7 月 13 日消息，麻省理工學院(MIT)團隊提出一種基于視覺的深度學習方法，僅需單個攝像頭即可讓軟體機器人和仿生機器人學習運動與控制。
該技術突破有望大幅降低機器人開發(fā)成本，相關成果已于 6 月 25 日發(fā)表于《自然》主刊(IT之家附 DOI: 10.1038/s41586-025-09170-0)。
傳統(tǒng)工業(yè)機器人雖易于建?？刂?，但剛性結構難以適應狹小或不平坦地形。軟體及仿生機器人雖具備環(huán)境適應優(yōu)勢，卻通常依賴大量傳感器和定制化空間模型。
現(xiàn)在，MIT 團隊通過深度學習技術解決了這一矛盾。新系統(tǒng)僅需通過單個攝像頭捕捉機器人運動畫面，結合名為“神經(jīng)雅可比場(NJF)”的技術，使機器人通過視覺反饋建立對自身形態(tài)與運動能力的認知。
研究團隊對多種機器人進行了 2-3 小時多視角隨機運動視頻訓練，成功讓神經(jīng)網(wǎng)絡通過單幀圖像重建機器人三維形態(tài)與運動范圍。
在氣動軟體機械手、奧利格羅機械手(16 自由度)、3D 打印機械臂及低成本 Poppy 機械臂等測試中，系統(tǒng)實現(xiàn)：
關節(jié)運動誤差小于 3 度
指尖控制誤差小于 4 毫米
可自適應環(huán)境動態(tài)變化
MIT 助理教授文森特?西茨曼(Vincent Sitzmann)表示：“視覺作為彈性傳感器，為農(nóng)場、工地等非結構化環(huán)境中的機器人應用開啟新可能。”
CSAIL 主任丹妮拉?羅斯(Daniela Rus)補充道：“視覺反饋使系統(tǒng)建立自身運動動力學內部模型，在傳統(tǒng)定位方法失效處實現(xiàn)自監(jiān)督操作?！?/p>
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