核心技术：高保真3D空间占用算法概述与优势 - 该算法仅利用视觉和AI技术，通过2D图像数据高精度重建车辆或机器人周围3D空间结构，感知精度达10厘米[5][11] - 核心算法包括占用网格算法，用于预测周围空间体素的占有率属性[5] - 算法支持高保真环境渲染，并利用符号距离函数实现更精细的形状细化和空间感知[7] - 关键创新在于仅依赖摄像头2D视觉，无需深度摄像头、激光雷达等专用深度传感技术即可运行[11] 技术实现：算法解析 - 基础流程为经典占用算法，从多摄像头图像输入中生成可查询的3D占有率输出[12] - 处理流程包括图像特征提取、空间注意力与3D转换、时间对齐融合、反卷积与体积输出等步骤[12] - 生成的可查询数据集允许下游模块通过坐标值检索特定体素占有率状态[13] - 表面属性分析方法可预测环境表面属性，生成网格表示并进行坐标校准[15] - 体积输出内容包括体素二进制占有率、占有率流数据和3D语义数据，默认体素尺寸为33厘米，可动态调整至10厘米[16] 符号距离函数技术 - 引入符号距离函数技术提高对周围物体形状和距离的感知精度，对辅助泊车等精细操作至关重要[18] - SDF值指示被占据体素与最近物体表面之间的距离，比传统占用算法更精准预测碰撞距离[18] - AI模型通过包含摄像头图像和地面真值深度图的大型数据集进行端到端训练，学习推断符号距离值[20] - 基于SDF的渲染比传统点云或二进制体素占有率渲染细节更丰富，视觉更连贯平滑[21] 应用场景：辅助泊车 - 高保真占用网络可用于停车场等近场辅助泊车应用，实现先进泊车功能[23][24] - 泊车流程包括确定泊车资格区域、空间重建与SDF预测、识别泊车位、评分选择及用户交互导航[24][25] - 泊车位识别不仅基于空间占据情况，还综合考量地面油漆线、交通标志和路缘颜色等因素[24] - 系统为识别出的泊车位生成适用性评分，基于距离和路径属性等因素进行选择[25] 应用扩展：机器人领域 - 相同方法适用于自主机器人在室内环境中的导航和定位[29] - 机器人可利用摄像头捕获环境图像，通过AI模型预测体素占有率和SDF，区分障碍物和可导航区域[29] - 模型可识别指定对接区域或充电站，评估距离和空间限制，实现自主移动和精确对接[29]