ROS 2-Based LiDAR Perception Framework for Mobile Robots in Dynamic Production Environments, Utilizing Synthetic Data Generation, Transformation-Equivariant 3D Detection and Multi-Object Tracking

📄 arXiv: 2604.02109v1 📥 PDF

作者: Lukas Bergs, Tan Chung, Marmik Thakkar, Alexander Moriz, Amon Göppert, Chinnawut Nantabut, Robert Schmitt

分类: cs.RO

发布日期: 2026-04-02

备注: Accepted for publication at CIRP ICME 2025; will appear in Procedia CIRP

💡 一句话要点

提出基于ROS 2的LiDAR感知框架，用于动态生产环境中移动机器人的鲁棒目标跟踪。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: LiDAR感知 ROS 2 移动机器人 3D目标检测 多目标跟踪 合成数据 变换等变性

📋 核心要点

  1. 动态生产环境中移动机器人需要鲁棒的6D位姿估计和多目标跟踪能力，现有方法依赖真实数据，噪声敏感，时空一致性差。
  2. 论文提出基于ROS 2的LiDAR感知框架，利用合成数据训练变换等变3D检测器，并结合多目标跟踪，提升系统鲁棒性。
  3. 实验结果表明，该框架在姿态估计和多目标跟踪方面均有显著提升，更高阶跟踪精度达到91.12%。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于ROS 2的LiDAR感知框架，用于动态生产环境中移动机器人的应用。该框架集成了利用合成数据训练的变换等变3D检测和多目标跟踪，后者利用中心姿态信息。为了解决真实世界数据依赖性、噪声鲁棒性和时空一致性方面的局限性，该框架在72个场景中通过运动捕捉技术进行了验证。结果表明，独立姿态估计的交并比（IoU）为62.6%，集成多目标跟踪后提升至83.12%。该LiDAR框架实现了91.12%的更高阶跟踪精度，提高了基于LiDAR的感知系统在工业移动机械臂中的鲁棒性和通用性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决动态生产环境中移动机器人对目标进行精确6D位姿估计和稳定跟踪的问题。现有方法通常依赖大量真实数据，且在噪声环境下表现不佳，难以保证时空一致性，限制了其在实际工业场景中的应用。

核心思路：论文的核心思路是利用合成数据训练一个变换等变的3D目标检测器，从而减少对真实数据的依赖，并提高模型对不同视角和姿态的泛化能力。同时，结合多目标跟踪算法，利用目标的中心姿态信息，实现更稳定和精确的跟踪效果。

技术框架：该LiDAR感知框架基于ROS 2构建，主要包含以下几个模块：1) 合成数据生成模块，用于生成包含各种场景和目标的大量训练数据；2) 变换等变3D目标检测模块，负责从LiDAR点云中检测目标并估计其6D位姿；3) 多目标跟踪模块，利用检测到的目标位姿信息，实现对目标的稳定跟踪；4) 运动捕捉验证模块，用于评估框架的性能。

关键创新：该论文的关键创新在于：1) 利用合成数据训练变换等变3D目标检测器，显著降低了对真实数据的依赖；2) 将变换等变性引入3D目标检测，提高了模型对不同视角和姿态的鲁棒性；3) 结合多目标跟踪算法，利用中心姿态信息，实现了更稳定和精确的跟踪效果。

关键设计：关于变换等变3D目标检测器的具体网络结构和损失函数，论文中未明确说明。多目标跟踪算法的具体实现细节也未知。合成数据生成模块的具体参数设置也未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该LiDAR感知框架在72个动态场景中取得了显著的性能提升。独立姿态估计的交并比（IoU）为62.6%，集成多目标跟踪后提升至83.12%。更高阶跟踪精度达到91.12%，表明该框架在鲁棒性和跟踪精度方面均优于现有方法，为工业移动机械臂的应用提供了有力支持。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于智能制造、仓储物流等领域，例如，可用于引导移动机器人安全高效地完成物料搬运、产品装配等任务。通过提高机器人对动态环境中目标的感知能力，可以显著提升生产效率和自动化水平，降低人工成本，并为实现更柔性、更智能的生产线奠定基础。

📄 摘要（原文）

Adaptive robots in dynamic production environments require robust perception capabilities, including 6D pose estimation and multi-object tracking. To address limitations in real-world data dependency, noise robustness, and spatiotemporal consistency, a LiDAR framework based on the Robot Operating System integrating a synthetic-data-trained Transformation-Equivariant 3D Detection with multi-object-tracking leveraging center poses is proposed. Validated across 72 scenarios with motion capture technology, overall results yield an Intersection over Union of 62.6% for standalone pose estimation, rising to 83.12% with multi-object-tracking integration. Our LiDAR-based framework achieves 91.12% of Higher Order Tracking Accuracy, advancing robustness and versatility of LiDAR-based perception systems for industrial mobile manipulators.