UniPilot: Enabling GPS-Denied Autonomy Across Embodiments

📄 arXiv: 2509.11793v1 📥 PDF

作者: Mihir Kulkarni, Mihir Dharmadhikari, Nikhil Khedekar, Morten Nissov, Mohit Singh, Philipp Weiss, Kostas Alexis

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-15

💡 一句话要点

UniPilot：一种支持多种机器人平台在GPS拒止环境下自主导航的软硬件一体化方案

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 自主导航 GPS拒止 多模态融合 机器人平台 SLAM

📋 核心要点

  1. 现有自主导航系统在GPS拒止环境下表现不佳，依赖单一传感器容易失效，限制了其在复杂环境中的应用。
  2. UniPilot采用多模态融合感知，结合激光雷达、雷达、视觉和惯性传感器，提升了系统在恶劣环境下的鲁棒性。
  3. 通过大量实验验证了UniPilot在多种机器人平台和不同环境下的建图、规划和安全导航能力，证明了其有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种紧凑的软硬件一体化自主导航载荷UniPilot，它可以集成到各种机器人平台中，实现在GPS拒止环境下的自主运行。该系统集成了包括激光雷达、雷达、视觉和惯性传感在内的多模态传感套件，以在单模态方法可能失效的条件下实现稳健运行。UniPilot运行完整的自主软件，包括多模态感知、探索和检查路径规划以及基于学习的导航策略。该载荷在一个单元中提供强大的定位、建图、规划、安全和控制能力，可以部署在各种平台上。大量的实验在不同的环境和各种机器人平台上进行，以验证该载荷所实现的建图、规划和安全导航能力。

🔬 方法详解

问题定义：在GPS拒止的环境中，如何实现多种机器人平台的自主导航？现有方法通常依赖GPS或单一传感器，在复杂或恶劣环境下容易失效，导致定位不准、规划失败，甚至发生碰撞。因此，需要一种鲁棒性强、适应性广的自主导航方案。

核心思路：UniPilot的核心思路是利用多模态传感器融合，结合激光雷达、雷达、视觉和惯性传感器，互补彼此的优缺点，提高系统在各种环境下的感知能力。同时，采用模块化的软硬件设计，方便集成到不同的机器人平台上。

技术框架：UniPilot系统主要包含以下几个模块：1) 多模态感知模块：融合激光雷达、雷达、视觉和惯性传感器数据，进行环境建模和目标检测。2) 定位模块：利用多模态感知结果，采用SLAM等算法进行精确定位。3) 规划模块：根据任务目标和环境地图，生成安全可行的路径。4) 控制模块：控制机器人沿着规划路径运动，并进行避障。5) 安全模块：实时监测机器人状态和环境，防止碰撞等安全事故。

关键创新：UniPilot的关键创新在于其多模态融合感知和模块化设计。多模态融合感知提高了系统在复杂环境下的鲁棒性，模块化设计方便集成到不同的机器人平台上，降低了开发成本和周期。

关键设计：UniPilot在多模态融合感知方面，采用了卡尔曼滤波等方法，对不同传感器的数据进行融合，并根据传感器的可靠性动态调整权重。在规划方面，采用了A*算法等全局路径规划算法，并结合局部避障算法，保证路径的安全性和效率。具体的参数设置和网络结构等细节在论文中未详细描述，属于未知信息。

📊 实验亮点

UniPilot在多种机器人平台和不同环境下进行了大量实验验证。实验结果表明，UniPilot能够实现厘米级的定位精度，并成功完成各种自主导航任务，例如：在室内环境中进行自主巡逻，在地下矿井中进行自主勘探。具体的性能数据和对比基线在论文中未详细描述，属于未知信息。

🎯 应用场景

UniPilot可广泛应用于各种需要在GPS拒止环境下进行自主导航的场景，例如：室内机器人、地下矿井机器人、灾难救援机器人、农业机器人等。该研究的实际价值在于提供了一种通用的自主导航解决方案，降低了机器人开发的门槛，加速了机器人在各个领域的应用。未来，UniPilot有望进一步扩展到更多类型的机器人平台和更复杂的环境。

📄 摘要（原文）

This paper presents UniPilot, a compact hardware-software autonomy payload that can be integrated across diverse robot embodiments to enable autonomous operation in GPS-denied environments. The system integrates a multi-modal sensing suite including LiDAR, radar, vision, and inertial sensing for robust operation in conditions where uni-modal approaches may fail. UniPilot runs a complete autonomy software comprising multi-modal perception, exploration and inspection path planning, and learning-based navigation policies. The payload provides robust localization, mapping, planning, and safety and control capabilities in a single unit that can be deployed across a wide range of platforms. A large number of experiments are conducted across diverse environments and on a variety of robot platforms to validate the mapping, planning, and safe navigation capabilities enabled by the payload.