德国大学研发「寻物机器人」 结合LLM与3D地图正确找出失物

德国慕尼黑工业大学（TUM）教授 Angela Schoellig 领导的学习系统与机器人实验室，近日发表了一款能根据指令寻找失物的创新机器人。这款外型如「装有摄影机的轮式扫帚」的装置，是首批成功将影像理解能力与明确执行任务相结合的机器人之一，研究成果已发表於《IEEE Robotics and Automation Letters》。

图一

该机器人透过顶部的摄影机扫描环境，将 2D 影像像素转化为包含深度资讯的数据，进而构建出精度达公分级的 3D 空间地图。配合笔记型电脑的运算能力，机器人不仅能即时更新环境地图，还能辨识视觉范围内的所有物体，并理解这些物体对人类的意义与功能。

为了像人类一样思考失物可能的去处，研发团队将互联网的大规模语言模型（LLM）知识转化为机器人语言。这意味着机器人明白：眼镜极可能出现在桌子或窗台上，但绝不会出现在瓦斯炉或水槽中。透过这种语义推理，机器人能排除不合理的区域，专注於高机率场所。
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