科学家研制具身智能巡检机器人，对自然语言理解准确率超过96%

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来源：DeepTech深科技在机器人领域，如何让机器人在非结构化环境中实现对环境的有效感知和深入理解，是一个普遍面临的重大挑战。这不仅涉及机器人基于感知信息进行自主导航能力，还要求其在执行任务时能够通过准确的认知理解人的任务命令，确保机器人在认知、感知和规控这三个关键方面的稳定性和准确性，更是难中之难。为应对这些挑战，深圳技术大学机器人自主移动与操作实验室马淦副教授团队成功自主研发了一种具身智能机器人系统。该系统能够出色地适应动态、多变的环境，灵活应对复杂场景，进而执行实时巡检任务。研究人员将大语言模型和视觉语言模型深度融合，成功突破了语言、视觉、导航等多模态信息之间的壁垒，实现了机器人从位置导航模式到认知导航模式的跨越。通过集成诸如激光雷达、惯性测量单元等不同类型的传感器，机器人能够将实时捕捉到的视觉信息转化为自然语言，并及时反馈给用户。值得一提的是，借助大模型处理复杂指令，机器人的理解能力得到显著增强，其对复杂自然语言指令的