（1-1）人形机器人感知系统概述： 人形机器人感知的特点与挑战

本章内容围绕人形机器人感知系统展开，系统介绍了人形机器人在高自由度运动、动态稳定性维持以及复杂人机与环境交互中所面临的感知特点与关键挑战，重点讲解了高维环境信息获取与不确定性处理的问题。在此基础上，构建了典型的人形机器人环境感知总体架构，依次阐述了传感器层、感知算法层以及融合与决策层的功能与协同关系。最后，结合当前技术发展趋势，介绍了环境感知、控制与规划深度耦合的一体化设计理念，为后续章节深入讲解具体感知技术与实现方法奠定理论基础。

1.1 人形机器人感知的特点与挑战

人形机器人以类人形态在复杂环境中执行感知、决策与运动任务，其感知系统不仅需要获取外部环境信息，还要实时反映自身状态变化，是连接环境、控制与智能决策的核心环节。与轮式机器人或结构简单的服务机器人相比，人形机器人在结构复杂性、运动自由度以及交互场景多样性等方面具有显著差异，这使其感知系统在实时性、准确性和鲁棒性方面面临更高要求。本节从高自由度与动态稳定性、高维环境信息处理以及复杂交互场景的不确定性三个方面，对人形机器人感知所具有的典型特点与关键挑战进行系统分析。

1.1.1 高自由度与动态稳定性需求

人形机器人作为模拟人类形态与运动能力的复杂智能系统，其核心特征之一是具备与人类相近的高自由度运动结构（从双足行走的髋膝踝关节联动，到上肢的肩肘腕多维度活动，再到手部手指的精细化操作），主流人形机器人的关节自由度通常在20-50个区间（例如当前波士顿动力Atlas约34个自由度、特斯拉Optimus约28个自由度），部分高端机型的手部自由度可单独达到12-15个，接近人类手部运动能力。这种高自由度设计是实现类人运动（如行走、奔跑、抓取、姿态调整）的基础，但同时也对感知系统提出了根本性挑战：感知系统必须精准、实时地捕捉每个关节的运动状态与环境交互信息，才能支撑复杂运动的闭环控制。

1. 高自由度带来的感知复杂度跃升

（1）多维度状态感知的全面性要求

高自由度意味着机器人的运动状态呈现"分布式"特征，每个关节的角度、角速度、力矩，以及躯干、四肢的空间姿态、位置坐标，共同构成了机器人的完整运动状态空间。以双足行走为例，机器人需要同时感知下面的信息：

1. 下肢6个关键关节（髋、膝、踝）的实时角度与力矩（通过关节编码器、扭矩传感器采集）；
2. 躯干的俯仰角、滚转角、偏航角（通过IMU惯性测量单元感知）；
3. 足底与地面的接触点、压力分布（通过足底力传感器感知）；
4. 上肢姿态对整体重心的影响（通过多传感器融合计算）。

上述维度的感知数据需要形成"无死角"覆盖，任一关节的感知缺失或延迟，都有可能导致运动协同失调（如行走时膝关节角度感知偏差会引发步幅异常，手部抓取时指关节力矩感知不足会导致握力失控）。与工业机械臂（通常3-6个自由度，运动场景固定）相比，人形机器人的感知数据量呈指数级增长，对传感器的密度、采样率提出了严苛要求（关节编码器采样率需达到1kHz以上，IMU更新频率需≥200Hz）。

（2）多传感器数据的同步与一致性挑战

高自由度运动的协同性依赖于多传感器数据的"时间同步"与"空间一致性"：

1. 时间同步：不同位置的传感器（如头部视觉传感器、躯干IMU、下肢关节传感器）需在同一时间戳下采集数据，否则会出现"状态错位"（如视觉传感器检测到障碍物时，关节传感器已执行下一步运动，导致碰撞风险）。当前行业主流解决方案是采用高精度同步时钟（如PTP精密时间协议），但在机器人动态运动中（如跑步时的振动），传感器传输延迟的波动仍会影响同步精度。
2. 空间一致性：多传感器的坐标系统需统一校准（如将关节编码器的局部坐标系转换为机器人全局坐标系），否则会导致状态估计偏差。例如，手部力传感器的测量数据若未准确映射到全局坐标系，会导致机器人判断抓取物体的位置出现偏移，进而影响操作精度。

（3）运动冗余度下的感知决策优化

高自由度带来的"运动冗余"（即实现同一动作存在多种关节组合方式），要求感知系统不仅要"感知状态"，还要"辅助决策最优运动方案"。例如，当机器人抓取高处物体时，可以通过肩关节抬高+肘关节弯曲，或躯干前倾+肩关节微调两种方式实现，感知系统需要结合实时环境数据（如周围障碍物位置、物体重量）和自身状态数据（如关节负载、电池电量）选择最优方案。这就需要感知系统与决策系统深度耦合，通过多维度数据融合提供决策支持，而这一过程需要感知数据具备极高的可靠性与时效性。

2. 动态稳定性对感知系统的核心诉求

人形机器人的动态稳定性（如双足行走时的平衡维持、运动中对突发扰动的适应）是其区别于固定机器人的关键能力，而感知系统是动态稳定性的"核心支撑"。如果没有精准的感知反馈，机器人的控制算法就如同"盲人摸象"，无法及时调整运动姿态以维持平衡。动态稳定性对感知系统的诉求主要体现在以下三个方面：

（1）重心与零力矩点（ZMP）的实时精准估计

双足人形机器人的动态平衡核心是维持重心（CoG）与零力矩点（ZMP）的匹配，ZMP需要落在足底支撑区域内，否则机器人会倾倒。感知系统需要实时计算这两个关键参数：

1. 重心估计：依赖IMU（躯干姿态）、关节编码器（四肢位置）、足底力传感器（接触压力）的融合数据，通过动力学模型计算重心坐标，要求估计误差≤2cm（否则会导致控制算法调整不及时）；
2. ZMP计算：基于足底压力分布数据，结合重心位置，实时输出ZMP坐标，采样频率需≥100Hz（以应对行走、跑步等快速运动场景）。

在动态运动中（如跑步、上下楼梯），重心与ZMP的变化速率极快（跑步时重心垂直方向加速度可达2g），且易受环境扰动（如地面不平、轻微碰撞）影响，这就要求感知系统具备极强的抗干扰能力。例如，足底力传感器需要能过滤跑步时的冲击噪声，IMU需通过算法补偿运动中的姿态漂移（如采用卡尔曼滤波融合磁传感器数据，抑制漂移误差）。

（2）运动与环境交互的即时感知反馈

动态稳定性不仅依赖机器人自身状态感知，还需要实时感知与环境的交互状态，以快速响应突发情况：

1. 地面适应性感知：机器人行走在不同材质地面（如瓷砖、地毯、草地）时，地面摩擦系数、硬度的变化会影响步态稳定性。感知系统需通过足底力传感器的压力变化率、视觉传感器对地面纹理的识别，实时判断地面特性，反馈给控制算法调整步幅、步频和足底接触力（如在光滑地面减小步幅，避免打滑）；
2. 突发扰动感知：当机器人受到外力碰撞（如被推搡）或遇到突发障碍（如地面凸起）时，感知系统需在毫秒级时间内捕捉到扰动信息（如IMU检测到躯干姿态突变、足底力传感器检测到压力异常），并触发应急控制策略（如调整关节力矩以恢复平衡）。

当前行业面临的核心挑战是"扰动识别的准确性"，动态运动中的正常姿态变化与突发扰动的信号特征易混淆（如跑步时的躯干晃动与被推搡的姿态突变），需要感知系统通过多模态数据融合（如IMU+视觉+力传感器）进行区分，这对算法的实时性和鲁棒性提出了极高要求。

（3）高动态运动下的感知抗干扰能力

人形机器人的动态运动（如跑步、跳跃、快速转向）会对感知系统产生强烈干扰，主要体现在如下两个方面：

1. 机械振动干扰：高自由度关节的快速运动（如膝关节弯曲速度可达5rad/s）会产生振动，传递到传感器安装位置（如躯干IMU、头部视觉传感器），导致传感器信号噪声增大（如IMU的加速度计出现虚假读数，视觉传感器出现运动模糊）；
2. 负载变化干扰：动态运动中，机器人各关节的负载会快速变化（如跑步时下肢关节力矩波动幅度可达±50N・m），导致关节编码器、扭矩传感器的测量误差增大。

为了应对这些干扰，感知系统需具备"动态补偿能力"，例如通过振动传感器采集机器人机体振动数据，对IMU、视觉传感器的测量结果进行实时补偿；基于动力学模型预测关节负载变化，对扭矩传感器数据进行校准。但这一过程需要感知系统与动力学模型深度结合，而高自由度导致的动力学模型复杂度，进一步增加了补偿算法的设计难度。

3. 技术现状与待突破方向

当前，人形机器人行业已通过"多传感器融合+高精度算法"初步解决了高自由度与动态稳定性下的部分感知问题，例如：

1. 波士顿动力Atlas机器人采用"IMU+关节编码器+足底力传感器+视觉传感器"的多模态融合方案，结合卡尔曼滤波、粒子滤波等算法，实现了跑步、跳跃等动态运动的稳定控制；
2. 特斯拉Optimus通过自研的传感器同步协议和动态补偿算法，将关节状态感知延迟控制在10ms以内。

但是，目前人形机器人的高自由度与动态稳定性需求仍存在如下三大待突破方向：

（1）传感器数据同步精度：高自由度下多传感器（如50个以上关节编码器+多个IMU+视觉传感器）的时间同步精度需从当前的1ms提升至0.1ms级，以满足快速动态运动的协同控制需求；

（2）轻量化融合算法：现有多传感器融合算法（如扩展卡尔曼滤波、图优化）在高自由度场景下计算量较大，需开发适配机器人端侧算力的轻量化算法，避免因算力不足导致的感知延迟；

（3）动态场景的预判能力：当前感知系统以"实时反馈"为主，缺乏对动态场景的预判（如预判地面凸起、外力碰撞），需结合深度学习算法，基于历史感知数据预测未来状态，为控制算法预留更多调整时间。

总之，高自由度与动态稳定性是人形机器人感知系统的核心约束，其本质是"多维度、高实时、抗干扰"的感知需求与机器人硬件算力、传感器性能之间的平衡。解决这一问题，是实现人形机器人从"实验室演示"走向"实际应用"的关键前提。

1.1.2 高维环境信息处理

人形机器人需要在动态、非结构化的人类生存环境中自主决策与行动，其感知系统面临的核心挑战之一是高维环境信息的高效处理。环境信息涵盖了空间几何、物体属性、动态目标、语义关联等多个维度，数据规模从百万级像素到亿级点云，且具有动态变化、不确定性强、多模态异构等特征。与工业机器人的固定场景（环境信息维度单一、可预定义）不同，人形机器人的环境信息处理需实现"从数据到知识"的转化，既要精准捕捉环境细节，又要快速提炼关键信息，支撑实时决策。、

1. 高维环境信息的特征

人形机器人面临的环境信息维度可分为"物理维度""动态维度""语义维度"三大类，其高维性特征主要体现在维度的广度（多类别信息共存）与深度（单类别信息的精细化），如表1-1所示。

表1-1 高维环境信息的特征

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| 信息维度 | 核心内容 | 数据形式与规模 |
| 物理维度 | 空间几何（障碍物位置、地形起伏、通道宽度）、物理属性（地面摩擦系数、物体硬度） | 3D点云（单帧10万- 000万个点）、视觉图像（4K分辨率3840×2160像素）、力/触觉数据（10-100个压力点） |
| 动态维度 | 移动目标（行人、车辆）的位置/速度/轨迹、环境动态变化（物体被移动、门被打开） | 时序点云/图像（30-60帧/秒）、目标轨迹序列（10-100个时间步） |
| 语义维度 | 物体类别（桌椅、水杯、门）、场景属性（室内/室外、客厅/厨房）、人机交互意图 | 语义标签（1000 + 类别）、意图描述（自然语言/动作序列）、场景规则（如 "水杯应放在桌面上"） |

2. 高维环境信息处理的挑战

高维环境信息的处理流程可概括为"数据采集→预处理→特征提取→多模态融合→语义理解→信息压缩"，每个环节都面临独特的挑战。

（1）数据采集：多模态传感器的"覆盖与协同"挑战

为全面捕捉高维环境信息，人形机器人需配置多模态传感器阵列（如头部双目相机+LiDAR、躯干超声传感器、手部触觉传感器），但面临如下两大问题：

1. 感知覆盖的完整性：单一传感器无法覆盖所有环境维度（例如视觉在强光/弱光环境下性能下降，LiDAR在雨天易受干扰，触觉仅能感知接触物体），需要通过多传感器组合实现"互补覆盖"。例如，室内场景中，视觉负责识别物体类别，LiDAR负责测量空间距离，超声负责检测近距离障碍物，三者协同才能避免"视觉误判+距离缺失+近距离盲区"的问题。但传感器数量的增加会导致数据量呈指数级增长（如4K双目相机+128线LiDAR，单帧数据量可达1GB以上），对存储和传输带宽提出严苛要求。
2. 传感器的时空协同：多传感器的采集时间、空间位置存在差异，需实现"时间同步"与"空间校准"。在时间同步方面，动态环境中传感器采集延迟（如视觉图像传输延迟50ms）会导致"数据过时"（如行人已移动但传感器仍输出原位置）；空间校准方面，需将不同传感器的坐标系统一（如将LiDAR的3D点云映射到视觉图像的像素坐标系），否则会出现"空间错位"（如LiDAR检测到的障碍物位置与视觉识别的物体位置不匹配）。

（2）预处理：高维数据的"降噪与去冗余"挑战

高维环境数据中包含大量噪声和冗余信息（如视觉图像中的背景像素、LiDAR点云中的地面点），预处理的核心是"保留有效信息、剔除无效数据"，但目前面临如下两大难点：

1. 动态噪声的自适应抑制：环境噪声具有动态变化特征（如室内灯光变化导致的视觉噪声、机器人运动振动导致的LiDAR点云抖动），传统固定阈值的降噪算法（如均值滤波）难以适配。例如，机器人跑步时，LiDAR的振动会导致点云出现"虚假障碍物"，需通过"运动补偿+自适应滤波"（如基于机器人自身姿态数据调整滤波参数）实现噪声抑制，但这需要预处理算法与自身感知系统深度耦合。
2. 高维冗余的高效剔除：高维数据中存在大量冗余（如连续两帧视觉图像的重叠区域、LiDAR点云中的重复点），需在不损失关键信息的前提下进行压缩。例如，LiDAR点云的冗余率可达30%-50%，传统的下采样算法（如体素滤波）会导致细节丢失（如小障碍物被过滤），需开发"基于语义的自适应下采样算法"（如对障碍物区域保留高密度点，对空旷区域降低点云密度），但这需要在预处理阶段引入初步的语义识别，增加了算法复杂度。

（3）特征提取：高维数据的"降维与关键信息捕捉"挑战

高维环境数据（如4K图像的百万级像素、LiDAR的百万级点云）无法直接用于决策，需要提取低维、具有判别性的特征（如物体的形状特征、目标的运动特征），但目前面临"维度灾难"与"特征鲁棒性"的双重挑战：

1. 维度灾难的突破：高维数据的特征空间呈指数级增长，传统机器学习算法（如SVM）难以处理。例如，直接将4K图像的像素作为特征输入，特征维度高达800万，会导致算法训练困难、推理速度缓慢。当前主流解决方案是采用深度学习模型（如CNN处理图像、PointNet处理点云）进行端到端特征提取，通过网络的卷积、池化操作自动降维，但人形机器人的端侧算力有限（通常为嵌入式GPU/TPU，算力在10-100TOPS），难以运行复杂的深度学习模型（如VisionTransformer），需要在"特征提取精度"与"算力消耗"之间寻求平衡。
2. 特征的鲁棒性保障：动态环境中，物体的姿态、光照、遮挡会发生变化，导致特征分布偏移（如正面的水杯与侧面的水杯视觉特征差异巨大）。传统特征提取算法（如SIFT、SURF）对这些变化的鲁棒性不足，而深度学习模型虽能通过大数据训练提升鲁棒性，但面临"长尾场景"挑战，例如人形机器人可能会遇到未在训练数据中出现的物体（如小众工具）或场景（如杂乱的工作台），导致特征提取失效。

（4）多模态融合：异构信息的"统一与互补"挑战

多模态传感器采集的信息具有异构性（如视觉的语义信息、LiDAR的距离信息、触觉的压力信息），需通过融合实现"1+1>2"的效果（如结合视觉的物体类别与LiDAR的距离，计算物体的空间位置），但核心挑战是"异构数据的统一表示"与"融合权重的动态调整"：

1. 统一表示难题：不同模态数据的语义空间不同（如视觉特征是像素级的纹理信息，LiDAR特征是点云的几何信息），难以直接拼接融合。当前主流方案分为三类：
2. 早期融合（数据级融合）：将多模态数据转换为统一格式（如将LiDAR点云投影到视觉图像，形成"伪彩色图像"），再进行特征提取，但易受噪声影响；
3. 中期融合（特征级融合）：分别提取各模态特征，通过注意力机制、加权求和等方式融合，需解决特征维度不一致问题；
4. 晚期融合（决策级融合）：各模态独立决策，再通过投票、贝叶斯推理等方式综合结果，实时性强但精度较低。

无论哪种方案，都需要解决"模态缺失"问题（如LiDAR故障时，如何通过视觉+触觉数据弥补距离信息缺失）。此时可以采用动态权重调整方案解决：在不同场景下，各模态的可靠性不同（如强光环境下视觉不可靠，需要提升LiDAR的融合权重；近距离操作时触觉可靠，需提升触觉的融合权重）。传统固定权重的融合算法（如简单加权）无法适配动态场景，需要开发"基于环境评估的自适应权重融合算法"------通过实时分析各模态数据的置信度（如视觉图像的清晰度、LiDAR点云的密度），动态调整融合权重，但这需要额外的置信度评估模块，增加了计算开销。

（5）语义理解：从"数据"到"知识"的转化挑战

高维环境信息处理的最终目标是实现"语义理解"------让机器人明白"环境中有什么（物体类别）、在哪里（空间位置）、状态如何（动态/静态）、与自身的关系是什么（可交互/不可交互）"，但面临如下三大核心难点：

1. 动态场景的语义更新：环境中的物体和目标状态会持续变化（如行人移动、水杯被拿起、门被关闭），机器人需实时更新语义信息（如"水杯从茶几移动到桌面"）。传统语义地图构建算法（如基于SLAM的静态语义地图）难以处理动态变化，需开发"动态语义地图"技术------通过时序多模态数据追踪物体状态变化，实时更新语义标签和空间位置，但这需要解决"物体身份关联"问题（如不同帧中如何识别同一物体）。

2. 模糊语义的歧义消解：环境中存在大量模糊语义（如"桌子旁边的椅子"可能有多个椅子，"靠近门口的物体"可能是鞋柜或衣架），机器人需结合上下文信息（如自身任务"要坐下来"，则优先选择可坐的椅子；任务"要出门"，则关注门口的障碍物）消解歧义。这需要将语义理解与任务规划深度耦合，而高维环境中上下文信息的提取（如任务目标、历史交互记录）进一步增加了复杂度。

3. 常识知识的融入：人类在处理环境信息时会依赖常识（如"水杯是用来装水的，不能用来砸东西""电梯门关闭时不能强行进入"），而人形机器人缺乏这种先天常识，需通过"常识知识库+推理引擎"实现常识融入。但常识知识的规模庞大（如百万级常识规则），且难以形式化表示（如"柔软的物体不能用来支撑重物"），如何在实时处理中高效调用常识推理，是当前行业的核心瓶颈。

4. 技术现状与待突破方向

当前，高维环境信息处理的核心技术路径是"多模态传感器融合+深度学习+语义地图"，行目前业内已形成了部分成熟方案：

1. 特斯拉Optimus采用"双目视觉+LiDAR+超声波"的多模态方案，通过自研的FSD芯片处理高维数据，基于Transformer模型实现图像与点云的特征级融合，语义识别精度达到95%以上，可识别1000+类常见物体；
2. 波士顿动力Atlas机器人通过"视觉+IMU+足底力传感器"融合，构建动态语义地图，可实时识别地形起伏、障碍物位置，支撑跑步、跳跃等动态运动中的环境适应；
3. 本田ASIMO采用"激光雷达+视觉+听觉"融合，结合常识知识库，可理解简单的人机语音交互意图（如"请把水杯递给我"），并规划路径完成操作。

尽管有上面的方案，目前仍存在如下三大待突破方向：

（1）轻量化端侧处理算法：当前复杂深度学习模型（如大语言模型+视觉Transformer）的算力消耗远超机器人端侧承载能力（如100TOPS算力仅能支撑小规模模型推理），需开发"模型压缩+硬件优化"的协同方案（如量化、剪枝后的轻量化模型，适配机器人专用芯片的指令集），在保证精度的前提下，将推理延迟控制在10ms以内。

（2）动态环境的预判能力：现有系统以"实时反馈"为主，缺乏对环境变化的预判（如预判行人的行走轨迹、电梯门的关闭时间），需结合时序预测模型（如LSTM、Transformer的时序建模能力），基于历史高维数据预测未来1-3秒的环境状态，为决策预留调整时间。

（3）可解释性语义理解：当前深度学习模型的语义识别缺乏可解释性（如无法说明"为何识别该物体为水杯"），导致在未知场景中鲁棒性不足。需融合"符号主义+连接主义"，通过深度学习提取特征，结合符号逻辑实现可解释性推理（如"该物体具有杯状结构、可盛装液体→判定为水杯"），提升未知场景的适应能力。

总之，高维环境信息处理的本质是"在有限算力约束下，实现动态、非结构化环境的精准感知与语义理解"，其核心矛盾是"高维数据的复杂性"与"实时、鲁棒、低算力需求"之间的平衡。解决这一问题，需要传感器硬件、算法模型、算力平台的协同创新。传感器提供更精准、互补的多模态数据，算法模型实现高效的特征提取与语义推理，算力平台提供充足的端侧处理能力。

1.1.3 复杂交互场景的不确定性

人形机器人的核心价值在于"融入人类社会、实现协同交互"，从家庭服务中的递物、陪护，到工业场景的人机协同组装，再到公共空间的引导、救援，其感知系统需面对多主体、动态化、目标模糊的复杂交互场景。与结构化环境中的单一任务不同，交互场景的本质是"多主体动态博弈"，存在大量不可预测的不确定性因素，这些不确定性源于交互主体、交互对象、交互环境与交互任务的复杂性，直接挑战感知系统的实时性、鲁棒性与适应性。

1. 复杂交互场景的类型与不确定性表现

人形机器人的交互场景可分为三大类，如表1-2所示，不同场景的不确定性呈现出不同特征，但核心共性是"信息不完全、目标不明确、行为不可预测"。

表1-2 人形机器人的交互场景

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| 交互场景类型 | 典型应用场景 | 核心不确定性表现 |
| 人机协同操作场景 | 工业组装（与工人共同装配零件）、医疗辅助（协助医生手术、护理患者） | 人的动作突发变化（如突然松手、调整姿态）、协作目标动态调整（如工人临时变更装配顺序）、接触式交互的力反馈波动 |
| 日常服务交互场景 | 家庭服务（递物、清洁、照顾老人/儿童）、商业服务（餐厅点餐、商场引导） | 意图表达模糊（如 "帮我拿个东西" 未明确对象）、用户行为习惯差异（如不同人递物姿势不同）、交互需求临时变更（如中途放弃服务） |
| 多主体动态交互场景 | 公共空间（地铁引导、人群疏散）、多机器人协同（如救援场景中多机器人配合） | 第三方主体闯入（如行人突然横穿机器人运动路径）、多交互目标冲突（如同时有多人请求服务）、协同指令歧义（如多机器人任务分配模糊） |

这些场景的不确定性具有如下三大核心特征：

1. 动态性：交互状态随时间快速变化（如人在接收机器人递物时突然侧身），且变化规律不可预定义，需感知系统实时响应；

2. 模糊性：交互目标、意图、反馈缺乏明确信号（如用户手势模糊、语音指令不完整），需通过有限信息推断核心需求；

3. 关联性：单一交互环节的不确定性会引发连锁反应（如工人突然调整装配姿势→机器人需同步调整零件位置→否则导致碰撞），需感知系统全局把控交互逻辑。

4. 不确定性的核心来源

复杂交互场景的不确定性并非孤立存在，其本质是"交互主体、对象、环境、任务"四大要素的信息不完全性与动态变化性，具体可拆解为以下四类：

（1）交互主体的行为与意图不确定性

人形机器人的核心交互对象是"人"，而人的行为与意图具有天然的不可预测性，是不确定性的主要来源：

1. 行为动作的突发性：人类行为受情绪、环境干扰等因素影响，难以通过固定模型预测。例如，机器人向人递水杯时，人可能突然抬手遮挡、转身离开，或在接物瞬间改变手部姿势；在工业协同场景中，工人可能因突发故障临时停止操作，或快速调整作业位置，导致机器人原本规划的交互动作失效。这种突发性要求感知系统在毫秒级时间内捕捉动作变化（如视觉传感器需≥30fps帧率，触觉传感器需≥100Hz采样率），但动态运动中的动作模糊、遮挡（如手臂遮挡手部）会增加感知难度。
2. 意图表达的模糊性：人类的意图表达往往不直接，可能通过口头指令、身体语言、表情等多种方式传递，且存在歧义。例如，口头指令"帮我拿个近的"未明确对象（水杯、遥控器、书籍）；手势"指向桌面"可能是要求递东西，也可能是示意"放在那里"；表情"皱眉"可能是对当前交互的不满，也可能是无关情绪。感知系统需融合多模态信息（语音+视觉+场景上下文）推断意图，但面临"模态冲突"问题（如口头说"不用了"但手势仍伸向物体）。
3. 个体差异的多样性：不同人的身高、体型、行为习惯、交互偏好存在显著差异，导致同一交互任务的最优感知策略不同。例如，照顾老人时需感知缓慢动作与微弱反馈（如老人抬手力度小），而与儿童交互时需应对快速、无规律的动作；左利手与右利手用户的接物姿势不同，需感知主导手差异。这种个体差异要求感知系统具备"泛化能力"，但当前基于大数据训练的模型难以覆盖所有小众场景（如特殊人群的交互习惯）。

（2）交互对象的属性与状态不确定性

交互对象（物体、工具、设备等）的未知属性与动态状态变化，进一步加剧了交互的不确定性：

1. 属性未知性：机器人可能接触未在训练数据中出现的物体（如小众工具、定制化物品），其物理属性（重量、硬度、表面摩擦系数、易碎性）未知。例如，家庭场景中抓取"手工编织袋"（柔软、易变形）与"陶瓷杯"（坚硬、易碎）的感知需求完全不同，若无法通过感知判断属性，可能导致抓取失败（编织袋滑落）或损坏物体（陶瓷杯摔碎）。当前感知系统主要依赖预定义物体库识别属性，对未知物体的属性推断准确率仅为60%-70%。
2. 状态动态性：交互对象的状态可能随交互过程变化，或受环境影响动态改变。例如，抓取装满水的杯子时，水的晃动会导致重心偏移；组装零件时，零件可能因轻微碰撞改变位置；工具使用过程中（如螺丝刀拧螺丝），扭矩反馈会随螺丝拧紧程度变化。感知系统需实时跟踪对象状态变化，但动态过程中的噪声（如水流晃动导致的视觉模糊、扭矩传感器的振动干扰）会影响感知精度。
3. 多对象交互的歧义：复杂场景中存在多个潜在交互对象时，需感知系统明确"目标对象"。例如，用户说"帮我拿手机"，桌面上同时有两部手机（自己的、他人的）；工业场景中组装时，零件盒内有多个相似零件（螺丝、螺母）。这种歧义需结合上下文（如用户近期使用的手机、当前装配步骤需要的零件）判断，但上下文信息的提取与匹配面临实时性挑战。

（3）交互环境的动态干扰不确定性

交互场景的环境并非静态，动态变化的环境会对感知系统产生干扰，或引入新的交互需求：

1. 环境因素的干扰：光照变化（如室内灯光开关、窗外阳光直射）会影响视觉传感器对交互对象的识别（如物体颜色失真、细节模糊）；噪声干扰（如工厂机器轰鸣、公共空间人声嘈杂）会影响语音指令识别；振动干扰（如工业机器人协同操作时的机床振动）会导致触觉、力传感器的测量误差。例如，家庭场景中，夕阳直射桌面时，机器人可能无法准确识别白色水杯；医院场景中，监护仪的噪声可能导致语音指令识别准确率下降30%以上。
2. 第三方主体的闯入：公共空间或多人协作场景中，第三方主体（行人、其他机器人、移动设备）可能突然闯入交互区域，导致交互场景重构。例如，机器人在商场引导用户时，突然有行人横穿两者之间；工业协同场景中，另一台机器人临时加入作业，需调整交互策略。感知系统需快速区分"核心交互对象"与"干扰主体"，但第三方主体的动作与核心交互对象可能重叠（如行人手臂遮挡用户），导致感知混淆。
3. 环境规则的隐性约束：不同交互场景存在隐性规则（如医院场景需保持安静、避免碰撞患者，家庭场景需尊重个人空间），这些规则未明确输入机器人，需通过感知环境特征（如医院的病床、输液架→判断需谨慎移动）推断。若感知系统无法识别隐性规则，可能导致交互不当（如在医院快速移动碰撞患者）。

（4）交互任务的模糊性与目标不确定性

交互任务的目标、流程可能未明确定义，或随交互过程动态调整，导致感知系统缺乏清晰的感知目标：

1. 任务目标模糊：用户可能仅提出模糊的任务需求，未明确具体目标。例如，"帮我整理桌面"（未明确整理标准：物品分类摆放、收纳到抽屉、仅清除杂物）；"协助我工作"（未明确工作内容：递文件、操作电脑、记录笔记）。这种模糊性要求感知系统通过感知环境状态（如桌面杂物类型、用户当前操作的文件）与历史交互数据，推断任务目标，但目标的多解性（如整理桌面的多种方式）会导致感知决策困难。

2. 任务流程动态调整：复杂交互任务的流程可能随交互反馈动态变化，无需严格遵循预定义步骤。例如，家庭场景中"准备早餐"任务：原本计划煮鸡蛋+烤面包，但感知到鸡蛋已过期→需调整为煮面条+煎蛋；工业场景中"组装设备"任务：感知到某零件缺失→需暂停当前步骤，提示用户补充零件。感知系统需实时捕捉任务流程的调整信号，但流程变更的随机性（如零件缺失是突发情况）会导致感知预判失效。

3. 多任务冲突的优先级不确定性：同一时间可能存在多个交互任务需求，需感知系统判断优先级。例如，机器人在家庭中照顾老人时，老人突然说"喝水"（紧急需求），同时手机收到"取快递"的通知（非紧急需求）；公共空间中，机器人同时收到两位用户的引导请求。这种优先级判断需结合任务紧急程度、用户状态（如老人是否口渴难耐）、场景规则，但感知系统难以快速量化这些模糊指标（如"紧急程度"的界定）。

4. 感知系统应对不确定性的核心挑战

复杂交互场景的不确定性，对感知系统的"实时性、鲁棒性、泛化性、协同性"提出了远超单一任务场景的要求，核心挑战集中在以下四个方面：

（1）模糊意图的快速识别与歧义消解

意图识别是交互的前提，而模糊意图的歧义消解是核心难点：

1. 多模态信息的冲突与融合：意图通常通过语音、视觉、触觉等多模态信号传递，但不同模态的信号可能冲突（如用户口头说"不要"但身体前倾准备接物）。感知系统需通过"模态置信度评估"（如语音信号的清晰度、视觉动作的连贯性）动态调整融合权重，但置信度评估的准确性依赖大量标注数据，而复杂交互场景的标注数据稀缺（如小众意图的样本不足）。
2. 上下文信息的实时关联：意图的歧义消解需依赖上下文（如用户之前的操作、当前场景特征），例如，用户说"拿那个"时，需结合"用户之前一直在看电脑→推断目标是电脑旁的鼠标"。但上下文信息的提取（如历史交互记录、场景语义）需消耗算力，且动态场景中上下文可能快速变化（如用户突然转向书架→目标变为书籍），要求感知系统具备高效的上下文更新与匹配能力。

（2）动态交互过程的实时跟踪与反馈

交互是一个"感知-决策-执行-反馈"的闭环过程，需要感知系统实时跟踪交互状态，快速响应反馈：

1. 交互状态的高实时性跟踪：动态交互中（如人机协同组装、快速递物），感知延迟需要控制在50ms以内，否则会导致交互不自然或碰撞。例如，工人调整手臂姿势时，机器人需要在20-30ms内感知到变化并调整零件位置；否则零件会与工人手臂碰撞。但高自由度交互（如手部精细化操作）的多传感器数据量巨大，实时处理面临算力瓶颈。
2. 反馈信号的噪声抑制与有效提取：交互反馈信号（如触觉的压力反馈、视觉的动作反馈）往往伴随大量噪声（如机器人运动振动导致的力传感器噪声、环境光照变化导致的视觉噪声）。例如，抓取柔软物体时，触觉传感器的压力信号受物体变形影响，难以区分"有效抓取反馈"与"噪声"；人机接触时，人的身体晃动会导致力反馈信号波动。传统滤波算法（如均值滤波）难以自适应动态噪声，需开发"基于交互场景的自适应滤波算法"。

（3）未知场景与对象的泛化感知能力

当前感知系统多依赖预训练模型与已知物体库，对未知场景、对象的泛化能力不足：

1. 未知对象的属性快速推断：面对未见过的物体（如小众工具、定制化物品），需通过感知其外观（视觉）、接触反馈（触觉）快速推断物理属性（重量、硬度、抓取点）。例如，看到"不规则形状的塑料件"，需通过视觉判断大致重心位置，通过触觉感知表面摩擦系数，调整抓取策略。但未知物体的属性推断缺乏先验知识，当前基于迁移学习的方法准确率较低（约50%-60%），难以满足实际交互需求。
2. 小众交互场景的适配：特殊场景（如照顾残障人士、极端环境下的人机协同）的交互需求小众，训练数据稀缺，导致感知模型泛化能力不足。例如，与肢体残疾用户交互时，其动作幅度小、意图表达方式特殊（如通过头部动作示意），普通感知模型难以识别；高温环境下（如火灾救援），视觉传感器受烟雾影响，需依赖其他模态（如红外、触觉）感知，但红外传感器的精度受距离影响较大。

（4）多主体交互的优先级判断与资源分配

多主体交互场景中，感知系统需同时处理多个交互需求，合理分配感知资源（如传感器注意力、算力）：

1. 优先级判断的模糊性量化：优先级判断需考虑多个模糊指标（如任务紧急程度、用户状态、场景规则），但是这些指标难以量化（如"紧急程度"无法用具体数值表示）。例如，无法直接比较"老人轻微口渴"与"快递即将超时"的优先级；公共空间中，无法量化"儿童用户"与"成年用户"的引导优先级。当前主流方案是基于规则预设（如"生命安全相关任务优先级最高"），但复杂场景中规则可能冲突（如"照顾老人"与"避免碰撞儿童"同时出现）。

2. 感知资源的动态分配：多主体交互中，传感器与算力资源有限，需优先分配给高优先级交互。例如，同时跟踪两位用户时，需将视觉传感器的注意力聚焦于高优先级用户，减少对低优先级用户的感知频率。但动态分配资源可能导致低优先级交互的感知延迟，或因优先级判断错误导致资源浪费（如将资源分配给非紧急任务）。

3. 技术现状与待突破方向

当前，行业内通过"多模态融合+上下文推理+自适应算法"初步应对复杂交互场景的不确定性，但仍处于"特定场景适配"阶段，尚未实现通用化解决方案：

1. 人机交互意图识别：微软HoloLens2通过"双目视觉+手势识别+语音识别"融合，结合上下文推理（如用户当前操作的应用），实现模糊指令的歧义消解，意图识别准确率在已知场景中可达85%以上，但未知场景中准确率下降至50%以下；优必选WalkerX机器人采用"视觉+听觉+触觉+情感识别"多模态方案，可通过面部表情判断用户情绪，调整交互策略（如对情绪低落的用户放缓语速）。
2. 未知物体交互感知：波士顿动力Handle机器人通过"视觉+力传感器+触觉传感器"融合，实现未知箱体的抓取，通过力反馈调整握力，适应不同重量与表面材质，但对柔软、易变形物体的抓取成功率仅为60%左右；谷歌DeepMind的RoboCat模型通过强化学习，实现对未见过的物体的交互策略迁移，泛化能力较传统模型提升30%。
3. 多主体交互优先级：丰田HSR机器人在医院场景中，通过感知用户的生命体征（如心率、呼吸频率）与环境状态（如是否有碰撞风险），预设优先级规则（如"生命体征异常用户优先级最高"），实现多患者的陪护交互，但规则冲突时需人工干预。

当前核心待突破方向集中在如下三个层面：

（1）可解释性上下文推理：现有意图识别模型缺乏可解释性（如无法说明"为何推断用户需要水杯"），导致未知场景鲁棒性不足。需融合"符号主义+连接主义"，通过深度学习提取多模态特征，结合符号逻辑（如"用户频繁舔嘴唇→可能口渴→需要水杯"）实现可解释性推理，提升对模糊意图的识别准确率，目标是未知场景意图识别准确率≥80%。

（2）未知对象的快速属性建模：开发"少样本/零样本学习+实时感知反馈"的融合方案，通过少量交互数据（如1-2次触碰）快速推断未知物体的物理属性与交互方式。例如，通过视觉识别物体大致形状，结合1次试探性抓取的力反馈，确定最优抓取点与握力，目标是未知物体交互成功率≥90%。

（3）动态优先级的自适应决策：基于强化学习与常识知识库，实现优先级的动态量化与调整。例如，通过强化学习训练模型，根据实时场景（如用户状态、环境变化）动态调整任务优先级权重；融入常识知识（如"儿童与老人的安全优先级高于普通任务"），解决规则冲突问题。目标是多主体交互中优先级判断的准确率≥95%，资源分配延迟≤10ms。

总而言之，复杂交互场景的不确定性，本质是"多主体、多对象、动态环境"共同作用下的"信息不完全性"与"动态变化性"，其核心矛盾是"感知系统的有限泛化能力"与"交互场景的无限多样性"之间的平衡。感知系统需从"被动感知已知场景"转向"主动探索未知场景"，通过多模态融合捕捉互补信息，通过上下文推理消解歧义，通过自适应算法适应动态变化。这一技术的突破，不仅需要传感器硬件的升级（如更高精度的触觉传感器、更鲁棒的视觉传感器），更需要算法模型的创新（如可解释性推理、少样本学习）与常识知识的融入。只有解决复杂交互场景的不确定性问题，人形机器人才能真正融入人类社会，实现"自然、安全、高效"的协同交互，成为真正的"服务型伙伴"而非"实验室演示工具"。