近日，思嵐CEO陳士凱在機器人創(chuàng)新生態(tài)連接大會上介紹思嵐科技產品在機器人移動當中遇到的問題，以及他們如何用技術來解決這些問題，從而在合適的時間，以合適的成本提供合適的產品。本文由公眾號《機器人創(chuàng)新生態(tài)》整理，雷鋒網授權轉載。

　　機器人生態(tài)需要行業(yè)各個環(huán)節(jié)一起幫助，才能進行茁壯的成長。思嵐科技是一家定位于提供機器人的小腦和眼睛的公司，只是我們在整個機器人生態(tài)當中是處于核心的解決方案地位。今天，和大家介紹一下這么多年以來我們的導航定位技術在實際機器人當中遇到的挑戰(zhàn)，還有我們思嵐是如何解決的。今天主要的側重點是在它的可移動部分，這其實也就是順應了議程的““萬物有靈”，這個靈在思嵐看來是它的可移動性。

自主定位導航技術成機器人產品的焦點
　　高交會上可以看到很多智能機器人的產品，現(xiàn)在我們發(fā)現(xiàn)市面上智能搬運機器人、掃地機器人、商用機器人這幾品類比較成功，也相信將會有蓬勃發(fā)展的市場。

　　目前我們把機器人分成兩大方向。第一個是專用領域。這類機器人的特點是重點解決某一種功能，它的使用范圍相對狹窄，但它的應用場景和適用性更好，比如說智能搬運、倉儲、巡邏；另外一種是通用領域，更多是使用在家庭、辦公室等場景。這類機器人的特點是它適應的場景比較多，成本上要更加符合消費市場。從產品形態(tài)看我們把它分為兩種：面向家庭和面向輕商用的。

　　通用領域，比如掃地機器人這種品類，一方面是消費品，成本比較敏感；另外它所面向的環(huán)境比較簡單；很重要的一點，這類機器人可以允許一定的差錯。相對應專業(yè)領域的機器人，如智能倉儲機器人，則更加看重可靠性，對于成本的需求相對來說不是那么高，但環(huán)境對于這些機器人來說是更為復雜。

　　如果把做機器人的目的和產品形態(tài)定義成四個維度，這四個維度焦點就是怎么樣能夠實現(xiàn)自主定位導航。我們說到的這幾種比較成功的機器人品類，在使用環(huán)節(jié)當中，自主定位導航占到非常重要的地位。當然有很多其他的技術，比如說語音識別、語義識別和圖像識別也是非常重要的，思嵐更加關注的則是智能導航，這也是思嵐重點為這個領域拓展的方向。

激光還是SLAM不重要 工程化產品才是關鍵
　　思嵐科技，致力于提供自主定位導航解決方案。到現(xiàn)在為止也提供低成本的激光雷達，當然是更側重在服務機器人行業(yè)，以及配套的定位導航系統(tǒng)。以這兩個為核心，有兩個應用點，一個解決方案針對的是各種各樣的機器人；另外一個是針對相對完整的通用型平臺。就像商用機器人要解決的問題，陌生環(huán)境下機器人怎么樣繪制地圖信息，怎么樣繪制位置信息，這也是重要的自主定位導航，或者SLAM技術解決問題。

　　這個問題現(xiàn)在有很多方案，比如說行業(yè)中會經?？吹降降渍l占優(yōu)，比如說未來是激光雷達還是SLAM。思嵐長久以來是以激光雷達為主，它的方式比較成熟，這是基于思嵐方案實時地圖繪制的效果。

　　激光方案比較直接，把地圖繪制出來以后，機器人就會了解平面圖，這個地圖跟我們人類理解是一樣的。SLAM在這兩年發(fā)展也比較迅猛，這是單路的SLAM方案，用攝像頭也可以進行環(huán)境的了解，這種方案目前還在研發(fā)當中，但它未來的潛力是非常大的。

　　對于一家公司來說，考慮的不是在激光或SLAM我選擇哪一種，更多考慮的是工程化問題，這里面很重要的是“80/20原則”，20%是研究核心理論，思嵐是做80%，怎么樣把技術方案落地，比如成本和可靠性問題。所以對于思嵐來說激光還是vSLAM，這并不重要，重要的是合適的時間，以合適的成本提供合適的產品。

　　在這里介紹一下我們產品落地的時候遇到的實際情況，以及我們怎么解決。

　　挑戰(zhàn)一：建圖效果和用戶心理預期差距SLAM進行精細化建圖
SLAM方案，它可以建立地圖，可以讓機器人自主定位。但是會有這樣的問題，它建立的地圖和人的預期是有差距的。怎么理解呢？比如人認為地圖是怎么樣的，就是畫面中這樣。這是我們人所認識的房屋的平面設計圖，我們買到一個機器人它能繪制地圖，它畫的平面圖，就應該長成我們認為的這樣。

用戶理想的地圖（適合展示的地圖）

激光的SLAM方案，畫出來的地圖

　　那這個地圖如果展現(xiàn)給用戶，尤其是普通的“小白”用戶，他們會有點失落，覺得好像這東西并不怎么樣。所以第一個問題，我們要有進行精細化建圖的方案。

　　什么叫精細化建圖呢？就是機器人畫出來的地圖是符合我們預期的，這正是現(xiàn)在思嵐做的東西。畫面左邊是精細化地圖的效果，同樣是SLAM的簡圖，思嵐繪制的地圖在實際直接工作的時候就可以繪制出跟人所期待的地圖那樣，是非常完美的，這個地圖可以直接用于展示，不需要二次的修正。因為這個不單是后期的處理，在導航內部，在實際建圖的時候就實施了精細化構建，這是我們解決的問題。

　　這是一個實際案例中300平方米的家庭地圖，這個地圖沒有做任何的PS，直接從機器人中拿出來，可以看到墻壁的邊緣非常規(guī)整，沒有任何的噪點。這樣的地圖簡單進行修飾，就可以放在手機APP上，這就是符合用戶預期的東西。

挑戰(zhàn)二：環(huán)境完全變化后的可靠定位
　　第二個問題是重定位的問題。重定位有兩個問題，第一個是人啟動的時候重定位，還有一種重定位是環(huán)境變化非常多的時候可靠定位。這里有個例子，這個是在今年初展會上的情況，環(huán)境中有非常多的人，同時我們要求機器人在里面跑，這個例子并不過分，因為做服務機器人的，當然希望機器人在這種場景下能很好的進行工作。但是你可以看到右邊的圖，激光雷達探索到這個環(huán)境，做了非常大的變化。

　　按道理來說，這時候非常容易出現(xiàn)的一個問題，就是定位的偏移。但是看到這個機器人在這里面可以長時間工作，機器人在這種場景下連續(xù)被他們折磨了兩天，每天16個小時，基本上都不會出問題。這里面涉及到的就是在環(huán)境多變情況下的考驗。

　　有些客戶也比較苛刻，在機器人工作的時候，把它完全圍住了，讓它24小時、48小時連續(xù)不停的運作，并且要求不能偏，來測試機器人。這聽上去非常不科學，但是客戶說沒辦法，我們在實際場景中就有這樣的環(huán)境，你必須得解決。所以在這里面我們也動了一些腦筋，我們是部分解決這樣的問題。

　　怎么樣解決呢？就是我們前面說的，單靠某一種傳感器它其實并不能解決所有的問題，我把激光的數(shù)據(jù)遮擋了，這種情況下激光不能解決所有問題，但是我還有傳感器，所以就用傳感器和建立概率模型解決問題。這樣的話，也解決了一個實際的案例，這個對于做廣大服務機器人各位來說是很好的。