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2026.08.05 19:55

从“观测世界”到“理解自身”:重构机器人感知范式

当前主流系统高度依赖视觉与激光雷达 主讲人:赵世博 | 卡耐基梅隆大学博士

  • 快速运动及结构退化等场景中容易发生系

    开课时间

    2026.08.05 19:55

  • 受生物感知机制启发

    ope体育电竞赛事新手怎么玩时长

    80分钟

  • 本报告提出以内感知驱动的状态估计框架

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从“观测世界”到“理解自身”:重构机器人感知范式

本次分享聚焦机器人在不确定与极端环境中的空间感知问题,探讨感知系统从“依赖外部观测”向“以内在连续性为核心”的范式转变。

当前主流系统高度依赖视觉与激光雷达,在烟雾、黑暗、快速运动及结构退化等场景中容易发生系统性失效。受生物感知机制启发,本报告提出以内感知驱动的状态估计框架:利用惯性信息提供持续、稳定的自身运动基准,并将外部观测作为不确定环境下的动态校正。

在此基础上,构建具备退化感知、自适应融合与自主恢复能力的 Resilient SLAM 系统,并通过 SuperLoc、MSO、TartanIMU 与 Super Odometry 等工作,验证其在多平台、多场景及极端环境中的稳定性与可扩展性。进一步地,SuperMap 将可靠状态估计拓展至长期空间记忆,使机器人能够持续理解并记录动态世界。该研究展现了机器人感知从环境依赖走向内在驱动、从瞬时定位走向长期空间智能的演进路径。

稳定的自身运动基准

并将外部观测作为不确定环境下的动态校

在此基础上

构建具备退化感知

自适应融合与自主恢复能力的 Resi

并通过 SuperLoc

TartanIMU 与 Super

验证其在多平台

多场景及极端环境中的稳定性与可扩展性

进一步地

SuperMap 将可靠状态估计拓展
直播精华文稿暂未上传
使机器人能够持续理解并记录动态世界

视觉SLAM理论与实践

SLAM 定位与建图 基础
该研究展现了机器人感知从环境依赖走向

端到端自动驾驶理论与实践

自动驾驶 规划控制 系统与架构 环境感知 高级
从瞬时定位走向长期空间智能的演进路径

自动驾驶与机器人中的SLAM技术

自动驾驶 具身智能与机器人 SLAM 定位与建图 具身智能 进阶
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多传感器融合定位

自动驾驶 定位与建图 高级

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