在机器人继续执行任务的时候，比如将手臂伸进狭小空间、或者拾起坚硬的物体之前，它必需要准确地告诉它的机器手臂正处于什么方位。美国卡内基梅隆大学（CMU）机器人学院的研究员回应，将摄像头装有在机器人手臂上可以较慢创立周围环境的3D模型，并让机器人确切它手臂目前身在何处。　　美国卡内基梅隆大学机器人学院的研究人员回应，在机器人的机械手臂加装摄像头，可以帮助其较慢地创立环境3D模型，并使机器人感官其手臂所在位置。

　　如果摄像头过于准确、机械手臂不平稳，就很难构建动态实时。但是CMU团队找到，可以将摄像头和机械手臂拆分一起，利用关节的角度确认摄像头的形态，从而提升绘制的准确度。机器人学博士MatthewKlingensmith说道，这对于还包括探查等工作都至关重要。

　　研究人员将在IEEE机器人与自动化国际会议上讲解其研究结果，大会将于5月17日在瑞典斯德哥尔摩举办。机器人学副教授SiddharthaSrinivasa与助理研究教授MichaelKaess都参与了此次研究。　　Srinivasa说道，将摄像头或者其他传感器摆放在机器人手臂上目前是行得通的，因为现在的传感器显得更加小更加高效。

他说明说道，这点十分最重要，因为机器人“脑袋里一般来说有一根加装了摄像头的杆子”，所以它们无法像人一样对工作环境有较好的感官。　　但是如果机器人无法看见它自己的手，单单在机械手臂上加装一个“眼睛”还远远不够，因为它无法感官自己的手与环境中物体的比较方位。

这对于在不得而知环境中继续执行任务的可移动机器人来说，是一个少见难题。常用的解决问题方法是实时定位绘图，英文全称为SLAM。这种方法是让机器人的有所不同部件通过摄像头、激光雷达和轮测程法，合力绘制新的环境的3D地图，计算出来出有机器人在3D世界中所处的方位。

　　“目前有几个算法可以子集这些资源、建构3D空间，但是它们对传感器的精确度和计算出来量皆有十分严苛的拒绝，”Srinivasa说道。　　这些算法一般来说假设传感器的姿势是不得而知的，比如摄像头是手执的，Klingensmith说道。但是假如摄像头加装在机器人手臂上的话，就不会对它的行动导致容许。　　Klingensmith讲解说道：“自动追踪关节角度的变化使得系统可以绘制高质量的环境地图，即使在摄像头运动十分慢、传感器数据缺陷或者是准确度佳的情况下。

”　　研究人员向我们展出了多关节型机器人，他们需要通过加装在轻型机械手臂上的深度摄像头，构建即时图定位功能。而在创立书架的3D模型时，其修复任务完成度与其他测绘技术非常或更佳。

　　“要完备这项方法还有很多工作要做到，但是我们深信，它在提升机器人操作者方面享有极大潜力，”Srinivasa说。丰田公司、美国海军研究办公室和美国国家科学基金会亦对这一研究回应反对。

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