虚拟仿真AI技术
该技术结合物理引擎（如Unity或UE）和生成对抗网络（GAN），构建高保真3D模拟环境，生成合成点云数据集用于训练深度学习模型。创新点在于场景随机化和物理约束注入，实现模型在低成本下的鲁棒泛化，并能处理传感器噪声和极端情况。
基于深度学习的3D点云处理算法
该算法利用卷积神经网络（CNN）和点卷积网络（PointNet）直接从无序点云数据中提取特征，实现高效的对象识别、姿态估计和语义分割。创新点包括自适应多尺度融合机制和对抗训练策略，以处理复杂光照、遮挡和背景干扰，显著提升在工业环境下的鲁棒性。