【人形机器人开发全面指南】第六章 — 感知与场景理解（多模态融合提升理解）

最新推荐文章于 2025-12-02 15:55:42 发布

VectorShift

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分类专栏：人工智能技术白皮书文章标签：人工智能机器学习深度学习

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目标：以工程化和可执行原型为中心，短述原理，给出一个单文件可运行的 Python 工具箱（含视觉流水线占位、TSDF 体素融合、位姿估计与 EKF 融合服务、批处理/延迟监控与显著性可视化）。代码尽量脱离重依赖（仅需 numpy 即可运行原型），并在发现可选库（detectron2/onnxruntime/open3d/opencv/flask）时自动使用更强能力。工程建议与挑战放在末尾。

简明原理（高度浓缩）

视觉流水线：检测 → 分类/分割 → 6DoF 位姿估计 → 抓取/规划输入。用 Detectron2 训练检测/分割模型，导出 ONNX，再用 TensorRT / ONNX Runtime 做低延迟推理。
3D 感知：用点云并构建 TSDF（体素）来集成多个视角，得到连续场景表面 / 障碍物表示。TSDF 对噪声与部分观测鲁棒。
多模态融合：IMU 做高频短期状态传播（propagation），视觉给出低频但准确的位姿测量（correction）。用 EKF（或 MSCKF / VIO）把二者结合。
工程难点：噪声、延迟、域差异。实践上用域随机化、延迟监控、saliency 可视化（理解模型关注区域）等方法减轻问题。