当我们切开一根香蕉，削掉一个土豆的皮，或是清洗一个形状不规则的盘子时，我们很少会意识到自己大脑 和双手的配合是多么精妙。我们能毫不费力地适应各种物体的 曲面、弧度和比例 ，即使是第一次见到的物 体也能轻松上手。然而，这项对于人类来说如同本能的日常任务，却一直是机器人领域难以逾越的鸿沟。 为什么机器人连削苹果皮都那么困难？根本原因在于，香蕉、杯子、土豆这类曲面物体，不像平整的桌面， 它们 没有一个全局统一的参考坐标系 。在一个曲面上，"向前"或"沿着表面"的方向，在每一点都可能不 同。这使得机器人很难将在一个物体上学到的技能（比如削一个直溜的黄瓜）应用到另一个形状稍有不同的 物体上（比如一个弯曲的黄瓜）。机器人学到的似乎总是一套僵硬的、针对特定物体的动作序列，而非通用 的"技能"。 近日，一篇最新发表在 国际顶级期刊Science Robotics 的研究，为解决这一根本性挑战带来了曙光。研究人 员们提出了一种名为 "扩散方向场" （Diffused Orientation Fields）的创新方法，它 为机器人打造了一套能 够实时适应任何物体几何形状的"智能导航系统"，让机器人拥有了在复杂曲面物体上举一反三、 ...