感知系统是机器人或智能设备中负责获取环境及内部状态信息的模块，属于 硬件核心模块，是实现智能交互与决策的基础。其核心功能是通过传感器感知外界信息，并将数据传递给后续处理单元进行分析和决策。

一、感知系统的组成

内部传感器模块

用于检测机器人自身状态，如位置、角度、速度等。常见传感器包括：

- 位置传感器：

测量关节角度或末端执行器的位置（如陀螺仪、编码器）

- 角度传感器：检测机械结构的角度变化（如伺服电机角度反馈）

- 力矩传感器：测量力的大小和方向（如抓手抓取力检测）

外部传感器模块

用于感知外部环境信息，如物体检测、距离测量、光照条件等。常见传感器包括：

- 视觉传感器：

通过摄像头获取图像信息，结合计算机视觉技术进行物体识别、跟踪

- 激光雷达（LiDAR）：通过激光扫描生成三维点云数据，精确测量距离和形状

- 毫米波雷达：检测动态物体，适合恶劣天气环境

- 超声波传感器：近距离障碍物检测，常用于泊车辅助

二、感知系统的作用

数据采集：

实时收集内部状态（如关节角度、速度）和外部环境数据（如物体位置、光照强度）

信息处理：

通过传感器融合技术（如卡尔曼滤波）整合多源数据，提高感知准确性

决策支持：

将处理后的数据传递给决策模块，用于路径规划、动作控制等

三、典型应用场景

自动驾驶：结合激光雷达、摄像头和毫米波雷达实现环境感知与障碍物避让

机器人操作：通过视觉传感器识别抓取对象，力矩传感器反馈抓取力

智能家居：超声波传感器检测人形移动，控制灯光、温度等设备

四、技术发展

随着深度学习、计算机视觉等技术的发展，感知系统正向更高精度、更低延迟方向发展。例如，基于深度学习的感知-认知系统能够同时处理图像、激光雷达等多模态数据，提升复杂环境感知能力

综上，感知系统是智能设备的“感官系统”，通过硬件与算法的结合，实现对外部世界的精准感知与内部状态的实时监控。