具体而(ér )言,研究团队利用海(hǎi )量(liàng )仿真 RGBD 数据,开(kāi )发了一套完(wán )整的(de )数据清洗与(yǔ )动态重建流程,并标注了丰富的动作序列。同时(shí ),他们提出一种(zhǒng )多模态数(shù )据的动态融合机制,首次将动态重建、视(shì )频预测和动作规划(huá )这(zhè )三项任(rèn )务融(róng )合在一个(gè )统一的框架中进行(háng )优化,从(cóng )而实现了真正(zhèng )的一体化多任务协同(tóng ),大幅(fú )提高了模型的稳定性与鲁棒性。
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