Staircase Recognition and Location Based on Polarization Vision

📄 arXiv: 2505.19026v3 📥 PDF

作者: Weifeng Kong, Zhiying Tan

分类: cs.RO

发布日期: 2025-05-25 (更新: 2025-08-28)

💡 一句话要点

提出基于偏振视觉的楼梯识别与定位方法，增强机器人和视觉障碍人士的场景感知能力。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 偏振视觉 楼梯识别 三维重建 点云分割 深度信息融合 相机标定 机器人导航

📋 核心要点

  1. 现有楼梯场景感知技术存在识别精度低、易受环境光影响、计算需求高等问题，限制了其应用。
  2. 论文提出融合偏振和光强度信息的对比度增强算法，并结合YOLOv11点云分割，以及偏振双目和TOF深度信息融合的三维重建方法。
  3. 论文还提出了一种基于ICP配准和改进灰狼优化算法的单目相机和TOF相机的联合标定算法，提升重建质量。

📝 摘要（中文）

楼梯是人工场景中最常见的结构之一。然而，对于人形机器人和下肢残疾或视力障碍人士来说，在没有传感器和智能算法的帮助下穿越场景是很困难的。楼梯场景感知技术是识别和定位的前提。该技术对于机器人的模式切换和足迹位置的计算以适应不连续地形具有重要意义。然而，仍然存在许多问题制约着该技术的应用，例如识别精度低、传感器初始噪声高、输出信号不稳定以及计算需求高等问题。在场景重建方面，双目和飞行时间（TOF）重建容易受到环境光和目标物体表面材料的影响。相比之下，由于偏振片的特殊结构，偏振可以选择性地传输特定方向的偏振光，并且这种重建方法依赖于物体表面的偏振信息。因此，偏振重建的优势在于受环境光影响较小，并且不依赖于物体表面的纹理信息。本文提出了一种融合偏振和光强度信息的对比度增强算法，并结合了基于YOLOv11的点云分割，以实现楼梯的检测。为了实现高质量的重建，我们提出了一种融合偏振双目和TOF深度信息的方法，以实现楼梯的三维（3D）重建。此外，还提出了一种基于ICP配准和改进的灰狼优化算法的单目相机和TOF相机的联合标定算法。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决机器人和视觉障碍人士在复杂环境中楼梯识别与定位的问题。现有方法，如双目视觉和TOF传感器，易受环境光照和物体表面材质的影响，导致重建精度下降，且计算量大。

核心思路：论文的核心思路是利用偏振视觉对环境光不敏感的特性，结合光强度信息，增强图像对比度，从而提高楼梯的识别精度。同时，融合偏振双目和TOF深度信息，实现高质量的三维重建。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 偏振和光强度信息融合的对比度增强；2) 基于YOLOv11的点云分割，用于初步检测楼梯区域；3) 偏振双目和TOF深度信息融合的三维重建；4) 基于ICP配准和改进灰狼优化算法的单目相机和TOF相机联合标定。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种融合偏振和光强度信息的对比度增强算法，有效降低了环境光的影响；2) 提出了一种偏振双目和TOF深度信息融合的三维重建方法，提高了重建质量；3) 提出了一种基于ICP配准和改进灰狼优化算法的单目相机和TOF相机的联合标定算法，提升了标定精度。与现有方法相比，该方法更鲁棒，精度更高。

关键设计：对比度增强算法的具体实现细节未知，但可以推测可能涉及到偏振角度的分析和选择，以及光强度信息的加权融合。YOLOv11用于点云分割的具体配置和训练细节未知。ICP配准和改进灰狼优化算法的参数设置和优化目标未知。

📊 实验亮点

论文提出了一种融合偏振和光强度信息的对比度增强算法，并结合了基于YOLOv11的点云分割，以及偏振双目和TOF深度信息融合的三维重建方法。此外，还提出了一种基于ICP配准和改进灰狼优化算法的单目相机和TOF相机的联合标定算法。具体的实验数据和对比基线未知，但论文声称该方法能够实现高质量的楼梯三维重建。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人形机器人、辅助驾驶、智能家居、安防监控等领域。通过提高机器人和视觉障碍人士对楼梯等复杂环境的感知能力，可以增强其自主导航和避障能力，提升生活质量和工作效率。未来，该技术有望应用于更广泛的场景，如灾难救援、工业巡检等。

📄 摘要（原文）

Staircase is one of the most common structures in artificial scenes. However, it is difficult for humanoid robots and people with lower limb disabilities or visual impairment to cross the scene without the help of sensors and intelligent algorithms. Staircase scene perception technology is a prerequisite for recognition and localization. This technology is of great significance for the mode switching of the robot and the calculation of the footprint position to adapt to the discontinuous terrain. However, there are still many problems that constrain the application of this technology, such as low recognition accuracy, high initial noise from sensors, unstable output signals and high computational requirements. In terms of scene reconstruction, the binocular and time of flight (TOF) reconstruction of the scene can be easily affected by environmental light and the surface material of the target object. In contrast, due to the special structure of the polarizer, the polarization can selectively transmit polarized light in a specific direction and this reconstruction method relies on the polarization information of the object surface. So the advantages of polarization reconstruction are reflected, which are less affected by environmental light and not dependent on the texture information of the object surface. In this paper, in order to achieve the detection of staircase, this paper proposes a contrast enhancement algorithm that integrates polarization and light intensity information, and integrates point cloud segmentation based on YOLOv11. To realize the high-quality reconstruction, we proposed a method of fusing polarized binocular and TOF depth information to realize the three-dimensional (3D) reconstruction of the staircase. Besides, it also proposes a joint calibration algorithm of monocular camera and TOF camera based on ICP registration and improved gray wolf optimization algorithm.