对于在办公环境中穿行的服务机器人而言，识别“家具”十分有用。然而，当机器人需要规划路线或与物体交互时，它还需要更精细的信息——例如，该家具具体是椅子、桌子还是书柜，以及某个开口是门还是窗。这些细节上的区分会影响机器的移动方式、避障策略以及对安全交互对象的判断。
据外媒报道，由新加坡科技设计大学（SUTD）助理教授Na Zhao领导的研究团队，联合西南交通大学的合作者，开发了一种全新的人工智能（AI）框架，旨在帮助机器在不同细节层级上理解三维（3D）场景。
该框架名为ML3DHS，专为3D层次化语义分割而设计。它能为3D场景中的每个点分配多个相关标签，涵盖从“家具”等宽泛类别到“椅子”或“桌子”等具体类别的不同层级。
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