深度研报：人工智能机器人开启第四次科技革命(13) 图片来源@视觉中国文|光锥智能

多传感器信息融合方法主要有贝叶斯估计、Dempster-Shafer理论、卡尔曼滤波、神经网络、小波变换等。
2.决策——机器人大脑机器人决策我们认为是最具场景差异化的部分，因为不同职业场景下的工作方式、思维逻辑是大相径庭的；在机器人算法与决策方面的创业团队需要非常熟悉场景需求，提炼出标准化的操作流程，然后应用于机器人软硬件控制中。
想要让机器人解决问题我们需要完成三个步骤：第一，明确问题的方向和边界；第二，建立数学模型；最后，找到合适的算法解决问题。这里我们重点讨论将复杂的现实问题转化为数学语言的“建模”过程和选择算法的过程。
建模的第一步需要确定假设。我们需要先明确想让机器人做出什么样精度的决策，以及能否实现，从而确定需要考虑和舍弃哪些要素。在确定了重要变量和核心关系后，我们就把复杂的现实问题转化成计算机可以理解、算法可以处理的数学问题。确定假设后，常识能帮助我们验证模型，但是多数情况下需要我们不断地将模型和现实问题作比较，从而把现实问题尽可能无损地映射进计算机里面。
在建立了模型后，我们需要选择合适的算法来解决不同模型对应的具体现实问题。在进行算法选择的时候需要具体问题具体分析，兼顾“质量”与“效率” 。比如同样是让计算机处理图像数据，家庭场景下的扫地机器人和专门用来处理天文观测数据的计算机对算法要求就不一样：前者要求在较快的时间内完成对图像精准度适中的处理，而后者对时间则无感，对精准度有极高的要求。也正是因为绝大多数问题不存在唯一解或者绝对正确的解，算法工程师需要根据机器人工作的场景和目标做出最合适的取舍。
在机器人决策环节中，让机器人自身的硬件处理多少计算任务是一个关键的问题。通常情况下，如果任务的执行依赖于多个机器人采集的多点数据，那么计算任务就更可能在多点数据汇集起来后，被放在远端的云服务器上进行处理。比如，如果有大量的机器人在特定的街区内追捕嫌犯，那么我们就需要所有机器人把采集到的图像等信息上传到云端处理，在一个“大脑中枢”规划了每一个机器人的路径后，每个机器人执行自己所接收到的指令。当然，多数情况下应用云计算的场景是，每个机器人自身的芯片算力不足或者单位能耗过大。云计算提供了一种更加经济的算力解决方案，帮助机器人解决所面临的问题。在此基础上，为了避免网络带宽不足、处理时间过长等问题，人们还会使用边缘计算、雾计算等方案。
以上是机器人决策部分所需要考虑的共性问题。当然，不同场景下机器人所面临的的决策问题非常不同，我们认为这也是机器人应用中最具场景差异化的部分。不过站在更高的维度上进行抽象后，我们依然能够发现大多数机器人都需要面对三大类决策问题：按照什么规则移动位置——移动决策、按照什么规则调整自身——机械臂运动决策，以及如何保障贯彻人类指令——人机交互决策。
（1）平面移动能力
定位导航技术需要机器人的感知能力，需要借助视觉传感器（如激光雷达）来帮助机器人完成周围环境的扫描，并配合相应的算法，构建有效的地图数据，以完成运算，最终实现机器人的自主定位导航。
同步定位：主要涉及激光SLAM以及视觉SLAM 。前者主要采用2D或3D激光雷达进行数据搜集，后者主要有两种技术路径——基于RGBD的深度摄像机和基于单目、双目或鱼眼摄像头。