摘要
本发明公开了一种基于激光点云的人形机器人场景智能理解方法,包括:人形机器人自主导航并通过激光雷达扫描系统进行三维实景数据的采集,得到场景点云数据;使用自适应半径采样模块对得到的场景点云数据进行处理;对提取的有效点云数据进行基于RPV‑Net的点云语义特征提取,获取点云数据的3D包围盒和语义标签;使用通道注意力模块对点云数据进行处理,采用平均池化方法获取点云整体性特征,采用最大池化方法提取个体特征,进行特征聚合,获取点云全局特征;构建场景理解Bert预训练模型和编码器‑解码器模型的多模态混合模型,对点云全局特征进行处理。该方法利用激光雷达技术为人形机器人提供实时、高精确的三维点云数据,并能够实现对环境的深度感知和智能理解。
技术关键词
激光雷达扫描仪
人形机器人
激光雷达扫描系统
池化方法
语义特征提取
解码器模型
Allan方差分析方法
三维实景数据
GAN模型
场景
生成对抗网络
语义标签
重构点云
编码器
采样模块
坐标系
标记
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多模态
反馈方法
矩阵
多尺度特征提取
图像特征向量
场景语义理解
测绘技术
生成方法
排序结构
环境感知数据
小腿结构
承载支架
承载体
人形机器人
脚踝支撑件