在机器人技术领域，赋予机器人类似人类与动物的空间智能，使其能够在陌生环境中自主导航，一直是全球科研人员努力攻克的关键问题。这种空间智能，指的是无需对陌生场所进行精细建图，仅依靠内在空间认知并融合少量环境信息，就能实现灵活导航的能力。
西北工业大学人机物融合智能计算团队在这一方向上取得了重要进展。该团队提出的“类脑认知导航”框架，旨在让机器人如同动物一般，在未知环境中理解空间布局、调用过往经验并做出灵活决策。
“类脑认知导航”框架包含四个关键环节。首先是多模态融合感知，通过整合机器人的运动、姿态以及环境信号等多方面信息，使其能够更精准地确定自身在空间中的位置和状态。其次是预测式表征，让机器人不仅清楚当前所处位置，还能对前方可能遇到的情况进行预判。再者是记忆复用，该环节会将机器人走过的路径转化为分层抽象且可迁移的知识，如此一来，即便身处陌生环境，机器人也能做到“举一反三”。最后是分层规划，机器人先确定大致的行进方向，再逐步细化具体路径，实现“带着思考走路”。这四项技术协同作用，推动机器人从“被动执行指令”转变为“主动思考决策”。
目前，该团队正积极与多家单位开展技术转化及应用方面的工作，致力于将这一研究成果更快更好地应用到实际场景中。
