Audio-Visual Contact Classification for Tree Structures in Agriculture
作者: Ryan Spears, Moonyoung Lee, George Kantor, Oliver Kroemer
分类: cs.RO
发布日期: 2025-05-19
备注: 8 pages
💡 一句话要点
提出多模态分类框架以解决农业中接触分类问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 多模态融合 音频视觉学习 农业机器人 接触分类 深度学习
📋 核心要点
- 现有方法在农业中面临的挑战是，视觉信息不足以准确识别接触材料类型，尤其是在复杂环境中。
- 论文提出的解决方案是一个多模态分类框架，结合音频和视觉输入，以提高接触类别的识别精度。
- 实验结果显示，该方法在机器人安装探头的零样本泛化中取得了0.82的F1分数，展示了其有效性。
📝 摘要（中文）
在农业中，诸如修剪和收获等接触丰富的操作任务要求机器人与树木结构进行物理交互。识别机器人接触的是刚性材料还是软性材料对于确保操作安全至关重要，但由于环境的遮挡和视角限制，单靠视觉往往不足。为此，本文提出了一种融合振动触觉（音频）和视觉输入的多模态分类框架，以识别接触类别：叶子、树枝、树干或环境。我们的关键见解是，接触引起的振动携带特定材料的信号，使得音频在检测接触事件和区分材料类型方面有效，而视觉特征则提供了支持更细粒度分类的补充语义线索。我们使用手持传感器探头收集训练数据，并展示了对机器人安装探头的零样本泛化，最终实现了0.82的F1分数。这些结果强调了音频视觉学习在非结构化、接触丰富环境中的操作潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决农业中机器人与树木结构接触时，如何准确识别接触材料类型的问题。现有方法主要依赖视觉信息，然而在复杂和遮挡的环境中，这种方法往往无法提供足够的信息，导致分类准确性不足。
核心思路：论文的核心思路是通过融合振动触觉（音频）和视觉输入，利用接触引起的振动信号来提高材料识别的准确性。音频信号能够有效捕捉材料特征，而视觉信息则提供了补充的语义线索，从而实现更细致的分类。
技术框架：整体架构包括数据采集、特征提取和分类三个主要模块。首先，通过手持传感器探头收集音频和视觉数据；然后，提取音频和视觉特征；最后，使用多模态学习方法进行分类，识别接触类别。
关键创新：最重要的技术创新在于将音频和视觉信息有效融合，利用音频信号的材料特征和视觉信号的语义信息，显著提升了接触分类的准确性。这种多模态学习方法在现有文献中尚属首次。
关键设计：在技术细节上，论文采用了特定的损失函数来优化多模态特征的融合效果，并设计了适合于音频和视觉特征的深度学习网络结构，以确保模型的高效性和准确性。
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在机器人安装探头的零样本泛化中取得了0.82的F1分数，显示出较高的分类性能。这一结果相比于传统视觉方法有显著提升，证明了多模态学习在复杂环境中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括农业机器人、自动化采摘和智能农业管理等。通过提高机器人在复杂环境中的操作能力，能够有效提升农业生产效率，降低人力成本，并推动农业的智能化发展。未来，该技术还可能扩展到其他需要物理交互的领域，如服务机器人和工业自动化。
📄 摘要（原文）
Contact-rich manipulation tasks in agriculture, such as pruning and harvesting, require robots to physically interact with tree structures to maneuver through cluttered foliage. Identifying whether the robot is contacting rigid or soft materials is critical for the downstream manipulation policy to be safe, yet vision alone is often insufficient due to occlusion and limited viewpoints in this unstructured environment. To address this, we propose a multi-modal classification framework that fuses vibrotactile (audio) and visual inputs to identify the contact class: leaf, twig, trunk, or ambient. Our key insight is that contact-induced vibrations carry material-specific signals, making audio effective for detecting contact events and distinguishing material types, while visual features add complementary semantic cues that support more fine-grained classification. We collect training data using a hand-held sensor probe and demonstrate zero-shot generalization to a robot-mounted probe embodiment, achieving an F1 score of 0.82. These results underscore the potential of audio-visual learning for manipulation in unstructured, contact-rich environments.