仅使用单摄像头在野外追踪蛇形机器人

机器人在复杂环境中的导航需要精确的状态估计与定位以确保稳健且安全的运行。对于蛇形等移动机器人，传统感知方法需多个嵌入式传感器或标记，导致复杂性、成本增加及故障点增多。相比之下，在环境中部署外部摄像头非常容易，且从该摄像头图像中进行机器人无标记状态估计是理想方案：既简单又经济。然而，此过程的挑战在于更大环境下摄像头的无外参标定移动或自身运动（如无人机跟随机器人）时的机器人追踪。该场景本身带来复杂挑战：噪声观测下机器人位姿的单图像重建。本文解决从单摄像头追踪移动机器人的问题。方法将可微渲染与卡尔曼滤波结合。该协同可实现机器人关节角与位姿的同步估计，并提供状态不确定性以供后续鲁棒控制使用。我们在静止与运动（移动）摄像头下于蛇形机器人上验证方法有效性，在结构化与非结构化场景中确认其性能。所得结果展示机器人基座定位平均误差0.05 m、关节状态估计误差6度。我们相信该新技术为未来探索与搜救任务中增强机器人机动与导航开辟了可能。