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神经体积记忆架构（NVM）-实现机械狗自主爬楼梯、跨缝隙、翻障碍
四足机器人之所以这么难搞，关键就在于有两大难题，一是效率低，二是稳定性差。机器人若要达成精准又高效的控制，就得有超强的环境感知能力。就比如说吧，四足机器人想要下山的话，就得清楚路面和自己的相对位置，明白处在啥地形，每一脚要踩在哪里，使了多大劲儿。只有获取到这些感知信息，才能够据此自主规划路线、调整姿态，这一整个过程是实时动态的，并非预设的运动控制。
对于机器人来说呢，它得先有环境感知方面的信息，然后才能借助关节产生作用力，进而控制运动，这就是运动的环境反馈啦。在这个过程里，不但要能感知位置关系，还得有接触式感知，要把这两者融合起来可不容易呢。
机器人与环境的交互需求越大，依据实时感知环境重新规划动作就越困难，自身的控制和稳定性问题也会更棘手。所以四足机器人在经过非结构化地面时，通常速度不快，还缺乏稳定性，容易“趴窝”。
眼下，四足机器人的控制方法主要有两类。一类是基于模型的控制，通过解析模型来进行推演，从而设计控制方式；另一类则是基于学习的控制，借助仿真器预估控制的成效，这种方式更偏向于强化学习，要求机器人不断地重复迭代、尝试错误，以此来改良它的控制器。
首先将机器狗（四足机器人）放在模拟环境中进行训练，练习在不同的场景下移动，所以它大致掌握了户外的地形，以及上下楼梯是什么样子的。
在现实世界中部署时，四足机器人前面的摄像头会捕捉画面并引导它的运动。此外，该机器人通过强化学习学习如何调整步态，来更好地在楼梯和不平坦的地面上导航。
神经体积记忆架构（Neural Volumetric Memory, NVM）是一种用于机器人视觉运动控制的新型3D环境感知技术，由UCSD、MIT等研究团队提出，旨在解决机器人在复杂地形中自主导航和运动控制的挑战。
1. NVM的核心原理
NVM是一种3D场景特征表示方法，通过聚合多视角的视觉信息，构建机器人周围环境的动态3D特征体积，使其能够推理被遮挡的地形并做出运动决策。其关键技术包括：
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SE(3)等变性建模：NVM考虑三维空间的旋转和平移对称性（SE(3)等变性），确保机器人在不同视角下仍能准确理解环境结构。
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多视角特征融合：通过3D编码器将2D图像转换为3D特征体积，并结合机器人运动数据（如关节角度、速度）进行时空对齐，形成连贯的3D场景记忆。
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自监督学习：NVM通过预测未来帧的视觉观察进行训练，无需人工标注数据，提升模型对动态环境的适应性。
2. 技术优势
与传统SLAM或帧堆叠（frame-stacking）方法相比，NVM具有以下突破：
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更强的3D推理能力：
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可推断被遮挡的地形（如楼梯下方的空隙、沟壑），使机器狗能提前规划步态，避免踩空或跌倒。
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在MIT的实验中，搭载NVM的机器狗成功跨越沟壑和乱石地面，而传统方法因误判地形导致失败。
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实时性优化：
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采用苹果M1芯片进行高效计算，实现毫秒级3D场景重建，适用于高速运动决策。
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轻量化部署：
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仅需单目或双目摄像头，无需昂贵的高精度LiDAR，降低硬件成本。
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3. 实际应用表现
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复杂地形适应：
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在室内外测试中，NVM使机器狗能自主爬楼梯、跨越缝隙（如20cm宽的沟）及翻越障碍物（如树枝、垫脚石）。
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动态避障：
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当障碍物突然出现时，NVM基于历史帧推理出安全路径，而非依赖瞬时观测，减少误判。
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4. 与现有技术的对比
| 技术指标 | 传统SLAM/帧堆叠 | NVM架构 |
|---|---|---|
| 3D场景理解 | 依赖点云拼接，易受遮挡影响 | 动态体积记忆，推理遮挡区域 |
| 计算效率 | 高延迟（需多帧融合） | 实时（M1芯片加速） |
| 硬件需求 | 需LiDAR或多摄像头 | 单目/双目摄像头即可 |
| 自主性 | 需预设地图或人工干预 | 完全自主决策 |
5. 未来发展方向
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与存算一体芯片结合：
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如SRAM存算一体技术（如智芯科方案）可提升NVM的能效比，满足具身智能的低延时需求。
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多模态扩展：
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融合激光雷达或触觉传感器，增强在极端环境（如浓烟、黑暗）下的鲁棒性。
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商业化落地：
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目前NVM仍处于实验室阶段，需优化算法以适配工业巡检（如电力、消防）等B端场景。
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总结
NVM通过神经网络的3D体积记忆，赋予机器狗接近生物的空间认知能力，是机器人自主运动控制的重要突破。其核心价值在于“所见即所记，所记即所用”，未来若与边缘计算、存内计算等技术结合，有望推动具身智能的普及。目前国内在神经体积记忆架构（Neural Volumetric Memory, NVM）领域的研究仍处于起步阶段，国内NVM研究尚未形成完整体系。