早在2016年，我们开始探讨和测试远程医疗机器人的潜力时，遇到了一个无法回避的问题：在真实场景中操作机器人的远程活动面临着巨大的挑战。
从医院的病房到门诊，从手术室到传染病隔离病房，从社区卫生院到养老院和居家环境，每一步都存在无法避免的障碍。无线网络覆盖问题是一个挑战，更为关键的是机器人缺乏自主识别和避障的能力。而如今，科学家们的新研究报告为我们揭示了解决这些问题的可能性。
这篇摘要为我们呈现了一项新的研究：关于语义视觉导航方法的大规模对比研究。该研究深入探讨了三种方法——经典方法、模块化学习方法和端到端学习方法在六个真实的家庭环境中的表现。结果发现，模块化学习方法在实际环境中的导航准确性令人印象深刻，成功率高达90%。相比之下，端到端学习方法在模拟环境中的成功率从77%急剧下降到真实环境中的23%，凸显了模拟环境和现实环境之间的差距。这一发现为我们揭示了模块化学习方法的可靠性和有效性。
这项研究为我们提供了两个关键的方向：一是解决模拟与现实图像之间的巨大差距问题；二是处理模拟环境和现实世界中错误模式的脱节问题。这些问题对于未来远程医疗机器人的应用至关重要。我们可以预见，未来的远程医疗机器人将深入到更多的应用场景中，例如家庭护理环境。智能机器人将帮助老年人在家中轻松找到药品、生活用品和其他必需物品的位置。想象一下，当老人需要找到掉在沙发或床下的东西时，无需他们亲自寻找，智能机器人就可以帮助他们轻松找到。这种便捷性正是远程医疗机器人未来的发展方向。