大晓机器人推出的智能机器狗“晓途”已在上海西岸片区投入使用,进行7×24小时无人巡逻。该系统结合具身超级大脑模组A1和智能管控平台,实现全场景自主导航,能够在复杂环境中自主识别和避让障碍物,提升城市治理效率,适用于公共安全和大型活动保障等场景。
香港大学的张富副教授团队研发的FAST-LIVO2技术获得IEEE机器人领域最佳论文奖。该技术通过激光、视觉和惯性传感器融合,提升机器人在复杂环境中的定位精度和实时性,广泛应用于无人机和移动机器人。FAST-LIVO2在GitHub上获得4.2k Star,推动了机器人感知与自主导航的发展。
在2026年北京机器人半马中,荣耀公司包揽前三名,机器人首次跑步速度超过人类。荣耀凭借强大的工程能力和自主导航技术,成功解决了持续输出和散热问题,液冷系统表现优异。这次赛事展示了中国机器人产业链的成熟,吸引了更多企业参与,推动了技术进步。
在2026北京亦庄人形机器人半程马拉松中,300台机器人参赛,冠军成绩为50分26秒,打破人类纪录。赛事首次引入多种地形,自主导航组占比38%。抖音博主的“豆包”机器人也成为赛场焦点。
2026年北京亦庄人形机器人马拉松将于4月19日举行,赛道难度升级,鼓励机器人自主导航,规则更严格。赛程为21.0975公里,包含多种地形,机器人需自主处理跌倒和故障。全程关门时间为3小时40分钟,未按时通过的队伍将被终止比赛。
在2026江苏省城市足球联赛开幕战中,墨甲机器人协助交通管理。交警机器人“常安”R050与常州交警合作,负责赛事期间的交通指挥与秩序引导,提升了交通管理效率。该机器人具备环境感知和自主导航能力,能够识别行人和车辆状态,并提供赛事相关信息。
人形机器人正在挑战半程马拉松的速度极限,预计下个月的比赛中,许多机器人将跑进1小时。过去一年,机器人在速度、稳定性和自主导航方面取得了显著进步。人形机器人在体育训练和应急救援等领域的应用前景广泛,未来将更好地融入生活场景。
1月10日,奇瑞墨甲机器人与芜湖市公安局联合推出首款机器人交警“芜优”智警R001,具备自主导航和高清摄像功能,已在多个场景中应用。
Vbot推出的家用机器人「大头」外观可爱,运动性能优秀,支持自主导航和跟随功能,具备强大的感知能力,续航3至6小时,充电便捷,能自主决策,带来愉悦体验。
智元机器人在CES 2026上展示了其全面的人形机器人产品线,成功交付5000台,标志着研发到量产的转变。产品包括全尺寸、半尺寸及工业级机器人,具备多模态交互和自主导航功能。
北京人形机器人推出全国首个全自主无人化导览解决方案,整合导览、交互和多机调度能力,适用于展厅和商场等场景。该方案基于“慧思开物”平台,实现感知、决策和执行的全链路闭环,机器人可自主导航和互动,提升导览效率,标志着人形机器人进入全自主阶段。
斯坦福华人博士团队推出家务机器人Memo,售价14万元,能完成洗碗、叠袜子、冲咖啡等任务,具备自主导航和操作能力。其核心技术ACT-1依赖人类数据训练,用户可教机器人新技能,预计2026年上市。
LOVON系统结合大语言模型与开放词汇视觉感知,旨在提升足式机器人在复杂环境中的长时任务执行能力。通过拉普拉斯方差滤波技术,LOVON解决了视觉不稳定性,实现了动态目标下的自主导航与任务规划。
浙江大学与vivo人工智能实验室的研究团队开发了CogDDN框架,使机器人能够像人类一样理解指令并自主导航。该系统结合心理学的“双过程理论”,通过启发式和分析过程提升决策能力,显著提高了机器人在复杂环境中的导航效率。
本研究探讨了在资源有限的情况下,纳米无人机如何实现安全自主导航。通过基于人工智能的视觉反应规划方法,研究展示了无人机在部分已知环境中有效规避障碍的能力,实验结果表明该方法提高了导航精度,适用于实时导航任务。
本研究提出了一种基于神经网络验证的分层控制框架,旨在解决动态不确定环境中自主导航的安全性问题。通过设计控制障碍函数和策略修正机制,该方法能够有效纠正不安全操作,确保高效导航,为复杂场景中的安全导航提供新方案。
OpenAI于2025年发布的《构建代理的实用指南》探讨了代理的工作流程、工具和指令,强调其在复杂决策和不确定环境中的重要性。代理能够独立执行任务,优化工作流程,减少人类干预。有效的代理需具备清晰的指令和良好的工具文档,以实现自主导航复杂工作流的目标。
本研究提出CleanMAP框架,旨在解决智能连接车辆对高精度地图更新的需求及众包数据不一致性的问题。通过提取关键视觉参数和动态分段评分,显著提高了地图更新的准确性和可靠性。实验结果表明,该框架在自主导航中的实用价值。
本研究提出了一种视觉-语言-动作(VLA)方法,以解决无人机在复杂赛车环境中的自主导航问题。研究表明,RaceVLA在高速场景中表现优异,对提升赛车导航具有重要意义。
本研究提出了一种基于深度强化学习的框架,解决多无人机在无GNSS环境中的自主导航和任务分配问题。通过图卷积网络实现动态协调,显著提高搜索与救援效率,获得2024年Sapience比赛第一名。
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