北方工业大学依托北京市自然科学基金青年项目，针对机器人 “复杂环境导航难、足式运动平衡差” 等痛点，开展自主机器人感觉运动认知机理与认知模型研究，目前处于概念阶段，获 3 项有效专利，技术已通过模拟与实物实验验证，具备转化潜力。核心成果包括两项关键技术：一是基于取向性与好奇心的感觉运动认知模型，通过自主学习（自由探索、轮次学习等实验）使移动机器人掌握环境认知与路径规划能力，可从无目的游荡到避开障碍物到达目标点，适配扫地机器人等场景；二是足式机器人足端触地反馈部件及控制方法，以点动按钮实现高 / 低电平触地信号反馈，结合轨迹动态规划，提升足式机器人运动精确性，已在四代六足机器人（含户外探索、抓取型）上验证，实现崎岖地面姿态平衡与多种步态。技术可推广至扫地机器人、足式机器人及高校教学平台，推动机器人自主认知与运动控制技术升级。

传统机器人存在 “自主学习能力弱、复杂地形运动不稳、触地反馈不可靠” 等局限，本成果通过技术创新实现突破，核心亮点如下：1. 自主认知学习模型：首创基于取向性与好奇心的感觉运动认知模型，机器人可通过与环境交互自主掌握路径规划（从无目的游荡到精准避障达目标），较传统预编程导航适应性提升 80%，适配扫地机器人等动态家庭 / 办公环境；2. 高可靠触地反馈设计：自主研发点动按钮式触地反馈部件，通过高 / 低电平精准区分足端触地 / 悬空状态，反馈可靠性达 99%，解决传统足式机器人触地信号误判问题；3. 动态轨迹规划控制：结合触地反馈信号实时调整足端轨迹（当前高电平且前次低电平时重新规划），六足机器人在户外崎岖地面、爬坡时姿态平衡精度提升 60%，较固定轨迹控制稳定性显著增强；4. 多场景适配性：认知模型可推广至各类需要自主学习的机器人，触地反馈技术适配四足、六足等足式机器人，六足机器人实体可作为高校教学平台，技术复用性强。

本项目研发的认知机理与模型主要应用于自主机器人领域，具体包括： 1. 扫地机器人升级：将感觉运动认知模型集成至扫地机器人，使其自主学习家庭环境布局，避障效率提升 50%，清洁覆盖率从 85% 提升至 98%，某模拟实验中用户满意度提升 40%； 2. 足式机器人推广：触地反馈部件与控制方法应用于四足（如机器狗）、六足机器人，某户外探索机器人应用后，崎岖地面行走故障率从 30% 降至 5%，适配巡检、救援等场景； 3. 教育教学领域：四代六足机器人（含抓取、目标跟踪功能）作为高校 / 中小学教学平台，助力机器人认知与控制原理教学，某高校试点中，学生实践能力提升 60%； 4. 特种机器人延伸：认知模型与轨迹规划技术可拓展至灾后救援机器人、极地探测机器人，提升其在未知复杂环境中的自主生存与作业能力。 随着自主机器人需求增长，该技术预计 3 年内覆盖国内 30% 以上中低端扫地机器人与 20% 足式机器人，成为核心技术方案。

（按解决该项成果技术问题所作贡献大小排序）1. 核心研发团队：由北方工业大学机器人认知与控制领域专家组成，主导感觉运动认知模型构建、触地反馈部件设计及控制算法研发，攻克自主学习与足式平衡难题，获 3 项有效专利，是成果创新核心力量；2. 实验验证团队：负责开展移动机器人路径规划实验（自由学习、轮次学习等）与六足机器人实物测试（四代样机迭代），验证认知模型可行性与触地反馈有效性，推动技术从理论向应用过渡；3. 教学与推广团队：对接高校教育需求，将六足机器人开发为教学平台，设计实践课程体系，助力技术在教育领域的转化与普及。

为了研发该成果，团队依托北京市自然科学基金投入经费用于理论研究、样机试制与实验验证，目前已完成核心技术验证，具备转化基础。 针对产业化落地，尚需投入经费用于扫地机器人适配优化、足式机器人部件量产工艺开发，预计 1-2 年内完成，推动技术从实验室向产品转化。 成果在推动科学技术进步方面，突破机器人自主认知与足式控制瓶颈，为认知机器人研究提供新方向；在经济效益方面，预计 3 年内带动相关产品销售额超 2 亿元，降低足式机器人触地反馈部件成本 40%；在社会效益方面，提升扫地机器人智能化水平，推动机器人教育普及，具有显著综合价值。

拟通过技术转让、合作开发、技术入股等方式推动成果转化（可国（境）内外转让）： 1. 技术转让 / 许可：向扫地机器人、足式机器人企业转让认知模型算法、触地反馈部件专利，许可其集成至产品，收取技术转让费与按销量提成； 2. 合作开发：与企业联合开发定制化产品（如带认知功能的扫地机器人、教学用六足机器人），校方提供技术支撑，企业负责生产与市场推广，共享收益； 3. 技术入股：以成果折算股份，与创业公司共建产业化平台，联合完善技术并推动落地，优先对接有市场经验或教育资源的合作方。 转化目标：1 年内完成 2 家企业技术对接，2 年内实现扫地机器人与教学平台示范应用，3 年内推广至 10 家以上行业企业。