近日，杜克大学的研究生本·比奇费尔（Ben Burchfiel）和布朗大学教授George Konidaris展示了他们的科研新成果——一种针对机器3D视觉的算法。根据这个算法，机器人能在只看到物体的一面，甚至是一部分的情况下，准确地推测出它的3D模型。

研究人员选取一些常见的家居物品进行了4000次完整的3D扫描。扫描获得的3D图像被切割成一个个体素，像乐高积木一样堆叠在一起。该算法通过梳理每个对象的示例，并使用“概率主成分分析”技术了解它们的变化以及它们如何保持不变。为了测试这种算法，研究人员又对10种相同的物品进行了扫描，共获得908幅俯视图。实验证明，机器人在大多数情况下能准确猜出对象是什么，并绘制完整3D模型（包括隐藏部分）。它的用时为一般机器人的75%，正确率在50%以上。

当然这个算法也存在缺陷。机器人“猜物”依据的是系统提供的扫描图，但许多明显不同的物品在某些角度会呈现相同的形状特征。