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空間感知

多模態感知，完成數據對齊及環境動態捕捉，實現長期空間記憶

實時三維地圖構建

通過立體視覺相機獲取場景中的空間信息，結合VSLAM算法，無需預建圖，實時建立三維場景地圖。

全光線環境適應

自研光線自適應技術，滿足機器人在強光直射、昏暗、無光源場景下無差異工作。

多維融合技術

自研以視覺為主要輸入源的多傳感器融合框架，根據不同場景作業需求，支持純視覺或傳感器融合模式。

自主導航定位

基于視覺感知，結合VSLAM算法、路徑規劃算法及多維融合技術等，實現導航、定位、建圖、路徑規劃、避障等核心能力。

空間認知

嵌入物理規則約束，完成結構化三維語義地圖建模，突破環境感知局限，滿足精準化、策略化作業要求

立體視覺識別

基于視覺認知技術，結合整體特征識別，能夠準確獲取場景中的三維語義信息及位置信息。

語義地圖

結合視覺感知&認知技術，構建三維語義地圖，為語義SLAM、智能避障、智能交互、智能決策等提供基礎信息支持。

推理決策

從單一編程到意圖驅動，完成復雜任務分層推理與規劃，實現任務執行泛化能力

智能避障

基于障礙物的語義信息，使機器人針對不同障礙物做出差異化避障決策。

主動安全

作業過程中，能夠判斷潛在風險，并根據風險分類，提前做出規避策略。

智能作業

依照場景中的動態化作業需求，自主調整作業策略，優化機器人作業性能及效率。

決策交互

接受用戶下達的自然語義命令，自主設計作業策略，完成個性化交互。

自然交互

打通物理與數字世界的“次元壁”，將數字規則映射到物理行為，實現人機交互及多機協作

自然命令控制

基于決策交互技術，可通過語音、手勢、動作等自然語言指令，讓機器人實現指定化自主作業。

機器人召喚

基于自然命令控制及三維語義地圖，可實時召喚機器人完成“目標區域+作業邏輯”的個性化任務。

目標智能跟隨

基于自然命令控制，借助物體識別和立體視覺技術，進行目標跟隨作業，在目標位置變化、視野臨時丟失等情況下，亦能保證追蹤穩定性。
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