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机器人AI感知系统构建技术解析
机器人AI感知系统的构建挑战在2022年6月某中心re:MARS会议上，机器人AI软件开发经理Bhavana Chandrashekhar发表了题为“如何构建AI驱动的机器人感知系统”的演讲。 通过包裹操纵机器人Robin的案例，阐述了在某中心规模下操纵包裹和物品时感知问题的复杂性。 应用前景虽然这是机器人操纵应用，但该演讲涵盖的感知、机器学习、深度学习和持续学习概念普遍适用于机器人内外其他领域。 关键要点理解操纵中的感知挑战机器人系统级行为的特点洞察某中心解决的机器人规模问题技术架构特点Robin机器人采用先进的感知系统，能够从自身错误中检测和学习，使其能够在生产规模下从杂乱包裹中挑选单个物品。 本文内容基于2022年re:MARS会议技术演讲整理，聚焦机器人感知系统的技术实现细节。
26600编辑于 2025-09-13微米级机器人实现自主思考与感知
科学家创造出比盐粒还小且能思考的机器人某大学和另一所大学的研究人员建造了有史以来最小的、完全可编程的自主机器人。 这些微型机器可以在液体中游动，感知周围环境，自主做出反应，连续运行数月，且每个的生产成本仅约一便士。每个机器人如果不借助放大镜几乎看不见，尺寸大约为200 x 300 x 50微米。 机器人还必须能够感知环境、做出决策并为自己提供动力。所有这些组件都必须集成在一块只有几分之一毫米大小的芯片上。这项挑战由某大学的另一个团队承担。该教授的实验室已经保持着制造世界上最小计算机的记录。 能够感知和交流的机器人这些进展共同催生了研究人员认为是第一个能够进行真正决策的亚毫米级机器人。据他们所知，此前没有人将包含处理器、内存和传感器的完整计算机放入如此小的机器人中。 这一成就使得机器人能够感知环境并自主响应。机器人包含电子温度传感器，可以检测小到三分之一摄氏度的变化。
14910编辑于 2026-02-07Robin机器人感知系统与持续学习技术
“Robin 面对的是一个万物皆在变化的世界”一套先进的感知系统能够检测并学习自身错误，使 Robin 机器人能够在生产规模下从杂乱的包裹堆中选取单个物品。作者：Alan S. Robin 的感知系统从能够识别边缘、平面等物体元素的预训练模型开始。接下来，它被训练用于识别履约中心分拣区域内出现的包裹类型。当提供大量样本图像时，机器学习模型学习效果最佳。 例如，感知模型可能表明它对发现一个包裹很有信心，但对其归类为特定包裹类型则信心不足。 下一代机器人感知Swan 解释说，这些持续改进对于在某机构规模上部署 Robin 至关重要。团队的目标是每周自动更新 Robin 机器人机群数次。“我们正在增加对 Robin 的使用，”Swan 说。 Robin 的感知系统需要能够发现一堆包裹，并知道从最上面的开始，以避免弄翻整堆。
10710编辑于 2026-04-06- 来自专栏机器人网
科普：机器人依靠什么感官来感知世界？
那么你可知道，机器人是依靠什么感官来感知世界，与我们互动的？它们有“眼睛”、“鼻子”、“耳朵”吗？本文为大家盘点几种机器人常用的传感器及其功能。 ? 用于避障的传感器 避障可以说是各种机器人最基本的功能，不然机器人一走动就碰到花花草草就不好了。机器人并不一定要通过视觉感知自己前方是否有障碍物，它们也可以通过触觉或像蝙蝠那样通过声波感知。 用于测量速度的传感器 机器人自身的行走速度对于判断机器人运动状态和机器人所在位置非常重要，这里我们主要讨论一下对机器人小车运动速度的测量。 车型机器人依靠电机驱动轮子来运动，因此测量机器人小车的速度可以归结为测量驱动电机的转速。那么怎么测量电机的转速呢？测量电机转速有很多种方法，比较适合个人机器人爱好者的是采用光电编码器。 用于检测地面灰度的传感器 很多人最开始做的机器人的基本功能就是循线，白色的地板上贴着一条黑线，让机器人沿着地面的黑线前进。很多机器人高手都是从制作类似的作品成长起来的。
97550发布于 2018-04-20 - 来自专栏机器人课程与技术
ROS1云课→24机器人感知配置
接着： ROS1云课→22机器人轨迹跟踪 ---- 以真实和仿真机器人共性知识点展开。 机器人配置包含哪些模块呢？？？ 各部件如何组织？ 导航功能包集需要知道传感器、轮轴和关节的位置。 得益于tf软件库，使得可以向机器人添加更多的传感器和组件，tf会为处理这些设备之间的关系。 time_increment float32 scan_time float32 range_min float32 range_max float32[] ranges float32[] intensities 这是感知外部障碍物的重要传感器 里程信息指的是机器人相对于某一点的距离。 uint8 radiation_type float32 field_of_view float32 min_range float32 max_range float32 range ---- stdr感知配置一般就这样了
46110编辑于 2022-09-30 - 来自专栏机器人课程与技术
机器人感知-视觉部分（Robotic Perception-Vision Section）
15:00 -- 15:15 茶歇交流活动 15:15 -- 17:00 机器人感知 —— 视觉部分 PDF下载 视频链接 张瑞雷 易科机器人实验室 移动机器人全地形自主导航 PDF下载 其实仔细想来，机器人专业我也是学艺不精的。为了避免和其他嘉宾分享内容和风格的相似，讲稿做了一些调整。 ? 01-这部分内容，是专业课中机器人感知的一个子方向，原课程大致分为三个专题：语音，视觉，其他。 人类视觉感知神经有两种，环境非常暗的情况下，人眼不会有噪点，但是摄像头会有，为什么？机器人视觉还分为主动和被动两类，用于对环境的辨识。哪些是主动视觉设备，哪些又是被动的。 11-是否可以用现代控制理论中的能控能观，分析上述案例呢，输入矩阵/输出矩阵，分别如何对应感知与控制？ ? 这里，需要理解二维空间，二维时空，三维空间，三维时空等，机器人视觉系统如果不仅能看到当下，还能看到将来能到达的区域，就可以解决这类问题，自然中的生物，感知范围都远大于控制范围，除此之外，还需注意传感器的布局
2.4K21发布于 2019-01-23 - 来自专栏用户8653471的专栏
服务机器人核心技术之环境感知技术
环境感知是机器人技术体系实现的基础和前提条件，传感器是机器人感知环境及自身状态的窗口 ◆ 环境感知技术作为机器人系统不可或缺的一部分，与智能机器人的地图构建、运动控制等功能息息相关。 一旦机器人失去感知能力将无法帮助人们完成具体工作任务，因此它是机器人的“感知+运控+交互”技术体系融合发展的基础和前提条件。 ◆ 机器人的感知功能通常需要通过各类传感器来实现。 借助传感器，机器人能够及时感知自身和外部环境的参数变化，为控制和决策系统做出适当响应提供数据参考。 多传感器融合是机器人整合多渠道数据信息并处理复杂情况的重要应用 ◆ 传感器技术是影响机器人环境感知技术模块发展进程的核心因素。 ◆ 受技术限制，目前市场上的机器人大多服务功能缺乏复合性，感知技术的逻辑性较弱，行业需加强融合型感知技术的应用研究。
1.7K10发布于 2021-08-11 - 来自专栏一点人工一点智能
机器人视觉听觉融合的感知操作系统
作者：王业飞，葛泉波，刘华平，等 来源：智能系统学报 编辑：东岸因为@一点人工一点智能 原文地址：机器人视觉听觉融合的感知操作系统 摘要：智能机器人面对复杂环境的操作能力一直是机器人应用领域研究的前沿问题 因此本文构建了一种基于视觉和听觉融合的机器人感知操作系统，该系统利用深度学习算法的模型实现了机器人的视觉感知和听觉感知，捕获自然语言操作指令和场景信息用于机器人的视觉定位，并为此收集了12类的声音信号数据用于音频识别 整个系统要求机器人能够正确地理解给定的指令，并且结合指示表达定位目标从而实现相应的操作。 本系统的架构主要分为3个模块，分别是视觉语言感知模块、音频感知模块以及机器人操作模块。 02 机器人视听模型 对于不同的感知模块，利用深度学习算法设计相应的网络构建整个系统。本文的模型分为指示表达模型、音频分类模型以及机器人的操作模型。 可以发现，在结合多模态数据的情况下，机器人感知目标更加准确，能够有效提升任务成功率。
1.2K30编辑于 2023-04-10 - 来自专栏RTMP推送
机器人视频感知架构深度解析：7条技术法则，打造低延迟实时感知与交互
因为不论是AGV、巡检无人机、协作机械臂，还是类人服务机器人，感知永远是智能的入口，而感知的最主要来源仍是多通道视频和音频数据。 行业现状：从算法PK到系统博弈早期的机器人创业公司，几乎都把重点放在AI算法精度上，宣传PPT里动辄是“感知识别准确率 99%”“路径规划精度厘米级”。 这正是为什么，我们在总结行业经验后，提出了**“机器人公司 7 条技术生存法则”**，帮助企业在设计感知和控制链路时建立系统性思维。 接下来，我们将从第一个法则开始，拆解底层视频感知链路的设计要点，并结合大牛直播SDK在行业中的应用案例，看看顶尖机器人公司是如何做到低延迟、高可靠、可扩展的。 大牛直播SDK在与行业企业的合作中，验证了一个事实：只有把视频传输和感知链路打磨到极致，机器人才能真正进入商业化的高速公路。
37310编辑于 2025-08-27 - 来自专栏机器人网
技术猿 | 借力MEMS 机器人全面进入感知时代
---- 机器人变得越来越智能。在工厂，工业机器人需要感测到工人的存在，以避免对工人造成伤害。此外，它们还应该能够检测到异常情况，例如可能造成损坏的剧烈震动。 服务机器人，无论是守卫仓库或作为远程工作人员的网真装置，都需要进行自主导航。就像我们用天生的感官一样，机器人也需要借助传感器技术使它们变得更智能、使用更安全，同时增加对人类的用途。 当机器人的末梢或手臂部分需要安放传感器时，飞思卡尔Xtrinsic MMA9550L和其它类似器件就非常有用，因为机器人的末梢或手臂部分的空间非常狭小。 另一个应用是设计精致小巧的可穿戴式机器人系统，甚至用于内窥镜检查医疗应用的可吞咽机器人胶囊（见图2）。 ? （图2：对于空间受限的应用，规格较小的芯片或内置了微控制器的芯片最适用。 看守室外设施的监控机器人还需要了解它是向山上还是山下运动，这对机器人的速度和功耗都有影响，也是计算其自主持续时间需要考虑的重要数据。 ?
99660发布于 2018-04-13 软体机器人的接触感知安全控制系统
与为了安全原因通常尽量避免与环境接触并远离人类的传统刚性机器人不同，这种机械臂能够感知微小的力，以模仿人手的顺应性方式进行伸展和弯曲。 “这些实验表明，我们的框架能够推广到不同的任务和目标，机器人可以在复杂场景中感知、适应和行动，同时始终尊重明确定义的安全限制，”Zardini说。 当然，具有接触感知安全的软体机器人在高风险领域可能会非常有价值。在医疗保健领域，它们可以辅助手术，在降低患者风险的同时提供精确操作。在工业领域，它们可能无需持续监督即可处理易碎货物。 PCS和DCSAT共同赋予了机器人对其环境的预测感知，以实现更主动、更安全的交互。展望未来，该团队计划将他们的方法扩展到三维软体机器人，并探索与基于学习的策略相结合。 通过将接触感知安全与自适应学习相结合，软体机器人可以处理更复杂、更不可预测的环境。“这就是让我们的工作令人兴奋的地方，”Rus说。
10700编辑于 2026-03-10- 来自专栏机器人技术与系统Robot
多模感知：机器人灵巧手位置传感器
机器人的传感器分为内部传感器和外部传感器，一般来说，机器人的内部传感器用于感知自身的状态，机器人可以知道自身在任意时刻的位置、速度和驱动力等信息，机器人的外部传感器用于感知外部的状态信息，如距离，交互力 多模传感器将使得机器人与人交互，与环境交互的可能性大大增加，也必将助力机器人走进大家的生活中。 在机器人的多个传感器中，最为基础的信息是机器人的位置传感器，机器人位置传感器是机器人的关键元器件，而机器人的位置控制也是应用最多的控制方式，且对于其他力的控制方案中，机器人的位置控制也是机器人的重要实现方案之一 对于上述不同原理的位置传感器，主要目的还是实现机器人的位置信息测量，机器人的为主要包括机器人关节位置和电机位置。 与其它磁传感器相比，巨磁阻传感器灵敏度最高，且是唯一能同时满足高灵敏度，尺寸微型化，响应速度快，功耗低和磁滞小等要求的磁传感器，引起了许多研究者的关注，并在汽车、机器人方面得到了广泛地应用。
2.6K2012发布于 2021-03-17 - 来自专栏一点人工一点智能
「机器人感知与控制关键技术」最新2023研究综述
本文从智能机器人的感知与控制等关键技术的视角出发，重点阐述了机器人的三维环境感知、点云配准、位姿估计、任务规划、多机协同、柔顺控制、视觉伺服等共性关键技术的国内外发展现状。 机器人需要感知周围环境和识别作业对象。从二维到多维信息的感知和融合。实现快速、精准的环境感知和目标识别。充当机器人系统“眼睛”。感知环境之后。结合智能规划决策和自适应控制等方法。 机器人也将得到更加广泛的应用。机器人感知与控制技术为智能工厂的高适应、高精度、智能化作业提供保障。 01 智能制造机器人共性关键技术 1.1 机器人感知关键技术 视觉感知是机器人系统的重要组成部分，在复杂的三维工业场景中利用视觉传感器获取周围环境的真实空间信息，并进行预处理、配准融合以及空间场景表面生成等过程 ，实现智能制造机器人的跨域融合感知。
4K20编辑于 2023-04-04 - 来自专栏数据派THU
「机器人感知与控制关键技术」最新2023研究综述
本文从智能机器人的感知与控制等关键技术的视角出发，重点阐述了机器人的三维环境感知、点云配准、位姿估计、任务规划、多机协同、柔顺控制、视觉伺服等共性关键技术的国内外发展现状。 机器人需要感知周围环境和识别作业对象。从二维到多维信息的感知和融合。实现快速、精准的环境感知和目标识别。充当机器人系统“眼睛”。感知环境之后。结合智能规划决策和自适应控制等方法。 机器人也将得到更加广泛的应用。机器人感知与控制技术为智能工厂的高适应、高精度、智能化作业提供保障。 01 智能制造机器人共性关键技术 1.1 机器人感知关键技术 视觉感知是机器人系统的重要组成部分，在复杂的三维工业场景中利用视觉传感器获取周围环境的真实空间信息，并进行预处理、配准融合以及空间场景表面生成等过程 ，实现智能制造机器人的跨域融合感知。
91720编辑于 2023-05-18 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
3D感知在光伏清洁机器人中的应用
最近几年以来，清洁机器人在这一领域逐步得到了应用。 清洁机器人一般采用干洗的方式。作业时，机器人的滚轮贴合在光伏板的铝合金边框上行驶，同时用旋转的滚刷将光伏板上的积灰清扫掉，如下图所示。 清洁机器人运动到组串边缘位置时，需要跨过这个间隙然后运动到下一个组串上进行作业，除非为每个组串配置一台清洁机器人，但这样做成本太高。这一问题对于大型集中式光伏电站尤为突出。 在组串之间搭建金属过桥作为导轨，让清洁机器人通过这些导轨进入下一个组串。这种方式技术难度低，建造成本高。 受地形限制，绝大多数集中式电站的组串之间存在高程差，错落不齐，如下图所示，即使搭建过桥也无法让机器人通过。 这个方案核心的技术难点是能用于户外的高精度3D感知系统。系统需要在室外各种复杂光照条件下工作，包括强光、高反光、弱光、逆光、夜间，清扫机构的长度有4~5m，抓起悬空时会有形变。
86010编辑于 2023-12-25 - 来自专栏《C++与 AI：个人经验分享合集》
《解锁AI密码，机器人精准感知环境不再是梦！》
在科技飞速发展的当下，人工智能与机器人技术的融合正深刻改变着世界。其中，人工智能助力机器人实现更精准的环境感知，已成为该领域的核心课题，吸引着全球科研人员与科技企业的目光。 这不仅关乎机器人能否在复杂环境中高效执行任务，更预示着未来智能时代的发展走向。 多传感器融合：感知基石的稳固搭建 机器人要精准感知环境，首先离不开各类传感器。 语义理解与知识图谱：赋予感知深度内涵 人工智能帮助机器人从单纯的环境信息感知迈向语义理解。通过自然语言处理技术，机器人能理解人类语言指令，将其转化为实际行动。 实时数据处理与反馈：感知的动态优化 在实际应用中，机器人面临的环境瞬息万变，实时数据处理与反馈至关重要。高速的硬件计算平台和高效的算法，确保机器人在短时间内处理大量感知数据。 在清洁机器人工作时，如果检测到地面污渍较多，会自动加大清洁力度和时间，保证清洁效果。 人工智能正全方位助力机器人实现更精准的环境感知。
26810编辑于 2025-02-24 - 来自专栏ATYUN订阅号
AI机器人感知系统可以通过触摸物体来识别物体
受到触摸力量的启发，加州大学伯克利分校的科学家设计了一种机器人感知框架，主要依靠触觉而不是视觉。 我们的感知本质上是多模式的：当我们看到一个柔软的玩具时，我们会想象手指感觉到触摸柔软的表面，当我们感受到剪刀的边缘时，我们可以在脑海中想象它们，包括形状，粗糙度和比例，在这项工作中，我们研究了机器人操纵器如何学习类似的多模态关联 尽管如此，他们认为这是迈向感知系统可以像人类一样从触摸中识别物体的第一步。 团队表示，“通过使机器人能够通过触摸识别物体，可以对机器人仓库进行成像，机器人通过在货架上感受到产品图像来检索物体，家中的机器人可以在难以接触的地方检索物体，也许通过多模式训练可以更深入地了解物体属性。
1.1K10发布于 2019-05-13 - 来自专栏机器视觉工坊
感知
环境感知了确保无人车对环境的理解和把握，无人驾驶系统的环境感知部分通常需要获取周围环境的大量信息，具体来说包括：障碍物的位置，速度以及可能的行为，可行驶的区域，交通规则等等。 无人车通常是通过融合激光雷达（Lidar），相机（Camera），毫米波雷达（Millimeter Wave Radar）等多种传感器的数据来获取这些信息，本节我们简要地了解一下激光雷达和相机在无人车感知中的应用 对于反射点稀疏的目标（比如说行人），基于点云的分类并不可靠，所以在实践中，我们往往融合激光雷达和相机传感器，利用相机的高分辨率来对目标进行分类，利用Lidar的可靠性对障碍物检测和测距，融合两者的优点完成环境感知
64420发布于 2020-07-28 - 来自专栏SIGAI学习与实践平台
3D感知在光伏铺装机器人中的应用
目前国内外已有多家机器人企业已经开始了这一产品的研发。 由于机器人的坐标与姿态、光伏支架的坐标与姿态都是灵活可变的，因此需要3D视觉系统实现机械臂的柔性引导。 下面介绍张量无限在光伏铺板机器人视觉感知方面的经验，方案基于张量无限Tensor Eye型3D相机。 综合考虑上料、机器人行走等时间，单台铺装机器人每小时可以铺设100块光伏板。与人工作业相比，速度提升了8~10倍；对人力的需求量也大幅度减少，。 对于光伏铺装机器人而言，视觉感知系统是整个机器人系统中技术难度最大的部分。
1.1K10编辑于 2023-12-25 - 来自专栏人工智能动态
究竟是什么技术让机器人可以感知外部世界
那么帮助机器人行走的传感器为何物？它又是如何辅助机器人实现自主行走的？ 当然，仅仅依靠激光雷达，机器人还是无法实现自主行走的，对于移动机器人来说，激光雷达相当于它的“眼睛”，通过不停对外部环境进行扫描来获取二维空间的点阵数据，但这并不能直接被移动机器人使用。 所以在机器人的整体结构中，也需要用到这样的“小脑”。一个帮助机器人控制运动的核心中枢，思岚科技的 SLAMWARE 便充当了机器人的“小脑”，可以打包解决机器人构建地图、路径规划与自动避障这些问题。 小结 传感器犹如人类的感知器官，是机器人感知世界的重要媒介，而充当机器人“眼睛”的传感器——激光雷达，可帮助机器人实现对周围环境的全方位扫描测距检测，以获得周围环境的轮廓图，帮助机器人实现精确、快速建图 结合控制机器人运动的“小脑”，解决构建地图、路径规划与自动避障等问题，机器人便可实现自主行走。
1K70发布于 2019-05-06
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