優必選與港大合作圍繞三維點雲數據處理和分析相關領域探索

<匯港通訊> 優必選科技(UBTECH)宣佈與香港大學合作,就「面向服務機器人的類人視覺感知演算法和技術」這一課題展開共同研究,雙方將圍繞三維點雲數據處理和分析相關領域進行探索。

在人形機器人的視覺識別應用中，單純的基於視覺感測器的二維圖像在弱紋理環境下很難提取有效的特徵，三維點雲可以在一定程度上彌補純視覺傳感方案的劣勢，有助於提升人形機器人的視覺識別精度，擴展人形機器人在更多場景應用中的適應性。

在本次雙方合作中,港大將由 IEEE/IAPR Fellow、港大電腦科學系教授徐東帶領研究團隊,與優必選科技就下列多個方向展開聯合研究,包括：

1) 點雲數據壓縮(Point Cloud Compression):針對點雲數據進行高效高品質壓縮，顯著降低儲存和頻寬成本,包括基於幾何的點雲壓縮(Geometry-based Point Cloud Compression,G-PCC)以及基於視頻的點雲壓縮(Video-based Point Cloud Compression,V-PCC);

2) 點雲上採樣(Point Cloud Upsampling):給定稀疏點雲,生成更為密的點雲包括靜態點雲上採樣(Static Point Cloud Upsampling)以及點雲序列上採樣(Video-based Point Cloud Upsampling);

3) 三維物體檢測(3D Object Detection):從 3D 點數據中檢測出感興趣的物體及其類別並估計出 3D邊界的位置;

4) 三維動作識別(3D Action Recognition);從 3D 點雲序列數據中識別人體的各種動作;

5) 模型壓縮(Model Compression):對已經訓練好的深度模型進行精簡,進而得到一個輕量且準確率相當的網路,壓縮後的網路具有更小的結構和更少的參數,可以有效降低計算和存儲開銷,便於部署在受限的硬體環境中;

6) 三維文本視覺定位(3D Visual Grounding):通過指向性明確的語言描述來確定目標物體包括其類別和 3D 邊界框的位置。

在雙方合作中,優必選科技還將提供演算法測試平台,供雙方進行相關技術的測試,以加快類人視覺感知的演算法和技術在機器人產業中的落地應用，最終優化機器人產品視覺感知的精確度。(BC)

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