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想象一下，当我们身处某个中央时，经过眼睛能够察看周围的环境，假如想要去另一个中央的话，需求判别最佳途径，当然也会同时避开障碍物，顺利抵达目的地。那么关于移动机器人来说，如何完成这样的定位与导航呢？ 近年来，一种在肯定自身位置的同时结构环境模型的措施，常被用来处置机器人定位与建图问题。这种被称为SLAM （Simultaneous Localization And Mapping）的措施，是移动机器人智能水平的最好表示，能否具备同步建图与定位的才干被普遍以为是机器人能否完成自主的关键前提条件。 目前，常用的SLAM技术主要基于视觉传感器的SLAM（VSLAM）和基于激光传感器的激光SLAM（Lidar SLAM）。 视觉SLAM专指应用摄像机、Kinect等深度像机来做室内导航和探求。到目前为止，室内的视觉SLAM仍处于研讨阶段，远未到实践应用的水平，一方面，编写和运用视觉SLAM需求大量的专业学问，算法的实时性未抵达适用请求；另一方面，视觉SLAM生成的地图（多数是点云）不能用来做机器人的途径规划，需求进一步探求和研讨。 与视觉SLAM不同的是，激光SLAM技术已较为成熟，也是目前为止最稳定、最牢靠、高性能的SLAM方式。美国NASA火星车、谷歌无人驾驶汽车等，都采用激光SLAM技术完成定位与建图。 随着激光雷达价钱进一步降低，中心传感器低成本化成为可能，不少效劳机器人厂家也开端着手研发SLAM算法，但实践停顿并不理想。我们采访了几家效劳机器人厂家，起初他们选择采用ROS（Robot Opration System）完成定位与建图，固然是开源系统，能够快速入门，但系统关于硬件请求较高，这无形中也进步了用户成本。此外，关于效劳机器人来说，与用户展开实时互动是很重要的一项应用，而ROS自身的系统设计无法保障明时性，目前还分歧适于真正的产品开发。在尝试采用ROS后，他们转而研发SLAM算法，但整体系统十分复杂，算法编程需求大量的专业学问积聚，开发难度大，周期长。 关于效劳机器人厂家来说，与其投入庞大的人力与经费自己研发SLAM算法，他们更愿意选择提供打包处置计划的公司，而自身只需专注于开发机器人上层结构，这样能够节约大量成本。 国内思岚科技公司（SLAMTEC）在激光SLAM方面已有成熟的产品，应用自主研发的激光雷达作为中心传感器，经过SLAMWARE内置的先进算法驱动，可在未知环境中实时提供定位，并构建最高达2cm分辨率的环境地图。在完成定位与建图外，同时采用D*动态即时途径规划算法，可自动搜索前往目的的最短途径并控制机器人行动。 SLAM构建的室内地图 此外，针对扫地机器人等细致范畴应用，思岚科技也提供完好的处置计划，整合了其特有的贴边打扫、往复式打扫、区域划分、断点续扫、自动回充等功用，方便扫地机器人厂家中止整合，不需求中止二次开发。 从全球范围来看，能够提供这样打包处置计划的公司并未几，但市场前景可能是庞大的。已有业内人士预测：一套SLAM采集系统一天可采集5万平方米的室内数据，在未来的5年时间里，会有500亿平方米的室内空间将以SLAM技术方式被采集，数据且会以更高效率满足不同应用需求。 据悉，思岚科技（SLAMTEC）将于5月31日举行产品发布会，届时将重点引见这款模块化自主定位导航处置计划。 |
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