麻省理工学院（MIT）研究团队近日提出一种基于视觉的深度学习方法，仅需单个摄像头即可实现对软体及仿生机器人的高效运动与控制。该成果已发表于《自然》期刊。

传统工业机器人依赖刚性结构和大量传感器，难以适应复杂地形。MIT新系统通过“神经雅可比场（NJF）”技术，让机器人从单帧图像中重建自身三维形态与运动能力，实现高精度控制——关节误差小于3度，指尖误差小于4毫米。

MIT助理教授文森特・西茨曼表示，视觉作为弹性传感器，为非结构化环境中的机器人应用提供了新可能。