MIT突破機器人控制技術：無需感測器，單攝像頭即可實現精準運動

2025年07月13日17:40:28 科技 8834

it之家 7 月 13 日消息，麻省理工學院（mit）團隊提出一種基於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成本，相關成果已於 6 月 25 日發表於《自然》主刊（it之家附 doi: 10.1038/s41586-025-09170-0）。

傳統工業機器人雖易於建模控制，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境適應優勢，卻通常依賴大量感測器和定製化空間模型。

現在，mit 團隊通過深度學習技術解決了這一矛盾。新系統僅需通過單個攝像頭捕捉機器人運動畫面，結合名為「神經雅可比場（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，成功讓神經網路通過單幀圖像重建機器人三維形態與運動範圍。

在氣動軟體機械手、奧利格羅機械手（16 自由度）、3d 印表機械臂及低成本 poppy 機械臂等測試中，系統實現：

關節運動誤差小於 3 度
指尖控制誤差小於 4 毫米
可自適應環境動態變化

mit 助理教授文森特・西茨曼（vincent sitzmann）表示：「視覺作為彈性感測器，為農場、工地等非結構化環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：「視覺反饋使系統建立自身運動動力學內部模型，在傳統定位方法失效處實現自監督操作。」

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