找到自己的位置，并理解周围环境，一直是机器人能够落地的先决条件。此前的导航系统大多建立在”环境静止、结构稳定”的假设之上，但随着具身智能从实验室走向真实场景，现实世界的动态变化让传统 SLAM（同步定位与建图）逐渐迫近天花板，无力应对自动驾驶中的车辆行人，或是手术机器人面前多变的人体组织。运动、遮挡甚至形变问题，是新一代 SLAM 需要解决的全新问题。 围绕这一挑战，王贺升教授系统介绍了从感知、建图、定位到规划的完整技术路线。在感知层面，研究团队提出结合激光雷达与视觉传感器进行多模态融合，并通过光流、场…