精度。

关键创新：该方法的关键创新在于针对低密度、含噪声的ToF传感器数据，设计了一套有效的场景流估计流程。通过引入基于适应度的分类器和内点移除策略，显著提高了ICP算法在恶劣数据条件下的鲁棒性和精度。

关键设计：适应度分类器用于区分静止点和移动点，其阈值需要根据具体的传感器噪声水平和场景动态范围进行调整。内点移除策略通过设定距离阈值来过滤掉不符合几何一致性的点对，该阈值也需要根据传感器精度和场景复杂度进行调整。ICP算法的迭代次数和收敛条件也会影响最终的运动估计精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法能够稳定地逼近运动方向和幅度，误差与传感器噪声水平相当。该方法在不同速度下对移动物体的速度估计误差与传感器噪声水平一致，验证了其在实际应用中的可行性。实验中使用了24个ToF传感器，证明了该方法可以有效处理来自多个分布式传感器的融合数据。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于服务机器人、自动驾驶车辆等领域，提升机器人对周围环境的感知能力，使其能够更安全、更有效地与人类和环境进行交互。例如，服务机器人可以利用该技术检测周围行人的运动，从而避免碰撞；自动驾驶车辆可以利用该技术识别周围车辆和行人的运动趋势，从而做出更合理的驾驶决策。未来，该技术还可以扩展到其他需要低成本、小型化传感器的应用场景。

📄 摘要（原文）

Tracking motions of humans or objects in the surroundings of the robot is essential to improve safe robot motions and reactions. In this work, we present an approach for scene flow estimation from low-density and noisy point clouds acquired from miniaturized Time of Flight (ToF) sensors distributed on the robot body. The proposed method clusters points from consecutive frames and applies Iterative Closest Point (ICP) to estimate a dense motion flow, with additional steps introduced to mitigate the impact of sensor noise and low-density data points. Specifically, we employ a fitness-based classification to distinguish between stationary and moving points and an inlier removal strategy to refine geometric correspondences. The proposed approach is validated in an experimental setup where 24 ToF are used to estimate the velocity of an object moving at different controlled speeds. Experimental results show that the method consistently approximates the direction of the motion and its magnitude with an error which is in line with sensor noise.