KiVi：基于动作学-视觉空间整合的动态安全三足体机器人
机器人学
2025-10-07 v2
摘要
视觉驱动的 locomotion 方法在使四足机器人感知并适应复杂环境方面显示出巨大潜力。然而，视觉信息本质上脆弱，易受遮挡、反射和光照变化的影响，常导致 locomotion 不稳定。受动物感觉运动整合的启发，我们提出KiVi框架，即动作学-视觉空间整合框架，其中动作学编码身体运动的关节感知，视觉空间推理捕捉周围地形的视觉感知。具体而言，KiVi分离这些路径，利用关节感知作为稳定的骨架，同时有选择地集成视觉以实现地形意识和障碍物规避。这种在模态上平衡且具有整合性的设计，结合记忆增强注意力，使机器人能够在保持关节感知稳定性的同时，稳健地解读视觉线索。大量实验表明，我们的方法使四足机器人能够稳定遍历多样地形，在非结构化户外环境中可靠运行，对训练期未见的外分布（OOD）视觉噪声和遮挡具有鲁棒性，从而凸显其在实际世界四足 locomotion 中的有效性和适用性。
引用
@article{arxiv.2509.23650,
title = {KiVi: Kinesthetic-Visuospatial Integration for Dynamic and Safe Egocentric Legged Locomotion},
author = {Peizhuo Li and Hongyi Li and Yuxuan Ma and Linnan Chang and Xinrong Yang and Ruiqi Yu and Yifeng Zhang and Yuhong Cao and Qiuguo Zhu and Guillaume Sartoretti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.23650},
year = {2025}
}