机器人身体表征（Robot Body Representation）是指智能体对其物理形态、运动能力及与环境交互方式的内部认知模型。这种表征不仅包含机械结构的几何参数和运动学约束，还涉及对自身感知-行动能力的动态理解，使机器人能够根据任务需求自主规划运动策略。从认知科学角度看，这种表征实现了从物理身体到可计算模型的映射，是具身智能实现自主决策的基础框架。
在产品开发层面，精准的身体表征能显著提升运动控制效率。例如服务机器人通过实时更新关节扭矩参数可优化能耗，工业机械臂利用动态惯性矩阵能实现更柔顺的人机协作。当前研究趋势正从传统的离线建模转向融合多模态感知的在线校准，这要求算法同时处理视觉、力觉等多源传感器的异构数据。2023年《Science Robotics》刊载的论文《Dynamic Self-Calibration for Mobile Manipulators》便展示了此类技术在仓储物流场景的成功应用。