Seq-DeepIPC: Sequential Sensing for End-to-End Control in Legged Robot Navigation

📄 arXiv: 2510.23057v1 📥 PDF

作者: Oskar Natan, Jun Miura

分类: cs.RO, cs.CV, eess.IV, eess.SY

发布日期: 2025-10-27

备注: Preprint notice, this manuscript has been submitted to IEEE sensors journal for possible publication

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Seq-DeepIPC：面向腿式机器人导航的序列感知端到端控制模型

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)

关键词: 腿式机器人导航 端到端学习 多模态融合 时间序列建模 深度学习 语义分割 深度估计

📋 核心要点

  1. 现有腿式机器人导航方法在复杂环境感知和控制方面存在挑战，尤其是在时间信息利用上。
  2. Seq-DeepIPC通过融合多模态感知数据（RGB-D+GNSS）和时间序列信息，实现端到端导航控制。
  3. 实验表明，Seq-DeepIPC在腿式机器人导航任务中表现出竞争力的性能，尤其是在开放区域。

📝 摘要（中文）

本文提出Seq-DeepIPC，一个用于真实环境腿式机器人导航的序列端到端感知-控制模型。Seq-DeepIPC通过将多模态感知（RGB-D + GNSS）与时间融合和控制紧密结合，推进了自主腿式导航的智能感知。该模型联合预测语义分割和深度估计，为规划和控制提供更丰富的空间特征。为了在边缘设备上高效部署，我们使用EfficientNet-B0作为编码器，在保持精度的同时减少计算量。通过直接从连续GNSS位置计算方位角，简化了航向估计，无需使用噪声较大的IMU。我们收集了一个更大、更多样化的数据集，包括道路和草地地形，并在机器狗上验证了Seq-DeepIPC。对比和消融研究表明，序列输入可以改善模型的感知和控制，而其他基线模型则无法从中受益。Seq-DeepIPC以合理的模型大小实现了有竞争力的或更好的结果；虽然仅使用GNSS的航向在靠近高层建筑时不太可靠，但在开阔区域则很稳健。总而言之，Seq-DeepIPC将端到端导航从轮式机器人扩展到更通用和时间感知的系统。为了支持未来的研究，我们将把代码发布到我们的GitHub存储库。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决腿式机器人在复杂真实环境中自主导航的问题。现有方法通常依赖于独立的感知、规划和控制模块，导致信息传递损失和次优性能。此外，传统方法对噪声敏感，难以有效利用时间信息进行环境理解和运动控制。

核心思路：Seq-DeepIPC的核心思路是构建一个端到端的模型，直接从多模态传感器数据（RGB-D图像和GNSS定位）预测机器人的控制指令。通过时间序列建模，模型能够更好地理解环境动态变化，并做出更鲁棒的决策。这种端到端的设计避免了模块间的误差累积，并允许模型学习感知和控制之间的最优映射。

技术框架：Seq-DeepIPC的整体框架包括以下几个主要模块：1) 多模态数据输入：接收RGB-D图像和GNSS定位数据。2) 特征提取：使用EfficientNet-B0作为编码器，从RGB-D图像中提取视觉特征。3) 时间序列融合：利用循环神经网络（RNN）或Transformer等模型，融合时间序列上的视觉特征和GNSS数据。4) 联合预测：同时预测语义分割、深度估计和控制指令。5) 控制输出：将预测的控制指令发送给腿式机器人执行。

关键创新：Seq-DeepIPC的关键创新在于：1) 端到端学习：直接从传感器数据学习控制策略，避免了传统方法的模块化设计带来的信息损失。2) 多模态融合：有效融合RGB-D图像和GNSS定位数据，提高了环境感知的准确性和鲁棒性。3) 时间序列建模：利用时间序列信息，更好地理解环境动态变化，并做出更鲁棒的决策。4) 轻量化设计：采用EfficientNet-B0作为编码器，降低了计算复杂度，便于在边缘设备上部署。

关键设计：Seq-DeepIPC的关键设计包括：1) 使用EfficientNet-B0作为视觉编码器，以平衡精度和计算效率。2) 通过直接从连续GNSS位置计算方位角来估计航向，避免使用噪声较大的IMU。3) 联合预测语义分割和深度估计，为规划和控制提供更丰富的空间特征。4) 收集包含道路和草地地形的大型数据集，以提高模型的泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Seq-DeepIPC在腿式机器人导航任务中取得了有竞争力的性能。消融实验证明，序列输入能够显著提升感知和控制效果。虽然在靠近高层建筑时，仅使用GNSS的航向估计精度有所下降，但在开阔区域表现出良好的鲁棒性。Seq-DeepIPC在模型大小和性能之间取得了良好的平衡。

🎯 应用场景

Seq-DeepIPC可应用于多种腿式机器人导航场景，如搜索救援、环境监测、物流配送等。该研究成果有助于提升腿式机器人在复杂环境下的自主导航能力，降低对人工干预的依赖，并为未来的机器人应用开辟了新的可能性。

📄 摘要（原文）

We present Seq-DeepIPC, a sequential end-to-end perception-to-control model for legged robot navigation in realworld environments. Seq-DeepIPC advances intelligent sensing for autonomous legged navigation by tightly integrating multi-modal perception (RGB-D + GNSS) with temporal fusion and control. The model jointly predicts semantic segmentation and depth estimation, giving richer spatial features for planning and control. For efficient deployment on edge devices, we use EfficientNet-B0 as the encoder, reducing computation while maintaining accuracy. Heading estimation is simplified by removing the noisy IMU and instead computing the bearing angle directly from consecutive GNSS positions. We collected a larger and more diverse dataset that includes both road and grass terrains, and validated Seq-DeepIPC on a robot dog. Comparative and ablation studies show that sequential inputs improve perception and control in our models, while other baselines do not benefit. Seq-DeepIPC achieves competitive or better results with reasonable model size; although GNSS-only heading is less reliable near tall buildings, it is robust in open areas. Overall, Seq-DeepIPC extends end-to-end navigation beyond wheeled robots to more versatile and temporally-aware systems. To support future research, we will release the codes to our GitHub repository at https://github.com/oskarnatan/Seq-DeepIPC.