Da bi se prilagodio otvorenom urbanom okruženju, inteligentna tijela trebaju u stvarnom vremenu uhvatiti kretanja tijela okruženja i strukturu scene. Tradicionalna percepcija znači na temelju inercijalnih senzora i kamera, koji imaju dugotrajan podaci i osjetljivost na dinamičke promjene svjetla i okoliša, teško je ispuniti zahtjev za pokretanjem ljudskog tijela i snimanju srodnim u složenim okruženjima u primjeni Polja inteligentne vožnje, servisne robotike i sportski trening.
Od 2022. godine, ekipa prof. Cheng Wang i prof. Chenglu Wen prvi je predložio Lidar Human Motion Capture tehnologiju u međunarodnoj areni (Lidarcap, CVPR 2022; HSC4D, CVPR 2022; CVPR 2023). U ovoj publikaciji, HISC4D, tim se probija metodom za snimanje raznolikih kretanja interakcije s dvije osobe i 3D scene u pogledu prve osobe u velikim unutarnjim i vanjskim otvorenim scenama. Metoda gradi višestepeni zajednički okvir optimizacije tako što će se baviti inercijalnim navođenjem i litarskim podacima, što efikasno rješava protupožarni problem uzrokovan inercijalnim vodstvom i značajno poboljšava tačnost rekonstrukcije scene i proširuje spektar prostornog, ljudskog pokreta i zarobljavanja interakcije. Istovremeno se oslobađa prva multimodalna interakcija sa dvije osobe, koja pokriva različite vrste scene i raznovrstan ljudski pokreti, pružajući resurse za obuku za povezane istraživačke polja.Hisc4d tehnologija za rekonstrukciju ljudskih pokreta i 3D scena na Istovremeno, što otvara novi način razmišljanja za utjelovljenu inteligenciju da ode u ogromni napolju i integrira se u gomilu.
