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: 目标检测 YOLOv9 人型机器人 ROS1 计算机视觉 机器人视觉 深度学习

📋 核心要点

  1. 机器人领域的计算机视觉发展受限于低效的视觉系统，许多任务因此受阻。
  2. 论文提出一个通用的视觉模块，利用YOLOv9在计算受限的环境中进行目标检测。
  3. 实验表明，YOLO模型在精度上与几何模型相当，但鲁棒性更强，尽管计算成本略高。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种通用的视觉模块，利用YOLOv9这一先进框架，专门为机器人等计算资源受限的环境进行了优化。该模型在一个为FIRA机器人Hurocup定制的数据集上进行训练。在ROS1中，通过虚拟环境实现YOLO兼容性，从而实现了一个新的视觉模块。使用帧率（FPS）和平均精度均值（mAP）等指标评估性能。然后，在静态和动态环境中，将性能与现有的几何框架进行比较。结果表明，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目标检测方面面临的挑战，特别是如何在计算资源有限的机器人平台上实现高效且鲁棒的目标检测。现有几何方法虽然计算成本低，但在复杂环境下的鲁棒性不足，而传统的深度学习方法计算量大，难以在机器人上部署。

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，并针对机器人应用场景进行优化，以在精度、速度和鲁棒性之间取得平衡。通过定制数据集和在ROS1环境中实现，使得YOLOv9能够更好地适应机器人平台的特点。

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机器人Hurocup的数据集；2) 模型训练：使用YOLOv9框架在定制数据集上训练目标检测模型；3) ROS1集成：通过虚拟环境在ROS1中实现YOLOv9的兼容性，构建视觉模块；4) 性能评估：使用FPS和mAP等指标评估模型性能，并与几何方法进行比较。

关键创新：该研究的关键创新在于将YOLOv9应用于人型机器人，并针对机器人平台的计算资源限制进行了优化。此外，通过ROS1集成，使得该视觉模块能够方便地应用于现有的机器人系统中。

关键设计：论文中，数据集的构建是关键设计之一，需要针对机器人应用场景进行专门设计。此外，YOLOv9的参数设置也需要根据实际情况进行调整，以在精度和速度之间取得平衡。损失函数和网络结构方面，论文沿用了YOLOv9的默认设置，但可以根据具体需求进行修改。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，YOLO模型在精度上与现有的几何模型相当，但在鲁棒性方面表现更优。虽然YOLO模型的计算成本略高于几何模型，但通过优化和硬件加速，可以满足机器人平台的实时性要求。该研究为机器人视觉感知提供了一种新的解决方案。

🎯 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、工业巡检机器人、救援机器人等。通过提供高效且鲁棒的视觉感知能力，可以提升机器人在复杂环境中的自主导航、目标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.