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申请/专利权人：北京建筑大学
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。
主权项：1.基于激光点云的人形机器人场景智能理解方法，其特征在于，包括：在人形机器人上装配激光雷达扫描系统，所述人形机器人自主导航并通过所述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，以提取足够的有效点云数据；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，获取场景中构成建筑构件的点云数据的3D包围盒和语义标签；使用通道注意力模块对经过点云语义特征提取后的点云数据进行处理，采用平均池化方法获取点云的整体性特征，采用最大池化方法提取具有区分性的个体特征，将整体性特征和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，对获取的点云全局特征进行处理，通过所述场景理解Bert预训练模型增加训练数据的多样性，通过所述编码器-解码器模型将三维点云对象理解成三维地面物体和三维地面物体的参数信息，提升人形机器人对场景的理解能力。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京建筑大学 基于激光点云的人形机器人场景智能理解方法
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