野外机器人（Field Robotics）致力于在非结构化且常具动态特性的环境中开展自主移动系统的研究、部署与评估，其作业介质覆盖太空、空中、地面（地表及地下）与水下（水体及水底），场景可位于地球或其他天体（如行星、卫星、小行星）。与其他通常具备明确工作假设的机器人学分支相比，该领域需在差异极大的约束条件下开展工作。本特刊遴选了2024年5月13日于IEEE国际机器人与自动化会议（ICRA）举办的野外机器人研讨会所展示的36份海报中的9篇研究论文。该研讨会汇聚了250位专家学者与从业者，围绕农业、建筑、采矿、国防及林业等领域的应用进展展开交流，探讨了崎岖地形、偏远地区及危险环境下的部署挑战与机遇，并通过实际案例展示了野外机器人的成功实践与经验教训。本特刊收录的9篇论文分为三类：水生环境导航、大规模户外环境导航及人工与自然环境的巡检。在水生环境方向，研究聚焦于水下机器人在洋流作用下的自适应路径规划，以及面向自主水面艇（ASV）的多模态水上目标感知数据集构建。在大规模户外环境方向，研究涵盖非道路场景下的地面机器人滑移预测协议与不确定性度量、空地异构机器人在未知环境中的自然语言任务协同，以及野外相机自动曝光算法的可复现性评估，同时包含针对城市骑行安全的多模态数据集构建。在巡检方向，研究涉及语义驱动的预测式巡检路径规划、核设施等场景的长期自主巡检系统，以及利用足式机器人构建林下森林资源清查的系统实现。本特刊强调实地验证的可复现性与透明度，其中3篇公开了数据集，4篇开源了代码。研究人员期望通过整合在复杂非受控环境中的实验成果，推动对自主系统在非结构化环境中真实能力的认知边界拓展。
论文解读：《野外机器人》特刊综述
研究背景与意义
野外机器人（Field Robotics）是机器人学中专注于在非结构化、动态环境中部署自主系统的前沿分支，其作业场景覆盖从地球深海到地外天体的多维物理空间。与实验室环境下假设明确的传统机器人研究不同，野外机器人需应对地形不可预测、感知信息退化、通信受限等极端条件，这对系统的鲁棒性与适应性提出了极高要求。2024年ICRA野外机器人研讨会汇聚全球250位研究者，展示了36项前沿成果，本特刊从中精选9篇代表性论文，旨在系统呈现该领域在实地验证（Field Validation）、跨域协同及复杂环境感知等方面的突破，推动非结构化环境下自主系统的能力边界拓展。
关键技术方法
研究人员主要采用三类核心技术路径：一是基于多模态数据融合的环境感知增强技术，通过激光雷达（LiDAR）与视觉传感器的联合标定，解决水下、强光等极端场景的感知退化问题；二是面向非结构化地形的运动建模方法，通过构建地面-机器人交互的状态空间探索协议，量化滑移等不确定性因素；三是异构系统协同框架，结合大语言模型（LLM）与在线语义地图构建，实现空地机器人的自然语言任务协同。研究数据来源于工业渔场、核聚变大科学装置、欧洲多国森林等真实场景，部分数据集采集周期长达4年，覆盖超过50公里实地测试里程。
研究结果
水生环境方向
Amundsen等针对柔性网箱的实时形变估计问题，提出自适应路径规划算法，通过在工业渔场的实地部署验证了水下机器人在洋流干扰下的巡检可行性。Jeong等构建了首个面向自主水面艇（ASV）的多模态水上目标感知数据集SeePerSea，基于4年采集的3万+标注实例，揭示了稀疏点云分割、类别不平衡等开放挑战。
大规模户外环境方向
Samson等提出DRIVE协议，通过标准化数据采集量化地面机器人与地形的交互特性，在15公里越野测试中验证了滑移不确定性度量指标的有效性。Cladera等开发了空地协同系统，利用LLM驱动的规划器实现自然语言任务解析，在千米级搜救场景中验证了异构机器人的动态协作能力。Gamache等基于BorealHDR多曝光立体数据集，首次实现了野外相机自动曝光算法的离线可复现评估，证实商用算法在复杂光照下仍具最优性能。Panagiotaki等发布Oxford RobotCycle多模态骑行数据集，通过骑行者视觉热力图分析，提出了城市弱势道路使用者安全评估方法论。
巡检方向
Dharmadhikari等提出语义感知的预测式巡检路径规划范式，利用语义场景图的时空重复模式识别，在船舶压载舱的碰撞耐受型无人机巡检中验证了算法有效性。Staniaszek等开发AutoInspect长期自主巡检系统，在核聚变装置JET环面大厅完成35天连续部署，实现了核设施巡检的全流程无人化。Mattamala等构建了足式机器人林下资源清查系统，通过三年跨国森林试验，实现了树径厘米级精度测量，明确了森林导航中的状态估计瓶颈。
结论与讨论
本特刊通过9项实地研究成果表明，野外机器人的核心突破依赖于“感知-决策-执行”全链条的实地验证闭环。研究人员特别强调，数据集开源（3篇）与代码开放（4篇）已成为提升研究可复现性的关键范式。在结论部分指出，未来野外机器人需在三个方向持续突破：一是极端环境下的感知鲁棒性增强，二是跨域异构系统的自主协同机制，三是长期部署的自我进化能力。这些成果不仅推动了IEEE Transactions on Field Robotics的学术前沿发展，更为农业、能源、安防等领域的工程化落地提供了实证基础，标志着野外机器人正从实验室原型向规模化应用跨越。
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