机器人算法十年演进（2015–2025）

机器人算法从“规则驱动的局部优化”到“端到端大模型的具身智能”，这十年是中国算法创新从跟随到领跑的黄金期。算法演进核心路径：感知从SLAM到多模态融合、规划从A*到行为树/VLA、控制从PID到MPC+RL、学习从监督到强化/进化算法。全球市场驱动下，中国算法国产化率超70%，IROS/ICRA论文占比超40%。以下基于最新综述和会议总结关键轨迹（截至2025年11月）。

十年演进时间线总结

1. 2015–2018：经典规则与融合基础时代

• 核心特征：算法以几何/概率模型为主，感知依赖SLAM（同时定位与建图），规划用采样/A*，控制PID/LQR。进化机器人算法（Evolutionary Robotics）初步探索体型与控制共演化，但限于实验室。
• 关键进展：
  • 2015年：ORB-SLAM1实现单目视觉定位，精度从米级到厘米级；DARPA挑战赛推动ZMP稳定算法。
  • 2016–2017：VINS-Mono融合视觉+IMU，鲁棒性提升50%；MPC（模型预测控制）初用于四足行走。
  • 2018年：Cartographer激光SLAM商用，ICRA论文强调多传感器融合。
• 挑战与转折：实时性差（>100ms），数据稀缺；深度学习兴起，推动从规则到神经网络。
• 代表案例：Boston Dynamics Atlas行走算法，ZMP+LQR实现慢跑。

2. 2019–2022：深度学习与RL转型时代

• 核心特征：算法转向数据驱动，感知用CNN/ViT，规划行为树+OMPL，控制凸MPC+RL。强化学习（RL）从DQN到PPO，实现仿真-真实迁移；进化算法优化高维参数。
• 关键进展：
  • 2019年：Mask R-CNN物体分割精度达95%，DeepLabv3语义分割；TRPO RL用于连续控制。
  • 2020–2021：BEVFormer鸟瞰图感知，NeRF 3D重建；Isaac Gym并行RL训练速度提升1000x，PPO/DDPG主导。
  • 2022年：RT-1 VLA初代，端到端从图像到动作；IROS总结RL在机器人领域的应用扩展到游戏/物流。
• 挑战与转折：Sim2Real差距（20–50%），域随机化解决；疫情加速医疗算法优化。
• 代表案例：Tesla Optimus规划算法，RL+行为树实现原型抓取。

3. 2023–2025：具身大模型与进化优化时代

• 核心特征：算法统一VLA框架，大模型（如PaLM-E）注入世界知识，感知多模态（视觉+语言+触觉），规划Flow-Matching轨迹生成，学习R ecap自主修正。进化算法与量子辅助共演化体型/策略。
• 关键进展：
  • 2023年：3D-GPT空间推理，OpenVLA开源7B模型；Plan2Explore RL探索优化。
  • 2024年：Gaussian Splatting 4D重建，π0.6用流匹配+专家头，组装成功率>90%。
  • 2025年：Grok-4 Motion端到端推理<20ms；IROS/ICRA综述进化算法在具身AI的贡献，RSS VLA论文注入3D网格提升泛化25%。
• 挑战与转折：黑箱与能耗，解释性AI+区块链溯源；中国算法主导人形生态。
• 代表案例：银河通用水母算法，VLA+进化优化实现乒乓对打专业级。

一句话总结

从SLAM/MPC的经典规则到VLA/RL的具身大模型统一，十年间机器人算法由局部优化转向全球智能闭环，中国已定义2030进化路径，推动从工业臂到家庭伙伴的跃迁。

数据来源于Frontiers/IROS 2025综述、ResearchGate报告和中国产业分析。