MorphoNavi: Aerial-Ground Robot Navigation with Object Oriented Mapping in Digital Twin

📄 arXiv: 2504.16914v1 📥 PDF

作者: Sausar Karaf, Mikhail Martynov, Oleg Sautenkov, Zhanibek Darush, Dzmitry Tsetserukou

分类: cs.RO

发布日期: 2025-04-23

💡 一句话要点

MorphoNavi：数字孪生中基于对象识别的空地机器人导航

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

关键词: 空地协同 机器人导航 对象识别 单目视觉 数字孪生

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在未知环境中进行鲁棒的空地协同导航，尤其是在缺乏精确地图和需要识别多种物体时。
  2. MorphoNavi系统利用单目相机进行对象识别和定位，构建环境的面向对象地图，实现空地机器人的协同导航。
  3. 在模拟搜索救援场景中，MorphoGear机器人成功定位目标，验证了该系统在非结构化环境中有效性和通用性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新颖的地图构建方法，用于配备单目相机的通用空地机器人系统。该系统能够检测各种物体并估计其位置，而无需针对特定环境进行微调。通过模拟的搜索和救援场景评估了系统的性能，其中MorphoGear机器人成功定位了一个机器狗，同时操作员监控了整个过程。这项工作有助于开发能够在非结构化环境中运行的智能、多模态机器人系统。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决空地机器人协同导航中，在未知或非结构化环境中进行有效地图构建和目标识别的问题。现有方法通常依赖于预先构建的精确地图，或者需要针对特定环境进行大量训练，难以适应复杂多变的环境。此外，通用物体识别能力也是一个挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用单目视觉，通过对象识别构建环境的语义地图，从而实现空地机器人的自主导航。通过识别环境中的关键物体，机器人可以理解环境的结构和语义信息，从而进行更智能的路径规划和目标搜索。

技术框架：MorphoNavi系统的整体框架包含以下几个主要模块：1) 单目视觉数据采集；2) 对象检测与识别；3) 基于对象信息的地图构建；4) 空地机器人协同导航。首先，无人机和地面机器人通过单目相机获取环境图像。然后，利用对象检测算法识别图像中的物体，并估计其三维位置。接着，将这些物体信息整合到地图中，构建一个面向对象的环境地图。最后，空地机器人根据该地图进行协同导航，完成搜索和救援等任务。

关键创新：该论文的关键创新在于提出了一种基于对象识别的地图构建方法，该方法无需预先构建精确地图，也无需针对特定环境进行训练。通过识别环境中的关键物体，机器人可以理解环境的结构和语义信息，从而进行更智能的路径规划和目标搜索。这种方法具有很强的通用性和适应性，可以应用于各种不同的环境。

关键设计：论文中使用了单目相机作为主要的传感器，并采用了一种基于深度学习的对象检测算法来识别环境中的物体。具体的技术细节包括：未知

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

在模拟的搜索救援场景中，MorphoGear机器人成功定位了目标机器狗，验证了该系统的有效性。该系统无需预先构建精确地图，也无需针对特定环境进行训练，具有很强的通用性和适应性。实验结果表明，该系统能够在非结构化环境中实现有效的空地机器人协同导航。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于搜索救援、环境监测、工业巡检等领域。在搜索救援中，空地机器人可以自主搜索并定位受困人员。在环境监测中，可以用于监测污染源或野生动物的分布。在工业巡检中，可以用于检测设备故障或安全隐患。该技术具有广泛的应用前景，并有望在未来得到更广泛的应用。

📄 摘要（原文）

This paper presents a novel mapping approach for a universal aerial-ground robotic system utilizing a single monocular camera. The proposed system is capable of detecting a diverse range of objects and estimating their positions without requiring fine-tuning for specific environments. The system's performance was evaluated through a simulated search-and-rescue scenario, where the MorphoGear robot successfully located a robotic dog while an operator monitored the process. This work contributes to the development of intelligent, multimodal robotic systems capable of operating in unstructured environments.