在机器人执行义务的时分，比方将手臂伸入狭小空间、或许捡起易碎的物体之前，它必需要准确地晓得它的机器手臂处于什麼地位。美国卡内基梅隆大学（CMU）机器人学院的研讨员表示，将摄像头装在机器人手臂上可以疾速创立四周环境的3D模型，并让机器人清楚它手臂目前身在何处。
假如摄像头不够准确、机器手臂不波动，就很难完成实时同步。但是CMU团队发现，可以将摄像头和机器手臂兼并起来，
应用关节的角度确定摄像头的形状，从而进步绘制的精确度。机器人学博士Matthew Klingensmith说，这关于包括探查等任务都至关重要。
研讨人员曾在IEEE机器人与自动化国际会议上引见其研讨后果。机器人学副教授Siddhartha Srinivasa与助理研讨教授Michael Kaess都参与了此次研讨。
Srinivasa说，将摄像头或许其他传感器放置在机器人手臂上目前是行得通的，由于如今的传感器变得更小更高效。他解释说，这点十分重要，由于机器人“脑袋里通常有一根装置了摄像头的杆子”，所以它们不能像人一样对任务环境有较好的感知。
但是假如机器人不能看到它本人的手，单单在机器手臂上装置一个“眼睛”还远远不够，由于它无法感知本人的手与环境中物体的绝对地位。这关于在未知环境中执行义务的可挪动机器人来说，是一个罕见难题。常用的处理办法是同步定位绘图，英文简称爲SLAM。这种办法是让机器人的不同部件经过摄像头、激光雷达和轮测程法，合力绘制新环境的3D地图，计算出机器人在3D世界中所处的地位。
“目前有几个算法可以集合这些资源、构建3D空间，但是它们对传感器的准确度和计算量均有非常苛刻的要求，”Srinivasa说。
这些算法通常如果传感器的姿态是未知的，比方摄像头是手持的，Klingensmith说。但是假设摄像头装置在机器人手臂上的话，就会对它的举动形成限制。
Klingensmith引见说：“自动跟踪关节角度的变化使得零碎可以绘制高质量的环地步图，即便在摄像头运动十分快、传感器数据缺失或许是精确度欠佳的状况下。”
研讨人员向我们展现了多关节型机器人，他们可以经过装置在轻型机器手臂上的深度摄像头，完成即时图定位功用。而在创立书架的3D模型时，其重建义务完成度与其他测绘技术相当或更好。
“要完善这项办法还有很多任务要做，但是我们深信，它在进步机器人操作方面拥有宏大潜力，”Srinivasa说道。丰田公司、美国海军研讨办公室和美国国度迷信基金会亦对这一研讨表示支持。
