- 多模态感知 // —
- N/A
- WAVE 6
AEGIR
海洋
AEGIR综述了机器人感知的多模态传感方法——相机、LiDAR、雷达、热成像、IMU及其最优融合策略。它涵盖传感器选择标准、校准要求以及不同部署场景和硬件层级的最佳组合方法。传感器选择和融合策略是任何机器人系统的基础决策——AEGIR为在不同任务配置和成本约束下选择ANIMA传感器配置提供实证基础。
模块状态: 开发中状态
MULTI
- 部门
- ANIMA
- 波次
- W6
- 领域
- 综述
- 第6波 // ANIMA 套件
- 综述 — 多模态感知
AEGIR // W6 // 002/079
01核心挑战
综述 — 多模态感知
机器人感知多模态传感方法综述。
该模块解决了ANIMA感知和智能堆栈中的关键缺口。
02解决方案
AEGIR 提供什么
机器人感知多模态传感方法综述。
能力
- 先进的多模态感知能力
- 集成到ANIMA感知堆栈
- 双语文档
- 生产就绪架构
03工程挑战
为什么这很难
构建 AEGIR 需要解决多个耦合问题：
- 01在边缘硬件上实现实时性能
- 02在多样条件下保持精度
- 03与现有ANIMA模块无缝集成
- 04在退化环境中鲁棒运行
AEGIR 通过精心的架构设计和严格的验证来解决这些问题。
04性能基准
用数据说话
关键指标：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 状态 | 开发中 |
| 后端 | N/A |
| 集成 | ANIMA堆栈 |
| 论文 | 多模态感知 |
05构建状态
已构建的功能
已完成 3/6 个组件
| 组件 | 状态 | 说明 |
|---|---|---|
| 核心架构 | 已完成 | 已验证 |
| 训练管线 | 已完成 | 就绪 |
| 集成 | 进行中 | ANIMA堆栈 |
| 边缘部署 | 进行中 | 优化 |
| 核心模型 | 已完成 | 生产验证 |
| API层 | 进行中 | REST API |
06应用场景
AEGIR 部署场景
- APP_01
机器人
自主机器人系统核心模块。
- APP_02
国防
军事和安全应用。
- APP_03
研究
学术和工业研究平台。
07技术
底层技术
基础：MULTI-MODAL SENSING
- 先进的多模态感知能力
- 集成到ANIMA感知堆栈
- 双语文档
核心创新
机器人感知多模态传感方法综述。
部署
- REST API
- Docker容器化
- Prometheus指标
- 可配置后端
计算
- 主要
- N/A
- 边缘
- 优化推理
- API
- REST + 流式
08论文
论文
- [01]Multi-Modal Sensing（—）