北航与新加坡国立大学联合推出‘快慢思考’式智能探索系统
（图片来自网络）
北京航空航天大学和新加坡国立大学联合研发的“快慢思考”式智能探索系统，通过模仿人类“快慢思考”的认知模式，为机器人探索未知环境提供了创新思路。该系统（FARE）分为“慢思考”与“快思考”两大模块，协同工作提升探索效率。
一、系统核心逻辑
- “慢思考”模块：作为机器人的“战略大脑”，负责全局规划。它接收环境描述，分析空间、障碍物等特征，生成个性化探索策略，采用“模块化剪枝”技术优化计算。
- “快思考”模块：作为“战术大脑”，依赖强化学习，实时处理传感器数据，快速决策局部动作，支持灵活应变与策略调整。
- 协同工作：两大模块配合，实现全局与局部的平衡，解决传统机器人探索效率与灵活性局限。
二、实验验证成果
- 在室内、森林、仓库等多环境测试中，系统探索效率优于传统方法，仓库环境探索距离减少约10%，完成时间减少约12%。
- 真实场景部署（如200米×130米校园建筑），成功完成探索任务，无需人工干预，展现环境自适应能力。
三、技术创新与应用前景
- 技术创新：模仿人类认知架构，整合大语言模型与强化学习，提供环境自适应与策略生成能力。
- 应用前景：适用于搜救、工业巡检、太空探索、服务机器人等场景，为机器人自主探索提供新方向。
该系统不仅是技术突破，更重塑机器人探索思路，有望广泛应用于未来复杂环境作业场景。
（声明：该内容经AI精编）
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