🌟 一、产品介绍
北京人形机器人创新中心于2025年8月发布革命性视觉感知系统 Humanoid Occupancy,这是全球首个面向人形机器人的通用视觉感知框架。该系统突破传统感知局限,创新性地采用语义占用表征(Occupancy Representation)技术,通过体素单元精细刻画三维空间中每个位置的占用状态与物体类别,为人形机器人的操作、移动和导航任务提供全场景环境理解能力。
所属机构:北京人形机器人创新中心(成立于2023年)是国内人形机器人技术研发的核心力量,已构建覆盖硬件设计、运动控制、感知算法的全栈技术生态,其旗舰平台“天工”机器人以163cm身高、45kg体重负载,实现6km/h奔跑与复杂地形穿越能力。
👥 二、适用人群
- 机器人研发机构:需高精度环境感知模块的技术团队
- 工业自动化企业:智能工厂巡检、物流分拣场景需求方
- 家庭服务机器人厂商:提升室内导航与避障能力
- 救援设备开发者:复杂非结构化环境作业场景
- 运动科学实验室:如李宁联合实验室的步态分析研究
🚀 三、核心功能
功能模块 | 技术实现原理 | 应用价值 |
---|---|---|
三维语义占用建模 | 将环境分解为体素单元,通过Transformer解码器融合RGB图像+LiDAR点云,预测每个单元的占用状态(空/占)与语义类别(如行人、桌椅) | 同时捕捉垂直/水平维度结构,支持毫米级障碍物识别 |
多模态时序融合 | 跨模态可变形注意力机制:① 专用编码器提取图像/点云特征 ② 对齐历史BEV特征至当前帧 ③ 融合跨时序多尺度特征提升动态目标追踪精度 | 解决运动模糊问题,动态目标识别误差降低40% |
360°全景感知 | 硬件布局优化:6个RGB相机(前后1+两侧2)+1个360°激光雷达,安装方案规避设备遮挡,覆盖水平/垂直全向视野 | 无死角环境监测,适配操作/移动/导航多任务 |
动静态解耦标注 | 首创数据集标注方法:动态目标用Bounding Box标注,静态点云逐点语义标注,合并生成占用真值 | 提升工业传送带、家庭行人等动态元素识别鲁棒性 |
轻量化网络架构 | 参数量较传统BEV模型减少32%,支持mIoU(语义分割精度)+rayIoU(空间占用量化)双指标评估 | 10ms级实时响应,适配边缘计算设备 |
💡 四、工具使用技巧
环境适配建议
- 工业场景:启用“传送带/静态物体”语义标签,配合激光雷达30米测距能力,实现零件分拣精准定位
- 家庭场景:切换至“行人/家具”识别模式,结合深度相机±0.1mm近距离精度完成抓取避障
时序优化策略
聚合≥4帧历史BEV特征,可显著提升楼梯、斜坡等地形变化的运动连贯性,尤其适用于天工机器人的攀爬任务。数据闭环构建
利用团队开源的人形机器人全景占用数据集(含家居/工业场景标注),快速微调自有场景模型。
🔗 五、访问地址
💎 用户价值总结:Humanoid Occupancy不仅解决了“复杂环境感知失效”的行业痛点,更通过标准化感知模块推动人形机器人规模化落地。据摩根士丹利预测,2025下半年中国将迎人形机器人订单爆发,而该系统正是实现“机器替人”的关键拼图。
© 版权声明
文章版权归作者所有,未经允许请勿转载。
相关文章
暂无评论...