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一种人形机器人三维手势动画生成方法及其模型部署装置，包括如下步骤：S1：采集多模态样本信息以及三维手势动画真实结果；S2：将多模态样本信息输入至待训练的人形机器人三维手势动画生成模型，获取多模态样本信息的人形机器人三维手势动画生成结果；S3：根据多模态样本信息的人形机器人三维手势动画生成结果和对应的人形机器人三维手势动画真实结果对模型进行训练；S4：对预训练的人形机器人三维手势动画生成模型进行模型简化处理。本发明所述的一种人形机器人三维手势动画生成方法及其模型部署装置，多模态信息的融合使人形机器人三维手势动画与场景关联性增强，生成模型的部署减小了三维手势动画制作的成本，有利于三维手势动画实时化。

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于DenseCap和SAM的二维场景感知及机器人视觉感知方法。包括：S1.获取DenseCap检测结果；S2.判断检测结果的合格性；S3.SAM分割；S4.区域标定，SAM分割后得到的是基于整个二维场景的掩膜数组，对属于目标对象区域和不属于目标对象的区域分别进行标定；S5.掩膜叠加，将SAM分割产生的每一个区域进行掩膜叠加，掩膜叠加的过程为根据所占区域大小以先小后大的顺序进行叠加；S6.根据掩膜得到进一步贴合对象的边界信息以及相应对象的描述语句，并以此作为输出信息。将DenseCap的丰富语义信息与SAM的泛化能力以及高精度分割相结合，以加强对二维场景图像的信息提取是完全可行的方案。

本发明涉及机器人控制技术领域，具体为一种基于底盘式机器人的多向收音器的控制方法，包括以下步骤：步骤S10：控制收音器进行旋转扫描，在检测到音源时记录其角度，并从多个音源中选择目标音源并记录其角度r1；步骤S20：基于所述角度r1计算最优转动路径与角度，控制收音器转动并对转动误差进行矫正；步骤S30：控制正对音源的收音器以预设的采样频率Fs和采样精度Ps进行音频采集。本发明通过主动扫描与最优路径转动，使收音器快速精准对准主要音源，显著提升了拾音效果，采用圆弧状拾音面设计，结合高采样率与采样精度，有效保证了音频采集的保真度，将收音器集成于通常无衣物遮挡的底盘上，避免了声波衰减，丰富了音源特征。

本发明公开了一种基于运动数据库的机器人竞技运动控制方法及系统，包含以下步骤：步骤S1：目标轨迹预测；步骤S2：稳态运动网络训练；步骤S3：搭建稳态控制策略；步骤S4：搭建技能控制策略；步骤S5：切换策略网络。本发明提出的多模态策略在合适范式出现前作为替代方案，能解决统一策略难以训练的问题，通过专家数据对专项技能进行学习，能保留单个专家动作网络的完整性，提高动作的成功率与降低调试难度，基于数据库的稳态控制策略，该数据库框架具有易扩展性，动态切换机制对突发干扰具有较强的适应性，能增强系统的鲁棒性。