1、家用机器人多模态曼哈顿世界结构估计技术解析

家用机器人多模态曼哈顿世界结构估计技术解析

在当今科技发展的浪潮中，机器人技术正以前所未有的速度蓬勃发展。特别是在家庭环境中，机器人的应用越来越广泛，从简单的扫地机器人到复杂的服务型机器人，它们正逐渐融入我们的日常生活。而机器人视觉技术作为机器人感知和理解周围环境的关键，对于机器人在家庭环境中高效、准确地执行任务起着至关重要的作用。本文将深入探讨一种基于Jensen - Shannon Divergence（JSD）的新型多平面结构估计方法，该方法为家用机器人在室内环境中的视觉感知提供了新的解决方案。

1. 机器人视觉与曼哈顿世界结构的重要性

在家庭环境中，机器人所面临的场景通常具有一定的空间结构规律，符合曼哈顿空间取向。这意味着大部分的3D点云空间都符合三种主要平面取向之一。自从低成本RGB - D相机（如Kinect、ASUS和Primesense）问世以来，对这种平面空间结构的分析已成为各种机器人视觉系统的基本组成部分。这些商用深度相机能够实时提供高质量的3D重建，为机器人感知环境提供了丰富的数据。

分析这种平面空间结构对于机器人执行多种任务具有重要意义，例如：
- 环境映射 ：帮助机器人构建周围环境的地图，了解空间布局。
- 定位 ：确定机器人在环境中的位置，以便进行导航。
- 导航 ：规划机器人的移动路径，避开障碍物。
- 障碍物检测 ：识别环境中的障碍物，确保机器人的安全移动。
- 目标识别 ：识别环境中的物体，为后续的操作提供基础