全球首个人形机器人通用视觉感知系统，Humanoid Occupancy建立多模态环境理解新范式

第一作者崔巍，北京人形机器人创新中心感知算法负责人；共同一作王浩宇，极佳科技算法工程师，项目负责人；通讯作者张强，北京人形机器人创新中心 学术委员会主任。 凭借类人化的结构设计与运动模式，人形机器人被公认为最具潜力融入人类环境的通用型机器人。其核心任务涵盖操作 (manipulation)、移动 (locomotion) 与导航 (navigation) 三大领域，而这些任务的高效完成，均以机器人对自身所处环境的全面精准理解为前提。 然而，传统感知系统存在明显局限：有些仅能适配特定场景，难以应对复杂多变的真实环境；有些无法有效融合多种传感器信息，导致数据利用率低下。这 直接造成机器人在实际应用中频繁出现感知失效问题，严重制约了任务执行效率。 为此，北京人形机器人创新中心推出 Humanoid Occupancy 感知系统，为破解这一行业难题提供了革命性方案。该系统通过创新性融合多模态传感器信 息，构建起基于语义占用 (occupancy) 表征的通用感知框架，能够精准捕捉环境中的语义属性与几何特征，为机器人的任务规划和导航决策奠定坚实基 础，也为人形机器人向实际场景大规模部署迈出了关键的一步。 论文标题：Hu ...