杜克大学AI系统赋予机器人类人感知：多模态融合实现复杂地形安全导航

WildFusion框架融合视觉、振动、触觉、惯性感知，四足机器人如人类般"感知"非结构化户外环境

人类感官提供财富信息让大脑导航世界：触觉、嗅觉、听觉、强烈平衡感，对穿越看似轻松环境（如周末清晨轻松徒步）至关重要。

对头顶树冠天生理解帮助判断路径。枯枝脆响或苔藓软垫告知立足稳定性。大树倒塌雷声或强风中舞动树枝预警潜在危险。

机器人长期仅依赖视觉信息（相机或LiDAR）移动。好莱坞之外，多感官导航长期对机器器挑战。森林茂密灌木、倒木、地形多变，对传统机器人是不确定迷宫。

WildFusion多模态融合框架

杜克大学研究人员开发新框架WildFusion，融合视觉、振动、触觉，使机器人像人类一样"感知"复杂户外环境。

"WildFusion开启机器人导航和3D建图新篇章，"杜克大学机械工程材料科学、电子计算机工程、计算机科学Dickinson家族助理教授Boyuan Chen说，"帮助机器人在非结构化、不可预测环境（森林、灾区、越野地形）更自信运行。"

"典型机器人严重依赖视觉或LiDAR单一模态，无清晰路径或可预测地标时常失效，"第一作者、Chen通用机器人实验室二年级博士生Yanbaihui Liu补充，"即使先进3D建图方法在传感器数据稀疏、噪声、不完整时难重建连续地图，这在非结构化户外环境频繁发生。这正是WildFusion设计解决挑战。"

硬件集成与感知模态

WildFusion构建于四足机器人，集成多感知模态：RGB相机、LiDAR、惯性传感器、关键接触麦克风和触觉传感器。相机和LiDAR捕捉环境几何、颜色、距离等视觉细节。WildFusion特别之处在于声学振动和触觉应用。

机器人行走时，接触麦克风记录每步独特振动，捕捉细微差别：干叶脆响vs泥土软糊。触觉传感器测量各脚受力，实时感知稳定性或滑腻。惯性传感器收集加速度数据评估机器人穿越不平地面时摆动、俯仰、翻滚程度。

隐式神经表征深度学习融合

各类感官数据经专用编码器处理融合成单一丰富表征。WildFusion核心是基于隐式神经表征思想的深度学习模型。不同传统方法将环境视为离散点集，该方法连续建模复杂表面特征，让机器人即使视觉受阻或模糊也能对落脚点做更智能直觉决策。

"像解拼图缺块却能直觉想象完整图景，"Chen解释，"WildFusion多模态方法让机器人在传感器数据稀疏噪声时'补全空白'，很像人类所做。"

实测验证与未来规划

WildFusion在北卡罗来纳Eno River州立公园测试（杜克校区附近），成功助力机器人穿越茂密森林、草地、碎石路。"看机器人自信导航地形令人难以置信地欣慰，"Liu分享。

"实测证明WildFusion卓越准确预测可通行性，显著改善机器人挑战地形安全路径决策，"Liu说。

展望未来，团队计划扩展系统引入热力、湿度检测器等额外传感器，进一步增强机器人理解适应复杂环境能力。凭借灵活模块化设计，WildFusion在森林小径外有巨大潜在应用：不可预测地形灾害响应、偏远基础设施巡检、自主探索。"机器人学关键挑战不仅在实验室表现好，更要可靠运行真实世界，"Chen说，"意味着机器人能适应、决策、持续前行。"

更多信息，请联系Boyuan Chen：邮箱需启用JavaScript查看。

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