機械人自立定位導航聽起來簡略，地圖數據+算法的聯合，實則挑釁偉大。在落地理論的進程中，須要處理各類各樣的成績，超出林林總總的坑，能力終究完善運用。

起首從地圖的出現方法開端說起。

挑釁一：用戶心思預期地圖的成績

激光雷達充任著機械人的“眼睛”，能為機械人供給高精度的地圖及輪廓地位信息，但其實，所掃描出來的立體地圖跟用戶心思預期地圖存在較年夜差距。

很明顯，下面是兩種完整分歧的地圖出現。思嵐在面臨用戶這同心專心理落差的時刻，應用精致化建圖技巧，減少現實建圖與用戶心思落差之間的間隔。

先展現一下應用SharpEdge精致化建圖技巧的建圖后果。

這是一個現實案例中300㎡的家庭地圖，沒有做任何PS處置，直接從機械人中生成。邊沿異常規整，沒有任何噪點，可以直接用于展現，不須要二次的修改。

異樣是SLAM的建圖，思嵐繪制的地圖減少了與用戶心思的差距，也進步了定位導航的效力。同時，思嵐還支撐超年夜場景下的地圖構建，構成完善閉環。

100000+ ㎡ 超年夜場景建圖

處理了地圖出現方法成績以后，我們再回歸到成本行上——機械人靠得住的妨礙物躲避。

挑釁二：妨礙物的有用躲避

許多人在看到機械人的時刻，一是出于獵奇，二是心坎的“小惡魔”，總想逗一逗他，看看是否是真的智能，因而便會有意擋在他后面，不讓他走。這時候候，我們不只須要激光雷達，還須要多傳感器數據的融會，完成有用避障和自立導航。

除應用傳感器避障以外，還可以應用RoboStudio開辟軟件來贊助機械人更好的懂得情況中的邏輯。好比，有些處所是不愿望機械人進入的，如：機場場景下的行人扶梯在保護，不愿望機械人出來，這時候候，我們便可以畫一道虛擬墻，“阻擋”機械人進入，無需任何什物鋪設，簡略易操作。

處理完地圖出現和避障這兩件事以后，就須要更多斟酌機械人在現實場景中的運用成績。

挑釁三：情況完整變更后的靠得住定位

情況完整變更后的靠得住定位說簡略點就是重定位。重定位有兩個成績，第一個是人啟動的時刻重定位，還有一種重定位是情況變更異常多的時刻靠得住定位。

其實這些情形在運用中照樣異常罕見的，如：商場中的人流量偉大、情況一直變更。這就請求機械人曉得本身在哪里，該去哪里，該怎樣走，即便被一群人圍著，也不克不及產生“蒙頭轉向”，“歇菜”、“定位偏”這類成績。

這個時刻，看我們思嵐若何“治他”。起首，靠單一的傳感器確定不克不及處理一切的成績，好比他人把激光雷達蓋住了，激光雷達的數據就起不了感化了。然則，我們不怕，我們還有其他的傳感器，所以就用傳感器和樹立幾率模子來處理成績。如許的話，也處理了一個現實成績，這個關于辦事機械人廠商來講長短常好的。

挑釁四：全局重定位

全局重定位普通外行業中有幾個處理計劃，第一個是應用UWB，然則這個技巧有一個缺陷，必需對情況停止安排，好比把它放在一個場景，須要事后在場景里許多處所預埋信標，這在本錢和安排上有必定的挑釁。還有一種是完整自立重定位，無需額定傳感器幫助。思嵐所做的就是后者，當機械人被推離或許涌現位姿誤差時，可以使用Robo Studio中的從新定位功效，改正位姿毛病。

最初，就要說到一個不能不提到的成績，那就是多場景適配的成績。

挑釁五：多場景適配

將來，機械人想要深刻到各行各業，運用于各類場景中時，確定會見臨多場景適配的成績。人來人往的商場、多樓層的酒店配送……，這些都須要機械人具有場景的自在切換才能。

就拿若何讓機械人感知到是在某一個詳細樓層展開任務來講，這些都是今朝導航定位體系中須要處理的成績，須要超出的坑。

這個就須要行業的整合，不單是把導航定位體系做好，還要針對電梯的通信協定，分歧樓層之間感應到樓層的切換。這從細節下去說，還要斟酌用戶心思的成績，由于有時刻電梯人許多，機械人該怎樣出來？這些都是須要斟酌的實際成績。

……

在超出這些坑以后，機械人自立定位導航處理計劃能力真正inside到各類產物中去，完成落地，完成貿易化的運作。而思嵐，相對是你一個不錯的選擇。