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摘要
近日，香港科技大学与北京人形机器人研究所联合提出了一种全新的足式机器人全域目标追踪范式——LOVON，旨在解决复杂开放环境中机器人自主执行长程多目标任务的难题。LOVON使足式机器人能够像人类一样，灵活完成诸如先移动到椅子旁、再迅速接近行人等连续任务。传统方法在面对运动中的视觉抖动、目标丢失等实时问题时表现不佳，导致机器人易出现迷路或识别错误。LOVON的提出标志着足式机器人在自主任务执行能力上的重大突破。
关键词
足式机器人, 全域追踪, LOVON范式, 复杂环境, 自主任务
足式机器人作为机器人技术中的重要分支，其发展历程可以追溯到上世纪中期。早期的足式机器人主要集中在实验室环境中，用于探索仿生运动控制和基本的行走能力。随着人工智能、传感器技术和计算能力的飞速发展，足式机器人逐渐从实验室走向实际应用场景，例如工业巡检、灾难救援、家庭服务等领域。然而，在复杂开放环境中实现自主任务执行，依然是足式机器人技术面临的核心挑战之一。
在实际应用中，足式机器人需要面对诸如动态目标追踪、环境干扰、视觉抖动、目标丢失等难题。传统方法往往依赖于预设的目标类别或静态环境建模，难以应对开放环境中的不确定性。例如，在追踪一个移动目标时，机器人可能会因自身运动导致的视觉抖动而丢失目标，或在复杂场景中误识别其他物体为目标，从而导致任务失败。此外，长程多目标任务的规划与执行对机器人的感知、决策和运动控制能力提出了更高的要求。如何在动态环境中实现高效、稳定的全域目标追踪，成为制约足式机器人进一步发展的关键技术瓶颈。
在这一背景下，香港科技大学与北京人形机器人研究所联合提出了LOVON范式，为足式机器人在复杂环境下的全域目标追踪提供了全新的解决方案。LOVON的核心目标是使机器人能够像人类一样，自主完成一系列连续的、长距离的多目标任务，例如先移动到椅子旁，再迅速接近行人。这种能力不仅要求机器人具备高精度的实时感知能力，还需要其在动态环境中进行灵活决策与精准控制。
LOVON范式的技术特点在于其融合了多模态感知、自适应目标识别与动态路径规划等关键技术。通过引入先进的视觉处理算法和强化学习机制，LOVON能够在运动过程中持续调整目标识别策略，有效应对视觉抖动和目标丢失问题。此外，该范式还具备对未知目标的泛化能力，不再局限于预设类别，从而显著提升了机器人在复杂环境中的适应性与鲁棒性。这一技术突破不仅为足式机器人在实际场景中的广泛应用奠定了基础，也为未来智能机器人系统的发展提供了新的研究方向。
在复杂开放环境中，足式机器人面临诸多动态干扰因素，例如不断变化的地形、移动的障碍物以及多任务目标的切换。传统方法往往依赖于静态环境建模或预设目标类别，难以应对这种高度不确定的场景。而LOVON范式的提出，标志着足式机器人在自主任务执行能力上迈出了关键一步。通过融合多模态感知与自适应目标识别技术，LOVON使机器人能够在动态环境中实现连续、稳定的目标追踪与任务切换。
例如，在一项模拟实验中，机器人被要求先移动至房间角落的椅子旁，随后迅速转向并接近一名正在行走的行人。这一系列动作不仅要求机器人具备高精度的实时感知能力，还需要其在移动过程中不断调整路径规划与目标识别策略。LOVON通过引入强化学习机制，使机器人能够根据环境反馈动态优化决策流程，从而显著提升了其在复杂环境中的任务完成效率与稳定性。这种类人化的自主执行能力，为足式机器人在工业巡检、灾难救援、家庭服务等实际场景中的广泛应用提供了坚实的技术支撑。
在足式机器人执行目标追踪任务时，视觉抖动与目标丢失是两个长期困扰研究者的技术难题。当机器人在运动过程中，摄像头因脚步震动或快速转向而产生图像模糊或偏移，导致目标识别系统出现误判或丢失目标。传统方法往往依赖于固定帧率的图像处理算法，难以在高速动态环境中保持稳定的追踪效果。
LOVON范式通过引入先进的视觉处理算法与动态目标识别机制，有效缓解了这一问题。其核心在于利用时间序列建模与注意力机制，对连续帧图像进行动态特征融合，从而在视觉抖动发生时仍能保持对目标的持续追踪。此外，LOVON还结合了基于强化学习的目标重识别策略，在目标短暂丢失后能够迅速重新定位，避免任务中断。实验数据显示，在高速移动与复杂光照条件下，LOVON的目标追踪成功率相较传统方法提升了近40%，显著增强了机器人在真实环境中的鲁棒性与适应能力。这一技术突破不仅提升了足式机器人的任务执行效率，也为未来智能机器人系统的发展提供了新的技术路径。
在足式机器人领域，目标追踪技术的演进经历了从静态识别到动态适应的转变。传统追踪方法通常依赖于预设的目标类别识别模型和静态环境建模，其核心逻辑是基于固定算法对已知目标进行识别与追踪。然而，这种方法在面对复杂开放环境时存在明显短板。例如，在动态场景中，机器人因自身运动产生的视觉抖动常常导致目标丢失，而传统系统缺乏实时调整能力，使得追踪过程频繁中断，任务完成率大幅下降。
相比之下，LOVON范式通过融合多模态感知、自适应目标识别与强化学习机制，实现了对目标的持续追踪与动态调整。其核心优势在于不再局限于预设目标类别，而是具备对未知目标的泛化识别能力。实验数据显示，在高速移动与复杂光照条件下，LOVON的目标追踪成功率相较传统方法提升了近40%。这一提升不仅体现在识别精度上，更反映在机器人对环境变化的快速响应能力上。例如，在模拟任务中，LOVON驱动的机器人能够先精准移动至椅子旁，再迅速转向并接近一名移动中的行人，展现出类人化的任务执行能力。
此外，LOVON还引入了时间序列建模与注意力机制，使机器人能够在视觉抖动发生时仍保持对目标的连续追踪。这种动态调整机制，使得LOVON在面对真实世界中的不确定性时，展现出更强的鲁棒性与适应性，标志着足式机器人全域目标追踪技术的一次重大飞跃。
LOVON范式的提出，不仅在技术层面实现了突破，更为足式机器人在现实场景中的广泛应用打开了新的可能性。在工业巡检领域，LOVON赋能的机器人可在复杂工厂环境中自主追踪设备状态，实时识别异常目标并进行动态路径调整，从而提升巡检效率与安全性。在灾难救援场景中，机器人需在废墟与动态障碍中快速定位受困人员，LOVON的全域追踪能力使其能够在视觉干扰严重的环境中保持稳定识别，大幅提升救援成功率。
此外，在家庭服务与智能陪伴领域，LOVON的应用前景同样广阔。例如，家庭机器人可依据用户指令，先前往客厅角落取物，再迅速转向并跟随移动中的家庭成员，实现真正意义上的“类人化”交互体验。据实验数据显示，LOVON在目标重识别与路径规划方面的优化，使机器人任务完成效率提升了近40%，显著增强了其在真实环境中的实用性。
随着人工智能与机器人技术的不断融合，LOVON不仅为足式机器人提供了更强的自主任务执行能力，也为未来智能系统的发展指明了方向。在可预见的未来，LOVON有望成为推动机器人从实验室走向千家万户的关键技术之一。
LOVON范式的提出，标志着足式机器人在全域目标追踪领域迈出了关键一步。面对复杂开放环境中的视觉抖动、目标丢失等长期难题，LOVON通过融合多模态感知、自适应目标识别与强化学习机制，实现了类人化的自主任务执行能力。实验数据显示，其目标追踪成功率相较传统方法提升了近40%，展现出更强的鲁棒性与适应性。这一技术突破不仅提升了机器人在工业巡检、灾难救援、家庭服务等场景中的实用性，也为未来智能机器人系统的发展提供了新的研究方向。随着LOVON的持续优化与落地应用，足式机器人正逐步从实验室走向真实世界，开启人机共存的新篇章。