机器人自主行走中不可避免的3大问题 看思岚科技如何应对

未来，智能机器人很有可能成为继PC和智能 手机 之后的新一代杀手锏级别产品，极大的为我们的生活提供便利，但机器人产品的理想落地，需要行业各个技术环节的一起努力，自主定位导航作为机器人自主行走最为核心的技术，在落地实践过程中，也面临过多项挑战，最终实现完美应用。

环境多变情况下机器人的可靠定位

在实际的应用中，这些情况是比较常见的，例如：在人流量巨大的商场中机器人被一群人围着，不能出现“晕头转向”、“歇菜”、“定位偏”这种问题，它必须要应对不同的环境，明确知道自身所处位置，要去哪，该如何去?

出现这种问题，光靠单一的传感器肯定是不能解决所有问题的，例如，别人把激光雷达挡住了，激光雷达的数据就无法起作用了，这个时候就必须要依靠其他传感器，利用传感器和建立概率模型来解决问题。这是目前思岚 科技 所解决的一个实际问题，对于广大机器人厂商来说也是非常有利的。

障碍物的有效规避

很多人看到机器人的时候，总会忍不住想去逗逗它，故意挡在它前面，看看机器人会怎样，这个时候机器人就必须发挥它的避障功能了，在进行避障处理的时候，机器人不仅仅需要用到激光雷达，还需要其他传感器的有效融合，才能实现有效避障和自主导航。

思岚科技目前除了利用传感器避障之外，还使用了其自身开发的RoboStudio软件来帮助机器人更好的理解环境中的逻辑。例如，有些地方是不希望机器人进入的，这时候，我们就可以画一道虚拟墙，“阻拦”机器人进入。思岚科技的虚拟墙技术，完全基于软件设置，无需额外辅助铺设，无需改变现场环境，就可以让机器人对那个区域“避而远之”，限制机器人的活动范围。

用户心里预期的地图问题

激光雷达充当着机器人的“眼睛“，可为机器人提供高精度的地图及轮廓信息位置，但会出现一个问题，它所建立的地图与人所预期的地图是有差距的。

很显然，这是两种完全不同的地图呈现，在面对用户这一心理落差的时候，思岚科技利用高精细化建图技术，缩小实际建图与用户心理落差之间的距离。

利用SharpEdge精细化建图技术的建图效果

这是直接从机器人中生成的300㎡家庭地图的实际案例，未做任何的PS处理，我们可以看到边缘还是相当规整的，没有任何噪点，可直接用于展示，无需再次修正。同样是SLAM的建图，思岚科技绘制的地图缩小了与用户心理的差距，也提高了定位导航的效率。同时，思岚还支持超大场景下的地图构建，形成完美闭环。

机器人自主定位导航技术要实际应用到各类产品中，必须要解决这些问题和挑战，最终才能实现完美应用。