【人形机器人系统：理论与实战】第七章 环境感知与场景理解

目录环境感知与场景理解7.1 视觉-语言-动作(VLA)模型7.1.1 视觉编码器：从CNN到ViT的特征提取7.1.2 语言指令嵌入与动作空间对齐7.1.3 Google Gemini Robotics 1.5与Figure 03 VLA架构解析7.2 3D场景重建与NeRF应用7.2.1 神经辐射场(NeRF)在机器人视觉中的实时化7.2.2 占据网格地图(Occupancy Grid)与语义标注7.2.3 动态物体追踪与运动预测7.3 触觉感知与物理属性估计7.3.1 基于触觉的物体重量、质地、滑动检测7.3.2 力觉引导的装配操作(Force-guided Assembly)环境感知与场景理解本章采用学术论文综述风格，结合可执行的代码实现，涵盖视觉-语言-动作模型、神经辐射场重建以及触觉感知三大核心技术领域。Python# 人形机器人系统：理论与实战 - 第7章 智能感知与认知决策 # 完整Jupyter Notebook实现 # 本章内容涵盖： # 1. 视觉-语言-动作(VLA)模型的视觉编码器实现与动作对齐 # 2. 基于NeRF的实时3D场景重建与占据网格生成 # 3. 触觉感知驱动的物理属性估计与力觉引导装配控制 # # 运行环境要求： # - Python 3.9+ # - PyTorch 2.0+ # - OpenCV, NumPy, Matplotlib # - Transformers (HuggingFace) # - PyTorch3D (用于NeRF部分) # # 使用方法：按顺序执行各代码单元，每个单元包含特定算法的完整实现 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import numpy as np import cv2 from typing import Dict, Tuple, Optional, List from dataclasses import dataclass import matplotlib.pyplot