Botany Meets Robotics in Alpine Scree Monitoring

📄 arXiv: 2511.12526v2 📥 PDF

作者: Davide De Benedittis, Giovanni Di Lorenzo, Franco Angelini, Barbara Valle, Marina Serena Borgatti, Paolo Remagnino, Marco Caccianiga, Manolo Garabini

分类: cs.RO

发布日期: 2025-11-16 (更新: 2025-12-09)

备注: 19 pages, 13 figures

期刊: IEEE Transactions on Field Robotics, vol. 2, pp. 920-936, 2025

DOI: 10.1109/TFR.2025.3632773

💡 一句话要点

利用ANYmal C四足机器人和深度学习进行高山碎石坡生境监测

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 四足机器人 深度学习 生境监测 高山环境 植物识别

📋 核心要点

  1. 传统高山碎石坡生境监测依赖人工，成本高昂且效率低下，难以应对气候变化带来的挑战。
  2. 该研究提出利用ANYmal C四足机器人搭载深度学习模型，辅助植物学家进行植物种类识别和数据采集。
  3. 实验结果表明，该方案能有效导航复杂地形，提高监测效率，并增强数据管理能力，具有实际应用价值。

📝 摘要（中文）

根据欧盟栖息地指令，栖息地监测在应对生物多样性丧失和环境恶化等日益严重的问题方面起着关键作用。碎石坡生境孕育着独特且濒危的物种，但由于其高海拔特性，正面临气候变化的严重威胁。传统上，监测需要高技能科学家在偏远、潜在危险的地点进行广泛的实地考察，导致资源密集且耗时。本文提出了一种新的碎石坡生境监测方法，使用四足机器人辅助植物学家进行数据收集和物种识别。具体而言，我们在意大利阿尔卑斯生物区域部署了ANYmal C机器人，进行了为期两年的两次实地考察，并利用深度学习来检测和分类关键的目标植物物种。结果表明，灵活的四足机器人可以导航具有挑战性的地形，并提高碎石坡监测的频率和效率。当与植物学家进行的传统植物社会学调查相结合时，这种机器人辅助协议不仅简化了现场操作，还增强了数据采集、存储和使用。这项研究的成果为环境科学中机器人技术的不断发展做出了贡献，为更全面和可持续的栖息地监测和保护方法铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决高山碎石坡生境监测中人工成本高、效率低的问题。现有方法需要经验丰富的植物学家在危险地形中进行长时间的实地考察，难以实现频繁和全面的监测，无法及时应对气候变化带来的影响。

核心思路：论文的核心思路是利用四足机器人的自主导航能力和深度学习的图像识别能力，代替或辅助人工进行植物种类识别和数据采集。通过机器人搭载相机等传感器，在碎石坡上自主移动，拍摄植物图像，并利用预训练的深度学习模型进行自动识别，从而提高监测效率和数据质量。

技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) ANYmal C四足机器人平台，负责在复杂地形中自主导航；2) 图像采集模块，通过搭载在机器人上的相机获取植物图像；3) 深度学习模型，用于植物种类识别和分类；4) 数据存储和管理模块，用于存储采集到的图像和识别结果。植物学家进行传统的植物社会学调查，机器人辅助进行数据采集，两者结合。

关键创新：该研究的关键创新在于将四足机器人和深度学习技术应用于高山碎石坡生境监测。与传统的纯人工方法相比，该方法能够显著提高监测效率和数据质量，降低人工成本和风险。此外，该研究还探索了机器人与植物学家协同工作的新模式，充分发挥了各自的优势。

关键设计：论文中使用了ANYmal C四足机器人，该机器人具有良好的地形适应性和自主导航能力。深度学习模型方面，具体使用的网络结构和训练细节未知，但推测使用了针对植物图像识别优化的卷积神经网络（CNN）或Transformer模型。损失函数和参数设置等细节也未知。

📊 实验亮点

该研究在意大利阿尔卑斯生物区域进行了为期两年的实地考察，验证了ANYmal C四足机器人在碎石坡地形中的导航能力。通过深度学习模型，实现了对关键植物物种的自动识别和分类，提高了监测效率。具体的性能数据和提升幅度未知，但研究表明该方法具有显著的实际应用价值。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种复杂地形的生态环境监测，例如高山、湿地、森林等。通过搭载不同的传感器和算法，可以扩展到其他环境参数的监测，例如土壤湿度、空气质量等。该技术还有潜力应用于农业、林业等领域，实现精准农业和智能林业。

📄 摘要（原文）

According to the European Union's Habitat Directive, habitat monitoring plays a critical role in response to the escalating problems posed by biodiversity loss and environmental degradation. Scree habitats, hosting unique and often endangered species, face severe threats from climate change due to their high-altitude nature. Traditionally, their monitoring has required highly skilled scientists to conduct extensive fieldwork in remote, potentially hazardous locations, making the process resource-intensive and time-consuming. This paper presents a novel approach for scree habitat monitoring using a legged robot to assist botanists in data collection and species identification. Specifically, we deployed the ANYmal C robot in the Italian Alpine bio-region in two field campaigns spanning two years and leveraged deep learning to detect and classify key plant species of interest. Our results demonstrate that agile legged robots can navigate challenging terrains and increase the frequency and efficiency of scree monitoring. When paired with traditional phytosociological surveys performed by botanists, this robotics-assisted protocol not only streamlines field operations but also enhances data acquisition, storage, and usage. The outcomes of this research contribute to the evolving landscape of robotics in environmental science, paving the way for a more comprehensive and sustainable approach to habitat monitoring and preservation.