當機器人走進陌生環境時，如何像人類一樣既規劃整體路線又靈活應對突發狀況？北京航空航天大學與新加坡國立大學聯合研發的FARE系統給出了創新答案。這項發表于學術平臺的研究，通過模仿人類"慢思考"與"快思考"的認知模式，構建出雙層架構的機器人探索系統，在復雜環境測試中展現出顯著優勢。

傳統機器人探索常陷入兩難困境：要么執著于局部最優路徑導致整體效率低下，要么機械執行全局規劃而忽視環境變化。研究團隊突破性地將探索過程分解為戰略層與戰術層，分別對應"慢思考"的全局規劃與"快思考"的局部決策。這種分層架構使機器人既能像資深探險家制定宏觀策略，又能如敏捷登山者應對眼前挑戰。

在戰略層，系統通過自然語言描述理解環境特征。當接收到"現代辦公樓包含長廊與會議室"或"森林環境存在天然障礙物"等信息時，系統會從空間結構、障礙分布、探索難度三個維度進行分析。基于這些特征，機器人自動生成包含空間順序、能耗平衡、安全策略、信息采集優先級的個性化探索方案。例如在狹窄倉庫中，系統會優先探索邊界區域，采用保守能耗策略與謹慎避障模式。

戰術層的創新體現在實時決策機制。該模塊整合激光雷達數據與全局路徑指引，通過強化學習技術評估每個可能移動方向的價值。研究團隊設計的"指令跟隨"機制尤為巧妙：當局部決策與全局規劃偏差過大時，系統會施加適度懲罰，確保機器人不會因臨時發現而偏離主要目標。這種設計使機器人既能繞開突發障礙，又能抓住關鍵探索機會。

實驗數據印證了系統優勢。在結構復雜的倉庫環境中，FARE系統探索距離較傳統方法縮短10%，完成時間減少12%。更突破性的是真實場景驗證：在200米×130米的校園建筑群中，搭載該系統的機器人自主完成全區域探索，全程無需人工干預。與傳統方法先易后難的探索模式不同，FARE系統會系統性處理邊緣區域，避免重復路徑的產生。

技術實現層面，系統融合了大語言模型的推理能力與強化學習的決策優勢。大語言模型負責解析環境描述并生成高層策略，強化學習模塊處理實時傳感器數據與動作執行。這種組合既發揮了語言模型的環境理解能力，又保持了強化學習的快速響應特性。研究團隊采用的模塊化剪枝技術，通過將環境地圖分解為關鍵模塊，顯著降低了計算復雜度。

該系統的應用潛力已引發多領域關注。在災難搜救場景中，機器人可同時兼顧全面覆蓋與危險規避；工業巡檢領域能幫助設備制定最優檢查路徑；太空探索中可為火星車提供環境自適應的導航方案；服務機器人行業則能提升大型場館的智能導覽效率。研究團隊正探索多機器人協同、三維空間探索等擴展方向，有望進一步拓展系統應用邊界。

針對技術局限性，研究人員指出當前系統主要面向二維環境，對完全未知場景的環境理解機制仍需完善。但其在復雜環境中的表現已證明，通過模仿人類認知架構的跨學科融合路徑，能為機器人自主探索提供有效解決方案。這種將語言理解、強化學習與圖論算法相結合的技術路線，為人工智能領域開辟了新的研究范式。