Event Spectroscopy: Event-Based Multispectral and Depth Sensing Using Structured Light

doi:10.1109/LRA.2026.3653368

Event Spectroscopy: Event-Based Multispectral and Depth Sensing Using Structured Light

2026-03-01

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DOI：10.1109/LRA.2026.3653368

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无人驾驶航空器（UAVs）越来越多地部署在森林环境中执行环境监测和搜救等任务，这些任务需要安全地穿越茂密植被并进行精确的数据采集。传统的传感方法，包括被动多光谱和RGB成像，存在延迟、深度分辨率差以及对环境光的强依赖性——尤其是在森林冠层下。在本工作中，我们提出了一种新型事件光谱系统，该系统通过单一传感器同时实现高分辨率、低延迟的深度重建与集成多光谱成像。深度通过结构光重建，通过调制投射结构光的波长，我们的系统捕获650 nm至850 nm波段之间的受控光谱信息。我们展示了相比商业深度传感器高达60%的RMSE改进，并通过参考光谱仪和商业多光谱相机验证了光谱精度，显示出相当的性能。一个限于RGB的便携版本用于从Masoala雨林收集真实世界的深度和光谱数据。我们利用这些光谱和深度数据演示了颜色图像重建以及叶片与枝条之间的材料区分。我们的结果表明，将深度（通过我们的系统无需额外努力即可获得）添加到材料区分中，相比仅颜色方法提高了超过30%的精度。我们的系统在实验室和真实雨林环境中均进行了测试，显示出在深度估计、RGB重建和材料区分方面的优异性能——为在复杂自然环境中实现轻量化、集成化和鲁棒性的UAV感知与数据采集铺平了道路。

Keyword:

Cameras

Robot sensing systems

Sensors

Image reconstruction

Lighting

Reflectivity

Filters

Event detection

Forestry

Autonomous aerial vehicles

RGB-D perception

computer vision for automation

aerial systems: perception and autonomy

Event Spectroscopy: Event-Based Multispectral and Depth Sensing Using Structured Light

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