服务机器人的小脑—

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雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文作者SLAMTEC（思岚科技公号slamtec-sh）技术顾问，专注SLAM及相关传感器研发应用。

一提到服务机器人，你脑海中出现的会是什么？《超能陆战队》中的“萌神”大白？还是《机器人瓦力》中的扫地机器人瓦力？虽然这些机器人都“无所不能”，但回归到现实，不谈炫酷的人脸识别、语音交互这些功能，却连基本的自主行走（即定位导航）功能都似“奢侈”。要知道服务机器人高质量地完成“任务”离不开准确可靠的定位导航技术。

随着市场的不断走高，预计2020年，服务机器人年销售收入有望超过300亿元，市场定位和产业升级的需求让导航定位成为刻不容缓的任务，SLAM（即时定位与地图构建）作为自主定位导航技术的重要突破口，如何顺势而为？

对于机器人产业现状，工业机器人和服务机器人可谓“冰火两重天”。虽然从工业机器人角度来说，国内还存在诸多短板，如核心元器件、电机、传感器等，但服务机器人领域，国内的芯片厂商、传感器、语音识别等领域都各有所长，发展正逢其时。

但是对服务机器人来说，能说能看是“大脑”做的事，而导航定位的角色如同“小脑”。假如用金字塔来表示机器人技术，那么定位导航可谓构建服务机器人的核心关键。传统的视觉定位导航、GPS定位导航、超声波定位导航等或多或少都有缺憾，日渐式微。而SLAM在解决了其运算量巨大、需要PC级别处理器的瓶颈之后，开始乘势而起。

据悉，SLAM技术是机器人在自身位置不确定的条件下，在完全未知环境中创建地图，同时利用地图进行自主定位和导航。但是，在实时定位中由于通过机器人运动估计得到的位置信息通常具有较大的误差，一般需要使用测距单元探测的周围环境信息来更正位置。

激光+SLAM是目前定位导航的主流方式

在激光测距、超声波测距以及图像测距这几种方式中，激光雷达凭借良好的指向性和高度聚焦性，使得激光雷达+SLAM技术相结合的激光SLAM将成主流定位导航方式。

激光+SLAM产生的高精度地图

一套SLAM采集系统一天可采集5万平方米的室内数据，未来5年，将有500亿平方米的室内空间将以SLAM技术方式被采集，且会以更高效率满足不同应用需要。

在我国发布的《机器人产业发展规划(2016-2020年)》中，特别指出在智能型公共服务机器人中，“导航方式采用激光SLAM，最大移动速度0.6m/s，定位精度±100mm，具备自主行走、人机交互、讲解、导引等功能”。可见，激光SLAM的技术优越性，加上政策层面的鼓励与支持，未来的发展潜力可期。

行业革新，需要着重三大维度

要知道，SLAM算法本身是开源的，学术界的研究也持续了近20年，但是在实际应用时，由于计算量巨大，需要配置一台电脑作为处理器，成为限制SLAM算法从实验室走向民用市场最大的瓶颈，因而算法的改进至关重要。

一般SLAM可分为基于外部感知的环境特征提取、递推形式的预测和更新算法以及相应的数据相关技术三个步骤。以前，SLAM以往主流的是 A* 算法，它的路径是根据已知地图，预先规划好的，一旦机器人前往目的地的过程中遇到了新的障碍物，就只好完全停下来，等待障碍物离开或者重新规划路径了。而现在市面上出现了D*算法，即动态启发式路径搜索算法，可以让机器人在陌生环境中行动自如，在瞬息万变的环境中游刃有余。

对于客户的诉求，行业的革新，需要侧重以下几个维度：

一是易用性，客户在使用某个技术时，不需要额外开发调试和二次开发，不仅大幅降低研发时间，还可以结合SDK进行灵活、多样的功能扩展。
二是低成本，使得处在产业初期的服务机器人使用定位导航技术亦没有成本压力，而这背后是过硬的算法支撑。
三是精确度，一些类似的方案需要客户开机之后花半小时一小时先把位置的地图定位构建起来才能用，用户体验不好，而且建图的精度不够，在一些场景下不能使用。
此外，由于服务机器人的工作环境都比较复杂，各种传感器数据的分析亦非常重要。

SLAM技术需要不断进化升级

目前SLAM技术已在市场上得到较广泛的应用，随着服务机器人的内涵式发展和产业的升级，SLAM也需要不断的“进化”才能“共同成长”。

服务机器人市场即将爆发，SLAM将日趋重要，这一技术也将持续拓展：

一是目前导航定位方案室内室外不能通用，或只能在平地使用，需不断改进来适应不同场景；
二是导航定位是其基本功能，未来还将集成更多与应用所需的功能，并通过集成提供交钥匙方案；
三是如今研发是一种方案，但实际工程应用是另一种方案，未来一两年内或将实现统一；

在业内关注的服务机器人操作系统层面，行业可谓“各行其道”。如同早期的电脑业一样，目前服务机器人各家都用不同的OS，对用户开发来说造成了极大的不便，也不利于产业的发展，未来服务机器人将会有标准的OS脱颖而出，成为标配。服务机器人对OS的要求在于具有机器人相关的功能如语音交互、导航定位等，好用易用，这还需要时间。

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