Enhancing Robotic Perception and Adaptability through Sensor Fusion and Origami-Inspired Designs

📄 arXiv: 2610.09828v1 📥 PDF

作者: Namai Chandra, Jaison Jose, Kavi Arya, Shivaram Kalyanakrishnan

分类: cs.RO

发布日期: 2026-10-07

备注: 11 pages, 11 figures, 3 tables

💡 一句话要点

提出一种基于传感器融合和折纸设计的机器人感知与适应性增强方法

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)

关键词: 机器人感知 传感器融合 折纸设计 深度学习 环境适应性 移动机器人 LiDAR技术

📋 核心要点

  1. 现有的移动机器人在变化的环境条件下难以有效恢复场景几何，尤其是在光照和表面纹理变化时。
  2. 本文提出了一种利用折纸设计的轮子和传感器融合技术的移动机器人，能够动态调整传感器的视角以适应不同地形。
  3. 实验结果表明，该原型在室内和户外环境中均显著降低了无效深度比例，提升了深度感知的准确性。

📝 摘要（中文）

紧凑型移动机器人必须在变化的光照和表面纹理下恢复场景几何，同时在严格的载荷和成本限制内工作。本文提出了一种采用折纸启发轮子进行运动的紧凑型移动机器人，并主动控制其传感几何。随着轮子在适应地形的配置之间移动，变化的底盘俯仰角使2D LiDAR在中间高度上进行扫描；固定的轮子位置提供了所选的视角。IMU用于记录底盘姿态，融合节点将LiDAR返回投影到RTAB-Map提供的RGB-D深度流中。该原型利用现有的轮子驱动机制，扩展了扫描仪的视角。我们在无纹理的室内走廊和阳光明媚的户外区域评估深度融合，结果显示室内全帧无效深度比例从21%降至11%，户外从48%降至18%。该原型结合了改进的深度覆盖和可持续调整的LiDAR视点。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决紧凑型移动机器人在变化光照和表面纹理下恢复场景几何的困难，现有方法在这些条件下的深度感知效果不佳。

核心思路：通过采用折纸启发的轮子设计，机器人能够在不同地形配置下动态调整其传感器视角，从而提高深度感知的准确性和适应性。

技术框架：整体架构包括折纸轮子的运动机制、IMU用于姿态感知、LiDAR传感器的深度数据采集，以及融合节点将LiDAR数据与RGB-D流结合的处理流程。

关键创新：最重要的创新在于利用现有的轮子驱动机制来扩展LiDAR的视角，这种设计使得机器人在不增加额外成本的情况下提升了深度感知能力。

关键设计：在实验中，机器人在室内和户外环境中进行了多次测试，关键参数包括轮子配置的调整范围和IMU的精度，确保了深度数据的有效融合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，室内环境中全帧无效深度比例从21%降至11%，户外环境中从48%降至18%，表明该方法在深度感知方面具有显著提升，尤其是在复杂光照条件下的表现。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括室内外环境的自动导航、无人驾驶技术以及智能家居系统。通过提高机器人在复杂环境中的感知能力，未来可实现更高效的自主操作和人机协作，推动智能机器人技术的发展。

📄 摘要（原文）

Compact mobile robots must recover scene geometry under changing lighting and surface texture while working within tight payload and cost limits. We present a compact mobile robot that uses origami-inspired wheels for locomotion and active control of its sensing geometry. As the wheels move between terrain-adaptive configurations, the changing chassis pitch sweeps a 2D LiDAR through intermediate elevations; held wheel positions provide a chosen viewing angle. An IMU accounts for chassis attitude, and a fusion node projects LiDAR returns into the RGB-D depth stream supplied to RTAB-Map. The arrangement uses the wheel actuation already present on a sub-300 USD, sub-2 kg prototype to extend the scanner's viewing geometry. We assess depth fusion in a textureless indoor corridor and an outdoor sunlit area, with three runs per sensor configuration in each setting. Mean full-frame invalid-depth fractions fell from 21% to 11% indoors and from 48% to 18% outdoors. The prototype combines improved depth coverage with a continuously adjustable LiDAR viewpoint using the same actuation that reconfigures its wheels.