一个"感知-规划-执行"的闭环
你伸手去拿桌上的杯子。这个过程看似简单，但包含了一个完整的"感知-规划-执行"闭环：
感知： 你的眼睛看到杯子，大脑识别出"这是一个杯子"，评估"它离我有多远"、“它是什么材质”、“它有多重”。规划： 你的大脑规划"手的运动轨迹"——手从当前位置移动到杯子位置，手指以合适角度抓住杯子，施加合适的力度。执行： 你的手臂和手执行这个规划。反馈： 你的触觉告诉你"抓到了"或"没抓到"，大脑调整后续动作。
机器人需要完成同样的闭环。但每一步都极其困难。
金句：人类"伸手拿杯子"这个动作，是数百万年进化的结晶。 要让机器人做到同样的事，我们需要"重新发明"这个进化过程。
2026年的感知技术
3D视觉： 2026年，机器人的"眼睛"主要是深度摄像头（如Intel RealSense、Orbbec）和LiDAR。它们提供"3D点云"——场景中每个点的3D位置。AI从点云中识别物体、估计姿态、理解场景。
触觉感知： 2026年，触觉传感器（如GelSight、Digit）正在成为机器人的"皮肤"。这些传感器可以感知接触力、纹理、滑动——让机器人"感觉"到它在抓什么。
多模态融合： 视觉+触觉+听觉+力觉——多模态感知让机器人有更全面的"世界理解"。
2026年的规划技术
运动规划： 规划机器人从A点到B点的"无碰撞"路径。2026年，基于采样的规划器（如RRT*）和基于优化的规划器（如TrajOpt）是主流。
任务规划： 将"把杯子拿给我"这个高层指令分解为"走向桌子→伸手→抓住杯子→拿起杯子→走回来→递给你"的子任务。2026年，LLM被用于任务规划——将自然语言指令分解为子任务序列。
力规划： 规划"用多大的力抓杯子"——太小抓不住，太大会碎。2026年，力规划仍然是机器人领域最难的挑战之一。
2026年的执行技术
位置控制 vs 力控制： 传统机器人用"位置控制"（精确控制关节角度），但精细操作需要"力控制"（控制施加的力）。2026年，力控制正在从"工业机器人"扩展到"服务机器人"。
阻抗控制： 让机器人在"刚"（精确）和"柔"（适应）之间平衡——像人类手臂一样，既能精确操作，也能顺应外力。
结论：感知-规划-执行闭环是具身智能的"操作系统"。 2026年，这个闭环正在从"硬编码"转向"AI驱动"——AI正在学习"如何感知"、“如何规划”、“如何执行”。