当机器人走进陌生环境时，如何像人类一样既规划整体路线又灵活应对突发状况？北京航空航天大学与新加坡国立大学联合研发的FARE系统给出了创新答案。这项发表于学术平台的研究，通过模仿人类"慢思考"与"快思考"的认知模式，构建出双层架构的机器人探索系统，在复杂环境测试中展现出显著优势。
传统机器人探索常陷入两难困境：要么执着于局部最优路径导致整体效率低下，要么机械执行全局规划而忽视环境变化。研究团队突破性地将探索过程分解为战略层与战术层，分别对应"慢思考"的全局规划与"快思考"的局部决策。这种分层架构使机器人既能像资深探险家制定宏观策略，又能如敏捷登山者应对眼前挑战。
在战略层，系统通过自然语言描述理解环境特征。当接收到"现代办公楼包含长廊与会议室"或"森林环境存在天然障碍物"等信息时，系统会从空间结构、障碍分布、探索难度三个维度进行分析。基于这些特征，机器人自动生成包含空间顺序、能耗平衡、安全策略、信息采集优先级的个性化探索方案。例如在狭窄仓库中，系统会优先探索边界区域，采用保守能耗策略与谨慎避障模式。
战术层的创新体现在实时决策机制。该模块整合激光雷达数据与全局路径指引，通过强化学习技术评估每个可能移动方向的价值。研究团队设计的"指令跟随"机制尤为巧妙：当局部决策与全局规划偏差过大时，系统会施加适度惩罚，确保机器人不会因临时发现而偏离主要目标。这种设计使机器人既能绕开突发障碍，又能抓住关键探索机会。
实验数据印证了系统优势。在结构复杂的仓库环境中，FARE系统探索距离较传统方法缩短10%，完成时间减少12%。更突破性的是真实场景验证：在200米×130米的校园建筑群中，搭载该系统的机器人自主完成全区域探索，全程无需人工干预。与传统方法先易后难的探索模式不同，FARE系统会系统性处理边缘区域，避免重复路径的产生。
技术实现层面，系统融合了大语言模型的推理能力与强化学习的决策优势。大语言模型负责解析环境描述并生成高层策略，强化学习模块处理实时传感器数据与动作执行。这种组合既发挥了语言模型的环境理解能力，又保持了强化学习的快速响应特性。研究团队采用的模块化剪枝技术，通过将环境地图分解为关键模块，显著降低了计算复杂度。
该系统的应用潜力已引发多领域关注。在灾难搜救场景中，机器人可同时兼顾全面覆盖与危险规避；工业巡检领域能帮助设备制定最优检查路径；太空探索中可为火星车提供环境自适应的导航方案；服务机器人行业则能提升大型场馆的智能导览效率。研究团队正探索多机器人协同、三维空间探索等扩展方向，有望进一步拓展系统应用边界。
针对技术局限性，研究人员指出当前系统主要面向二维环境，对完全未知场景的环境理解机制仍需完善。但其在复杂环境中的表现已证明，通过模仿人类认知架构的跨学科融合路径，能为机器人自主探索提供有效解决方案。这种将语言理解、强化学习与图论算法相结合的技术路线，为人工智能领域开辟了新的研究范式。
