SUPER ODOMETRY 2.0: Resilient Odometry via Hierarchical Adaptation
作者: Shibo Zhao, Sifan Zhou, Yuchen Zhang, Ji Zhang, Chen Wang, Wenshan Wang, Sebastian Scherer
分类: cs.RO
发布日期: 2026-08-26
期刊: Science Robotics 2025
DOI: 10.1126/scirobotics.adv1818
💡 一句话要点
提出超级里程计以解决复杂环境下的鲁棒性问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control)
关键词: 鲁棒性里程计 传感器融合 动态适应 惯性测量 自主机器人 复杂环境 运动动态
📋 核心要点
- 现有里程计系统在复杂和动态环境中面临严重的传感器退化问题，影响机器人安全和功能。
- 超级里程计通过分层适应机制，动态整合多种传感器数据，提升在极端条件下的鲁棒性。
- 经过广泛验证，超级里程计在多种传感器配置和环境退化下表现出色，显著提升了机器人自主能力。
📝 摘要（中文）
鲁棒的里程计对于在复杂动态环境中运行的自主系统至关重要。现有的里程计系统在严重的传感器退化和极端条件下（如烟雾、沙尘暴、雪或低光照条件）往往表现不佳，威胁到机器人的安全和功能。为了解决这些挑战，本文提出了超级里程计（Super Odometry），一个传感器融合框架，能够动态适应不同程度的环境退化。该框架采用分层结构，整合了四个核心模块，包括自适应特征选择、自适应状态方向选择、自适应引擎选择和基于学习的惯性里程计。经过超过100小时的异构机器人平台训练，超级里程计能够捕捉全面的运动动态，并在传感器失效时提供可靠的备份。该方法在200公里和800小时的实验中得到了验证，标志着在全退化环境中实现安全和长期机器人自主的重要一步。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有里程计系统在复杂和动态环境中面临的鲁棒性不足问题，尤其是在传感器退化严重的情况下。现有方法在烟雾、沙尘暴等极端条件下的表现不佳，影响了机器人的安全性和功能性。
核心思路：超级里程计的核心思路是通过分层适应机制，动态选择和融合不同传感器的数据，以应对环境变化带来的挑战。该设计使得系统能够在传感器失效时，依然保持较高的定位精度和可靠性。
技术框架：超级里程计的整体架构包括四个核心模块：自适应特征选择、自适应状态方向选择、自适应引擎选择，以及基于学习的惯性里程计。这些模块从低层到高层逐步提升系统的适应能力。
关键创新：最重要的创新点在于将惯性测量单元（IMU）与相机和激光雷达同等重要地纳入传感器融合框架中，提供了在外部传感器失效时的可靠备份。这一设计显著提升了系统的鲁棒性。
关键设计：在技术细节上，系统通过训练超过100小时的异构机器人平台，捕捉全面的运动动态。此外，采用了特定的损失函数和网络结构，以优化传感器数据的融合效果。系统的参数设置经过精细调整，以确保在各种环境下的最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
超级里程计在200公里和800小时的实验中表现出色，成功应对多种传感器配置和环境退化，显著提升了机器人在极端条件下的定位精度和可靠性。这一方法的引入使得机器人在复杂环境中的自主能力得到了显著增强。
🎯 应用场景
超级里程计的研究成果具有广泛的应用潜力，特别是在无人驾驶、无人机、探测机器人等领域。其鲁棒性和适应性使得机器人能够在复杂和动态的环境中安全高效地运行，推动了自主系统的长期发展和应用。未来，该技术可能会在更多极端环境下的机器人应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Resilient and robust odometry is crucial for autonomous systems operating in complex and dynamic environments. Existing odometry systems often struggle with severe sensory degradations and extreme conditions such as smoke, sandstorms, snow, or low-light conditions, threatening both the safety and functionality of robots. To address these challenges, we present Super Odometry, a sensor fusion framework that dynamically adapts to varying levels of environmental degradation. Super Odometry employs a hierarchical structure to integrate four core modules from lower-level to higher-level adaptability including adaptive feature selection, adaptive state direction selection, adaptive engine selection, and a novel learning- based inertial odometry. The inertial odometry, trained on over 100 hours of heterogeneous robotic platforms, captures comprehensive motion dynamics. Super Odometry elevates the inertial measurement unit (IMU) to equal importance with camera and LiDAR within the sensor fusion framework, providing a reliable fallback when exteroceptive sensors fail. Super Odometry has been validated across 200 kilometers and 800 operational hours on a fleet of aerial, wheeled, and legged robots, under diverse sensor configurations, environmental degradation, and aggressive motion profiles. It marks an important step towards safe and long-term robotic autonomy in all-degraded environments.