计算机视觉和机器人感知确实正在成熟为可靠且广泛适用的技术。 在过去的十年中，算法、硬件和数据可用性的进步已将这些领域从研究实验室转移到现实世界的应用中。 卷积神经网络 (CNN) 和基于 Transformer 的模型等技术现在使系统能够以高精度识别物体、跟踪运动和理解场景。 例如，自动驾驶汽车使用 LiDAR 和摄像头融合来实时检测行人和障碍物，而工业机器人则采用 3D 视觉来精确地处理装配线上的零件。 OpenCV 等开源库以及 PyTorch 和 TensorFlow 等框架实现了访问的民主化，使开发人员无需从头开始即可构建视觉系统。
由于更好的传感器和多个数据流的改进集成，机器人感知已经取得了进展。 现代机器人结合了 RGB 摄像头、深度传感器和惯性测量单元 (IMU)，以创建对其环境的统一理解。 例如，亚马逊机器人公司的仓库机器人使用同步定位和绘图 (SLAM) 来导航动态变化的空间。 传感器融合技术（例如卡尔曼滤波器）有助于协调传感器之间的差异，从而减少物体检测或距离估计中的误差。 此外，NVIDIA 的 Jetson 系列等边缘计算设备提供了在本地运行这些算法所需的处理能力，从而最大限度地减少了碰撞避免等关键任务的延迟。
尽管取得了进展，但挑战依然存在。 虽然系统在受控环境中表现出色，但它们难以应对不可预测性，例如在光线不足的情况下识别物体或处理突发环境变化。 例如，送货机器人可能无法检测到被眩光遮挡的骑自行车者。 训练模型还需要海量的、多样化的数据集，创建和维护这些数据集成本高昂。 此外，实时处理需求常常与移动机器人的功率限制相冲突。 然而，在小样本学习（使用最少的数据训练模型）和神经形态计算（模仿生物感觉处理）等领域正在进行的工作旨在解决这些差距。 随着这些解决方案的成熟，计算机视觉和机器人感知将变得更加强大且更易于开发人员访问。