苹果XR专利提出端到端房间布局估算引擎
端到端的房间布局估计引擎
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（映维网Nweon 2025年11月24日）XR系统需要深度理解用户的物理环境，才能将虚拟内容无缝地、稳定地锚定在现实世界中。传统房间布局估计方法受限于曼哈顿世界假设和固定布局类型，难以处理曲面结构和复杂场景。
在一份专利申请中，苹果提出了一种端到端的房间布局估计引擎，通过析取范式模型直接从图像学习平面参数，无需后处理即可生成完整布局，显著提升了复杂环境下的几何建模精度与计算效率，并为XR设备提供了快速、精准的环境三维结构感知能力，是构建空间计算的基础。
在一个实施例中，房间布局估计引擎基于捕获的图像帧来预测房间布局。从图像帧中，房间布局估计引擎提取特征（例如，2D点），并应用所提取的特征来构建一组系数，而这组系数定义了特定房间布局类别的一组平面。
房间布局估计引擎将系数输入到一个析取范式模型中，然后模型构建一组平面，随后将平面组合以生成一个预测平面。具体来说，预测平面是由组合平面的交集形成。接下来，房间布局估计引擎能够为每个房间布局类别生成一个预测平面，其中平面代表房间的不同区域，例如地板、左墙、右墙、前墙和天花板。
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