Boxi：面向机器人算法性能的设计决策
机器人学
2025-04-28 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
在复杂且非结构化环境中实现移动机器人的鲁棒性自主性，需要能够捕捉多样化和互补信息的多模态传感器套件。然而，设计此类传感器套件涉及多个关键设计决策，如传感器选择、组件放置、热和功率限制、计算需求、网络、同步和校准。尽管这些关键方面的重要性广为人知，但在学术界常被忽视，或保留为大型企业的专有知识。为改进此情况，我们提出 Boxi，一个高度集成的传感器有效负载，可实现野外机器人的鲁棒性自主性。本文讨论了为优化下游任务（特别是状态估计和地图构建）所做设计决策的影响。Boxi 配备了各种传感器：两个激光雷达、10 个 RGB 摄像头（包括高动态范围、全局快门和滚动快门模型）、一个 RGB-D 摄像头、7 个精度不同的惯性测量单元（IMU）以及一个双天线 RTK GNSS 系统。我们的分析表明，时间同步、校准和传感器模态对状态估计性能具有关键影响。我们在成本考量和环境特定挑战的背景下对此分析进行了框架化。我们还提出了移动传感器套件“食谱”，作为开发 Boxi 时所学关键设计考虑因素和经验教训的综合指南。最后，我们展示了 Boxi 在真实场景中多种应用的多样性，为实现鲁棒性自主性作出了贡献。更多细节和代码：https://github.com/leggedrobotics/grand_tour_box
引用
@article{arxiv.2504.18500,
title = {Boxi: Design Decisions in the Context of Algorithmic Performance for Robotics},
author = {Jonas Frey and Turcan Tuna and Lanke Frank Tarimo Fu and Cedric Weibel and Katharine Patterson and Benjamin Krummenacher and Matthias Müller and Julian Nubert and Maurice Fallon and Cesar Cadena and Marco Hutter},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.18500},
year = {2025}
}
备注
accepted for Robotic: Science and Systems (RSS 2025)