Spectral Signature Mapping from RGB Imagery for Terrain-Aware Navigation

📄 arXiv: 2509.19105v2 📥 PDF

作者: Sarvesh Prajapati, Ananya Trivedi, Nathaniel Hanson, Bruce Maxwell, Taskin Padir

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-23 (更新: 2025-11-28)

备注: 8 pages, 11 figures, accepted to Robotic Computing & Communication

💡 一句话要点

提出RS-Net，利用RGB图像预测光谱特征，实现地形感知导航

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 地形感知导航 光谱特征预测 RGB图像 深度学习 机器人 运动规划 模型预测控制

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖几何或语义标签进行地形分类，无法区分视觉相似但材料属性不同的表面，限制了导航的准确性。
  2. 论文提出RS-Net，通过深度学习将RGB图像转换为光谱特征，从而推断材料成分，弥合RGB传感和光谱数据之间的差距。
  3. 通过实验验证，该方法可用于轮式机器人的地形分类和运动规划，以及四足机器人在湿滑表面的摩擦估计和导航。

📝 摘要（中文）

在户外环境中成功导航需要准确预测机器人与地形之间的物理交互。许多现有方法依赖于几何或语义标签来分类可通行表面。然而，这些标签无法区分视觉上相似但材料属性不同的表面。光谱传感器能够从跨多个波长带测量的表面反射率推断材料成分。尽管光谱传感在机器人技术中越来越受欢迎，但由于需要定制硬件集成、高传感器成本和计算密集型处理流程，其广泛部署仍然受到限制。本文提出了一种名为RGB图像到光谱特征神经网络（RS-Net）的深度神经网络，旨在弥合RGB传感的可访问性与光谱数据提供的丰富材料信息之间的差距。RS-Net从RGB图像块预测光谱特征，我们将其映射到地形标签和摩擦系数。由此产生的地形分类被集成到基于采样的运动规划器中，用于在户外环境中运行的轮式机器人。同样，摩擦估计被纳入基于接触力的模型预测控制（MPC）中，用于在湿滑表面上导航的四足机器人。总的来说，我们的框架在训练期间离线学习任务相关的物理属性，此后仅依赖于运行时的RGB传感。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于几何或语义标签的地形分类方法无法有效区分视觉相似但材料属性不同的表面，导致机器人难以准确预测与地形的物理交互，从而影响导航性能。光谱传感虽然能提供丰富的材料信息，但成本高昂且计算复杂，难以广泛应用。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习模型RS-Net，学习RGB图像与光谱特征之间的映射关系。通过RGB图像预测光谱特征，从而间接获取材料信息，实现地形分类和物理属性估计，无需昂贵的光谱传感器。

技术框架：整体框架包含以下几个主要阶段：1) 数据采集：收集包含RGB图像和对应光谱数据的训练数据集。2) RS-Net训练：训练深度神经网络RS-Net，学习RGB图像到光谱特征的映射。3) 特征映射：将预测的光谱特征映射到地形标签和摩擦系数。4) 运动规划/控制：将地形分类和摩擦系数信息集成到轮式机器人的采样运动规划器和四足机器人的模型预测控制中。

关键创新：最重要的创新点在于RS-Net的提出，它能够从易于获取的RGB图像中预测光谱特征，从而避免了对昂贵光谱传感器的依赖。这种方法将视觉信息与材料属性联系起来，为地形感知导航提供了一种新的途径。

关键设计：RS-Net的具体网络结构未知，但可以推测其可能采用卷积神经网络（CNN）提取RGB图像特征，并使用全连接层或循环神经网络（RNN）将特征映射到光谱特征向量。损失函数的设计可能包括光谱特征预测的均方误差损失，以及地形分类的交叉熵损失。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文正文中查找。

📊 实验亮点

论文通过实验验证了RS-Net的有效性，但具体的性能数据和对比基线未知。摘要中提到，该方法被成功应用于轮式机器人的地形分类和运动规划，以及四足机器人在湿滑表面的摩擦估计和导航。具体的性能提升幅度需要在论文正文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于多种机器人导航场景，例如：户外自主导航、农业机器人、搜救机器人、行星探测等。通过RGB图像预测地形材料属性，机器人能够更好地理解环境，从而做出更安全、更高效的导航决策。该技术降低了对专业传感器的依赖，有望推动机器人技术在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Successful navigation in outdoor environments requires accurate prediction of the physical interactions between the robot and the terrain. Many prior methods rely on geometric or semantic labels to classify traversable surfaces. However, such labels cannot distinguish visually similar surfaces that differ in material properties. Spectral sensors enable inference of material composition from surface reflectance measured across multiple wavelength bands. Although spectral sensing is gaining traction in robotics, widespread deployment remains constrained by the need for custom hardware integration, high sensor costs, and compute-intensive processing pipelines. In this paper, we present the RGB Image to Spectral Signature Neural Network (RS-Net), a deep neural network designed to bridge the gap between the accessibility of RGB sensing and the rich material information provided by spectral data. RS-Net predicts spectral signatures from RGB patches, which we map to terrain labels and friction coefficients. The resulting terrain classifications are integrated into a sampling-based motion planner for a wheeled robot operating in outdoor environments. Likewise, the friction estimates are incorporated into a contact-force-based MPC for a quadruped robot navigating slippery surfaces. Overall, our framework learns the task-relevant physical properties offline during training and thereafter relies solely on RGB sensing at run time.