机器人感知及其在任务执行中的作用 机器人感知是指机器人解释来自环境的传感数据的能力，以理解物理属性、物体和空间关系。 这个过程包括使用相机、激光雷达、超声波测距仪或触觉传感器等传感器来收集原始数据，然后将原始数据处理成有意义的信息。 例如，相机捕获图像，但物体检测或深度估计等感知算法会将这些像素转换为可识别的物体或距离测量值。 感知系统通常结合多个传感器（传感器融合）来提高准确性，例如使用带有激光雷达的相机来创建 3D 地图。 如果没有感知，机器人就会盲目操作，无法适应动态或非结构化环境。
感知通过提供机器人采取行动所需的上下文信息，直接支持任务执行。 一旦传感数据被处理，机器人就会使用这些信息来做出决定、计划动作或调整行为。 例如，自主仓库机器人使用感知来检测托盘、避开障碍物并在通道中导航。 如果机器人错误识别托盘的位置，它可能会与之碰撞或无法将其抬起。 同样，组装零件的机械臂依靠视觉系统来精确对齐组件。 感知还支持实时反馈：自动驾驶汽车持续监控车道标线和交通标志，并相应地调整转向和速度。 在每种情况下，任务执行都取决于感知数据的准确性和及时性。
感知和任务执行之间的关系是迭代的。 感知为行动提供信息，而行动结果可以完善感知。 例如，绘制灾区的无人机使用感知来避免飞行中的障碍物。 如果其深度传感器在明亮的阳光下发生故障，无人机可能会切换到立体相机，重新校准其路径，并继续执行任务。 开发人员必须设计平衡速度和准确性的感知系统——缓慢的处理可能会延迟关键操作，而对象识别中的错误可能会导致任务失败。 在现实场景中（例如，不同的光照或杂物）进行测试对于确保稳健性至关重要。 通过将感知与任务逻辑紧密结合，开发人员可以创建能够可靠地处理复杂的现实世界挑战的机器人。