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。
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。
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。
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
线性：模拟机器人 向前走
线性轨迹适合导航数据
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
按编号进入后续页面，逐项核对核心主张、工作机制与应用边界。
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。
关键线索分辨率 1280×720FOV · 视场角位置 · 高度 · 距离Yaw / Pitch / Roll
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。
关键线索45°范围窄 · 畸变小推荐 70°–90°导航视野与形变平衡
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。
关键线索RGB / 外观DEPTH / 距离类别 · 颜色 · 纹理PIXEL → DISTANCE
先看主张，再沿编号核对机制、证据与应用边界。
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。
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
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
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
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
按编号进入后续页面，逐项核对核心主张、工作机制与应用边界。
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。
关键线索CAMERATRAJECTORY全覆盖任务区域没有死角
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。
关键线索TARGET半径 · 高度角度范围 · 拍摄点
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。
关键线索FIXED HEIGHTGLOBAL COVERAGE
先看主张，再沿编号核对机制、证据与应用边界。
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。
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
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
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
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
按编号进入后续页面，逐项核对核心主张、工作机制与应用边界。
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。
关键线索LINEAR起点 · 终点 · 匀速适用导航 · 走廊 · 道路
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。
关键线索WP1正面 · 0.6m设备 AWP2
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。
关键线索加载USD相机1280×720
先看主张，再沿编号核对机制、证据与应用边界。
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。
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
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
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
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
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。
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。
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
线性：模拟机器人 向前走
线性轨迹适合导航数据
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
- 加载你的仓储场景
- 添加相机，设置分辨率 1280×720，FOV 75°
- 创建环绕轨迹，围绕桌面上任意一个箱子
- 设置半径 0.8m，高度 1.0m，环绕 180°（半圈），30 个拍摄点
- 预览轨迹，确认箱子始终在画面中且无遮挡
- 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
- 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）
- 创建多点巡检轨迹，包含 3 个 Waypoint：
- WP1：对准左侧箱子，距离 0.6m，正面角度
- WP2：对准中央箱子，距离 0.8m，斜上方 30° 角度
- WP3：对准右侧箱子，距离 0.6m，侧面角度
- 每个 Waypoint 停留并渲染 1 张图
- 预览轨迹，确认每个点都能清晰看到目标箱子
- 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%）。