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团队在导盲机器人上集成了听觉、触觉和力觉三种交互方式，实现盲人与导盲六足机器人之间的人机智能感知与顺应性行为。机器人可根据盲人的语音指令，基于深度学习端到端语音识别模型理解语义信息，快速响应、准确识别，目前语音识别准确率为90%以上，响应速度在1秒之内。

而基于全局环境地图和实时感知的局部动态地图，科研团队采用模型预测和实时滚动优化方法实现机器人的路径规划和自主避障，敏捷自主躲避静态和动态障碍物，保障导盲任务的安全性。

人机交互与机器人自律协同控制是机器人融合感知信息、任务需求、人机交互的指令，利用逻辑推理、自律决策，可实现智能导盲作业行为。基于导盲机器人的动力学模型，高峰团队构建了层级递进式外力估计、触地检测、坡度估计、运动状态估计模型算法，融合机器人关节、惯性导航、行为节律、历史状态等多源信息，进行多目标集成的状态观测和反馈优化的平衡控制，由此，能够实现导盲机器人在各类地形场景中自律协同控制效果。

据高峰介绍，“导盲六足机器人”具有视觉环境感知功能，可自主导航至目的地、动态躲避障碍、识别红绿灯等。该款机器人如通过批量化生产、人工智能辅助，可有效降低成本、提升智能，可解决导盲犬数量短缺的问题。不仅如此，通过后台建立完整的互联网服务体系，导盲机器人还可以实现居家陪护、应急处理，带领盲人抵达更多地方等功能。

这是一款来自上海交通大学机械与动力工程学院高峰教授团队研发的“六条腿”导盲机器人。在刚刚过去的由中国残联主办的“科技助残 共享美好生活”展会上，这款机器人吸引了众多人的目光。5月28日，高峰在上海交大对这款机器人进行了一次集中介绍。

定位精准是导盲任务的核心要求之一，团队通过多传感器数据紧耦合方式，建立了雷达-惯性里程计系统，通过滑动窗口法耦合历史帧数据，大幅减少点云运动畸变，并设计了多维度的状态残差，显著提高了系统状态估计的精度和鲁棒性，实现了三维环境地图的精准建立与机器人自身的精准定位。

高峰介绍，目前，团队研发制成的导盲机器人已进入实地测试阶段。在整个研究推进过程中，由视障人士参与线下展示与功能测试，未来团队也将根据视障人士的实时反馈，对机器人持续研发、调试。

此外，机器人可通过语音下发指令，如启动、停止、设定目的地、加速、减速等，同时实时反馈行走和环境状况等信息，实现双向智能交互。盲杖可以实现盲人与导盲机器人之间的力觉交互，向盲人提供牵引力和转向力矩，引导盲人前进和转向。盲人也可以推拉盲杖来动态调整机器人的行走速度。目前机器人最大速度达3m/s，能够满足盲人慢走、快走、跑步等出行需求，且六足的独特构型优势确保机器人可以低噪声稳定行走。

高峰谈到，据世界卫生组织统计，我国视障人士已经突破1700万人，这意味着每100人中就有至少一位视障者。但是，和庞大的视障人士数量对比，全国现役导盲犬数量仅几百只。不仅如此，导盲犬的培育还需要极高的培训成本，以及极长的训练周期，并且许多场合能否允许工作中的导盲犬进入尚处于讨论当中，仅仅依靠导盲犬远远不能满足我国千万余名视障人士的需求。基于此，团队开始了导盲六足机器人的研发工作。

此外，导盲机器人的实际应用，不单单是机器人本身的应用，还需要后台大数据的支持，需要强大的运维团队的支持以及一系列推广普及的测试。据了解，高峰团队还与索辰科技密切合作，面向导盲机器人需求，开展了商业化推广。上海交通大学负责基础理论研究和关键技术攻关，索辰科技负责产品工程化以及产业化运维和推广，双方共同努力，并借助社会力量，加快导盲六足机器人的落地使用，为改善我国视障人士生活贡献一份力量。

根据室内导航任务需求，团队制定了室内场景的多层导航策略，构建了层次拓扑地图实现室内全局路径规划；针对室外场景，基于环境地图结合GPS信息进行多传感器融合，大幅提高定位与导航精度。团队还利用深度相机，通过深度学习和数字图像处理技术实现对交通信号的辨别，保障使用者出行安全。

针对台阶、楼梯等典型地形环境，团队采用多约束优化算法规划机器人稳定行走步态；通过采集机器人腿部足端力觉信息，使用机器学习方法来实时辨识足-地接触模型，可实现机器人对不同地形的自适应动态敏捷柔顺行走。

导盲机器人在复杂地形行走需要更高的自主规划能力，这类自主规划功能通常包含地面信息的获取和建模、定位导航、落脚点的选择、身体位姿规划以及连续运动的规划等。

彩神iiv登录“你好小狗，我要走到学院大厅。”戴着眼罩的测试者手中握着导盲杖，杖的另一头连着一只六足机器小狗。测试者说完，小狗在原地抬起六足，蹬几下地，然后缓缓牵引身后人向前走。测试者若是“心急”推推导盲杆，那小狗便会接收到指令，默默加快步伐。

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