SSL (自监督学习) 越来越多地应用于机器人技术中，使机器能够从未标记的数据中学习，从而减少对人工标注数据集的依赖。 在机器人技术中，SSL 利用机器人自身的传感器输入（例如摄像头馈送、激光雷达或关节角度）来创建对环境或任务有意义的表示。 例如，机器人可以使用 SSL 通过预测视频序列中的下一帧或重建图像中被遮盖的部分，来学习原始摄像头图像的视觉特征。 这种方法允许机器人在不需要人类标记每个数据点的情况下构建可泛化的模型，这在动态、真实世界的环境中尤其有价值，因为在这些环境中，标记数据稀缺或收集成本高昂。
SSL 在机器人技术中的一个实际应用是改进物体操作。 由于形状、纹理或重量的变化，机器人在抓取不熟悉的物体时经常会遇到困难。 SSL 可以通过训练模型使用原始传感器数据来预测物理特性（例如，物体在被推动时的移动方式）来提供帮助。 例如，机器人手臂可以通过将物体的摄像头图像与抓取尝试期间的力传感器读数相关联，来学习将视觉特征与触觉反馈相关联。 对比学习（一种 SSL）也被用于训练视觉系统，以区分成功和失败的抓取，而无需明确的标签。 这些模型使机器人能够更有效地适应新物体，因为它们依赖于学习到的模式而不是预定义的规则。
SSL 擅长的另一个领域是自主导航。 在非结构化环境（如仓库或室外地形）中运行的机器人需要解释复杂的传感器数据以避开障碍物或规划路径。 SSL 模型可以处理激光雷达或摄像头数据流来预测深度、分割地形类型或识别可通行区域。 例如，无人机可以使用 SSL 从未标记的航拍图像中学习地形特征，从而使其能够在没有事先地图的情况下安全导航。 SSL 还支持多模式学习，其中来自摄像头、IMU 和车轮编码器的数据结合在一起以创建稳健的导航策略。 通过在大量未标记的真实世界数据上进行训练，SSL 缩小了模拟和现实之间的差距，使机器人能够更好地在不同的环境中进行泛化。 这使得 SSL 成为开发者构建适应性强、数据高效的机器人系统的实用工具。