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08 // CHAPTER ROUTE

给 AI 一双 好眼睛

具身智能 · 第八章

相机参数决定每一帧看见什么，轨迹规划决定整个数据集有没有死角、重复与遮挡。

相机沿环形轨迹围绕木箱采集图像，不同位置共同覆盖目标对象的有效视角
图 8.1 · 相机参数与环绕轨迹共同决定有效视角
01

五个参数，决定 看见什么

相机参数不是画面美化选项，而是训练数据采样条件。

02

RGB 说是什么，深度说 有多远

深度图为每个像素记录距离，是导航避障与三维理解的关键输入。

03

环绕：目标始终在 画面中心

环绕轨迹适合从多个方向认识同一目标

04

线性：模拟机器人 向前走

线性轨迹适合导航数据

05

先预览，再保存 .traj

轨迹文件记录位置、朝向与拍摄参数

SECTION 01 / 阅读地图

小节一 · 五个参数，决定 看见什么

本节要回答

小节一 · 五个参数，决定 看见什么

从“五个参数，决定 看见什么”出发，逐页推进到“RGB 说是什么，深度说 有多远”；每张卡都写明本页应抓住的机制或边界。

01

五个参数，决定 看见什么

相机参数不是画面美化选项，而是训练数据采样条件。

机制线索分辨率 1280×720FOV · 视场角位置 · 高度 · 距离Yaw / Pitch / Roll
02

看得更宽，也可能 变得更歪

导航常用 70°–90°，既覆盖前方范围，又控制超广角边缘畸变。

机制线索45°范围窄 · 畸变小推荐 70°–90°导航视野与形变平衡
03

RGB 说是什么，深度说 有多远

深度图为每个像素记录距离，是导航避障与三维理解的关键输入。

机制线索RGB / 外观DEPTH / 距离类别 · 颜色 · 纹理PIXEL → DISTANCE

阅读顺序：五个参数 → 看得更宽 → RGB 说是什么

本节按“五个参数 → 看得更宽 → RGB 说是什么”推进：先定位问题，再读机制，最后用页面结论校验理解。

VISUAL RECAP

本节场景补充

READ THE SCENE

五个参数，决定 看见什么

视场角、位置和姿态共同决定相机实际看见的范围。

读图顺序：先看对象和环境，再看它们之间的关系，最后回到本节结论。

支持“小节一 · 五个参数，决定 看见什么”讲解的 ChatGPT 生成教学场景图
教学场景补充 · 小节一 · 五个参数，决定 看见什么

图片只用于帮助观察本页关系；课程结论仍以正文和逐字稿为准。

01 // CAMERA SETTINGS

五个参数，决定看见什么

分辨率 1280×720FOV · 视场角位置 · 高度 · 距离Yaw / Pitch / RollNear / Far 深度范围VIRTUAL CAMERA

相机参数不是画面美化选项，而是训练数据采样条件。

02 // FIELD OF VIEW

看得更宽，也可能变得更歪

45°范围窄 · 畸变小推荐 70°–90°导航视野与形变平衡120°边缘鱼眼畸变

导航常用 70°–90°，既覆盖前方范围，又控制超广角边缘畸变。

03 // RGB-D

RGB 说是什么，深度说有多远

RGB / 外观DEPTH / 距离类别 · 颜色 · 纹理PIXEL → DISTANCE

深度图为每个像素记录距离，是导航避障与三维理解的关键输入。

SECTION 02 / 阅读地图

小节二 · 好轨迹，要满足 三个条件

本节要回答

小节二 · 好轨迹，要满足 三个条件

从“好轨迹，要满足 三个条件”出发，逐页推进到“俯视扫描：像 扫地机器人”；每张卡都写明本页应抓住的机制或边界。

01

好轨迹，要满足 三个条件

轨迹既要覆盖任务区域，又要提供多视角，并符合真实相机运动规律。

机制线索CAMERATRAJECTORY全覆盖任务区域没有死角
02

环绕：目标始终在 画面中心

环绕轨迹适合从多个方向认识同一目标，关键是持续锁定目标并避免遮挡。

机制线索TARGET半径 · 高度角度范围 · 拍摄点
03

俯视扫描：像 扫地机器人

俯视扫描用蛇形路径覆盖整个区域，适合全局理解和仓储盘点。

机制线索FIXED HEIGHTGLOBAL COVERAGE

阅读顺序：好轨迹 → 环绕：目标始终在 … → 俯视扫描

本节按“好轨迹 → 环绕：目标始终在 … → 俯视扫描”推进：先定位问题，再读机制，最后用页面结论校验理解。

VISUAL RECAP

本节场景补充

READ THE SCENE

好轨迹，要满足 三个条件

好轨迹要让关键目标持续落在有效视野内。

读图顺序：先看对象和环境，再看它们之间的关系，最后回到本节结论。

支持“小节二 · 好轨迹，要满足 三个条件”讲解的 ChatGPT 生成教学场景图
教学场景补充 · 小节二 · 好轨迹，要满足 三个条件

图片只用于帮助观察本页关系；课程结论仍以正文和逐字稿为准。

04 // PATH RULES

好轨迹，要满足三个条件

CAMERATRAJECTORY全覆盖任务区域没有死角多视角同一物体 3–5 个角度运动合理连续 · 平滑 · 无穿越

轨迹既要覆盖任务区域，又要提供多视角，并符合真实相机运动规律。

05 // ORBIT

环绕：目标始终在画面中心

TARGET半径 · 高度角度范围 · 拍摄点

环绕轨迹适合从多个方向认识同一目标，关键是持续锁定目标并避免遮挡。

06 // TOP-DOWN

俯视扫描：像扫地机器人

FIXED HEIGHTGLOBAL COVERAGE

俯视扫描用蛇形路径覆盖整个区域，适合全局理解和仓储盘点。

SECTION 03 / 阅读地图

小节三 · 线性：模拟机器人 向前走

本节要回答

小节三 · 线性：模拟机器人 向前走

从“线性：模拟机器人 向前走”出发，逐页推进到“先预览，再保存 .traj”；每张卡都写明本页应抓住的机制或边界。

01

线性：模拟机器人 向前走

线性轨迹适合导航数据，但仍要检查前进方向上的遮挡与近地视野。

机制线索LINEAR起点 · 终点 · 匀速适用导航 · 走廊 · 道路
02

多点巡检：每一站都要 看清目标

Waypoint 规划同时优化覆盖、多角度和总路径长度，是巡检任务的核心。

机制线索WP1正面 · 0.6m设备 AWP2
03

先预览，再保存 .traj

轨迹文件记录位置、朝向与拍摄参数，预览是发现遮挡和盲区的最后机会。

机制线索加载USD相机1280×720

阅读顺序：线性：模拟机器人 … → 多点巡检 → 先预览

本节按“线性：模拟机器人 … → 多点巡检 → 先预览”推进：先定位问题，再读机制，最后用页面结论校验理解。

VISUAL RECAP

本节场景补充

READ THE SCENE

线性：模拟机器人 向前走

线性移动用连续位置变化表达机器人如何向目标推进。

读图顺序：先看对象和环境，再看它们之间的关系，最后回到本节结论。

支持“小节三 · 线性：模拟机器人 向前走”讲解的 ChatGPT 生成教学场景图
教学场景补充 · 小节三 · 线性：模拟机器人 向前走

图片只用于帮助观察本页关系；课程结论仍以正文和逐字稿为准。

07 // LINEAR

线性：模拟机器人向前走

LINEAR起点 · 终点 · 匀速适用导航 · 走廊 · 道路

线性轨迹适合导航数据，但仍要检查前进方向上的遮挡与近地视野。

08 // WAYPOINT

多点巡检：每一站都要看清目标

WP1正面 · 0.6m设备 AWP2斜上 30° · 0.8m设备 BWP3侧面 · 0.6m设备 C覆盖优先 · 路径尽量短

Waypoint 规划同时优化覆盖、多角度和总路径长度，是巡检任务的核心。

09 // MODULE B

先预览，再保存.traj

加载USD相机1280×720FOV 75°轨迹Orbit + Linear预览遮挡？死角？保存PATH.TRAJJSON 航点信息

轨迹文件记录位置、朝向与拍摄参数，预览是发现遮挡和盲区的最后机会。

RECAP // CHAPTER 08

参数定一帧，轨迹定 数据集

01

五个参数，决定 看见什么

相机参数不是画面美化选项，而是训练数据采样条件。

02

RGB 说是什么，深度说 有多远

深度图为每个像素记录距离，是导航避障与三维理解的关键输入。

03

环绕：目标始终在 画面中心

环绕轨迹适合从多个方向认识同一目标

04

线性：模拟机器人 向前走

线性轨迹适合导航数据

05

先预览，再保存 .traj

轨迹文件记录位置、朝向与拍摄参数

先用参数保证每帧可用，再用轨迹保证场景覆盖、多视角和运动可信。

SOURCE QUIZ // 8 MCQ

单选题 · 8题

第 1 / 8 题原讲义题库
得分 0 / 8
SOURCE PRACTICE 01

实操一 · 环绕轨迹

设置环绕轨迹并预览

任务描述：在模块 B 中为场景中的一个箱子设置环绕轨迹，预览并调整。

操作要求

  1. 加载你的仓储场景
  2. 添加相机，设置分辨率 1280×720，FOV 75°
  3. 创建环绕轨迹，围绕桌面上任意一个箱子
  4. 设置半径 0.8m，高度 1.0m，环绕 180°（半圈），30 个拍摄点
  5. 预览轨迹，确认箱子始终在画面中且无遮挡
  6. 保存轨迹

提交要求

  • 轨迹文件（.traj）
  • 截图 1：轨迹预览中的场景俯视图（能看到环绕路径）
  • 截图 2：相机预览画面（某一角度的拍摄画面）
评分标准：参数设置正确（25%）、轨迹无遮挡（30%）、目标物体始终可见（25%）、截图清晰（20%）。
SOURCE PRACTICE 02

实操二 · 多点巡检

设计多点巡检轨迹（竞赛预备）

任务描述：模拟南方电网巡检场景，在场景中设置 3 个"待检设备点"（用三个不同位置的箱子代替），设计多点巡检轨迹，依次到达每个点拍摄。

操作要求

  1. 在场景中放置 3 个箱子作为"待检设备"，分布在不同位置（如桌面左/中/右）
  2. 创建多点巡检轨迹，包含 3 个 Waypoint：
  3. WP1：对准左侧箱子，距离 0.6m，正面角度
  4. WP2：对准中央箱子，距离 0.8m，斜上方 30° 角度
  5. WP3：对准右侧箱子，距离 0.6m，侧面角度
  6. 每个 Waypoint 停留并渲染 1 张图
  7. 预览轨迹，确认每个点都能清晰看到目标箱子
  8. 保存轨迹

提交要求

  • 轨迹文件
  • 截图：轨迹俯视图（标注 3 个 Waypoint）
  • 简述：为什么每个 Waypoint 的角度和距离不同（100 字以内）
评分标准：3个Waypoint设置合理（30%）、每个点目标清晰可见（30%）、轨迹高效无冗余（20%）、简述准确（20%）。