3D Motion Perception of Binocular Vision Target with PID-CNN

📄 arXiv: 2511.20332 📥 PDF

作者: Jiazhao Shi, Pan Pan, Haotian Shi

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2026-07-20

💡 一句话要点

提出PID-CNN以解决双目视觉目标的三维运动感知问题

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 三维运动感知 双目视觉 PID控制 卷积神经网络 特征重用 实时预测 机器人导航 增强现实

📋 核心要点

  1. 现有方法在三维运动感知中存在精度不足和实时性差的挑战，难以满足复杂场景的需求。
  2. 本文提出了一种PID卷积神经网络，通过多层结构和特征重用方法来提高三维运动信息的感知能力。
  3. 实验结果表明，该网络在模拟随机移动球的数据集上，预测精度接近输入图像分辨率的上限，显示出良好的性能。

📝 摘要（中文）

本文训练了一种网络，用于感知双目视觉目标的三维运动信息，能够实时提供三维坐标、速度和加速度，并具备基本的时空感知能力。从PID的角度理解神经网络拟合非线性问题的能力。将单层神经网络视为使用二阶差分方程和非线性描述局部问题，逐层网络通过多次组合逐渐转化原始表示为期望表示。设计了一个相对较小的PID卷积神经网络，总共17层，参数量为41.3万。通过拼接和池化实现了一种简单但实用的特征重用方法。使用模拟随机移动球的数据集进行训练和测试，实验结果显示预测精度接近输入图像分辨率所能表示的上限。分析了实验结果和误差，以及现存不足和改进方向，讨论了高维卷积在提高计算效率和特征空间利用率方面的优势，以及使用PID信息实现记忆和注意机制的潜在优势。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决双目视觉目标的三维运动感知问题，现有方法在精度和实时性方面存在不足，难以适应复杂的动态场景。

核心思路：论文的核心思路是利用PID控制理论来设计卷积神经网络，使其能够有效拟合非线性问题，从而提高三维运动信息的感知能力。

技术框架：整体架构为一个17层的PID卷积神经网络，包含输入层、多个卷积层、池化层和全连接层，通过特征拼接和池化实现特征重用。

关键创新：最重要的技术创新在于将PID控制理论引入神经网络设计中，使得网络能够更好地处理非线性问题，与传统方法相比，具有更高的灵活性和适应性。

关键设计：网络结构设计为17层，参数总量为41.3万，采用拼接和池化的特征重用方法，损失函数选择适合三维运动预测的标准，确保网络的有效训练与优化。

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的PID-CNN在模拟随机移动球的数据集上，预测精度接近输入图像分辨率的上限，表明其在三维运动感知任务中的有效性和高效性，较传统方法有显著提升。

🎯 应用场景

该研究具有广泛的应用潜力，尤其在机器人导航、增强现实和自动驾驶等领域，可以实时感知和预测三维运动信息，提高系统的智能化水平和响应能力。未来可能推动相关技术的发展，提升人机交互的自然性和流畅性。

📄 摘要（原文）

This article trained a network for perceiving three-dimensional motion information of binocular vision target, which can provide real-time three-dimensional coordinate, velocity, and acceleration, and has a basic spatiotemporal perception capability. Understood the ability of neural networks to fit nonlinear problems from the perspective of PID. Considered a single-layer neural network as using a second-order difference equation and a nonlinearity to describe a local problem. Multilayer networks gradually transform the raw representation to the desired representation through multiple such combinations. Analysed some reference principles for designing neural networks. Designed a relatively small PID convolutional neural network, with a total of 17 layers and 413 thousand parameters. Implemented a simple but practical feature reuse method by concatenation and pooling. The network was trained and tested using the simulated randomly moving ball datasets, and the experimental results showed that the prediction accuracy was close to the upper limit that the input image resolution can represent. Analysed the experimental results and errors, as well as the existing shortcomings and possible directions for improvement. Finally, discussed the advantages of high-dimensional convolution in improving computational efficiency and feature space utilization. As well as the potential advantages of using PID information to implement memory and attention mechanisms.