在具身智能的发展进程中，机器人的场景感知能力是其与环境进行有效互动的关键。如同人类在环境中依赖视觉、听觉等感知方式来构建对周围世界的认知地图一样，机器人也需通过各类传感器获取环境信息，并将其转换为可理解的场景知识，以支持导航、操作等任务。随着机器人应用场景的不断拓展，从家庭服务到工业生产，从物流配送到户外探索，其对复杂多变环境的精准感知与理解变得愈发重要。这不仅关系到机器人能否顺利完成既定任务，还影响着其在复杂环境中的适应性与安全性。例如，在家庭场景中，机器人需要准确识别各类家具和物品的位置与类别，以便在执行如清洁、物品搬运等任务时能够高效避障并精准操作；在工业生产线上，机器人必须精确感知工件的位置、形状和状态，以确保生产流程的顺畅与精确。因此，深入研究机器人的场景感知技术，对于提升机器人的智能化水平，拓展其应用领域具有重要的现实意义，是推动具身智能发展的关键环节之一。

RGB-D 相机在机器人的场景感知中发挥着基础且关键的作用，其独特的工作原理使其能够同时获取环境的深度和颜色信息，为机器人构建精确、丰富的环境模型提供有力支持。RGB-D 相机主要基于结构光法、飞行时间法或双目立体视觉法等先进技术来实现深度信息的测量。以结构光法为例，RGB-D 相机首先投射特定图案（如条纹、格雷码等）的红外光到环境中，然后利用红外摄像头捕捉物体表面反射回来的图案信息。由于不同位置的物体反射光的图案会发生变形，通过对这些变形图案进行分析和计算，就可以精确地得出物体与相机之间的距离信息，即深度数据。同时，RGB-D 相机部分负责捕捉环境的彩色图像，记录物体的颜色、纹理等外观特征。其工作原理类似于传统的彩色摄像头，通过镜头将光线聚焦到图像传感器上，传感器将光信号转换为电信号，再经过模数转换和图像处理，得到高分辨率的 RGB 图像。这种深度信息与颜色信息的融合，使得机器人能够更加全面、准确地感知环境中的物体形状、位置和空间关系。例如，在家庭环境中，RGB-D 相机可以清晰地识别出家具的三维形状和布局，以及地面的平整度和障碍物的分布情况，为机器人的导航和操作任务提供详细、精确的环境信息，极大地增强了机器人的场景感知能力和自主决策能力，使其能够在复杂的家庭环境中安全、高效地完成各种任务，如物品搬运、清洁打扫等，从而有效提升了机器人的实用性和智能化水平。

感知模块主要依赖 RGB-D 相机、惯性测量单元等先进传感器设备，实时采集环境中的丰富信息，包括高分辨率的 RGB 图像、精确的深度数据以及机器人自身的姿态信息等。在实际运行过程中，RGB-D 相机以每秒若干帧的速率捕捉环境的视觉图像，这些图像不仅记录了物体的颜色、纹理等外观特征，还通过深度传感器获取了物体与相机之间的距离信息，从而为构建三维场景模型提供了关键的基础数据。IMU 则持续监测机器人的加速度、角速度等运动状态信息，这些数据对于机器人在运动过程中的位姿估计和轨迹跟踪至关重要。通过对这些多模态数据的融合处理，感知模块能够初步识别环境中物体的轮廓、位置以及机器人自身的运动状态，为后续的决策和控制模块提供了详细且准确的环境信息描述，使得机器人能够对周围环境有一个初步的认知和理解，为进一步的场景感知和任务执行做好充分准备。场景感知示例如下图所示。

1.多模态信息融合

多模态信息融合是场景感知的基础，它将来自不同传感器的数据整合，以获得对环境更全面、准确的理解。多模态信息融合流程如下图所示。

多模态信息融合包括 5 个步骤：

步骤 01 数据采集：从多种传感器获取原始数据，包括 RGB-D 相机、激光雷达、IMU、语言指令以及其他传感器等多源异构数据。

步骤 02 数据预处理：对原始数据进行全面的预处理操作，包括降噪滤波、时间同步、数据配准、格式统一和异常值剔除等，以提高数据质量并确保不同模态数据的时空一致性。

步骤 03 特征提取：从预处理后的数据中提取多类型特征，包括 CNN 视觉特征、几何特征、运动特征、语言特征和语义特征等，为后续融合处理提供丰富的特征表示。

步骤 04 融合算法处理：采用多种先进的融合算法对不同模态的特征进行处理，主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波、注意力机制融合和深度神经网络等方法，根据任务需求选择最适合的融合策略。

步骤 05 输出融合后的场景表示：生成统一的、多维度的场景表示，包括统一的环境模型（3D 场景重建）、语义地图（物体标注与关系）以及动态状态估计（机器人位姿与运动），为后续的自主决策和规划提供基础。

在实际应用中，融合算法的选择取决于具体的任务需求和计算资源限制。例如，对于实时性要求较高的导航任务，可能会选择计算效率较高的卡尔曼滤波；而对于复杂环境下的精确感知，可能会采用注意力机制融合或深度神经网络等更复杂但精度更高的算法。同时，通过多模态信息的有效融合，系统能够构建出更加准确、完整的场景表示，显著提升机器人在复杂环境中的感知能力和适应性。

2.目标检测与实例分割

在机器人中，目标检测与识别是其环境感知的重要环节，这主要依赖于先进的深度学习算法和高精度的传感器数据融合。通过采用基于卷积神经网络（Convolutional NeuralNetworks，CNN）的目标检测模型，如 Mask R-CNN（该模型在大规模的室内图像数据集上进行训练），机器人能够准确地识别出各种常见物体的类别和位置信息。在家庭场景中，对于不同形状、颜色和尺寸的家具、电器等物体，Mask R-CNN 模型通过对 RGB 图像进行特征提取和分析，能够精确地定位它们在图像中的位置，并给出相应的类别标签。例如在对客厅场景的感知中，模型能够准确地检测出沙发、电视、茶几等物体的位置和类别，其准确率可达较高水平。

1. 模型原理基础

Mask R-CNN 模型构建于 ResNet50 骨干网络之上。ResNet50 以其独特的残差结构在图像特征提取领域展现出强大性能。它通过多层卷积层、池化层及残差连接的协同作用，能够从输入的 RGB 图像中逐步提取出多维度、多层次的丰富特征。这些特征既涵盖了图像的低层次纹理、边缘信息，又包含了高层次的语义信息，为后续的对象检测与实例分割奠定了坚实基础。例如，在处理包含家具的室内场景图像时，初期卷积层可捕捉到家具的轮廓线条等基本特征，随着网络层次的加深，逐渐识别出家具的类别特征，如椅子的靠背、座面形状特征以及桌子的平面结构特征等。基于 Mask R-CNN 的实例分割网络架构图如下图所示。

2. 目标检测

1）区域提议生成

输入图像后，Mask R-CNN 模型首先借助其区域提议网络（Region ProposalNetwork，RPN）生成一系列可能包含对象的候选区域。RPN 基于图像的特征图，通过在不同尺度和纵横比上滑动预设的锚框，计算锚框与潜在对象的交并比（Intersection over Union，IoU）等指标，筛选出具有较高可能性包含对象的区域提议。以常见的家庭场景为例，对于小型的花瓶对象，RPN 能够通过精细的锚框设置，在图像中定位到花瓶所在的大致区域，尽管此时的定位不够精确，但为后续的精确识别提供了重要的初始范围。

2）分类与回归

针对每个区域提议，模型进一步进行分类和回归操作。在分类过程中，利用全连接层对提议区域的特征进行处理，与预训练过程中学习到的各类别特征模板进行匹配，从而确定该区域所属的对象类别，如判断为“椅子”“桌子”“植物”等。同时，回归操作会对区域提议的边界框进行微调，使其更紧密地贴合对象的真实边界。在检测大型沙发对象时，通过回归操作可以精确调整边界框的位置和大小，准确界定沙发在图像中的范围，避免因背景干扰或部分遮挡而导致误判。

3）实例分割

（1）掩码生成原理：

Mask R-CNN 模型在完成对象分类和边界框定位后，会针对每个检测到的对象生成对应的二进制掩码。这一过程基于特征图和预测的边界框信息，通过特定的卷积层和上采样层操作实现。模型学习到不同对象的形状特征和空间布局模式，从而能够在像素级别上区分对象与背景以及不同对象之间的边界。例如，在分割室内盆栽植物时，模型能够根据植物叶子的纹理、形状特征以及与周围环境的差异，生成精确的掩码，清晰地勾勒出植物的轮廓，将其与花盆、桌面等背景元素分离开来。

（2）多对象实例分割处理：

当复杂场景中存在多个同类或不同类对象时，Mask R-CNN 模型能够独立地对每个对象进行实例分割操作。它利用对象的位置、类别信息以及特征差异，为每个对象生成独特的掩码和边界框。例如，在家庭客厅场景中，可能存在多个椅子，模型可以准确地识别每个椅子的个体特征，为它们分别生成不同的掩码和边界框，确保在后续的导航和操作过程中，系统能够对每个椅子实例进行精准的定位和交互，避免混淆不同的对象实例。

3.场景深度感知

深度相机和激光雷达是机器人获取场景深度信息的主要传感器。深度相机通过结构光或飞行时间原理测量每个像素点的深度值，生成深度图像。激光雷达则通过扫描环境生成点云数据，点云中每个点包含三维坐标信息，其中一个维度就是深度。在处理深度信息时，需要对深度数据进行滤波和优化，以去除噪声和异常值，提高深度测量的准确性。例如，对于深度相机获取的深度图像，可以采用双边滤波等方法在保留边缘信息的同时平滑噪声；对于激光雷达点云，可以通过统计滤波或聚类方法去除离群点。

利用深度信息，机器人可以准确地定位目标物体在三维空间中的位置。目标定位的准确性对于机器人执行各种任务（如导航、抓取等）至关重要，准确的位置信息可以帮助机器人规划出合理的运动路径和操作策略。

虽然深度相机和激光雷达能够直接获取场景的深度信息，但它们也存在一些固有的缺陷，如成本过高、灵活性不足等。因此，可以将深度相机或激光雷达与单目相机等进行深度感知融合。以深度相机与单目相机的融合为例，机器人系统通过将单目相机获取的 RGB 图像中的物体位置与深度相机获取的深度图像中的距离信息相结合，能够更加准确地确定物体在三维空间中的位置，从而提高目标检测与识别的准确性和可靠性。这种基于深度学习的目标检测与识别方法，使得机器人能够在复杂的环境中快速、准确地识别出各种目标物体，为后续的导航和操作任务提供了重要的基础信息。

1. 深度感知融合的意义

1）环境适应性

深度相机在面对纹理特征不明显的区域（如纯色的墙壁或者大面积的空白区域）时，其深度测量精度会显著下降。这是因为深度相机多是基于结构光或飞行时间等原理工作，依据物体表面对光线的反射来计算距离。当缺乏纹理特征时，反射信号不稳定，导致测量误差增大。而单目相机可以通过对图像的语义理解和学习来估算深度。它能够利用图像中的几何线索、物体的相对大小和位置关系等信息，即使在纹理缺失的情况下，也能较为合理地推断出场景的深度信息，从而有效弥补深度相机在这类场景下的不足。

2）成本和便携性

在成本和便携性方面，深度相机通常价格较高，这限制了它在一些对成本敏感的领域的广泛应用。相比之下，单目相机成本低廉，且在各类设备中广泛存在，如手机、普通监控摄像头等。将单目相机与深度相机相结合，就可以在保证一定深度感知精度的前提下，减少深度相机的使用数量，降低系统成本。同时，单目相机的小巧轻便和广泛适用性，使得整个环境感知系统的部署更加灵活，可以应用于更多的场景，如可穿戴设备、小型移动机器人等。这些设备对体积和重量有严格限制，难以搭载大型的深度相机，而单目相机则能很好地适应这种需求。

3）互补性

从数据融合提升性能的角度出发，深度相机获取的深度数据和单目相机的图像数据包含了不同层面的信息。深度相机提供的是直接的距离信息，而单目相机图像中包含丰富的色彩、纹理和语义信息。将两者结合，通过数据融合算法，可以实现信息的互补和增强。例如，在复杂的室内场景中，深度相机能准确测量家具等物体的距离，单目相机则可以识别出这些物体是什么，通过融合两者数据，不仅能更准确地感知场景的三维结构，还能对场景中的物体进行分类和理解，为后续的决策提供更全面、准确的信息，从而极大地提升了整个环境感知系统的性能和智能水平。

2. 单目深度估计模型技术原理

基于单目图像的深度估计又称单目深度估计。单目深度估计模型主要基于图像中的视觉线索和深度学习算法来推断场景中物体的深度信息。以 MiDaS 单目深度估计模型为例，其核心技术原理涉及多尺度特征提取与深度预测网络的协同工作。

在多尺度特征提取方面，模型首先对输入的 RGB 图像进行多层卷积操作，这些卷积层具有不同的感受野大小，能够捕捉图像在不同尺度下的纹理、边缘和结构特征。例如，在处理包含家具的室内场景图像时，较小感受野的卷积层可以提取到家具表面的细微纹理特征，如椅子布料的纹理；而较大感受野的卷积层则能够获取到家具之间以及家具与房间整体布局的相对空间关系，像桌子与周围椅子的位置关系等。通过这种多尺度特征提取机制，模型能够综合不同层次的信息，为深度预测提供丰富的语义和几何线索。

深度预测网络则基于提取的多尺度特征，利用全连接层或卷积层进行深度值的预测。通常采用的方法是学习图像特征与深度值之间的映射关系，这种映射关系是在大量的训练数据上进行学习得到的。在训练过程中，模型会最小化预测深度值与真实深度标签之间的误差，例如使用均方误差损失函数。通过不断地迭代训练，模型逐渐优化自身的参数，以提高深度预测的准确性。对于具有明显几何结构的物体，如墙壁、地板等，模型可以根据它们在图像中的几何形状和纹理变化规律来预测深度；对于不规则物体，如室内摆放的植物，模型则依赖于它们与周围环境的相对位置关系和自身的纹理特征进行深度估计。

单目深度估计模型通常预测的是相对距离而非绝对距离。深度校准方法是确保单目深度估计模型输出的相对深度能够准确转换为符合实际场景绝对深度的关键步骤。深度校准的核心在于求解公式

这本质上是一个基于最小二乘法的优化问题。其中，Dt,i 代表深度读数Dt,中的第 i 个深度读数，它是通过传感器直接获取的相对准确的深度测量值；Xt,i 则是单目深度估计模型预测的对应点的深度估计值。

在实际场景中，由于单目深度估计模型的固有特性其预测的深度值仅具有相对意义，与真实世界的绝对深度存在一定的偏差。为了找到两者之间的准确转换关系，引入比例因子A 和偏移量 b。通过最小化预测深度与实际深度在所有有深度读数的像素上的均方误差，来确定最优化 A 和 b。从数学角度看，这是在多维空间中寻找一个线性变换，使得经过变换后的预测深度尽可能接近真实深度。

例如，在室内环境中，对于靠近机器人的物体，如放置在桌子上的杯子，其实际深度较浅，传感器获取的深度估计值较小；而远处的墙壁对应的深度估计值较大。单目深度估计模型可能会因为视角、光照等因素对这些物体的深度产生不同程度的偏差。通过求解上述优化问题，可以对这些偏差进行校正，使模型预测的深度值与实际深度值在整体上达到最佳匹配。

本文摘自《具身智能:从理论到实践》，具体内容请以书籍为准。

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