机器人算法十年演进（2015–2025）

机器人算法十年演进（2015–2025） 从规则驱动的SLAM/MPC到具身大模型（VLA）统一，机器人算法经历三大阶段：2015–2018年以经典几何/概率模型为主，2019–2022年转向深度学习与强化学习（RL），2023–2025年形成多模态大模型框架，融合进化算法与量子优化。中国算法国产化率超70%，论文占比40%，推动人形机器人从工业场景向家庭服务跃迁。关键突破包括VINS-Mono多

无人机视觉语言导航从入门到精通（二）：技术全景图

本文系统梳理了无人机视觉语言导航（UAV-VLN）的技术全景图，涵盖计算机视觉、自然语言处理、强化学习和机器人学四大核心领域。在计算机视觉方面，重点介绍了图像特征提取、目标检测、语义分割和深度估计等关键技术；自然语言处理部分则详细解析了文本表示、序列建模以及注意力机制等重要方法。文章还分析了这些技术在VLN系统中的相互关系和作用机制，为读者构建了完整的技术知识框架。通过本文，读者可以全面了解VLN

汽车驾驶系统的具身认知结构特征分析 —— 一种具身机械主义框架下的解读

本文提出"具身机械主义"框架下的汽车驾驶认知模型，将驾驶视为由身体-车辆-环境组成的动态网络系统。该模型包含三层世界表征（动力学、场景对象、意图规范）和多时间尺度的认知回路（车道保持、跟驰、紧急制动等），强调认知是通过身体-车辆-环境的闭环交互实现的。研究发现驾驶智能源于多层回路的协同校准，人类与自动驾驶的差异主要体现在具身耦合方式和社会规范理解上。该框架揭示了驾驶行为的本质是