高斯过程（Gaussian Process, GP）是一种基于概率统计的非参数化机器学习方法，它通过在连续函数空间上定义概率分布来描述数据间的相关性。在机器人领域，高斯过程因其对不确定性建模的天然优势，常被用于运动规划、环境建模、传感器融合等任务中。其核心思想是将每个输入点映射为一个随机变量，并通过协方差函数（核函数）刻画这些变量之间的依赖关系，从而实现对复杂非线性关系的建模。
在机器人产品开发实践中，高斯过程的典型应用包括机械臂轨迹预测、移动机器人路径规划中的障碍物规避等场景。例如，当机器人需要在未知环境中导航时，高斯过程可以实时学习环境特征并预测安全路径，同时量化预测的不确定性。这种能力使得机器人能够权衡探索与利用，在保证安全性的前提下实现智能决策。近年来，随着计算效率的提升，高斯过程已成功应用于服务机器人、自动驾驶等产品的感知与决策模块中。