一、感知系统
硬件传感器
| 类型 | 传感器 | 应用 |
|---|
| 视觉传感器 | 单目/双目摄像头、全景相机、事件相机 | 环境感知 |
| 距离传感器 | LiDAR、毫米波雷达、超声波 | 测距避障 |
| 运动传感器 | IMU、轮式编码器、GPS/北斗 | 定位导航 |
| 触觉传感器 | 压力传感器阵列、力矩传感器、柔性电子皮肤 | 力反馈 |
感知算法
- 环境理解：3D SLAM（如ORB-SLAM3、LIO-SAM）、语义分割、深度估计
- 物体识别：目标检测（YOLO、Faster R-CNN）、物体分类与跟踪
- 多模态融合：传感器标定与配准、多源数据融合
二、决策控制
高层决策系统
- 深度学习模型：CNN处理视觉输入、RNN处理时序信息
- 规划算法：A*、D*路径规划，STRIPS、PDDL任务规划
- 强化学习：Q-learning、策略梯度方法
低层控制系统
- 反馈控制：PID控制、自适应控制
- 先进控制：模型预测控制(MPC)、滑模控制
- 运动控制：逆运动学求解、轨迹插补
架构类型对比
| 架构 | 优点 | 适用场景 |
|---|
| 分层架构 | 模块清晰 | 结构化环境 |
| 端到端架构 | 响应快速 | 动态复杂环境 |
| 分布式架构 | 鲁棒性强 | 多智能体系统 |
三、学习与适应
主要学习方法
- 深度强化学习（Deep RL）：通过”行动-观察-反馈”循环获取最优策略
- 模仿学习：观察人类专家演示获取初始策略
- 进化算法：模拟自然选择优化策略
训练解决方案
- 高保真仿真环境（PyBullet、MuJoCo）
- 迁移学习（仿真到现实）
- 渐进式训练策略
四、多模态感知与交互
感知模态
- 视觉：RGB-D相机、立体视觉、物体识别、语义分割
- 听觉：麦克风阵列、声源定位、语音识别、情感识别
- 触觉：力/力矩传感器、触觉传感器阵列
融合技术
- 早期融合（数据层）
- 中期融合（特征层）
- 晚期融合（决策层）
交互方式
五、具身大模型
核心组件
- 大型语言模型（LLM）：GPT-4、PaLM
- 视觉-语言模型（VLM）：CLIP、Flamingo
架构层次
- 认知层：自然语言指令处理
- 规划层：任务执行方案生成
- 执行层：动作执行控制
应用前景
- 家庭服务
- 工业场景
- 特殊环境（灾害救援、太空探索）
六、系统闭环总结
具身智能是”感知-认知-行动-学习”的闭环系统：
- 多模态感知：视觉、触觉、听觉等多种传感设备采集环境信息
- 高级认知模型：深度学习和大语言模型进行环境理解和决策
- 运动控制系统：决策转化为精确物理动作
- 持续学习机制：在线学习、仿真训练、经验回放实现系统迭代优化