《卷2：人形机器人的环境感知与多模态融合》

《人形机器人的环境感知与多模态融合》目录

第1章 人形机器人感知系统概述

1.1 人形机器人感知的特点与挑战

1.1.1 高自由度与动态稳定性需求

1.1.2 高维环境信息处理

1.1.3 复杂交互场景的不确定性

1.2 环境感知总体架构

1.2.1 传感器层

1.2.2 感知算法层

1.2.3 融合与决策层

1.3 感知-控制-规划一体化趋势

第2章 常用传感器与基础原理

2.1 视觉传感器

2.1.1 RGB 摄像头

2.1.2 双目视觉

2.1.3 深度摄像头（ToF / Structured Light）

2.2 激光雷达

2.2.1 机械式/固态 LiDAR

2.2.2 扫描方式与点云特性

2.3 IMU 与惯性测量

2.3.1 加速度/陀螺仪基础

2.3.2 低频漂移与高频噪声

2.4 力觉与触觉

2.4.1 足底力传感系统

2.4.2 关节力矩传感

2.4.3 皮肤触觉阵列

第3章 视觉感知：从像素到语义

3.1 图像处理基础

3.1.1 相机模型与标定

3.1.2 畸变矫正

3.2 目标检测与分类

3.2.1 CNN 与 Transformer 模型

3.2.2 小目标检测与遮挡处理

3.3 实例分割与语义分割

3.3.1 2D Segmentation

3.3.2 3D Reconstruction + Segmentation

3.4 姿态估计与人体识别

3.4.1 2D/3D Skeleton

3.4.2 行为识别与动作理解

第4章 三维环境建模与 SLAM

4.1 SLAM 基础

4.1.1 状态估计问题

4.1.2 误差状态卡尔曼滤波（ESKF）

4.2 LiDAR SLAM

4.2.1 Scan Matching

4.2.2 点云映射

4.3 视觉 SLAM（VSLAM）

4.3.1 特征点法

4.3.2 直接法与稠密重建

4.4 人形机器人 SLAM 特性

4.4.1 动态环境处理

4.4.2 更高位移噪声与抖动

4.4.3 感知-运动耦合误差

第5章 点云处理与三维识别

5.1 点云预处理

5.1.1 滤波与降采样

5.1.2 点云配准（ICP、NDT）

5.2 三维目标识别

5.2.1 3D Detection（Voxel/Point-based）

5.2.2 3D Segmentation

5.3 地面分割与可行走区域识别

5.3.1 基于模型的地面拟合

5.3.2 基于学习的可行走性预测

5.4 障碍物检测

5.4.1 静态障碍物

5.4.2 动态障碍物与轨迹预测

第6章 IMU 融合与机体状态估计

6.1 惯性导航基础

6.1.1 四元数与旋转矩阵

6.1.2 加速度积分与误差漂移

6.2 IMU 与视觉融合

6.2.1 VIO（视觉惯性里程计）

6.2.2 优化式 VIO（VINS、OKVIS）

6.3 IMU 与关节编码器融合

6.3.1 音叉步态漂移补偿

6.3.2 全身状态估计

6.4 足端触觉 + IMU 的融合步态估计

第7章 力觉与触觉感知

7.1 足底感知

7.1.1 足底压力分布

7.1.2 姿态与 ZMP 推断

7.2 力控相关传感

7.2.1 关节力矩估计

7.2.2 接触力与抓取稳定性

7.3 皮肤触觉阵列

7.3.1 压力成像

7.3.2 滑移检测

7.4 多模态接触感知模型

第8章 多传感器对齐与时间同步

8.1 时间同步机制

8.1.1 硬件同步

8.1.2 软件同步

8.2 空间标定

8.2.1 相机–LiDAR 外参标定

8.2.2 相机–IMU 标定

8.3 机体运动带来的对齐误差补偿

第9章 多模态融合理论与方法

9.1 低层融合

9.1.1 原始数据融合

9.1.2 特征层融合

9.2 中层融合

9.2.1 针对 SLAM 的融合框架

9.2.2 针对导航与避障

9.3 高层融合

9.3.1 决策层融合

9.3.2 高维多模态 Transformer

9.4 不确定性建模

9.4.1 卡尔曼滤波族

9.4.2 贝叶斯图优化

第10章 大模型时代的人形机器人感知

10.1 视觉-语言模型（VLM）在机器人中的应用

10.1.1 CLIP / BLIP / Flamingo 等模型简介

10.1.2 文本与视觉的语义对齐机制

10.1.3 基于语言的视觉任务控制（Vision Instruction Following）

10.2 3D 大模型与场景理解

10.2.1 3D-LLM（Point-LLM / Polymath / LASER）

10.2.2 点云与文本的跨模态查询

10.2.3 3D 场景图的构建与语义增强

10.3 多模态 Transformer

10.3.1 跨模态融合的 Transformer 架构

10.3.2 图像 + 点云 + 语音的联合建模

10.3.3 Tokenization 策略（视觉 Token、点云 Token、触觉 Token）

10.4 感知与任务规划的联动

10.4.1 从语言指令到视觉目标的 Grounding

10.4.2 基于大模型的任务分解与意图理解

10.4.3 感知结果驱动的实时决策（闭环 VLM）

第11章 感知-运动耦合与行为理解

11.1 视觉与步态的耦合机制

11.1.1 视觉驱动的落脚点选择

11.1.2 动态障碍物的实时规避

11.1.3 步态参数自适应调整策略

11.2 感知驱动的操作动作

11.2.1 目标抓取的视觉伺服

11.2.2 末端执行器与触觉反馈循环

11.2.3 双臂协调操作的感知闭环

11.3 行为识别与预测

11.3.1 人类行为识别（Action Recognition）

11.3.2 行人轨迹预测与交互建模

11.3.3 机器人对人类意图的推测

11.4 多模态情境理解

11.4.1 环境语义图构建

11.4.2 任务相关场景解析

11.4.3 语义-运动映射模型

第12章 复杂环境下的鲁棒感知与自适应融合

12.1 恶劣条件下的感知增强

12.1.1 雨雪雾场景的视觉稳健性增强

12.1.2 逆光/低光照视觉增强

12.1.3 遮挡与动态模糊补偿

12.2 动态场景中的目标追踪

12.2.1 多目标跟踪（MOT）

12.2.2 LiDAR + 视觉的动态物体识别

12.2.3 轨迹重识别与身份保持

12.3 自适应噪声建模

12.3.1 基于统计模型的噪声估计

12.3.2 基于学习的噪声重建

12.3.3 融合算法的动态参数调整

12.4 学习式鲁棒融合模型

12.4.1 基于 Transformer 的跨模态鲁棒模型

12.4.2 异常检测与失效恢复机制

12.4.3 在线学习与模型自适应更新

第13章 案例分析：从行走到抓取的多模态感知应用

13.1 复杂室内场景行走

13.1.1 可行走区域分割

13.1.2 阶梯/坡道识别

13.1.3 室内导航与避障

13.2 户外环境中的多模态感知

13.2.1 地形分类（平地/草地/碎石）

13.2.2 长距离目标检测

13.2.3 跨光照场景适应

13.3 操作任务：抓取与交互

13.3.1 目标物体 3D 定位

13.3.2 手眼协同的抓取动作

13.3.3 多模态反馈的抓取稳定性判断

13.4 典型应用场景分析

13.4.1 家庭服务机器人

13.4.2 工业协作与物流搬运

13.4.3 公共空间的交互与引导