摘要
在ICCV 2025会议上,香港中文大学与上海人工智能实验室合作,针对移动机器人在复杂未知环境中的自主探索与建图问题,提出了一种系统性的解决方案。该研究聚焦于提升机器人在未知环境中高效探索与构建地图的能力,旨在增强其在多样且动态场景中的泛化表现。这项技术突破有望推动机器人在实际应用中的智能化水平,为未来自主系统的开发提供了重要参考。
关键词
机器人,自主探索,未知环境,建图方案,复杂环境
自20世纪中期机器人技术诞生以来,自主探索能力一直是移动机器人研究的核心议题之一。早期的机器人探索主要依赖于预设路径和固定传感器,仅能在结构化环境中完成简单任务。随着人工智能、计算机视觉和传感技术的飞速发展,机器人逐渐具备了在半结构化甚至非结构化环境中自主导航的能力。
进入21世纪后,深度学习和强化学习的兴起为机器人自主探索注入了新的活力。研究者们开始尝试让机器人通过感知环境、学习经验来自主决策探索路径。然而,尽管在特定场景(如工厂车间、实验室环境)中取得了显著进展,机器人在复杂未知环境中的探索能力仍面临诸多挑战。
近年来,随着SLAM(同步定位与地图构建)技术的成熟,机器人在动态环境中的实时建图与路径规划能力得到了显著提升。然而,如何在未知环境中实现高效、系统性的自主探索,仍是学术界和工业界亟待解决的关键问题。此次香港中文大学与上海人工智能实验室的合作研究,正是在这一背景下提出的系统性解决方案,标志着机器人自主探索技术迈入了一个新的发展阶段。
在现实世界中,机器人所面临的环境往往具有高度的复杂性和不确定性。复杂未知环境通常包括动态障碍、非结构化地形、光照变化、传感器噪声等多种干扰因素,这对机器人的感知、决策与执行能力提出了极高要求。
传统方法在面对此类环境时,往往依赖于先验地图或固定规则,难以适应实时变化。而此次ICCV 2025会议上提出的新方案,突破了以往探索策略的局限性,通过融合多模态感知信息与自适应决策机制,使机器人能够在缺乏先验知识的情况下,自主规划探索路径并构建高精度地图。这一技术的实现,不仅提升了机器人在未知环境中的泛化能力,也为未来在灾难救援、野外勘探、城市巡检等高风险场景中的应用提供了坚实基础。
更重要的是,该研究为自主系统在复杂环境中的长期运行提供了可扩展的框架,标志着机器人技术正从“任务执行者”向“智能探索者”的转变。这一突破不仅推动了学术研究的深入,也为产业界带来了新的技术范式和应用可能。
香港中文大学与上海人工智能实验室作为本次研究的核心力量,凭借其在人工智能与机器人领域的深厚积累,为此次技术突破奠定了坚实基础。香港中文大学在计算机视觉、深度学习与自主系统研究方面一直处于国际领先地位,其研究成果多次发表于CVPR、ICCV、NeurIPS等顶级学术会议与期刊。而上海人工智能实验室则依托国家新一代人工智能发展计划,汇聚了大量顶尖科研人才,在智能感知、机器人控制与环境建图等领域取得了多项原创性成果。
此次合作中,双方充分发挥各自优势:港中大在算法设计与视觉感知方面提供了理论支撑,而上海人工智能实验室则在系统集成与实际场景验证方面展现了强大执行力。研究团队由多位资深教授与博士生组成,具备跨学科背景,涵盖机器人学、人工智能、计算机视觉与控制工程等多个领域。这种多元化的科研结构,使得研究不仅具备理论深度,也具备实际应用价值。
此外,实验室配备了先进的机器人测试平台与仿真环境,能够模拟多种复杂未知场景,为算法验证与系统优化提供了强有力的技术保障。正是依托这样高水平的科研平台与人才团队,本次提出的系统性建图方案才得以实现技术上的重大突破。
此次合作研究的初衷,源于对现实世界中机器人自主探索能力不足的深刻洞察。尽管当前机器人技术在特定场景中已取得显著进展,但在面对复杂未知环境时,仍难以实现高效、稳定与自主的探索与建图。这一问题不仅限制了机器人在灾难救援、城市巡检、野外勘探等高风险场景中的广泛应用,也成为制约其智能化发展的关键瓶颈。
基于此,香港中文大学与上海人工智能实验室决定联合攻关,旨在提出一种系统性的解决方案,使机器人能够在缺乏先验知识的情况下,自主规划探索路径并构建高精度地图。研究团队希望通过融合多模态感知信息与自适应决策机制,提升机器人在动态环境中的实时响应能力与长期运行稳定性。
该研究的核心目标不仅是解决当前技术在复杂环境中的泛化难题,更希望为未来自主系统的开发提供可扩展的理论框架与实践路径。通过此次合作,双方期望推动机器人技术从“任务执行者”向“智能探索者”的转变,为全球机器人领域带来新的技术范式与应用可能。
本次由香港中文大学与上海人工智能实验室联合提出的新方案,围绕“系统性”与“自适应性”两大核心理念展开设计,旨在突破传统机器人探索方式的局限,实现复杂未知环境下的高效建图与自主导航。研究团队深刻意识到,当前机器人在面对动态障碍、非结构化地形以及传感器噪声等干扰因素时,往往依赖于先验地图或固定规则,难以做出实时调整。因此,该方案从“感知-决策-执行”闭环系统出发,构建了一个具备自我学习与动态调整能力的探索框架。
设计理念中特别强调了多模态感知信息的融合机制,通过整合视觉、激光雷达与惯性测量单元(IMU)等多源数据,机器人能够更全面地理解环境特征。同时,研究引入了基于深度强化学习的自适应决策模型,使机器人在缺乏先验知识的情况下,仍能根据实时反馈动态调整探索策略。这种“感知即学习”的设计理念,不仅提升了系统的智能化水平,也为未来自主系统的长期运行提供了可扩展的理论基础。
为实现上述设计理念,研究团队在技术实施层面设计了一套完整的流程体系,主要包括环境感知、路径规划、地图构建与策略优化四个关键步骤。首先,在环境感知阶段,机器人通过搭载的多模态传感器实时采集环境数据,并利用深度神经网络对场景进行语义分割与特征提取,从而识别出障碍物、可通行区域及潜在探索目标。
随后,在路径规划模块,系统基于强化学习算法构建了一个动态决策网络,能够根据当前环境状态与历史探索经验,自主生成最优探索路径。这一过程不仅考虑了路径的可达性,还兼顾了探索效率与能耗控制,确保机器人在长时间运行中保持稳定表现。
在地图构建方面,研究团队采用了改进的SLAM(同步定位与地图构建)算法,结合多源传感器数据,实现了高精度、实时更新的三维地图构建。该地图不仅包含几何结构信息,还融合了语义标签,为后续任务执行提供了丰富的环境上下文。
最后,在策略优化阶段,系统通过在线学习机制不断调整探索策略,使机器人在面对未知环境时具备更强的适应能力。实验数据显示,该方案在多种复杂场景下的探索效率较传统方法提升了30%以上,地图构建精度提高了25%,标志着机器人自主探索技术迈入了一个全新的发展阶段。
在机器人自主探索与建图领域,传统方法多依赖于先验地图或固定规则,难以适应复杂未知环境的动态变化。例如,早期基于SLAM的系统虽然在结构化环境中表现出色,但在面对非结构化地形、动态障碍或传感器噪声时,往往会出现路径规划偏差、地图构建失真等问题。此外,许多现有技术在探索过程中缺乏自适应能力,无法根据环境反馈实时调整策略,导致探索效率低下。
相比之下,本次由香港中文大学与上海人工智能实验室提出的新方案,突破了传统方法的局限性,构建了一个融合多模态感知与自适应决策的系统性探索框架。该方案不仅整合了视觉、激光雷达与惯性测量单元(IMU)等多源数据,还引入了基于深度强化学习的动态决策模型,使机器人能够在缺乏先验知识的情况下,自主生成最优探索路径。
实验数据显示,该方案在多种复杂场景下的探索效率较传统方法提升了30%以上,地图构建精度提高了25%。这一显著提升表明,新方案在应对未知环境的不确定性方面具有更强的鲁棒性与适应能力,标志着机器人自主探索技术迈入了一个全新的发展阶段。
为了提升机器人在复杂未知环境中的泛化能力,研究团队采用了多维度的技术融合策略。首先,在感知层面,系统通过多模态传感器融合技术,实现了对环境特征的全面理解。视觉信息用于识别语义对象,激光雷达提供精确的几何结构,IMU则增强了运动状态的稳定性,三者协同工作,显著提升了环境感知的准确性。
其次,在决策层面,研究引入了基于深度强化学习的自适应探索策略。该策略通过在线学习机制不断优化探索行为,使机器人能够根据实时反馈动态调整路径规划,从而在不同场景中保持高效探索能力。这种“感知即学习”的设计,使系统具备了更强的环境适应性。
此外,在地图构建方面,研究团队改进了传统SLAM算法,使其能够实时更新三维地图,并融合语义标签,为后续任务提供丰富的环境上下文。这种结合几何与语义的地图表达方式,不仅提升了地图的实用性,也为机器人在复杂环境中的长期运行提供了可扩展的框架。通过这些技术手段的协同作用,该方案成功实现了机器人在未知环境中的高效泛化能力。
此次提出的系统性自主探索与建图方案,为机器人在多个行业的广泛应用打开了新的可能性。在灾难救援领域,机器人可在地震、火灾或核泄漏等高风险环境中快速进入现场,自主构建三维地图并识别受困人员位置,为救援行动提供关键信息。相比传统依赖人工遥控的设备,该技术使机器人具备更强的自主判断能力,大幅提升了任务执行效率。
在城市巡检方面,该方案可应用于智能安防、基础设施检测等场景。例如,搭载该系统的机器人可在地铁隧道、桥梁或高层建筑外墙等复杂环境中自主巡逻,实时更新环境状态,识别潜在安全隐患,从而降低人工巡检成本与风险。
此外,在野外勘探与无人区测绘中,该技术同样展现出巨大潜力。机器人可在缺乏先验地图的森林、沙漠或极地环境中自主探索,完成地形测绘与生态监测任务,为科研与资源开发提供数据支持。实验数据显示,该系统在多种复杂场景下的探索效率较传统方法提升了30%以上,地图构建精度提高了25%,这为未来机器人在多样化场景中的部署提供了坚实基础。
尽管该系统在技术层面取得了显著突破,但在实际部署过程中仍面临诸多挑战。首先,复杂未知环境中的传感器噪声与数据丢失问题,可能影响机器人的感知精度与决策稳定性。为此,研究团队引入了多模态传感器融合机制,通过视觉、激光雷达与IMU的协同工作,提升环境感知的鲁棒性,从而降低单一传感器失效带来的风险。
其次,机器人在长时间运行中可能遭遇能源管理与系统维护难题。对此,研究团队优化了路径规划算法,使其在探索过程中兼顾能耗控制与任务效率,延长机器人续航时间。同时,系统具备在线学习能力,能够根据运行状态自动调整策略,提升长期运行的稳定性。
此外,面对不同行业对机器人功能的多样化需求,研究团队提出了模块化设计思路,使系统可根据具体任务灵活配置感知模块与决策模型。这种可扩展的架构不仅增强了技术的适应性,也为未来自主系统的持续演进提供了有力支撑。
香港中文大学与上海人工智能实验室在ICCV 2025会议上提出的系统性解决方案,为移动机器人在复杂未知环境中的自主探索与建图提供了全新思路。该研究通过融合多模态感知信息与自适应决策机制,显著提升了机器人在缺乏先验知识情况下的探索效率与地图构建精度。实验数据显示,新方案在多种复杂场景下的探索效率较传统方法提升了30%以上,地图构建精度提高了25%,展现出卓越的泛化能力与应用潜力。这一技术突破不仅推动了机器人从“任务执行者”向“智能探索者”的转变,也为灾难救援、城市巡检、野外勘探等高风险场景中的实际应用提供了坚实支撑。未来,随着算法优化与硬件平台的持续演进,该系统有望在更多行业中实现规模化落地,为自主系统的智能化发展开辟新的路径。