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SLAM（simultaneous localization and mapping）即時定位與地圖構建，顧名思義，是機器人或其他設備在自身位置不確定的未知環境中創建地圖(Mapping)，同時利用地圖進行自主定位和導航（Localization)，實現路徑規劃(Navigation)的技術。

黃玨珅（上海思嵐科技有限公司聯合創始人兼CTO）

11月13至14日，由OFweek中國高科技行業門戶主辦，OFweek人工智能網承辦的“OFweek2017中國人工智能大會”在深圳舉辦。上海思嵐科技有限公司聯合創始人兼CTO黃玨珅先生在《SLAM及相關技術在機器人領域的應用》主題演講上，為觀眾詳細的闡述了SLAM在機器人領域中有怎樣的應用。

在一開始，黃玨珅先生為大家介紹了目前常見的家用機器人，包括掃地機器人，陪伴機器人、白家電機器人等等，這些都是目前我們生活中常接觸到的。然后是一些商用機器人，如迎賓機器人、導購機器人、送餐機器人、看護機器人等，這些都是在商業上已經使用的機器人。

那么機器人需要哪些功能呢？黃玨珅先生介紹到，需要有聯網能力，能識別語音語義，可以自主移動，有圖形UI，還要能人臉識別。那么關于自主移動，還需要解決幾個問題。此時黃玨珅先生在現場提出三個疑問，我在那里？我要去哪兒？我要怎么去？要想實現這些，就需要有實時定位自主建圖，此處還要加上路徑規劃與運動執行的能力。

激光+SLAM（LIDAR SLAM）是目前機器人自主定位導航所使用的主流技術。激光測距相比較于圖像和超聲波測距，具有良好的指向性和高度聚焦性，是目前最可靠、穩定的定位技術。激光雷達傳感器獲取地圖信息，構建地圖，實現路徑規劃與導航。

vSLAM技術是指機器人利用視覺系統實現自主定位與地圖創建，是一種非傳統的導航技術。這項技術能在未知及危險環境利用機器人實現排障排險工作，需要機器人感知環境信息，然后進行自主導航。

那么我在哪里？我要去哪兒？這兩個問題已經解決了，那么最后一個我要怎么去？該如何解決呢？

那么這就要說到路徑規劃與運動執行該如何完美結合，這個需要多傳感器的融合。通過激光雷達來掃描周圍的環境；再加上景深攝像頭判斷自己與物體之前的距離；運用跌落傳感器來讓機器人明白自己是否處于邊沿區域，防止踏空跌落；運用超聲波傳感器，可以探測到用景深傳感器無法看到的透明玻璃之類的物體，防止碰撞；最后還要有碰撞傳感器，讓機器人在于其他物體，比如走動的人相撞之時，能夠及時調整自己的方向。

只有這些傳感器加上SLAM的結合才是一個完整的能夠正常使用的機器人，黃玨珅先生在大會上如此強調道。而Slamtec目前的給出了兩個答案，一個是Slamware 導航定位套裝，一個則是Apollo & ZEUS 機器人平臺。

黃玨珅先生在大會上為觀眾詳細解釋到，目前機器人的定位可分為相對定位和絕對定位兩種。前者是根據機器人本身或從環境中提取某些特征信息，如物體外部幾何結構點、里程信息等，結合上一次的位置和姿態來判斷出機器人的當前位姿，該方法靈活性高，有利于機器人的導航與定位，但誤差累積較大會造成定位精度降低。而后者是通過人們在環境中預先設置的路標或顯眼節點等來計算機器人實時的位姿，此法快速可靠，但適用范圍較窄，在無法設置路標場合難以工作。通常將以上兩種方法相結合來提高機器人的定位精度。

隨后黃玨珅先生還拿掃地機器人來舉例，基于SLAM及相關技術給掃地機帶來的價值，當沒有定位導航系統的時候，掃地機器人如同一只無頭蒼蠅一般，只會走直線，當碰撞到物體的時候才會轉向，效率非常低，并且可能有些地方也無法清潔到。當使用定位導航的時候，掃地機器人就能夠現在房間中規劃自己的路徑，不僅時間短，并且效率高。

當然SLAM技術不僅僅可以運用在掃地機器人上面，黃玨珅先生最后也舉出了一些SLAM應用的實例，比如移動廣告、酒店服務、智能家居、自動送餐、兒童陪伴、智能倉儲等等，應用的場景非常廣泛，因此SLAM今后的市場前景也很好，大家可以多加關注。

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