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隨著工業自動化、服務機器人等領域的快速崛起，機器人在復雜動態環境中的自主避障能力成為制約其規模化落地的核心瓶頸。當前市場上的避障方案普遍存在“感知精度不足”“場景適應性弱”“語義理解缺失”三大痛點：純視覺依賴方案易受光照、遮擋影響，在強光或昏暗環境下避障成功率大幅下降；單一深度感知方案雖能獲取距離信息，卻無法區分“行人”“設備”“臨時障礙物”等語義類別，易出現誤判；而融合類方案多依賴高端傳感器組合，導致硬件成本居高不下，難以適配中小型機器人廠商的輕量化需求。在此背景下，兼具高精度、全場景適配與輕量化優勢的避障技術成為行業迫切需求。
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