SLAM 移动机器人解决方案

SLAM 移动机器人解决方案

SLAM（可以通过多种方式实现，首先，可以在多种不同的硬件上实现。其次，SLAM只是基于某种概念的统称。SLAM技术涵盖许多算法，各个算法可以使用不同的步骤，也可以实现统一步骤，
SLAM是“同时定位和建图”的缩写，SLAM主要用于处理移动机器人在新的环境中的定位，导航和地图构建问题。
SLAM通常涵盖数据提取、路径规划，状态更新。以艾可清洁机器人为例。 将SLAM经过进一步技术研究和深耕，艾可islam研发组件，使得清扫机器人可运用2D和3D激光技术，实现150米范围内的深度定位与建图。
选择机器人系统前时要考虑他的可操作性，自我定位能力与性价比。 机器人的自我定位精度应在2％以内，转向精度应在5％以内。通俗的讲，就是机器人可以根据能准确知道自己的场景中的坐标。
很多公司要从零开始研发机器人移动技术。这个过程痛苦而缓慢，因此是不建议的，我们可以选择一个稳定运行的平台，在此基础上发展自身的技术。
此外，决定机器人价格的还包括：激光测距，超声测距和图像测距。 其中，最常用的方法是激光。激光测距的优点是精确，其数据不需要做太多处理。 但是他的价格特别贵。 激光还有一个问题，他能穿透玻璃类的物品，此时就需要另外处理。 当然，水下处理，也是不支持的。
我们来说说超声波测距。超生波测距应用十分广泛,相对激光测距，他的价格更加便宜；缺点是测量精度低。激光测距每单元的发射角仅0.25°，可以理解为激光测距是直线；超声波测距发射夹角有30°，这也导致了它测量精度不高。超声波测优点是水下穿透力较很强。为了解决以上测距不足之处，艾可机器人将以上三者结合，完美的解决了三者之间的不足。
另外，特斯拉汽车运用的是视觉测距。缺点是：视觉进行测距需要大量的计算，并且测量结果容易受光照强度的影响，移动机器人在光线昏暗的地方，视觉测距很不可靠。
随着科技的进步，视觉测距找到了一些解决方案。即双目视觉、三目视觉测距。视觉测距的另外一大优势就是可以使得机器人像人一样思考。再者，视觉测距可以获得比激光，微波等更加丰富的数据信息。
获得美好的事物总要付出代价，视觉测距的高级运用目前还处于理论层面，相信随着AI人工智能、大数据的发展，这一问题终将得到解决。
艾可机器人致力于slam移动机器人方案，欢迎同行业，科研院所前来合作。