机械人自立定位导航听起来简略，地图数据+算法的联合，实则挑衅伟大。在落地理论的进程中，须要处理各类各样的成绩，超出林林总总的坑，能力终究完善运用。
起首从地图的出现方法开端说起。
挑衅一：用户心思预期地图的成绩
激光雷达充任着机械人的“眼睛”，能为机械人供给高精度的地图及轮廓地位信息，但其实，所扫描出来的立体地图跟用户心思预期地图存在较年夜差距。
很明显，下面是两种完整分歧的地图出现。思岚在面临用户这同心专心理落差的时刻，应用精致化建图技巧，减少现实建图与用户心思落差之间的间隔。
先展现一下应用SharpEdge精致化建图技巧的建图后果。
这是一个现实案例中300㎡的家庭地图，没有做任何PS处置，直接从机械人中生成。边沿异常规整，没有任何噪点，可以直接用于展现，不须要二次的修改。
异样是SLAM的建图，思岚绘制的地图减少了与用户心思的差距，也进步了定位导航的效力。同时，思岚还支撑超年夜场景下的地图构建，构成完善闭环。
100000+ ㎡ 超年夜场景建图
处理了地图出现方法成绩以后，我们再回归到成本行上——机械人靠得住的妨碍物躲避。
挑衅二：妨碍物的有用躲避
许多人在看到机械人的时刻，一是出于猎奇，二是心坎的“小恶魔”，总想逗一逗他，看看是否是真的智能，因而便会有意挡在他后面，不让他走。这时候候，我们不只须要激光雷达，还须要多传感器数据的融会，完成有用避障和自立导航。
除应用传感器避障以外，还可以应用RoboStudio开辟软件来赞助机械人更好的懂得情况中的逻辑。好比，有些处所是不愿望机械人进入的，如：机场场景下的行人扶梯在保护，不愿望机械人出来，这时候候，我们便可以画一道虚拟墙，“阻挡”机械人进入，无需任何什物铺设，简略易操作。
处理完地图出现和避障这两件事以后，就须要更多斟酌机械人在现实场景中的运用成绩。
挑衅三：情况完整变更后的靠得住定位
情况完整变更后的靠得住定位说简略点就是重定位。重定位有两个成绩，第一个是人启动的时刻重定位，还有一种重定位是情况变更异常多的时刻靠得住定位。
其实这些情形在运用中照样异常罕见的，如：商场中的人流量伟大、情况一直变更。这就请求机械人晓得本身在哪里，该去哪里，该怎样走，即便被一群人围着，也不克不及产生“蒙头转向”，“歇菜”、“定位偏”这类成绩。
这个时刻，看我们思岚若何“治他”。起首，靠单一的传感器确定不克不及处理一切的成绩，好比他人把激光雷达盖住了，激光雷达的数据就起不了感化了。然则，我们不怕，我们还有其他的传感器，所以就用传感器和树立几率模子来处理成绩。如许的话，也处理了一个现实成绩，这个关于办事机械人厂商来讲长短常好的。
挑衅四：全局重定位
全局重定位普通外行业中有几个处理计划，第一个是应用UWB，然则这个技巧有一个缺陷，必需对情况停止安排，好比把它放在一个场景，须要事后在场景里许多处所预埋信标，这在本钱和安排上有必定的挑衅。还有一种是完整自立重定位，无需额定传感器帮助。思岚所做的就是后者，当机械人被推离或许涌现位姿误差时，可以使用Robo Studio中的从新定位功效，改正位姿毛病。
最初，就要说到一个不能不提到的成绩，那就是多场景适配的成绩。
挑衅五：多场景适配
将来，机械人想要深刻到各行各业，运用于各类场景中时，确定会见临多场景适配的成绩。人来人往的商场、多楼层的酒店配送……，这些都须要机械人具有场景的自在切换才能。
就拿若何让机械人感知到是在某一个详细楼层展开任务来讲，这些都是今朝导航定位体系中须要处理的成绩，须要超出的坑。
这个就须要行业的整合，不单是把导航定位体系做好，还要针对电梯的通信协定，分歧楼层之间感应到楼层的切换。这从细节下去说，还要斟酌用户心思的成绩，由于有时刻电梯人许多，机械人该怎样出来？这些都是须要斟酌的实际成绩。
……
在超出这些坑以后，机械人自立定位导航处理计划能力真正inside到各类产物中去，完成落地，完成贸易化的运作。而思岚，相对是你一个不错的选择。
