全球首个人形机器人通用视觉感知系统，Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式

主要观点总结

本文介绍了北京人形机器人创新中心推出的Humanoid Occupancy感知系统，该系统为人形机器人提供了强大的环境感知能力，通过多模态传感器信息融合，实现精准捕捉环境中的语义属性与几何特征。文章还介绍了该系统的核心优势、构建的全链条解决方案、数据集构建及多模态融合网络设计等技术细节，并阐述了该系统在家庭服务、工业协作、户外救援等领域的应用前景。

关键观点总结

关键观点1: Humanoid Occupancy感知系统的推出

北京人形机器人创新中心推出的Humanoid Occupancy感知系统，为破解行业难题提供了革命性方案，该系统通过多模态传感器信息融合，构建起基于语义占用表征的通用感知框架。

关键观点2: Humanoid Occupancy系统的核心优势

该系统具备三维空间全面编码和天然适配多模态融合的核心优势，通过体素直接编码环境中每个空间单元的占据状态与语义类别，不仅能精准捕捉二维平面分布特征，更能完整呈现垂直维度的精细结构及语义属性。

关键观点3: Humanoid Occupancy系统的全链条解决方案

该系统构建了一套覆盖硬件布局、数据集构建及多模态融合网络设计的全链条解决方案，包括传感器布局策略、构建首个人形机器人全景占用感知数据集、设计多模态融合感知网络等。

关键观点4: Humanoid Occupancy系统的实验结果

团队在采集的多样化场景数据上进行实验，对比试验和消融实验验证了系统的有效性。可视化结果展示了精准的语义占用感知。系统的优异实验结果实现了性能和效率的平衡。

关键观点5: Humanoid Occupancy系统的应用前景

该系统的推出为人形机器人提供了强大的环境感知能力，解决了传感器布局、数据标注和多模态融合等关键挑战。未来，团队计划进一步扩展数据集、优化时序融合策略，并探索在更多人形机器人平台上的应用。人形机器人有望在家庭服务、工业协作、户外救援等领域发挥重要作用。

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