江淮前沿技术协同创新中心（江淮实验室）

本发明公开了一种基于任务数据链路的具身智能数据质量评估方法及系统，属于具身智能与数据质量评估技术领域，本发明首先依据具身任务从目标指令、环境感知、动作执行、物理交互到结果验证的执行过程构建任务数据链路，任务数据链路包括链路节点和连接链路节点的链路边；然后针对链路中各节点及相邻链路边建立一致性评价机制，计算各链路边的一致性评分；最后基于各链路边的一致性评分对具身智能数据集进行整体质量评估以及质量缺陷定位；本发明通过构建贴合具身任务执行过程闭环特征的任务数据链路，能够有效识别跨模态不一致、物理交互异常和结果标签失真等隐性质量问题，实现数据集整体质量评估和缺陷环节定位。

本申请涉及一种三维点云特征提取方法、装置、电子设备及存储介质。方法包括：将目标三维点云数据转换为体素结构数据，并对体素结构数据进行轴向移位操作和特征聚合操作，得到第一特征；为目标三维点云数据中的每个点搜索最近邻点以构建局部邻域，并对局部邻域内的点特征进行聚合，得到第二特征；对目标三维点云数据进行全局特征提取操作，得到第三特征；融合第一至第三特征，基于融合特征输出三维点云处理结果。由此，通过体素分支的轴向移位操作、三维点云分支的局部邻域聚合以及全局分支的特征提取，融合多尺度特征，解决了相关技术计算复杂度高、单一表征导致特征不完整以及多尺度信息利用不充分的问题，实现了高效、准确的三维点云特征提取。