Avatud linnakeskkonnaga kohanemiseks peavad intelligentsed kehad hõivama ümbritsevate inimeste kehaliigutusi ja stseeni struktuuri reaalajas. Traditsiooniline taju tähendab inertsiaalsete andurite ja kaamerate põhjal, millel on pikaajalise andmete triivimise ja tundlikkuse probleemid vastavalt valguse ja keskkonna dünaamiliste muutuste suhtes on keeruline täita inimkeha liikumise nõudlust ja stseeni jäädvustamist rakenduse keerukates keskkondades Intelligentse sõidu, teenindusrobootika ja sportreeningu valdkonnad.
Alates 2022. aastast on prof Cheng Wangi ja prof Chenglu Weni meeskond olnud esimesena Rahvusvahelisel areenil Lidari liikumise püüdmistehnoloogia (LiDarcap, CVPR 2022; HSC4D, CVPR 2022; Sloper4D, CVPR 2023). Selles väljaandes Hisc4d, meeskond läbib meetodit kahe inimese interaktsiooni liikumiste ja 3D-stseenide jäädvustamiseks esimese inimese vaates suuremahulistes sise- ja välistingimustes avatud stseenides. Meetod konstrueerib mitmeastmelise liigese optimeerimise raamistiku, sulandades inertsiaalseid juhendamist ja lidari andmeid, mis lahendab tõhusalt inertsiaalse juhendamise põhjustatud triiviprobleemi ja parandab oluliselt stseeni rekonstrueerimise täpsust ning laiendab ruumilise, inimese liikumise ja interaktsioonide hõivamise ulatust. Samal ajal vabastatakse esimene multimodaalne kahe inimese interaktsiooni andmestik, mis hõlmab erinevaid stseeni tüüpi ja mitmekesiseid inimliikumisi, pakkudes koolituse andmeressursse seotud uurimisvaldkondade jaoks.HISC4D-tehnoloogia kasutab Lidarit põhiandurina inimese liikumiste ja 3D-stseenide rekonstrueerimiseks Samal ajal, mis avab kehastatud intelligentsuse uue mõtteviisi, et minna tohutusse õues ja integreeruda rahvamassi.
