5g摺疊手機都已經有真機了，各式各樣的智慧型機械人在你面前「晃來晃去」工作的場景還會離得遠嗎？答案顯然是：不會。
雖然這是乙個肯定的答案，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！
跟人一樣，智慧型機械人了解世界的第一步肯定是通過眼睛來觀察和獲取周圍事物資訊，並將看到的東西輸出為有用的資料，如：地圖資訊，障礙物資訊等~ 繼而開展後續工作。
25m雷射雷達定位建圖示例
有了眼睛並不能代表機械人就是真正智慧型的了，想要代替或者幫助人上崗執行任務，必須還要有定位導航演算法的支援。
機械人在工作的過程中，把握機械人運動狀態，進行實時場景解析，精確實現室內導航，需要以下技術的支援。
大場景地圖構建
機械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，機械人會遇到幾百、幾萬，甚至上百萬、千萬平公尺的工作場景，大地圖場景構建是乙個難題。
這時候，第乙個需要考慮的就是採用較長測量半徑的雷射雷達來配合演算法進行建圖。從各方面來說，目前較理想的測量半徑是25公尺，能夠應對各類極端條件。同時，還需要考慮到slam演算法問題，這個我們下面講。
地圖相似場景的閉環
除了保障感測器的測距半徑符合環境需求外，機械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域性匹配參考，從而很容易導致區域性區域累計誤差無法及時清除，進而導致回環閉合問題。所以，地圖的閉環也很重要。
| 由於環境場景大且多為長直走廊，導致slam建圖中容易出現環路閉合失敗的情況
為了解決這一難題，思嵐優化了軟體演算法、強化了建圖引擎，推出slam 3.0全新演算法。
相比較粒子濾波每次直接將感測器資料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，能實現百萬平公尺級別的地圖構建能力，同時擁有主動式回環閉合糾正能力，能很好的消除長時間執行導致的里程累計誤差，成為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，還要考慮到機械人在實際場景服務中遇到的一些難題。
實際應用場景複雜
服務機械人在商場等**量巨大的場景中服務時會遇到這樣的問題：**量大、複雜、現場環境嘈雜，不停變化…… 。這就要求機械人時刻「堅定」住自己，知道自己在**，該去**，該怎麼走，即使被一群人圍著，也不會發生「定位偏」這種問題。
這時候，靠單一的感測器肯定不能解決所有的問題。比如別人把雷射雷達擋住了，雷射雷達的資料就起不了作用了。但是，我們不怕，我們還有其他的感測器，所以就用感測器和建立概率模型來解決問題。這樣的話，也解決了乙個實際問題，這個對於服務機械人廠商來說是非常好的。
深度攝像頭幫助服務機械人識別上方障礙物
多場景之間的適配
未來，機械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」……，這些都需要機械人具備場景的自由切換能力。
智慧型移動機械人在各種場景下服務
就拿如何讓機械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系列機械人首先可以在任意**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。就可以根據機械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，作為一款好的機械人產品，還是要回歸市場，讓使用者用得起，用的覺得好。所以，下面就是機械人成本以及實用性的問題。
思嵐的rplidar系列雷達在批量模式下只要幾百元的成本，完全符合服務機械人的使用需求，能幫助機械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，分為重型商用場景和輕型商用場景。機械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
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「機械人」才是市場所需。
但是，乙個機械人從無到有，從對市場陌生到經受住市場驗證是需要很長一段時間的。思嵐憑藉在機械人自主定位導航領域深耕多年的經驗，為市場提供擁有完整的自主定位導航功能的底盤—— zeus系列，有效的幫助機械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底盤自主研發為例
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，又遵循著商業市場的進化法則，為市場提供最具價效比的產品，實現使用者體驗和成本的雙贏。
跨完這些坑，你跟機械人做同事的日子就不遠了
智慧型機械人簡介
隨著計算機硬體發展的摩爾效應，計算機的硬體發展到了乙個新的高峰，計算機硬體成本越來越低和效能越來越高，它推動了大資料和雲計算的發展。從而使得機器學習中的深度學習獲得了巨大進步。另一方面，由於冷戰的結束，科技發展變得緩慢，計算機的積體電路，系統結構，程式語言方面並沒有多少突破。以憶阻器為主的多進製計算...
智慧型機械人課題
教育機械人產品可以應用於家庭 學校 工業及商業等各種場所，從嬰幼兒到老年人幾乎覆蓋了所有年齡段。針對不同年齡段的使用物件，教育機械人的應用場景也不盡相同。格物斯坦認為 現有的應用場景大致可以分為幼兒和兒童的陪伴，中小學學生的課堂教育和遠端學習，較小眾的是專業場所的教育培訓。教育機械人雖然不能完全取代...
智慧型機械人簡介
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