培育强智能的「ImageNet」：上海交大卢策吾组提出铰接物体知识库 AKB-48

所模块化」：通过感知获得封闭式的资讯（例如，躯干拆分、各躯干摆不止、封闭式本锥体、完整网格）后，就可以根据观察结果推断不止交互思路。我们设置了「开启」和「拉动」的系统设计执行，分别完全一致于转动封闭式和飘移封闭式。

针对每个模块化分析报告时，我们也就是说模块化的输入是上一个模块化的 Ground Truth。针对整个种系统分析报告时，输入是上一个模块化的输不止。显然，我们不能对 AKB-48 拥护的所有执行完成依此测试。我们希望它能成为未来电子计算机光影和机缓冲器人领域中所的封闭式分析的较好平台。

本文的重大贡献还包括以下即刻：

（1）明确提不止了 AKB-48 原始数据集，它构成 48 个一般而言的 2,037 个封闭式仿真，我们转用了一个多一般性常识示意图 ArtiKG 来其组织非常丰富的标不止的资讯。该原始数据集有助于增加举例来说的光影和具身人工笔记本电脑分析之间的差距。据我们广为人知，这是第一个从普通人全世界整理到的类似于非常丰富规范的资讯的大规模封闭式原始数据集。

（2）明确提不止了一种较快封闭式常识粒子数据分析时序 FArM，使得从普通人全世界中所整理封闭式粒子的资讯更加容易。在侧边架真正全世界的图像仿真原始数据集时，该时序可以大大提高等待时间和回报开销阿。

（3）明确提不止了一种采用整锥体一般而言级光影封闭式系统设计（C-VAM）执行的新型核心 AKBNet。试验注记明，该核心的各个构件和整锥体仿真在普通人全世界中所是有效的。

2 封闭式在线：AKB-48

在侧边架在线时，我们需说道三个问题：（1）我们不该标不止粒子的什么一般来说的常识？（2）我们不该标不止什么粒子，粒子来自真正全世界还是模拟全世界?（3）如何高效地标不止粒子常识？

封闭式式粒子常识示意记事 ArtiKG

不同的执行需不同品种的粒子常识，为了统一标不止的注记征，我们将其其组织成一个多一般性常识示意记事 ArtiKG。ArtiKG 由四个主要均都是由，即样式、构造、器物理化学本锥体和语句。

示意图注：AKB-48 原始数据比较少所定义的封闭式只是示意记事（ArtiKG）。

样式

我们将每个范例的外形与网格原始数据构造以及网格打印在一起。从普通人全世界中所扫瞄单纯时，我们也时会整理单纯的多视示意图 RGB-D 快照。

构造

封闭式粒子和平移粒子的关键不同点在于运动所构造。被封闭式的粒子有手部和躯干这样的概念，这些概念对于平移来说是没有意义的。对于每个手部，我们标不止了手部的一般来说、参数和运动所允许。对于每个躯干，我们将每个运动所躯干拆分不止来。

语句

在对基本的庞加莱和构造的资讯完成标不止之后，我们以从粗到梗的过程为粒子赋予语句的资讯。我们为每个范例赋予了一个 uuid。接着，我们根据 WordNet 为粒子分配一般而言。此外，我们还标记了躯干的语句。虽然我们已经标不止了运动所学上的躯干，但它与语句躯干并不完全相同。以带夹住的马克杯为例，夹住并不是通过手部吸附在马克杯本锥体上，因此它不是一个运动所学上的躯干，而是一个语句上的躯干，因为它注记明了生命通常短时间内马克杯的左边。

器物理化学本锥体

真正的粒子假定于器物理化学全世界中所，通常类似于器物理化学本锥体，这对于精确仿真、真正全世界中所的高度比较少所和封闭式粒子的交互是很重要的。因此，我们为仿真打印器物理化学本锥体的标不止，还包括每个躯干的运动所速度、惯量、材料和注记面摩擦。

3 粒子选择：真正全世界扫瞄 vs. CAD 数据分析

本文从标不止的准确性、等待时间和回报开销两个多方面对比真正全世界扫瞄和 CAD 数据分析。

标不止准确性

根据 ArtiKG 的内容，我们可以看到，相较于 CAD 数据分析，从真正全世界中所扫瞄的粒子类似于很多优势（例如，样式和器物理化学性质）。但毫无疑问的是，CAD 仿真可以模拟内部构造，而扫瞄核心技术更多地非议粒子注记面。幸运的是，多数数用品都可以拆卸，所以扫瞄核心技术可以很好地处理它们。

等待时间与回报开销

在分析取而代之一般而言或运动所学构造时，ShapeNet 一般来说的仿真整理范式包含侧边架手工 CAD 仿真所需的大量等待时间和回报开销。另一多方面，日常孤独中所，许多封闭式粒子价格反向，可以被外行人扫瞄。就 CAD 而言，淘宝上的外包服务价格如下注记所示（单位：美元）。

4 较快封闭式常识数据分析（FArM）

仿真给予通讯设备

为了高效整理普通人全世界的封闭式仿真，我们设置了一个如下示意图所示的记录种系统：

示意图注：（1）采用多尺度粒子的连杆向此番（2）是一个监视标记（3）见光项（4）可控支架（5）Shining 3D 扫瞄仪（6-8）采用捕获多视示意图粒子原始数据的微处理器 RealSenseL515相机。

手部数据分析

我们为标不止整合了一个封闭式粒子数据分析的图像 GUI。数据分析过程构成三个均：粒子填充、躯干拆分、手部标不止（下文请参阅原文）。

器物理化学标不止

普通人全世界中所的封闭式粒子假定于器物理化学全世界中所，类似于器物理化学本锥体。为了使 AKB-48 可以被采用普通人全世界的机缓冲器人高度比较少所和交互执行，我们还为封闭式粒子的每个均标不止了以下器物理化学本锥体：各躯干运动所速度、各躯干惯性力矩、各躯干材料和摩擦。

原始数据集分析

粒子一般而言

在侧边架 AKB-48 原始数据集的过程中所，我们考虑了以下要求：（1）通用性。AKB-48 需包含日常孤独中所常见场景中所的大均封闭式器物一般而言。（2）多样性。每个一般而言中所的粒子有各种各样的外形，外力控制能力、网格和运动所构造。（3）用例。所选粒子不该构成各种采用上的功能。此外，完成高度比较少所效能的控制能力是需优先考虑的。

人口统计的资讯

示意图注：AKB-48 与其它流行的仿真原始数据集对比。

我们的 AKB-48 原始数据集在 ArtiKG 中所提供了四种非常丰富的标不止的资讯：样式、构造、语句和器物理化学本锥体。AV：平均顶点数。AT：三角形的平均数量。ST：语句归类。PS：各躯干语句标签。PM：各躯干运动所速度。PI：各躯干惯性力矩。PF：各躯干的摩擦。

AKBNet

AKBNet 是一个采用 C-VAM 执行的功能强于大核心。AKBNet 的输入是单张类似于样品到的二维边界线侧边的 RGB-D 示意影像。AKBNet 中所侧边架了三个子模块化，旨在至少各躯干的 6D 摆不止，重构封闭式粒子的完整庞加莱外形，并根据感知的资讯解答交互思路。

示意图注：AKBNet 核心示意示意图。

摆不止模块化

集合类似于二维边界线侧边的示意影像，我们可以给予均点云 P。我们首先通过 Pointnet++浓缩点云不同之处，然后建立了采用数据分析逐点拆分 S 和躯干级归一化粒子坐标空间（NOCS）示意图的两个共同点。为了解决为止运动所构造和手部一般来说的问题，我们在不同之处浓缩缓冲器上引进了三个共同点，根据适当的躯干对手部一般来说归类，并数据分析手部的本锥体（左边，连杆）。最后，我们通过类似于运动所约束的摆不止优化迭代以后不止每个刚性躯干的 6D 摆不止。

外形模块化

集合均点云 P，外形模块化旨在以后不止完整的庞加莱外形和适当的手部静止状态。我们依靠 A-SDF 侧边架了一个不同之处浓缩缓冲器用来处理相连后的均点云和高斯初始化的外形插入、手部插入。

高度比较少所模块化

高度比较少所模块化执行两项执行：分别完全一致于封闭式构造中所的转动手部和飘移手部的开启和拉动。为了完成这些执行，我们操练了两个强于化进修笔记本电脑锥体。

我们给不止了两种 静止状态注记征：（1）单纯静止状态（2）笔记本电脑锥体静止状态。 动作还包括笔记本电脑锥体末端执行缓冲器的图像反演和夹持缓冲器的开启宽度。 每项函数是转动手部沿需构件手部连杆同方向的连杆向角度，飘移手部沿需构件手部连杆同方向的飘移靠近。我们采用两种特指的强于化进修基线（类似于 HER 的 TQC 和 SAC）操练。

5 试验结果

摆不止模块化效能

我们在真正全世界测试集上分析报告了 NPCS、A-NCSH 和 AKBNet 在一般而言级手部摆不止至少执行中所的作用。

示意图注：一般而言级封闭式摆不止至少结果。

在摆不止至少多方面，AKBNet 在连杆向、反演和 3D IoU 指标上的误差都为 9.8、0.021 和 53.6，少于 NPCS 和 A-NCSH。在手部相关的分析报告多方面，AKBNet 可以精确数据分析不见过的封闭式粒子的手部一般来说，相关性为 94.6%。此外，AKBNet 在手部连杆和左边数据分析多方面分别类似于 8.1 和 0.019 的误差。

外形模块化效能

示意图注：封闭式粒子改建结果。

集合真正的手部静止状态，外形模块化可以以 4.2 Chamfer-l1 靠近改建不止手部粒子。另一多方面，在集合数据分析手部静止状态的情况下，全面性分析报告外形模块化，该静止状态是由摆不止模块化数据分析的相连的两均的摆不止推导不止来的。Chamfe-l1 靠近比真正的手部静止状态下高 3.3，说明所数据分析的摆不止对改建效能影响较少。

高度比较少所模块化效能

示意图注：封闭式粒子高度比较少所执行的几率。

我们比较了 TQC+HER 操练迭代与 SAC+HER 操练迭代在 AKBNet 高度比较少所模块化上完成开启和拉动执行的效能。集合真正的粒子静止状态时，AKBNet 完成开启和拉动执行的几率都为 72.5% 和 98.7%。然而，当采用数据分析的粒子静止状态时，我们的工具只有 40.2% 和 44.6% 的几率。

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