A Hybrid Autoencoder for Robust Heightmap Generation from Fused Lidar and Depth Data for Humanoid Robot Locomotion

📄 arXiv: 2602.05855v1 📥 PDF

作者: Dennis Bank, Joost Cordes, Thomas Seel, Simon F. G. Ehlers

分类: cs.RO, cs.LG

发布日期: 2026-02-05

💡 一句话要点

提出一种混合自编码器，用于从融合的激光雷达和深度数据中稳健生成高度图，应用于人形机器人运动。

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人形机器人 地形感知 高度图生成 多模态融合 深度学习 卷积神经网络 门控循环单元

📋 核心要点

  1. 人形机器人需要在复杂环境中可靠感知地形，传统方法依赖人工设计的单传感器流水线，鲁棒性不足。
  2. 论文提出混合编码器-解码器结构（EDS），融合CNN和GRU，利用多模态数据（深度相机、激光雷达、IMU）生成高度图。
  3. 实验结果表明，多模态融合显著提升了重建精度，并减少了映射漂移，验证了所提方法的有效性。

📝 摘要（中文）

可靠的地形感知是人形机器人在非结构化、以人为中心的环境中部署的关键前提。本文提出了一种基于学习的框架，该框架使用机器人中心的高度图表示。引入了一种混合编码器-解码器结构（EDS），利用卷积神经网络（CNN）进行空间特征提取，并融合门控循环单元（GRU）核心以实现时间一致性。该架构集成了来自Intel RealSense深度相机、通过高效球面投影处理的LIVOX MID-360激光雷达以及板载IMU的多模态数据。定量结果表明，多模态融合比仅使用深度数据提高了7.2%的重建精度，比仅使用激光雷达提高了9.9%。此外，集成3.2秒的时间上下文减少了映射漂移。

🔬 方法详解

问题定义：人形机器人在复杂环境中运动时，需要准确的地形信息。传统方法依赖于人工设计的单传感器系统，容易受到光照、遮挡等因素的影响，导致地形感知不准确，进而影响机器人的运动控制。现有方法难以充分利用多模态传感器数据，且缺乏时间一致性。

核心思路：论文的核心思路是利用深度学习方法，融合来自不同传感器的多模态数据，生成鲁棒的高度图表示。通过结合CNN的空间特征提取能力和GRU的时间建模能力，实现对地形的准确感知，并减少映射漂移。这种方法旨在克服单传感器系统的局限性，提高地形感知的可靠性。

技术框架：整体架构是一个混合编码器-解码器结构（EDS）。编码器部分包含一个CNN用于提取空间特征，以及一个GRU用于建模时间序列信息。解码器部分则负责从编码后的特征重建高度图。输入数据包括来自Intel RealSense深度相机、LIVOX MID-360激光雷达和IMU的数据。激光雷达数据首先通过球面投影进行处理，然后与深度图像对齐。所有数据被输入到EDS中进行融合和处理。

关键创新：最重要的技术创新点在于混合编码器-解码器结构（EDS），它将CNN和GRU结合在一起，充分利用了空间和时间信息。此外，论文还提出了一种有效的数据融合策略，将来自不同传感器的多模态数据整合到统一的框架中。与传统的单传感器系统相比，该方法具有更高的鲁棒性和准确性。

关键设计：CNN部分使用了多个卷积层和池化层，用于提取图像的空间特征。GRU部分则用于建模时间序列信息，捕捉地形的变化趋势。损失函数使用了均方误差（MSE），用于衡量重建的高度图与真实高度图之间的差异。时间上下文窗口大小设置为3.2秒，以平衡计算复杂度和时间建模能力。球面投影采用高效的实现方式，以减少计算量。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，多模态融合显著提高了高度图重建的准确性。与仅使用深度数据相比，重建精度提高了7.2%；与仅使用激光雷达相比，重建精度提高了9.9%。此外，集成3.2秒的时间上下文有效地减少了映射漂移。这些结果验证了所提方法的有效性，并表明多模态融合和时间建模对于地形感知至关重要。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人形机器人在复杂环境中的导航、避障和运动规划。例如，在灾难救援、物流配送、家庭服务等场景中，机器人需要能够准确感知地形，才能安全有效地完成任务。该方法还可以扩展到其他类型的机器人，如轮式机器人、无人机等，提高其在复杂环境中的适应能力。

📄 摘要（原文）

Reliable terrain perception is a critical prerequisite for the deployment of humanoid robots in unstructured, human-centric environments. While traditional systems often rely on manually engineered, single-sensor pipelines, this paper presents a learning-based framework that uses an intermediate, robot-centric heightmap representation. A hybrid Encoder-Decoder Structure (EDS) is introduced, utilizing a Convolutional Neural Network (CNN) for spatial feature extraction fused with a Gated Recurrent Unit (GRU) core for temporal consistency. The architecture integrates multimodal data from an Intel RealSense depth camera, a LIVOX MID-360 LiDAR processed via efficient spherical projection, and an onboard IMU. Quantitative results demonstrate that multimodal fusion improves reconstruction accuracy by 7.2% over depth-only and 9.9% over LiDAR-only configurations. Furthermore, the integration of a 3.2 s temporal context reduces mapping drift.