AI眼镜的环境感知与多模态交互算法

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人工智能（Artificial Intelligence，AI）眼镜凭借“解放双手”与“所见即所得”的特性，在户外运动与旅行场景中展现出独特价值。然而，现有系统在复杂户外环境下仍面临许多挑战。其一，环境感知鲁棒性不足，户外强光、遮挡与动态干扰导致传统SLAM技术定位漂移或地图构建失效，当前多数消费级增强现实（AugmentedReality，AR）眼镜依赖预定义识别图，在缺乏稳定识别图的山区等场景中，难以实现真实环境与虚拟信息的精准融合1；其二，人机交互适配性差，在户外嘈杂环境中，语音识别准确率显著下降。（剩余4969字）