OctoSense: Self-Supervised Learning for Multimodal Robot Perception
作者: Anthony Bisulco, Jeremy Wang, Kostas Daniilidis, Randall Balestriero, Pratik Chaudhari
分类: cs.CV, cs.RO
发布日期: 2026-06-25
💡 一句话要点
提出OctoSense以解决多模态机器人感知问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态感知 自监督学习 机器人技术 数据融合 深度学习
📋 核心要点
- 现有的多模态感知方法在处理不同传感器数据时面临时空特性不一致、频率和噪声差异等挑战。
- 论文提出了一种后融合掩码自编码器，利用模态特定的标记器来适应不同传感器的特性，并在推理时缓存标记。
- 实验结果表明，该方法在多项任务上性能优于现有的图像基础模型，并且在夜间和传感器退化情况下表现稳健。
📝 摘要（中文）
我们提出了OctoSense，一个开源传感器平台，结合了立体RGB和事件相机、LiDAR、热成像相机、惯性测量单元、RTK校正的全球定位系统以及来自车辆的CAN总线数据和四足机器人关节角度数据。OctoSense数据集包含59小时的时间同步驾驶数据，涵盖不同环境和时间段，包括传感器严重退化的情况。我们展示了基于真实机器人数据的多模态自监督学习，提出了一种“后融合”掩码自编码器，使用特定模态的标记器来处理不同的时空特性，并在推理时缓存模态特定的标记。该架构在NVIDIA 5090和Orin NX上分别以6.68毫秒和112毫秒的速度计算表示，且在光流、深度、语义分割和自我运动估计等任务上优于现有的图像基础模型，能够在夜间或传感器数据退化的情况下进行稳健预测。
🔬 方法详解
问题定义：本论文旨在解决多模态机器人感知中的数据融合问题，现有方法在处理不同传感器数据时常常面临时空特性不一致、频率和噪声差异等挑战。
核心思路：我们提出了一种后融合掩码自编码器，通过模态特定的标记器来适应不同传感器的特性，并在推理时缓存模态特定的标记，以便实时处理新测量数据。
技术框架：整体架构包括数据采集模块、模态特定标记器、后融合掩码自编码器和推理模块。数据采集模块负责收集来自不同传感器的数据，模态特定标记器用于处理和转换数据，后融合掩码自编码器则用于特征学习和表示生成。
关键创新：本研究的主要创新在于引入模态特定的标记器和后融合策略，使得模型能够有效处理多种传感器数据，显著提高了在复杂环境下的感知能力。
关键设计：在模型设计中，我们采用了特定模态的损失函数，以优化不同传感器数据的学习效果，并在网络结构中引入了适应性参数设置，以提高模型的灵活性和鲁棒性。
📊 实验亮点
实验结果显示，OctoSense在NVIDIA 5090和Orin NX上的推理速度分别为6.68毫秒和112毫秒，且在光流、深度、语义分割和自我运动估计等任务上均优于现有的图像基础模型，展示了在夜间和传感器数据退化情况下的稳健性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自动驾驶、机器人导航和环境监测等。通过提升多模态感知能力，OctoSense能够在复杂和动态环境中更好地执行任务，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。
📄 摘要（原文）
We present OctoSense, an open-source sensor platform with stereo RGB and event cameras, LiDAR, a thermal camera, an inertial measurement unit, RTK-corrected global positioning system, and proprioception (CAN bus data from a car, and joint angles for a quadruped robot). The eponymous OctoSense dataset contains 59 hours of time-synchronized driving data across different types of environments at different times of the day, including situations with highly degraded sensors. We demonstrate multi-modal self-supervised learning using such real-world robotics data, where sensors have different representations, frequencies, latencies and noise. Our approach, a "late-fusion" masked autoencoder, (i) uses modality-specific tokenizers to account for different spatiotemporal characteristics of these sensors, and (ii) caches modality-specific tokens at inference time to process new measurements as they come. This architecture (i) is fast (6.68 ms and 112 ms on NVIDIA 5090 and Orin NX respectively, to compute the representation), (ii) performs better than existing image-only foundation models on tasks such as estimation of optical flow, depth, semantic segmentation, and ego-motion (translation, rotation, and steering angle), and (iii) predicts robustly at nighttime or in situations where sensory data is degraded. See our project page for links to the dataset, code, and supplementary videos: https://abisulco.com/octosense/.