机器人算法十年演进 (2015-2025)：从模型驱动的几何计算到具身智能的认知决策范式革命
2015-2025 年，机器人算法完成了从「几何与物理模型驱动的专用任务执行」到「数据与大模型驱动的通用具身智能决策」的根本性范式跃迁。作为机器人系统的'大脑与神经中枢'，它覆盖感知理解、定位建图、规划控制、标定补偿、决策学习五大核心板块，直接决定了机器人的环境适应性、作业精度、自主决策能力与智能化水平。
这十年，机器人算法的演进始终与产业从「单机工业自动化→柔性场景规模化→通用具身智能化」的发展节奏同频，见证了机器人从'只能在静态产线执行固定程序'到'可在全场景自主完成复杂任务'的能力跨越，同时也实现了中国机器人算法从技术跟随到全栈自主可控、部分领域全球领跑的产业格局巨变。
一、核心演进四阶段：与产业发展同频的四次范式重构
机器人算法的十年演进，始终沿着「算得准→跟得稳→看得懂→能决策→可泛化」的核心主线推进，每个阶段都对应着产业需求的变化，完成了四次根本性的体系重构。
1. 2015-2017 萌芽期：模型驱动的几何算法主导
这一阶段全球市场被海外四大家族垄断，应用聚焦汽车、3C 行业的固定工位。算法核心目标是保障静态结构化环境中固定轨迹的精准执行，人工设计的几何与物理模型是绝对主流。
核心算法体系现状
- 感知算法：传统机器视觉完全主导，以边缘检测、模板匹配为核心，仅能完成固定光照下的已知物体识别；深度学习仅在实验室验证，无法适配工业实时性要求。
- 定位与 SLAM 算法：滤波算法绝对主导，仅能实现静态环境 2D 建图。ORB-SLAM2 奠定了视觉几何 SLAM 理论基础，但动态物体、弱纹理场景易导致定位丢失。
- 规划与控制算法：传统几何规划与 PID 控制为核心，无自主决策与柔顺交互能力。全局路径规划以 A*为主，局部规划易陷入局部最优；足式机器人仅能平地慢走。
- 标定与补偿算法：离线人工几何标定为主，依赖百万级设备，无法补偿温度漂移、负载变化带来的非线性误差。
- 机器人学习算法：处于实验室验证阶段，Sim2Real 迁移效果极差，无法融入核心控制闭环。
核心痛点：算法完全依赖人工规则，泛化能力差；模块割裂，累计误差无法消除；核心算法被海外垄断。
2. 2018-2020 起步期：多传感器融合与优化算法爆发
这是 AMR、协作机器人的品类爆发期，电商仓储、3C 柔性产线的百台级集群应用需求激增。算法完成了从'滤波主导'到'非线性优化主导的多传感器紧耦合融合'的核心突破。
核心算法体系升级
- 感知算法：多传感器融合成为主流，YOLOv3/v5 等深度学习算法在工业分拣场景实现规模化应用，可实现人流密集场景的动态物体剔除。
- 定位与 SLAM 算法：非线性优化替代传统滤波，VINS-Mono、LIO-SAM 等经典方案实现了视觉/激光-IMU 紧耦合融合，解决了弱纹理、快速运动场景的定位鲁棒性问题。
- 规划与控制算法：模型预测控制（MPC）全面替代传统 PID，TEB、Lattice Planner 实现动态环境下的实时避障；协作机器人力位混合控制技术成熟。
- 标定与补偿算法：自动化标定算法普及，基于标定板的自动手眼标定无需人工干预即可完成参数辨识。
- 机器人学习算法：Sim2Real 技术起步，Google QT-Opt 算法通过大规模强化学习实现了真实场景机械臂抓取成功率突破 96%。
核心痛点：仍以模块化分层设计为主，各环节误差累积问题未解决；深度学习仍处于'感知辅助'阶段。
3. 2021-2023 成熟期：AI 全链路融合，神经建模重构算法体系
全球机器人产业的黄金爆发期，千台级集群应用成为行业常态。算法完成了从'几何模型驱动'到'语义与神经建模驱动'的质变，AI 算法全链路融入机器人感知、定位、规控、标定全环节。
核心算法体系质变
- 感知算法：BEV 鸟瞰图感知架构全面工程化落地，Occupancy Networks 成为环境建模的核心范式，实现了动态遮挡、复杂地形的稠密三维建图。
- 定位与 SLAM 算法：语义与神经 SLAM 全面崛起，因子图优化全面替代传统滤波算法，长时运行无漂移成为现实。
