MediaPipe 是玩具，Vicon 是奢侈品，DòngThink 是基础设施。
专为具身智能打造的“稀疏多目几何 + Neural IK”全栈解决方案。
在 DòngThink 出现之前，行业必须在价格、精度和自然度之间做艰难的选择。点击下方卡片查看现有流派的致命缺陷。
MediaPipe, OpenPose
致命伤：输出的 World_XYZ 没有绝对公制尺度。一旦发生遮挡（如背手），检测点立即乱飞。本质是“纸片人”运动。
HMR, WHAM, OSX
致命伤：深度歧义性。单眼无法分辨远近。算法依赖统计先验“脑补”被遮挡部分，容易产生“幻觉姿态”，解不唯一。
Xsense, Noitom
致命伤：电磁环境苛刻，需要随时校准，需要专业频率较高的标定。
Vicon, OptiTrack
致命伤：环境苛刻，需要专业场地标定。无法走进家庭或普通教室进行无感采集。
点击卡片展开详细技术分析
核心公式：工业级 RGB 阵列 (4+) + SOTA 视觉底座 + 神经动力学 (Neural IK) = 具身智能级数据
Sparse Multi-View Geometry
Engineering SOTA Models
核心壁垒: 神经逆向动力学
Metric Scale 3D Output
这是 DòngThink 最大的杀手锏。我们将耗时的传统数学迭代 IK 求解器替换为端到端的深度神经网络。
为什么 DòngThink 是具身智能数据采集的最优解
利用 4+ 工业 RGB 相机构建互补视锥。当 A 相机被遮挡时，B、C 相机依然能捕捉特征点。相比单目的脆弱和双目的局限，我们实现了极强的抗遮挡能力。
不同于 MediaPipe 的视觉估算，我们通过三角测量获得绝对物理坐标 (XYZ in Meters)。机器人需要知道“向前走 1 米”确切是多远，这是训练具身智能的基础。
通过 TensorRT 算子级优化与模型蒸馏，我们在消费级显卡（如 RTX 3060）上跑出了工业级的高帧率，无需昂贵的工作站。
| 维度 | MediaPipe (单目) | HMR (单目 Mesh) | 传统光学 (Vicon) | DòngThink™ |
|---|---|---|---|---|
| 深度原理 | 伪深度 (估算) | 统计先验 (无尺度) | 物理三角测量 | 三角测量 + 几何约束 |
| 数据用途 | 娱乐/UI交互 | 动画/特效 | 机器人/科研 | 机器人/教学/科研 |
| 解算延迟 | 低 | 高 (模型太重) | 低 | 极低 (Neural IK) |
| 部署成本 | 0 元 | 0 元 (需高配) | $$$$$ (数十万) | $$ (高性价比) |
| 穿戴设备 | 无 | 无 | 必须 (Markers) | 无 (Markerless) |