随着人工智能的发展，各种服务机器人已经出现在我们的日常生活和工作环境中。服务机器人能否广泛普及，与相关核心技术的发展息息相关，其中激光SLAM发挥了重要作用。

在服务机器人智能行走的实现中，激光SLAM和视觉SLAM成为目前不可回避的课题。早在2005年，就对激光SLAM进行了深入研究，初步确定了其框架。如今，激光SLAM已经成为最稳定、最主流的导航方式。

作为业内领先的激光SLAM技术提供商，兰斯科技始终坚持一个非常重要的原则，那就是8/2原则。20%用于研究核心理论，80%是如何实施技术方案，比如成本和可靠性。

在激光SLAM的实际应用中，机器人要准确定位环境，有效避障，环境变化后重新定位，这些都是实现智能行走不可避免的问题。兰斯科技可以很好地解决这些问题。

1.精确环境的地图构建

构建高精度地图是机器人实现自主定位导航的第一步，也直接影响后续机器人执行任务的效率。在环境的精确构建方面，兰斯科技主要包括两个方面:激光雷达和SLAM算法:激光雷达传感器的构建精度；SLAM算法处理大地图合成的能力。

激光雷达传感器的精度直接影响机器人地图构建的精度。为了实现机器人的理想化组成，兰斯科技在激光雷达传感器上花费了大量心血。比如在三角测量中突破20米的限制；采样频率已经超过数万次；高达0.33°角分辨率。无论是测距还是精度，都能满足商用服务机器人的实际需求。

与雷达同时迭代是兰斯技术的SLAM算法。兰斯科技采用了最新的图形优化方法，可以直接满足用户的预期，无需二次修正即可直接使用。即使是百万平方米的地图，也能满足高精度的实时定位要求。

以上是兰斯激光SLAM技术构建的地图效果。没有任何后处理，我们可以看到墙壁的边缘非常规则，没有任何噪音。这样的地图，只需简单修改就可以直接放在手机APP上使用。

2.有效避免障碍

在实际应用中，机器人会遇到各种各样的障碍:固定的、随机移动的，甚至突然出现的。当然，也有一些高透明材料的障碍物，如玻璃镜等，要求机器人具有较强的感知和识别能力，以保证机器人能够有效避开障碍物。

在有效避障方面，兰斯科技不仅采用了自主研发的激光SLAM，还采用了多传感器融合技术，如深度摄像头、超声波、防坠、防碰撞等传感器，辅助机器人有效识别和避障。

激光SLAM是目前机器人定位导航的核心技术，但多传感器融合是未来复杂场景下有效避障的必然趋势。

3.应对环境变化后的可靠搬迁

当机器人遇到障碍物时，行走环境会发生相应的变化。此时，机器人需要在变化的环境中具有可靠的重新定位功能。重新定位有两个问题，第一个是人开始时的重新定位，第二个是环境变化很大时的可靠定位。对于机器人来说，有三个直接的挑战:

如果周围环境重复性较小，没有闭环检测，地图偏差比较大；定位效果会变差；计算的复杂度会变大。因此，很明显，当机器人的环境发生变化时，我们需要解决的是如何降低计算机的难度，提高算法的准确性。

兰斯科技利用多种数据和算法模型，结合自主开发的全局重定位功能，使机器人在面对复杂环境时，能够保证可靠定位，不迷路。

除了环境变化，温度变化也是常见的环境变化之一。兰斯的激光雷达传感器在出厂前经过了严格的测试，能够应对工作温度范围内的各种复杂环境。

4.理解环境中的逻辑概念

对于机器人来说，逻辑等于操纵指令，对逻辑的深刻理解可以帮助机器人更好地完成任务。在移动机器人的过程中，严谨的思维和逻辑能力并不完善。如何在指定的范围和路线内行驶？为了解决这个问题，兰斯科技使用RoboStudio机器人管理软件来设置虚拟墙和虚拟轨迹。

此外，还有一些实际的应用场景，比如多涂层和POI。兴趣点是一个兴趣点，例如购物中心的平面图。每家店的名字都标在地图上，但绝对不是平面图。因此，我们将对软件进行许多修改。例如，我们允许将一些兴趣点和兴趣点信息添加到地图中。此外，我们还支持多涂层叠加，可以更好地应用于商场服务。