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隨著人工智能技術的發展和社會需求的變化，服務機器人市場需求強勁，將超越工業機器人的增速，成為機器人行業的下一個風口，而服務機器人區別于工業機器人的關鍵技術是，可以自主定位、自主路徑規劃和自主避障。

當我們身處某地，可以通過眼睛觀察周邊環境，如果想要去另一個地方，需判斷最佳路徑，當然也會同時避開障礙物，順利到達目的地。那么對于移動機器人來說，如何實現這樣的定位與導航呢？

以機器人的同步建圖與定位技術為前提

近年來，一種在確定自身位置的同時構造環境模型的方法，常被用來解決機器人定位與建圖問題。這種被稱為SLAM （Simultaneous Localization And Mapping）的方法，是移動機器人智能水平的最好體現，是否具備同步建圖與定位的能力被普遍認為是機器人能否實現自主的關鍵前提條件。

目前，常用的SLAM技術主要分為兩類，一類是基于視覺傳感器的VSLAM，另一類是基于激光傳感器的激光SLAM。

視覺SLAM專指利用攝像機、Kinect等深度像機來做室內導航和探索。到目前為止，室內的視覺SLAM仍處于研究階段，遠未到實際應用的程度，一方面，編寫和使用視覺SLAM需要大量的專業知識，算法的實時性未達到實用要求，另一方面，視覺SLAM生成的地圖（多數是點云）不能用來做機器人的路徑規劃，需要進一步探索和研究。

與視覺SLAM不同的是，激光SLAM技術已較為成熟，也是目前為止最穩定、可靠的高性能SLAM方式。

與其投入大量成本不少公司更愿意選擇打包解決方案

隨著激光雷達價格進一步降低，核心傳感器低成本化成為可能，不少服務機器人廠商也開始著手研發SLAM算法，但實際進展并不理想。我們采訪了幾家服務機器人廠商，起初他們選擇采用ROS（Robot Opration System）實現定位與建圖，雖然是開源系統，可以快速入門，但系統對于硬件要求較高，這無形中也提高了用戶成本。此外，對于服務機器人來說，與用戶開展實時互動是很重要的一項應用，而ROS自身的系統設計無法保證實時性，目前還不適合于真正的產品開發。在嘗試采用ROS后，他們轉而研發SLAM算法，但整體系統非常復雜，算法編程需要大量的專業知識積累，開發難度大，周期長。

對于服務機器人廠商來說，與其投入巨大的精力去研發SLAM算法，他們更愿意選擇提供打包解決方案的公司，而自身只需專注于開發機器人上層結構，這樣可以節約大量成本。

思嵐科技“自主定位導航方案”為機器人帝國的擴張鋪平了道路

據了解，目前國內思嵐科技在激光SLAM方面已有成熟的產品，利用其自主研發的激光雷達作為核心傳感器，通過SLAMWARE內置的先進算法驅動，可在未知環境中實時提供定位。

并構建最高達5cm分辨率的環境地圖。在實現定位與建圖外，同時采用D＊動態即時路徑規劃算法，可自動搜索前往目標的最短路徑并控制機器人行動。

縱觀全球，能提供定位導航方案的公司并不多，思嵐科技作為國內首屈一指的機器人定位導航方案提供商，在國內已占據70％以上的市場，目前優必選、新松等知名機器人企業均為思嵐科技的合作伙伴，思嵐科技的出現為機器人帝國的擴張鋪平了道路。

在我國發布的《機器人產業發展規劃（2016－2020年）》中，特別指出在智能型公共服務機器人中，“導航方式采用激光SLAM，最大移動速度0．6m／s，定位精度±100mm，具備自主行走、人機交互、講解、導引等功能”。可見，激光SLAM的技術優越性，加上政策層面的鼓勵與支持，未來的發展潛力可期。