5G摺疊手機都已經有真機了，各式各樣的智能機器人在你面前“晃來晃去”工作的場景還會離得遠嗎？答案顯然是：不會。
雖然這是一個肯定的答案，但是在探索過程中不管是方案商還是開發商，都需要付出巨大的努力，跨過下面這些坑！
一雙有用的眼睛
跟人一樣，智能機器人瞭解世界的第一步肯定是通過眼睛來觀察和獲取周圍事物信息，並將看到的東西輸出爲有用的數據，如：地圖信息，障礙物信息等~ 繼而開展後續工作。
25m激光雷達定位建圖示例
有了眼睛並不能代表機器人就是真正智能的了，想要代替或者幫助人上崗執行任務，必須還要有定位導航算法的支持。
算法賦能機器人
機器人在工作的過程中，把握機器人運動狀態，進行實時場景解析，精確實現室內導航，需要以下技術的支持。
大場景地圖構建
機器人開展行動的第一步就需要地圖的幫助，但是在實際場景應用中，機器人會遇到幾百、幾萬，甚至上百萬、千萬平米的工作場景，大地圖場景構建是一個難題。
這時候，第一個需要考慮的就是採用較長測量半徑的激光雷達來配合算法進行建圖。從各方面來說，目前較理想的測量半徑是25米，能夠應對各類極端條件。同時，還需要考慮到SLAM算法問題，這個我們下面講。
地圖相似場景的閉環
除了保障傳感器的測距半徑符合環境需求外，機器人在服務的過程中還會遇到長走廊和環路較多等相似的場景，在SLAM過程中難以形成有效的全局匹配參考，從而很容易導致局部區域累計誤差無法及時清除，進而導致迴環閉合問題。所以，地圖的閉環也很重要。
| 由於環境場景大且多爲長直走廊，導致SLAM建圖中容易出現環路閉合失敗的情況
爲了解決這一難題，思嵐優化了軟件算法、強化了建圖引擎，推出SLAM 3.0全新算法。
相比較粒子濾波每次直接將傳感器數據更新進入柵格地圖進行增量式構建的做法，基於圖優化的SLAM3.0 摒棄固定的柵格地圖，能實現百萬平米級別的地圖構建能力，同時擁有主動式迴環閉合糾正能力，能很好的消除長時間運行導致的里程累計誤差，成爲目前行業中最受歡迎的定位導航方式。
完成地圖構建和閉環之後，還要考慮到機器人在實際場景服務中遇到的一些難題。
實際應用場景複雜
服務機器人在商場等人流量巨大的場景中服務時會遇到這樣的問題：人流量大、複雜、現場環境嘈雜，不停變化…… 。這就要求機器人時刻“堅定”住自己，知道自己在哪裏，該去哪裏，該怎麼走，即使被一羣人圍着，也不會發生“定位偏”這種問題。
這時候，靠單一的傳感器肯定不能解決所有的問題。比如別人把激光雷達擋住了，激光雷達的數據就起不了作用了。但是，我們不怕，我們還有其他的傳感器，所以就用傳感器和建立概率模型來解決問題。這樣的話，也解決了一個實際問題，這個對於服務機器人廠商來說是非常好的。
深度攝像頭幫助服務機器人識別上方障礙物
多場景之間的適配
未來，機器人想要深入到各行各業，應用於各種場景中時，肯定會面臨多場景適配的問題。人來人往的商場、多樓層的酒店配送、邊走邊講解的“講解員”……，這些都需要機器人具備場景的自由切換能力。
智能移動機器人在各種場景下服務
就拿如何讓機器人感知在某一樓層工作來說，這些都是定位導航系統中需要解決的問題，需要越過的坑。
思嵐的ZEUS系列機器人首先可以在任意人流量大的地方服務，其次可以根據需求自主研發上位機，滿足細分領域的細分需求。就可以根據機器人廠家不同的需求去適應不同的場景。讓行走方案適用於更多的場景中去。
在解決了技術問題之後，作爲一款好的機器人產品，還是要迴歸市場，讓用戶用得起，用的覺得好。所以，下面就是機器人成本以及實用性的問題。
高性價比的機器人定位導航產品及方案
思嵐的RPLIDAR系列雷達在批量模式下只要幾百元的成本，完全符合服務機器人的使用需求，能幫助機器人進行自主定位導航。ZEUS系列也可以根據使用需求和場景的不同，分爲重型商用場景和輕型商用場景。機器人廠商可根據自己的需求選擇自己最合適的產品，不多花一分錢。
RPLIDAR A系列多種選型與需求
“接地氣”的產品纔是市場所需
不管產品開發是基於垂直細分市場需求，還是基於若干商用市場提煉的共性需求，只有能真正滲透到人們生活場景，給消費者或者客戶帶來改變的“機器人”纔是市場所需。
但是，一個機器人從無到有，從對市場陌生到經受住市場驗證是需要很長一段時間的。思嵐憑藉在機器人自主定位導航領域深耕多年的經驗，爲市場提供擁有完整的自主定位導航功能的底盤—— ZEUS系列，有效的幫助機器人公司節約下位機的開發及市場考驗時間，直接根據細分領域研究上位機部分功能。點跟點的match，做到最極致。
以ZEUS底盤自主研發爲例
思嵐科技一方面勇於創新嘗試，在已有完整成熟方案的基礎上持續研發新技術，推出新產品。同時，又遵循着商業市場的進化法則，爲市場提供最具性價比的產品，實現用戶體驗和成本的雙贏。
跨完這些坑，你跟機器人做同事的日子就不遠了