动态非结构化环境下建筑机器人技能学习研究综述OA

动态非结构化施工环境中的场地开放、工况时变、材料离散及人-机-物混场交互,使建筑机器人难以直接沿用制造业固定工位和确定流程下的发展路径。本文围绕建筑机器人由单任务自动执行走向复杂现场自主作业的需求,聚焦施工直接操作任务中的技能学习方法,梳理深度强化学习、模仿学习、迁移学习和多智能体学习的研究进展、任务适配逻辑及工程化瓶颈。研究表明,建筑机器人技能学习已由固定程序执行转向基于反馈的策略优化、示范驱动的技能获取、跨场景技能复用和多主体协同。其中,砌筑装配任务更适合“模仿学习初始化+强化学习局部优化+建筑信息模型语义先验”路径,混凝土连续作业更依赖“强化学习控制+多模态过程反馈”路径,拆除、维修与土方作业则更强调安全约束、示范先验和机理模型协同。然而,现有研究总体仍处于由概念验证走向工程部署的过渡阶段,普遍面临样本效率低、仿真-现实迁移困难、技能泛化不足和长周期验证缺失等问题。未来研究应重点发展具身智能驱动的任务建模、少样本安全学习、多模态状态表征和语义-动作协同推理方法,以支撑复杂施工现场中的稳定应用。