多模态发展系列（6）：多模态具身智能的感知决策闭环（附ROS2控制代码）

最新推荐文章于 2025-11-24 00:47:43 发布

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#人工智能 #学习 #深度学习

多模态发展系列（6）：多模态具身智能的感知决策闭环（附ROS2控制代码）

引言

2025年波士顿动力Spot机器人已能自主完成「巡检工厂+操作阀门」：通过激光雷达（3D环境建模）、摄像头（阀门状态识别）、力传感器（旋转扭矩反馈）的闭环，实现「感知-决策-执行」的毫秒级协同。本期聚焦具身智能核心，附ROS2完整控制代码与 Gazebo 仿真配置。

一、具身智能的「三层闭环」架构

1.1 感知层：多传感器融合

传感器	模态数据	处理技术	案例应用
激光雷达	点云（30万点/秒）	LOAM建图+动态障碍物检测	机器人避障
摄像头	RGB-D图像（60fps）	YOLOv8+SAM目标分割	阀门定位（误差＜5mm）
六轴力控	力/扭矩（2000Hz采样）	卡尔曼滤波去噪	旋转阀门时的力度控制
惯性测量单元	角速度/加速度	互补滤波姿态解算	斜坡行走时的平衡调整

📌 硬件配置：Intel RealSense D455（视觉+IMU）+ Robotiq 2F-85（力控夹爪）+ 速腾聚创RS-LiDAR-128

二、实战代码：ROS2多模态控制流水线

2.1 传感器数据融合（Python）

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import rclpy
from rclpy.node import Node
from sensor_msgs.msg import Image, PointCloud2, JointState
from geometry_msgs.msg import PoseStamped

class MultiModalFusion(Node):
    def __init__(self):
        super().__init__("fusion_node")
        self.sub_lidar = self.create_subscription(
            PointCloud2, "/lidar_points", self.lidar_cb, 10
        )
        self.sub_camera = self.create_subscription(
            Image, "/camera/color/image_raw", self.camera_cb, 10
        )
        self.sub_force = self.create_subscription(
            JointState, "/gripper/force", self.force_cb, 10
        )
        self.pub_state = self