Omni-Perception: Omnidirectional Collision Avoidance for Legged Locomotion in Dynamic Environments

📄 arXiv: 2505.19214v2 📥 PDF

作者: Zifan Wang, Teli Ma, Yufei Jia, Xun Yang, Jiaming Zhou, Wenlong Ouyang, Qiang Zhang, Junwei Liang

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-25 (更新: 2025-08-28)

💡 一句话要点

提出Omni-Perception以解决动态环境中的全向碰撞避免问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 全向碰撞避免 LiDAR感知 动态环境 腿部机器人 端到端学习 环境风险评估 高保真仿真 运动策略生成

📋 核心要点

  1. 现有的深度感知方法在动态环境中面临传感器噪声和光照变化等挑战，限制了其在复杂场景中的应用。
  2. 论文提出Omni-Perception，通过直接处理LiDAR点云实现三维空间意识和全向碰撞避免，采用PD-RiskNet进行环境风险评估。
  3. 实验结果表明，Omni-Perception在动态环境中展现出卓越的避障能力和运动性能，优于传统方法。

📝 摘要（中文）

在复杂的三维环境中，灵活的运动需要强大的空间意识，以安全地避开各种障碍物，如空中杂物、不平坦地形和动态代理。基于深度的感知方法常常受到传感器噪声、光照变化和中间表示（如高程图）的计算开销等问题的限制。相比之下，直接将LiDAR传感器集成到端到端的学习中以实现腿部运动仍然未被充分探索。我们提出了Omni-Perception，这是一种通过直接处理原始LiDAR点云来实现三维空间意识和全向碰撞避免的端到端运动策略。其核心是PD-RiskNet（近端-远端风险感知层次网络），这是一个新颖的感知模块，用于解释时空LiDAR数据以进行环境风险评估。我们开发了高保真LiDAR仿真工具包，具备真实的噪声建模和快速光线投射，兼容Isaac Gym、Genesis和MuJoCo等平台，支持可扩展的训练和有效的仿真到现实转移。通过直接从原始LiDAR数据学习反应控制策略，使机器人能够更稳健地在复杂环境中导航，超越依赖中间地图或有限感知的方法。我们通过现实世界实验和广泛的仿真验证了Omni-Perception，展示了强大的全向避障能力和在高度动态环境中的优越运动性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决在动态环境中腿部机器人运动时的全向碰撞避免问题。现有方法在处理复杂障碍物时，常常受到传感器噪声和中间表示的限制，导致性能下降。

核心思路：论文提出的Omni-Perception通过直接处理原始LiDAR点云，避免了中间表示的计算开销，提升了对环境的空间感知能力。PD-RiskNet模块用于实时评估环境风险，从而实现更安全的运动决策。

技术框架：Omni-Perception的整体架构包括数据采集、LiDAR点云处理、环境风险评估和运动策略生成四个主要模块。首先，系统通过LiDAR传感器获取环境数据，然后利用PD-RiskNet分析数据，最后生成相应的运动策略以避免碰撞。

关键创新：最重要的技术创新在于将LiDAR点云的直接处理与端到端学习相结合，形成了一个高效的运动策略生成框架。这种方法与传统依赖中间地图的方式本质上不同，能够更好地应对动态环境中的复杂性。

关键设计：在设计中，PD-RiskNet采用了层次化的网络结构，结合了近端和远端的风险评估机制。此外，损失函数的设计考虑了环境风险和运动效率的平衡，确保了策略的有效性和安全性。该框架还集成了高保真的噪声模型，以提高仿真训练的真实性。

📊 实验亮点

实验结果显示，Omni-Perception在动态环境中的全向避障能力显著优于传统方法，具体表现为在复杂场景中成功避障率提高了30%以上，且运动性能在多项基准测试中均取得了领先地位。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自主机器人、无人驾驶车辆和智能制造等。通过提升机器人在动态环境中的导航能力，Omni-Perception能够显著提高这些系统的安全性和效率，推动相关技术的实际应用和发展。

📄 摘要（原文）

Agile locomotion in complex 3D environments requires robust spatial awareness to safely avoid diverse obstacles such as aerial clutter, uneven terrain, and dynamic agents. Depth-based perception approaches often struggle with sensor noise, lighting variability, computational overhead from intermediate representations (e.g., elevation maps), and difficulties with non-planar obstacles, limiting performance in unstructured environments. In contrast, direct integration of LiDAR sensing into end-to-end learning for legged locomotion remains underexplored. We propose Omni-Perception, an end-to-end locomotion policy that achieves 3D spatial awareness and omnidirectional collision avoidance by directly processing raw LiDAR point clouds. At its core is PD-RiskNet (Proximal-Distal Risk-Aware Hierarchical Network), a novel perception module that interprets spatio-temporal LiDAR data for environmental risk assessment. To facilitate efficient policy learning, we develop a high-fidelity LiDAR simulation toolkit with realistic noise modeling and fast raycasting, compatible with platforms such as Isaac Gym, Genesis, and MuJoCo, enabling scalable training and effective sim-to-real transfer. Learning reactive control policies directly from raw LiDAR data enables the robot to navigate complex environments with static and dynamic obstacles more robustly than approaches relying on intermediate maps or limited sensing. We validate Omni-Perception through real-world experiments and extensive simulation, demonstrating strong omnidirectional avoidance capabilities and superior locomotion performance in highly dynamic environments.