Holistic Fusion: Task- and Setup-Agnostic Robot Localization and State Estimation with Factor Graphs
作者: Julian Nubert, Turcan Tuna, Jonas Frey, Cesar Cadena, Katherine J. Kuchenbecker, Shehryar Khattak, Marco Hutter
分类: cs.RO, cs.CV, eess.SY
发布日期: 2025-04-08
备注: 21 pages, 25 figures, 9 tables, journal submission
💡 一句话要点
Holistic Fusion：基于因子图的任务与平台无关的机器人定位与状态估计
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人定位 状态估计 传感器融合 因子图 多模态融合
📋 核心要点
- 现有传感器融合方法通常针对特定场景设计，缺乏通用性和灵活性，难以适应复杂多变的环境。
- Holistic Fusion将传感器融合建模为联合估计问题，利用因子图融合多种传感器数据，并显式考虑参考系对齐。
- 该框架在多种机器人平台上进行了实验验证，实现了低延迟、平滑的状态估计和低漂移的全局定位。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种灵活的开源多模态传感器融合方案Holistic Fusion，旨在解决移动机器人在复杂环境中低延迟局部运动估计（如动态操作）和精确全局定位（如路径规划）的需求。该方案具有任务和平台无关性，通用且易用。Holistic Fusion将传感器融合建模为局部和全局机器人状态以及动态上下文变量（数量不限）的联合估计问题，并自动对齐参考坐标系。这种形式适用于各种实际应用，无需概念上的修改。该方案基于因子图，能够直接融合任意数量的绝对、局部和地标测量，这些测量相对于不同的参考系表达，通过将它们显式地包含为优化中的状态，并将其演化建模为随机游走。此外，特别关注局部平滑性和一致性，以防止机器人状态估计中的跳变。HF能够在典型的机器人硬件上实现低延迟和平滑的在线状态估计，同时以IMU测量速率提供低漂移的全局定位。该框架的有效性已在三个机器人平台的五个真实场景中得到验证，每个平台都有不同的任务需求。
🔬 方法详解
问题定义：移动机器人在复杂环境中需要同时实现低延迟的局部运动估计和精确的全局定位。现有的传感器融合方法通常针对特定场景设计，难以适应不同的任务和平台，缺乏通用性和灵活性。此外，不同传感器数据通常在不同的参考系下表达，需要进行坐标系对齐。
核心思路：Holistic Fusion的核心思路是将传感器融合问题建模为一个联合估计问题，同时估计机器人的局部和全局状态，以及动态上下文变量。通过将不同参考系下的测量值都作为状态变量包含在优化中，并建模其演化过程，实现参考系的自动对齐。利用因子图框架，可以灵活地融合来自各种传感器的信息。
技术框架：Holistic Fusion的整体框架基于因子图。该框架包含以下主要模块：1) 传感器数据预处理模块，负责对原始传感器数据进行滤波、校准等处理；2) 因子图构建模块，根据传感器测量值和运动模型构建因子图；3) 优化求解模块，利用非线性优化算法求解因子图，得到机器人状态的最优估计；4) 状态更新模块，将优化结果更新到机器人状态估计中。
关键创新：Holistic Fusion的关键创新在于其通用的传感器融合框架，能够处理任意数量的传感器，并自动对齐不同参考系。通过将参考系作为状态变量进行估计，避免了手动标定的繁琐过程，提高了系统的鲁棒性和易用性。此外，该框架特别关注局部平滑性和一致性，以防止机器人状态估计中的跳变。
关键设计：Holistic Fusion使用随机游走模型来描述参考系的演化过程。因子图的构建基于传感器测量模型和运动模型。优化求解采用非线性最小二乘法，例如Levenberg-Marquardt算法。为了保证局部平滑性，引入了平滑因子，惩罚状态估计中的突变。损失函数通常是各项因子对应的残差平方和。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
Holistic Fusion在五个真实场景中进行了实验验证，包括室内导航、室外路径规划和动态操作等。实验结果表明，该框架能够在典型的机器人硬件上实现低延迟和平滑的在线状态估计，同时以IMU测量速率提供低漂移的全局定位。与现有的传感器融合方法相比，Holistic Fusion具有更好的通用性和鲁棒性，能够适应不同的任务和平台。
🎯 应用场景
Holistic Fusion可应用于各种移动机器人平台，例如无人车、无人机、移动操作机器人等。该框架能够为这些机器人提供精确可靠的定位和状态估计，从而支持其在复杂环境中的自主导航、路径规划、目标跟踪等任务。该研究的实际价值在于提高了机器人系统的通用性和鲁棒性，降低了开发和部署成本。未来，该框架有望进一步扩展到更多应用领域，例如增强现实、虚拟现实等。
📄 摘要（原文）
Seamless operation of mobile robots in challenging environments requires low-latency local motion estimation (e.g., dynamic maneuvers) and accurate global localization (e.g., wayfinding). While most existing sensor-fusion approaches are designed for specific scenarios, this work introduces a flexible open-source solution for task- and setup-agnostic multimodal sensor fusion that is distinguished by its generality and usability. Holistic Fusion formulates sensor fusion as a combined estimation problem of i) the local and global robot state and ii) a (theoretically unlimited) number of dynamic context variables, including automatic alignment of reference frames; this formulation fits countless real-world applications without any conceptual modifications. The proposed factor-graph solution enables the direct fusion of an arbitrary number of absolute, local, and landmark measurements expressed with respect to different reference frames by explicitly including them as states in the optimization and modeling their evolution as random walks. Moreover, local smoothness and consistency receive particular attention to prevent jumps in the robot state belief. HF enables low-latency and smooth online state estimation on typical robot hardware while simultaneously providing low-drift global localization at the IMU measurement rate. The efficacy of this released framework is demonstrated in five real-world scenarios on three robotic platforms, each with distinct task requirements.