度上进行定点巡航，实施大范围、高效率的数据采集。无人机可以 快速覆盖沿铁路的各个区域，获取地形地貌、道路、桥梁、隧道等 设施的高分辨率图像。同时，利用航拍在不同高度及不同角度拍摄 的影像资料，可以极大丰富三维模型的立体效果，生成真实的场 景。 为保证航拍数据的有效性，以下措施将被采取： 1. 确定航线和拍摄计划，避免在人流密集或禁止飞行的区域进行 航拍。 2. 配备高精度的 GPS 设备，确保航拍图像的地理位置准确，使 和异常 值。  数据配准：确保来自不同设备或不同时间点的数据在同一坐标 系下进行整合，消除位置偏差。  三维重建：将处理后的二维影像和点云数据转换为三维模型， 采用三维重建算法如多视图立体视觉或光束法等。 完成数据预处理后，进入三维建模阶段。选择合适的建模软件 与工具（如 Rhino、AutoCAD、SketchUp 等），将清洗和重建后 的数据输入，生成初步的三维模型。在此过程中，注意确定模型的 细节纹理叠加：在基础纹理的上方再叠加一层细节纹理，用于 表现更小尺度的细节，如划痕、污垢或苔藓等。这能够使表面 看起来更加生动，富有层次感。  环境光遮蔽：通过模拟光线在物体表面交互的方式，添加阴影 效果，从而增强立体感，特别是在建筑物和地形接缝处的处理 效果尤为重要。  动态特效：考虑到铁路沿线的环境多变，有必要实施动态特效 的应用，比如随着时间推移改变植物的颜色，随季节变化调整 地面纹理等，使得模型能够更真实地反映实际情况。

2.2 情感需求类：陪伴型智能体 智能体另一大应用领域就是提供拟人情感陪伴类服务。陪伴类的智能体拥有长期记 忆，让用户与其聊天中产生熟悉且亲切的感觉。随着大模型不断迭代，陪伴类智能体更 加立体，能提供更高的情绪价值。目前国内情绪消费类市场潜力较大，在如今紧凑的生 活节奏之下，国民孤独感增加，而陪伴类智能体或受益于这样的大环境。根据 GIA（Global Industry Analysts）的研究，Denny

可以跨多个机器人平台部署. 在硬件方面, UMI (Universal manipulation interface) 使用 155° 鱼眼镜头增加视野和视觉上下文, 以及在夹爪上增 加侧镜以提供隐式立体观察; 在软件方面, UMI 采 用推理时延匹配和相对末端执行器轨迹作为动作表 示, 以处理不同的传感器观察和执行时延, 并应用 了 Diffusion policy[138] 来模拟多模态动作分布