Multimodal Perception for Robotics: A Survey
Multimodal Perception for Robotics: A Survey（机器人多模态感知综述）是由多模态感知和机器人领域研究者系统整理的经典综述论文，是机器人多模态感知领域最重要的综述之一。该论文系统地回顾了多模态感知技术在机器人中的应用，包括多模态感知的基本概念与分类（视觉、听觉、触觉、力觉、激光雷达、深度相机、IMU、GPS等多传感器融合）、机器人多模态感知的关键技术（早期融合、晚期融合、混合融合、注意力机制融合、跨模态对齐、模态缺失处理）、多模态感知在机器人各个领域的应用（目标检测与识别、场景理解、语义分割、姿态估计、人机交互、导航、操作）等多个方面。该论文详细分析了机器人多模态感知的核心挑战，包括传感器异构性、时间同步、空间校准、模态缺失与噪声、跨模态语义对齐、计算复杂度、实时性要求等，并讨论了多模态感知在工业机器人、服务机器人、自动驾驶、医疗机器人、人形机器人等领域的应用前景。多模态感知是使机器人能够融合多种传感器信息进行环境理解的关键技术，能够提高感知的鲁棒性、准确性和全面性，在复杂环境和多样化任务的机器人应用中具有重要意义。该论文被引用超过1000次，是机器人多模态感知领域的入门必读文献，对后续的多模态融合、跨模态学习、传感器融合等研究产生了深远影响。
主体信息
Multimodal Perception for Robotics: A Survey（机器人多模态感知综述）是由多模态感知和机器人领域研究者系统整理的经典综述论文，是机器人多模态感知领域最重要的综述之一。该论文系统地回顾了多模态感知技术在机器人中的应用，包括多模态感知的基本概念与分类（视觉、听觉、触觉、力觉、激光雷达、深度相机、IMU、GPS等多传感器融合）、机器人多模态感知的关键技术（早期融合、晚期融合、混合融合、注意力机制融合、跨模态对齐、模态缺失处理）、多模态感知在机器人各个领域的应用（目标检测与识别、场景理解、语义分割、姿态估计、人机交互、导航、操作）等多个方面。该论文详细分析了机器人多模态感知的核心挑战，包括传感器异构性、时间同步、空间校准、模态缺失与噪声、跨模态语义对齐、计算复杂度、实时性要求等，并讨论了多模态感知在工业机器人、服务机器人、自动驾驶、医疗机器人、人形机器人等领域的应用前景。多模态感知是使机器人能够融合多种传感器信息进行环境理解的关键技术，能够提高感知的鲁棒性、准确性和全面性，在复杂环境和多样化任务的机器人应用中具有重要意义。该论文被引用超过1000次，是机器人多模态感知领域的入门必读文献，对后续的多模态融合、跨模态学习、传感器融合等研究产生了深远影响。