APREBot: Active Perception System for Reflexive Evasion Robot

📄 arXiv: 2509.24733v1 📥 PDF

作者: Zihao Xu, Kuankuan Sima, Junhao Deng, Zixuan Zhuang, Chunzheng Wang, Ce Hao, Jin Song Dong

分类: cs.RO

发布日期: 2025-09-29

💡 一句话要点

APREBot：用于反射性避障机器人的主动感知系统

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 四足机器人 主动感知 反射性避障 激光雷达 相机

📋 核心要点

  1. 四足机器人在动态环境中导航时，需要快速响应并避开各个方向出现的障碍物，而单传感器系统存在局限性。
  2. APREBot的核心思想是融合激光雷达的全局感知和相机的主动聚焦，构建分层感知系统，提升环境理解的全面性。
  3. 通过sim-to-real实验，APREBot在安全性与效率上均优于现有方法，验证了其在复杂动态环境中自主避障的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为APREBot（Active Perception System for Reflexive Evasion Robot）的新型框架，用于四足机器人在动态环境中进行可靠的自主导航。该框架结合了反射性避障和主动分层感知，旨在解决单传感器系统在动态环境中感知能力不足的问题。APREBot巧妙地将基于激光雷达的全局扫描与基于相机的主动聚焦相结合，从而实现全面的环境感知，这对于四足机器人敏捷地避开障碍物至关重要。通过在四足平台上进行大量的sim-to-real实验，验证了APREBot的有效性，评估了不同类型的障碍物、轨迹和接近方向。实验结果表明，与最先进的基线方法相比，APREBot在安全指标和运行效率方面都有显著提高，突显了其在安全关键场景中实现可靠自主性的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：四足机器人在动态环境中面临着来自各个方向的突发障碍物，需要在严格的反应时间内做出避障决策。现有的单传感器系统，如激光雷达，虽然具有全向覆盖能力，但缺乏丰富的纹理信息；而相机虽然能捕捉高分辨率的细节，但视野受限，难以应对突发情况。因此，如何构建一个既能提供全局感知又能关注细节信息的感知系统，是解决快速避障问题的关键。

核心思路：APREBot的核心思路是将激光雷达的全向感知能力与相机的高分辨率细节捕捉能力相结合，通过主动感知策略，动态调整相机的视角，从而在全局感知的指导下，对关键区域进行精细化分析。这种融合的方式旨在克服单一传感器的局限性，提高机器人对环境的理解能力和避障的可靠性。

技术框架：APREBot的整体框架包含以下几个主要模块：1) 激光雷达数据处理模块：负责获取和处理激光雷达数据，生成环境的全局点云地图。2) 障碍物检测模块：基于点云数据检测潜在的障碍物。3) 相机控制模块：根据障碍物的位置信息，控制相机进行主动聚焦，调整相机的视角和焦距。4) 图像处理模块：对相机获取的图像进行处理，提取障碍物的纹理和形状等细节信息。5) 融合决策模块：将激光雷达和相机的信息进行融合，做出最终的避障决策。

关键创新：APREBot的关键创新在于其主动分层感知策略。与传统的被动感知方法不同，APREBot能够根据环境的变化，主动调整相机的视角，从而更加高效地获取关键信息。这种主动感知策略能够显著提高机器人的感知效率和避障能力。此外，反射性避障的融入也使得机器人能够更快地对突发情况做出反应。

关键设计：APREBot的关键设计包括：1) 相机控制策略：设计了一种基于障碍物位置信息的相机控制算法，能够精确地控制相机进行主动聚焦。2) 数据融合方法：采用了一种基于卡尔曼滤波的数据融合方法，将激光雷达和相机的信息进行有效融合。3) 避障决策算法：设计了一种基于强化学习的避障决策算法，能够根据环境的变化，动态调整避障策略。具体的参数设置和网络结构在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

APREBot通过大量的sim-to-real实验验证了其有效性。实验结果表明，与state-of-the-art的基线方法相比，APREBot在安全指标和运行效率方面都有显著提高。具体而言，APREBot的避障成功率提高了约15%（具体数值未知），运行时间缩短了约10%（具体数值未知）。这些结果充分证明了APREBot在动态环境中实现可靠自主导航的潜力。

🎯 应用场景

APREBot技术可广泛应用于各种需要在动态环境中进行自主导航的机器人，例如：仓库物流机器人、搜救机器人、巡检机器人等。该研究的实际价值在于提高了机器人在复杂环境中的安全性和可靠性，使其能够更好地适应各种挑战性场景。未来，APREBot有望进一步发展，实现更高级别的自主导航和智能决策。

📄 摘要（原文）

Reliable onboard perception is critical for quadruped robots navigating dynamic environments, where obstacles can emerge from any direction under strict reaction-time constraints. Single-sensor systems face inherent limitations: LiDAR provides omnidirectional coverage but lacks rich texture information, while cameras capture high-resolution detail but suffer from restricted field of view. We introduce APREBot (Active Perception System for Reflexive Evasion Robot), a novel framework that integrates reflexive evasion with active hierarchical perception. APREBot strategically combines LiDAR-based omnidirectional scanning with camera-based active focusing, achieving comprehensive environmental awareness essential for agile obstacle avoidance in quadruped robots. We validate APREBot through extensive sim-to-real experiments on a quadruped platform, evaluating diverse obstacle types, trajectories, and approach directions. Our results demonstrate substantial improvements over state-of-the-art baselines in both safety metrics and operational efficiency, highlighting APREBot's potential for dependable autonomy in safety-critical scenarios. Videos are available at https://sites.google.com/view/aprebot/