隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和社會需求的變化，服務(wù)機器人市場需求強勁，將超越工業(yè)機器人的增速，成為機器人行業(yè)的下一個風(fēng)口，而服務(wù)機器人區(qū)別于工業(yè)機器人的關(guān)鍵技術(shù)是，可以自主定位、自主路徑規(guī)劃和自主避障。
當(dāng)我們身處某地，可以通過眼睛觀察周邊環(huán)境，如果想要去另一個地方，需判斷最佳路徑，當(dāng)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(xiàn)這樣的定位與導(dǎo)航呢？
以機器人的同步建圖與定位技術(shù)為前提
近年來，一種在確定自身位置的同時構(gòu)造環(huán)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(xiàn)，是否具備同步建圖與定位的能力被普遍認(rèn)為是機器人能否實現(xiàn)自主的關(guān)鍵前提條件。
目前，常用的SLAM技術(shù)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(nèi)導(dǎo)航和探索。到目前為止，室內(nèi)的視覺SLAM仍處于研究階段，遠未到實際應(yīng)用的程度，一方面，編寫和使用視覺SLAM需要大量的專業(yè)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(shù)是點云）不能用來做機器人的路徑規(guī)劃，需要進一步探索和研究。
與視覺SLAM不同的是，激光SLAM技術(shù)已較為成熟，也是目前為止最穩(wěn)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(wù)機器人廠商也開始著手研發(fā)SLAM算法，但實際進展并不理想。我們采訪了幾家服務(wù)機器人廠商，起初他們選擇采用ROS（Robot Opration System）實現(xiàn)定位與建圖，雖然是開源系統(tǒng)，可以快速入門，但系統(tǒng)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(wù)機器人來說，與用戶開展實時互動是很重要的一項應(yīng)用，而ROS自身的系統(tǒng)設(shè)計無法保證實時性，目前還不適合于真正的產(chǎn)品開發(fā)。在嘗試采用ROS后，他們轉(zhuǎn)而研發(fā)SLAM算法，但整體系統(tǒng)非常復(fù)雜，算法編程需要大量的專業(yè)知識積累，開發(fā)難度大，周期長。
對于服務(wù)機器人廠商來說，與其投入巨大的精力去研發(fā)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(fā)機器人上層結(jié)構(gòu)，這樣可以節(jié)約大量成本。
思嵐科技“自主定位導(dǎo)航方案”為機器人帝國的擴張鋪平了道路
據(jù)了解，目前國內(nèi)思嵐科技在激光SLAM方面已有成熟的產(chǎn)品，利用其自主研發(fā)的激光雷達作為核心傳感器，通過SLAMWARE內(nèi)置的先進算法驅(qū)動，可在未知環(huán)境中實時提供定位。
并構(gòu)建最高達5cm分辨率的環(huán)境地圖。在實現(xiàn)定位與建圖外，同時采用D＊動態(tài)即時路徑規(guī)劃算法，可自動搜索前往目標(biāo)的最短路徑并控制機器人行動。
縱觀全球，能提供定位導(dǎo)航方案的公司并不多，思嵐科技作為國內(nèi)首屈一指的機器人定位導(dǎo)航方案提供商，在國內(nèi)已占據(jù)70％以上的市場，目前優(yōu)必選、新松等知名機器人企業(yè)均為思嵐科技的合作伙伴，思嵐科技的出現(xiàn)為機器人帝國的擴張鋪平了道路。
在我國發(fā)布的《機器人產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃（2016－2020年）》中，特別指出在智能型公共服務(wù)機器人中，“導(dǎo)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(dǎo)引等功能”?？梢?，激光SLAM的技術(shù)優(yōu)越性，加上政策層面的鼓勵與支持，未來的發(fā)展?jié)摿善凇?/p>
（免責(zé)聲明：本網(wǎng)站內(nèi)容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網(wǎng)站出現(xiàn)的信息，均僅供參考。本網(wǎng)站將盡力確保所提供信息的準(zhǔn)確性及可靠性，但不保證有關(guān)資料的準(zhǔn)確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責(zé)。本網(wǎng)站對有關(guān)資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責(zé)任。
任何單位或個人認(rèn)為本網(wǎng)站中的網(wǎng)頁或鏈接內(nèi)容可能涉嫌侵犯其知識產(chǎn)權(quán)或存在不實內(nèi)容時，應(yīng)及時向本網(wǎng)站提出書面權(quán)利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權(quán)屬證明及詳細侵權(quán)或不實情況證明。本網(wǎng)站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯(lián)系相關(guān)文章源頭核實，溝通刪除相關(guān)內(nèi)容或斷開相關(guān)鏈接。 ）
