空天地數據融合技術在城市三維重建中的應用已取得顯著進展，尤其在提升精度以滿足具身智能機器人仿真訓練需求方面，研究和產品均呈現多樣化發展。以下是關鍵研究進展、產品方案及精度要求的詳細分析：
一、研究進展與技術路徑
1. 多源數據融合的技術突破
- 時空基準統一：通過北斗網格剖分技術建立統一時空標識體系，實現厘米級精度的全域數據清洗與融合。例如，武漢大學研發的地形級實景三維軟件系統，結合衛星遙感、航空攝影與地面移動測量數據，生成全國1米分辨率地理實體分類成果，為地形級建模提供基礎。
- 動態場景處理：針對動態障礙物（如車輛、行人），采用語義分割與動態插值技術。例如，威海市應急測繪平臺通過無人機實時視頻與實景三維模型的融合，結合熱紅外鏡頭實現夜間火情的精準定位，動態姿態數據的插值計算減少了投影頓挫感。
- 多模態感知融合：LVI-SAM和R3LIVE等開源算法支持LiDAR、相機和IMU的實時融合，生成帶紋理的稠密點云地圖，適用于無人機與自動駕駛車輛的動態環境感知。CS-NeRF框架通過眾包數據（如自動駕駛車輛圖像）結合SfM優化姿態，實現厘米級定位精度，顯著提升大場景重建效率。
