隨著VSLAM在人工智能領域取得重大進展，VSLAM 和 激光SLAM再一次被推上了“擂臺”，一較高下。

  就拿商用機器人怎么解決在陌生環境下繪制地圖信息，位置信息來說，激光SLAM和VSLAM采用的就是兩種不同的方法。

  激光SLAM的方案比較直接，把地圖繪制出來以后，機器人就會了解平面圖，這個地圖跟我們人類理解是一樣的。

激光SLAM

  VSLAM方案則是利用攝像頭進行環境了解，構建出一個三維環境信息地圖。

VSLAM

  但是對于一家公司來說，考慮的不僅僅是在激光SLAM或VSLAM中選擇哪一種，更多考慮的是工程化、落地化的問題，這里面有一個很重要的原則，那就是“80/20原則”：20%是研究核心理論，80%則是怎么去把技術方案落地，比如成本和可靠性問題，思嵐是做80%。

  所以對于思嵐來說，走激光SLAM還是VSLAM路線并不重要，因為激光SLAM和VSLAM在發展過程中，終究是一個融合、相互作用的過程。重要的是在合適的時間，以合適的成本提供合適的產品，并且解決市場上的一些實際應用問題。

  下面，我們從思嵐解決的一些實際應用問題說起。

  1、對環境準確的地圖構建

  地圖的高精度構建，是自主定位導航的第一步，也直接影響機器人“任務”執行的效率。對環境的準確構建，目前思嵐的方案包含兩方面：激光雷達和SLAM算法。

  · 激光雷達傳感器的構建精度

  · SLAM算法應對大地圖的構圖能力

  影響機器人建圖精度的第一步就是傳感器的精度。思嵐在這一方面也在不斷精進，對激光雷達傳感器做了很多功夫。如：提升雷達測量距離、提升測距精度、提升解析度……

  除了雷達升級之外，思嵐還同步升級了SLAM算法，采用最新的圖優化方式，直接實現滿足用戶預期，不需要二次的修正就能使用地圖，同時可以實現百萬平方米的建圖，滿足高精度要求下的實時定位需求。因為這個不單是后期的處理，在導航內部，在實際建圖的時候就實施了精細化構建，這是我們解決的問題。

  上面的這個地圖沒有做任何的PS效果，是直接從機器人中拿出來，可以看到墻壁的邊緣非常規整，沒有任何的噪點。這樣的地圖簡單進行修飾，就可以放在手機APP上進行使用。

  2、可靠的障礙物規避

  對于機器人投入實際應用中遇到的障礙物來說，有些障礙物是固定不變的，有些是隨機移動的，有些是突然出現的，甚至有的則是像玻璃、鏡子一樣的高透材質。對于復雜多變的障礙物，機器人能可靠規避嗎？

  當機器人在移動過程中，思嵐的自主定位導航解決方案在利用激光SLAM導航的同時，還融合深度攝像頭、超聲波、碰撞、防跌落等多傳感器數據，輔助機器人進行障礙物的有效識別和規避。

多傳感器融合導航

  所以說，多傳感器融合是一個必然趨勢，激光SLAM和VSLAM也無誰優誰劣一說，在未來也一定會取長補短，共同發力，助力智能化。

  3、環境變化后的可靠重定位

  除了可靠的障礙物規避之外，機器人還要擁有環境變化后的可靠重定位。重定位有兩個問題，第一個是人啟動的時候重定位，還有一種重定位是環境變化非常多的時候可靠定位。對機器人而言，面臨的直接挑戰有三點：

  · 若周邊環境的重復性較少，且無閉環性檢測時，地圖則偏差比較大

  · 定位效果會變差

  · 計算復雜程度會變大

  所以，顯而易見，當機器人發生環境變化時，我們要解決的是如何降低計算機的難度，提升算法的精確性。

  思嵐科技利用多重數據和算法模型，加之自主研發的全局重定位功能，使機器人在面臨復雜的環境時保證可靠定位且不迷失。

  利用RoboStudio實現自動重定位

  感興趣的小伙伴可詳細戳：應對機器人工作環境變化，我們有招兒

  除了環境變化之外，溫度變化也是常見的環境變化之一。思嵐的傳感器在出廠前都經過嚴格的測試，應對工作溫度區間內的各類復雜環境。

  4、理解環境中的邏輯概念

  最后，對于機器人來說，邏輯等于操控指令，強大的邏輯理解能力能幫助機器人更好的完成任務。機器人在移動過程中，嚴謹的思維邏輯能力還不完善。那如何在規定的活動范圍和活動路線上行駛，是移動機器人需要解決的問題，也是思嵐需要解決的問題。

  這一問題可利用RoboStudio里的虛擬墻、虛擬軌道進行處理。除此以外，還有一些實際的場景，比如說多涂層和POI。

  POI就是興趣點，比如商場的平面圖，地圖上標識的是每家店鋪的名稱，它肯定不是平面圖。所以在軟件上我們會做很多的修改，比如在地圖上我們允許加一些興趣點，POI的信息，另外我們也支持多涂層疊加，更好的運用到商場服務中去。

  以上，都是思嵐目前在做的80%的東西，基于市場，先于市場。未來，語義信息的提取、深度學習、多傳感器融合也是思嵐會一直堅持做的。這些工作，都將會更近一步提高機器人的自主性和環境適應性，也會推動機器人朝著智能化方面更進一步。

思嵐科技（SLAMTEC）成立于2013年，其核心研發團隊在機器人自主定位導航及核心傳感器方面擁有豐富的研發和實踐經驗。通過技術研發和產品迭代不斷為機器人市場提供高效可靠的解決方案，思嵐科技已成為服務機器人自主定位導航解決方案的領航者。

思嵐科技目前擁有：360°掃描測距激光雷達RPLIDAR、模塊化自主定位導航系統SLAMWARE及通用型服務機器人平臺ZEUS等三條核心產品線。目前業務輻射亞洲、歐洲、北美等全球20多個國家和地區，服務企業用戶超過2000家、個人用戶累計超過10萬。

發展歷程