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无GPS环境下自主导航的软硬件系统

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

关键词: 自主导航 无GPS环境 多模态融合 机器人平台 定位建图

📋 核心要点

  1. 现有自主导航系统依赖GPS，在无GPS环境下性能受限，且通常针对特定机器人平台定制。
  2. UniPilot通过集成多模态传感器和自主导航软件，提供了一种通用的、可跨平台部署的自主导航解决方案。
  3. 实验表明，UniPilot能够在各种环境和机器人平台上实现稳健的定位、建图、规划和安全导航。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种紧凑的软硬件自主导航载荷UniPilot，它可以集成到各种机器人平台中，实现在无GPS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，从而在单一模态方法可能失效的条件下实现稳健运行。UniPilot运行完整的自主导航软件，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：现有自主导航系统在GPS受限或缺失的环境中表现不佳，并且通常针对特定机器人平台设计，缺乏通用性和可移植性。这限制了它们在各种实际场景中的应用，例如室内环境、地下矿井和城市峡谷等。现有方法通常依赖单一传感器，容易受到环境因素的影响，鲁棒性较差。

核心思路：UniPilot的核心思路是构建一个紧凑、通用的软硬件载荷，通过集成多模态传感器和自主导航软件，实现跨平台、无GPS环境下的自主导航。通过融合来自不同传感器的信息，提高系统的鲁棒性和可靠性。采用模块化设计，方便集成到不同的机器人平台上。

技术框架：UniPilot系统包含以下主要模块：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，提供环境的全面感知。2) 定位与建图模块：利用多模态传感器数据进行定位和建图，生成环境地图。3) 路径规划模块：基于环境地图和任务目标，规划安全、高效的路径。4) 导航控制模块：根据规划的路径，控制机器人安全地移动。5) 安全监控模块：监控系统状态，并在出现异常情况时采取安全措施。

关键创新：UniPilot的关键创新在于其通用性和多模态融合。它不是针对特定平台定制的，而是可以集成到各种机器人平台上。通过融合来自不同传感器的信息，提高了系统的鲁棒性和可靠性，使其能够在各种复杂环境中运行。此外，UniPilot还集成了探索和检查路径规划以及基于学习的导航策略，提高了自主导航的智能化水平。

关键设计：UniPilot在硬件上采用了紧凑的设计，方便集成到不同的机器人平台上。在软件上，采用了模块化的设计，方便扩展和定制。在多模态融合方面，采用了卡尔曼滤波等方法，有效地融合了来自不同传感器的信息。在路径规划方面，采用了A*算法等经典算法，并针对实际应用进行了优化。在导航控制方面，采用了PID控制等方法，保证了机器人的稳定性和精度。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多种机器人平台和不同环境中进行了大量实验，验证了UniPilot的有效性。实验结果表明，UniPilot能够在无GPS环境下实现稳健的定位、建图、规划和安全导航。具体的性能数据（例如定位精度、建图质量、导航成功率等）未在摘要中明确给出，但强调了其在不同平台和环境下的通用性和鲁棒性。

🎯 应用场景

UniPilot可广泛应用于各种需要在无GPS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、城市搜索救援机器人等。该研究成果有助于推动自主机器人在更广泛领域的应用，提高工作效率和安全性，并为未来的智能机器人发展奠定基础。

📄 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.