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公开(公告)号：CN115081522A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210667277.4
申请日：2022-06-13
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06K9/62 , G06F40/279 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明提出一种基于多模态感知的环境状态判别方法，包括：获取智能机器人于当前环境下，多个模态对应的模态信息；提取每种该模态信息的特征向量；将所有该特征向量进行特征融合，生成多模融合隐变量；通过该多模融合隐向量进行谓词映射，得到当前环境的环境状态表示。本发明还提出一种基于多模态感知的环境状态判别系统，以及一种用于执行基于多模态感知的环境状态判别的数据处理装置。
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公开(公告)号：CN109840922B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201810097816.9
申请日：2018-01-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于双目光场相机的深度获取方法和系统，包括：使用场相机拍摄场景，得到场景的视图和光场深度图；使用另一相机对场景进行拍摄，得到场景的另一视图，并根据视图间的视差，得到场景的双目深度图；使用光场相机拍摄具有深度标尺的标定场景，将光场深度图归一化到真实的空间尺度，得到第一真实深度图；使用光场相机拍摄标定场景，将双目深度图归一化到真实的空间尺度，得到第二真实深度图；使用光场深度变化的梯度值，获取光场深度图中各像素点的可信度；根据可信度和马尔科夫随机场，将第一真实深度图和第二真实深度图相融合，得到融合深度图。本发明通过融合光场深度和双目深度，实现从近到远准确计算场景深度的解决方案。
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公开(公告)号：CN109840922A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201810097816.9
申请日：2018-01-31
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于双目光场相机的深度获取方法和系统，包括：使用场相机拍摄场景，得到场景的视图和光场深度图；使用另一相机对场景进行拍摄，得到场景的另一视图，并根据视图间的视差，得到场景的双目深度图；使用光场相机拍摄具有深度标尺的标定场景，将光场深度图归一化到真实的空间尺度，得到第一真实深度图；使用光场相机拍摄标定场景，将双目深度图归一化到真实的空间尺度，得到第二真实深度图；使用光场深度变化的梯度值，获取光场深度图中各像素点的可信度；根据可信度和马尔科夫随机场，将第一真实深度图和第二真实深度图相融合，得到融合深度图。本发明通过融合光场深度和双目深度，实现从近到远准确计算场景深度的解决方案。
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公开(公告)号：CN102708377B
公开(公告)日：2014-06-25
申请号：CN201210125122.4
申请日：2012-04-25
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本发明提供一种虚拟人组合任务规划方法，包括：步骤1、基于运动捕获数据，构建虚拟人的行为图；步骤2、找到关键状态，并基于关键状态将组合任务分解为子任务；步骤3、学习每一个子任务的最优控制策略；和步骤4、基于虚拟人在环境中的初始状态，计算组合任务的最优动作序列。该方法能减少运动规划过程中所需的计算时间和存储空间；而且无需对控制器值函数的形状作任何假设，就能保证规划算法以概率一收敛至最优控制策略。
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