arXiv cs.AI· Sacha Jungerman, Kaustubh Sadekar, Avery Gump, Sriram Narayanan, Shantanu Gupta, Bhuyashi Deka, Srinivasa Narasimhan, Atul Ingle, Mohit Gupta·· 11 小时前AI 评分32
VisionSIM：面向机器人感知的多模态物理仿真平台
VisionSIM: Beyond Idealized Sensors - A Multi-Modal Simulator for Robot Perception
AI 导读
VisionSIM 是一个统一的多模态机器人感知仿真平台，对相机及 event、SPAD、iToF/dToF、热成像等新兴传感器建模原始物理测量过程，而非理想化处理。
正文 · AI 翻译
摘要：机器人感知日益依赖异构传感器套件，将相机与新兴模态（事件相机、SPAD、iToF/dToF 和热成像）相结合。然而现有模拟器将这些传感器理想化，掩盖了限制实际部署的关键模态特定失效模式。我们提出 VisionSIM，一个统一的、基于物理的仿真平台，通过为多种传统和新兴模态建模原始物理测量过程，将传感器真实感提升为首要关注点。我们提供对物理传感器参数的细粒度控制，重现通用模拟器所忽视的失效模式：LiDAR 的堆叠与眩光；iToF 的相位卷绕、饱和与运动伪影；事件相机的折射率下降；以及热成像相机的历史相关发射。这使得在相同场景和轨迹上进行有原则的跨模态比较成为可能。我们发布该平台以及一个大型室内数据集，包含同步的原始测量和丰富的真值标注。
| 主题： | 机器人学（cs.RO）；人工智能（cs.AI）；计算机视觉与模式识别（cs.CV） |
| 引用为： | arXiv:2611.08368 [cs.RO] |
| （或 arXiv:2611.08368v1 [cs.RO] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2611.08368 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI（待注册） |
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来自：Sacha Jungerman [查看电子邮件]
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2026年11月5日星期四 17:48:00 UTC（28,007 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org