技术视界 | 从哲学到技术：人形机器人感知导航的探索（下篇）

前言

在上篇中，我们探讨了人形机器人的本质与目标，以及它们在定位与感知、SLAM与建图方面的技术挑战。这些内容为我们理解人形机器人的基础能力奠定了坚实的基础。而接下来，我们将进入这场探索之旅的下半场，聚焦于人形机器人的规划与导航技术，探讨它们如何在复杂环境中实现自主导航，以及未来的发展方向。

我要到哪里去？

——规划与导航的未来之路

人形机器人在复杂环境中移动，必须具备路径规划、运动控制、避障与导航的能力。相比轮式或四足机器人，人形机器人拥有更高的自由度（DoF），但也因此面临更大的运动规划复杂性、环境适应性挑战。

传统路径规划的局限性在于，轮式机器人可以精确定位到绝对坐标，但人形机器人控制精度有限，很难保证直接到达某个准确点，而是只能大致到达区域，再进行二次导航（局部调整）。传统的栅格地图（Grid Map）路径规划假设机器人能精确移动到某个格子，但人形机器人往往在复杂地形中行走误差较大，导致规划路径的偏移问题。适用于人形机器人的路径规划方法包括分层导航，第一阶段是全局导航，先到达大致区域（如“去三楼”）；第二阶段是局部感知调整，进入目标区域后，用视觉/语音进一步确认目标（如“冰箱在哪？”）。然后结合大模型（LLM）进行任务调度，机器人可以基于环境理解选择更优路径，如“走楼梯 vs 坐电梯”，LLM可以提供更灵活的策略决策，如“避免拥挤区域，选择更快捷的通道”。

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导航的必要性在于，人形机器人在到达目标区域后，需要进行局部视觉识别，以确保精确到达目标。方法包括A*算法、