一、前言
機器人的時代即將來臨，這意味著機器人將逐漸走入人類的生活之中，並在各種可能的面向上協助人類，提升人類的生活品質。機器人的相關產品業已逐漸開始在市場上出現，在居家環境中的吸塵器機器人、娛樂或教育用的樂高機器人…等。然而，這些目前所能看到的商品化機器人，多是基於反應式模型（Reactive Model）的軟體架構，此架構使用以規則為基礎（Rule-based）的方法，機器人接收到感測器訊息後便依循設計者事先規劃的規則做出反應。以吸塵器機器人為例，機器人必須在能夠迴避周遭障礙物的前提之下，在環境中運行並且同時完成清潔的任務，大多數市面上所見的吸塵器機器人商品利用所搭載的紅外線、聲納等感測器，量測其與障礙物之間的相對關係，或接觸感測器判斷是否已撞上障礙物，接著針對不同的狀況做出相對應的行動，例如遇到障礙物即轉向，藉此在環境中移動並同時清潔所行經的區域。而多數教育型或娛樂型機器人亦是如此，機器人設計者依據任務的情境事先規劃機器人的行為模式，例如當使用者按某個按鈕或說某句話時，機器人便根據使用者的意圖做出合適的回應，可能是說句簡單的話、顯示使用者所需的資訊、或者做出某種表情變化。
這樣的架構在某些應用中也許是足夠的，然而，若要使機器人能有智慧地與環境互動、與人互動並進而幫助人類，這樣的軟體架構顯然是不足的。我們認為，智慧型機器人必須更進一步的具備環境感知（Scene Understanding）與環境描述（Environment Modeling）的能力才能成功地融入人類世界與人類互動。舉例而言，使用者希望機器人能遵照要求移動至所指定的目的地，機器人首先必須克服的問題是在環境中做自我定位（Localization），找到自己的位置，配合導航技術在環境中做路徑規劃（Path Planning），最後才是驅動運動系統控制機器人前往目的地，同時避免在移動中撞到障礙物，而「地圖」在此例中，是讓機器人順利完成上述任務不可或缺的資訊，同時也正是機器人感知靜態環境的具體呈現，機器人參照地圖在環境中估測其自身的位置，依據環境的地圖與自身位置規劃出運行的路徑，進而前往目的地完成既定的任務。我們可以從這個簡單的例子裡發現，環境感知的能力是行動型機器人完成自主任務的重要根基，擁有環境模型也將使得機器人展現智慧行動變得可能。
相較於傳統的機器人學，行動型機器人的挑戰在於真實世界的「不確定性（Uncertainty）」。感測器並不是完美的，再昂貴的控制系統也無法保證精準無誤地完成指令，而其原因可能是來自於控制器的誤差、感測器的雜訊與環境的變異性…等，而機器人如何在充滿不確定性的真實環境中，有效地感知環境、與環境互動、並完成任務便成為當代機器人研究的重要議題。
本文探討的主題為，智慧型機器人在充滿不確定性的真實環境中，如何考慮各式的感測器資訊，同時建立機器人、靜態物體、與動態物體三者間在時間與空間上的關係；第二部分介紹型目前行動型機器人常使用的運動感測器與環境感測器，以及機率型的運動模型與感測器模型；第三部分歸納行動型機器人使用的地圖表示法；第四部分提出環境感知的核心問題，以理論與實作兩個層面探討其重要性與可行性；第五部分討論環境感知的重要課題；最後，我們以環境感知未來發展的方向總結全文。

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