一提到服務機器人，你腦海中出現的會是什么？《超能陸戰隊》中的“萌神”大白？還是《機器人瓦力》中的掃地機器人瓦力？雖然這些機器人都“無所不能”，但回歸到現實，不談炫酷的人臉識別、語音交互這些功能，卻連基本的自主行走（即定位導航）功能都似“奢侈”。要知道服務機器人高質量地完成“任務”離不開準確可靠的定位導航技術。

　　隨著市場的不斷走高，預計2020年，服務機器人年銷售收入有望超過300億元，市場定位和產業升級的需求讓導航定位成為刻不容緩的任務，SLAM（即時定位與地圖構建）作為自主定位導航技術的重要突破口，如何順勢而為？

　　對于機器人產業現狀，工業機器人和服務機器人可謂“冰火兩重天”。雖然從工業機器人角度來說，國內還存在諸多短板，如核心元器件、電機、傳感器等，但服務機器人領域，國內的芯片廠商、傳感器、語音識別等領域都各有所長，發展正逢其時。

　　但是對服務機器人來說，能說能看是“大腦”做的事，而導航定位的角色如同“小腦”。假如用金字塔來表示機器人技術，那么定位導航可謂構建服務機器人的核心關鍵。傳統的視覺定位導航、GPS定位導航、超聲波定位導航等或多或少都有缺憾，日漸式微。而SLAM在解決了其運算量巨大、需要PC級別處理器的瓶頸之后，開始乘勢而起。

　　據悉，SLAM技術是機器人在自身位置不確定的條件下，在完全未知環境中創建地圖，同時利用地圖進行自主定位和導航。但是，在實時定位中由于通過機器人運動估計得到的位置信息通常具有較大的誤差，一般需要使用測距單元探測的周圍環境信息來更正位置。

　　激光+SLAM是目前定位導航的主流方式

　　在激光測距、超聲波測距以及圖像測距這幾種方式中，激光雷達憑借良好的指向性和高度聚焦性，使得激光雷達+SLAM技術相結合的激光SLAM將成主流定位導航方式。

　　激光+SLAM產生的高精度地圖

　　一套SLAM采集系統一天可采集5萬平方米的室內數據，未來5年，將有500億平方米的室內空間將以SLAM技術方式被采集，且會以更高效率滿足不同應用需要。

　　在我國發布的《機器人產業發展規劃（2016-2020年）》中，特別指出在智能型公共服務機器人中，“導航方式采用激光SLAM，最大移動速度0.6m/s，定位精度±100mm，具備自主行走、人機交互、講解、導引等功能”。可見，激光SLAM的技術優越性，加上政策層面的鼓勵與支持，未來的發展潛力可期。

　　行業革新，需要著重三大維度

　　要知道，SLAM算法本身是開源的，學術界的研究也持續了近20年，但是在實際應用時，由于計算量巨大，需要配置一臺電腦作為處理器，成為限制SLAM算法從實驗室走向民用市場最大的瓶頸，因而算法的改進至關重要。

　　一般SLAM可分為基于外部感知的環境特征提取、遞推形式的預測和更新算法以及相應的數據相關技術三個步驟。以前，SLAM以往主流的是 A* 算法，它的路徑是根據已知地圖，預先規劃好的，一旦機器人前往目的地的過程中遇到了新的障礙物，就只好完全停下來，等待障礙物離開或者重新規劃路徑了。

　　而現在市面上出現了D* 算法，即動態啟發式路徑搜索算法，可以讓機器人在陌生環境中行動自如，在瞬息萬變的環境中游刃有余。

　　對于客戶的訴求，行業的革新，需要側重以下幾個維度：

　　一是易用性，客戶在使用某個技術時，不需要額外開發調試和二次開發，不僅大幅降低研發時間，還可以結合SDK進行靈活、多樣的功能擴展。

　　二是低成本，使得處在產業初期的服務機器人使用定位導航技術亦沒有成本壓力，而這背后是過硬的算法支撐。

　　三是精確度，一些類似的方案需要客戶開機之后花半小時一小時先把位置的地圖定位構建起來才能用，用戶體驗不好，而且建圖的精度不夠，在一些場景下不能使用。此外，由于服務機器人的工作環境都比較復雜，各種傳感器數據的分析亦非常重要。

　　SLAM技術需要不斷進化升級

　　目前SLAM技術已在市場上得到較廣泛的應用，隨著服務機器人的內涵式發展和產業的升級，SLAM也需要不斷的“進化”才能“共同成長”。

　　服務機器人市場即將爆發，SLAM將日趨重要，這一技術也將持續拓展：

　　一是目前導航定位方案室內室外不能通用，或只能在平地使用，需不斷改進來適應不同場景；

　　二是導航定位是其基本功能，未來還將集成更多與應用所需的功能，并通過集成提供交鑰匙方案；

　　三是如今研發是一種方案，但實際工程應用是另一種方案，未來一兩年內或將實現統一；

　　在業內關注的服務機器人操作系統層面，行業可謂“各行其道”。如同早期的電腦業一樣，目前服務機器人各家都用不同的OS，對用戶開發來說造成了極大的不便，也不利于產業的發展，未來服務機器人將會有標準的OS脫穎而出，成為標配。服務機器人對OS的要求在于具有機器人相關的功能如語音交互、導航定位等，好用易用，這還需要時間。