人形机器人感知系统 - 人形机器人核心任务涵盖操作、移动与导航三大领域，需以全面精准的环境理解为前提[7] - 传统感知系统存在适配性差、多模态信息融合效率低等问题，导致实际应用中感知失效频发[7] Humanoid Occupancy系统创新 - 采用语义占用表征作为核心范式，具备三维空间全面编码和天然适配多模态融合两大优势[8] - 通过体素编码实现环境空间单元占据状态与语义类别的精准捕捉，优于传统BEV表征[8] - 支持RGB图像、深度信息、LiDAR点云等多类传感器数据的统一整合[8] 关键技术实现 - 传感器布局优化：配备6个RGB相机（前后各1、两侧各2）和1个360度水平视场角激光雷达，避免设备遮挡[12] - 构建首个人形机器人全景占用感知数据集，涵盖家居、工业等多场景，采用动静态解耦标注方法[14] - 设计轻量化多模态时序融合网络，通过Transformer解码器实现跨模态可变形注意力融合[14] 性能验证 - 对比实验中，Humanoid Occupancy模型参数仅40.5M，mIoU达55.73，优于BEVDet（47.95）和BEVFusion（53.21）[17][18] - 时序聚合实验显示，双帧输入使mIoU从52.79提升至55.73，验证历史特征融合有效性[22] - 多模态融合使mIoU达55.73，显著高于单模态（相机50.37/LiDAR48.61）[23] 行业影响 - 解决传感器布局、数据标注和多模态融合等关键挑战，推动通用感知模块标准化[28] - 未来将扩展数据集并优化时序策略，应用于家庭服务、工业协作、户外救援等领域[28]