随着人工智能技术的发展，专业服务机器人迎来了他们发展的新篇章。
机器人已经在商业医院，饭店，旅馆和其他服务场所变得司空见惯。
根据专业人员的预测，到2021年，我国服务机器人市场的规模预计将接近4亿美元。
具有自主定位和导航技术的机器人已成为发展的重点。
创造创新解决方案的技术突破与工业机器人相比，服务机器人的应用场景更加复杂。
如何使机器人在复杂的人之间自由穿梭已成为行业中的问题。
当前，自主定位导航技术是实现其智能步行的关键。
作为中国最早从事自主机器人定位和导航技术的公司之一，士兰科技在技术研发和实践方面拥有多年经验。
该公司还从最初的几人团队发展到目前的100人规模。
通过技术研发和产品迭代，士兰科技不断为机器人行业提供高效，可靠的机器人定位和导航解决方案。
现在，它拥有三个核心产品线：360°激光扫描测距雷达RPLIDAR，模块化自主定位和导航系统SLAMWARE，以及通用机器人平台ZEUS系列。
SLAM技术一直被视为机器人自主定位和导航的核心。
目前，士兰科技的激光SLAM在实现机器人的自主定位和导航方面已经比较完整。
它已从最初的多粒子滤波器模型发展到基于图像优化的当前闭环。
该检测模型已经能够处理实际应用中的大多数问题。
但是，在应用程序着陆中仍然存在一些未解决的问题，例如如何在大规模情况下更好地提高其可靠性，以及如何避免因环境变化而导致的位置损失。
这些是行业中需要进一步优化的领域。
士兰科技首席执行官陈世凯说：“在实际着陆情况下，主要挑战在于相关技术原理与实际田间边界问题之间的差异。
导航和定位系统可以在公司的实验室条件下很好地工作。
在实际站点上可能会出现各种问题。
例如，在购物中心环境中，商店经常被翻新，并且当机器人在其中工作时，由于环境变化很容易发生异常情况。
“在产品开发中，通常很难预先预测这些变化，并且现场发生的大多数问题都是偶然的。
下次可能很难重现相同的问题。
针对上述情况，士兰科技的当前产品将结合云管理和数据日志记录等方法来跟踪现场问题。
通过近几年的实际应用效果，该方法可以有效地捕获当场遇到的各种问题，并且可以通过在模拟环境中重播数据日志来非常容易地识别和修复问题。
后期。
产业发展逐步摆脱对进口的依赖。
经过多年的发展，国内有关SLAM技术的理论从一开始就从完全依靠进口转变为现在，现在已经基本相同，甚至在某些领域已经领先于海外研究阶段。
早期的激光SLAM和视觉SLAM都来自海外研究。
但是，在该行业的实际落地中，国内行业应用已经提供了验证这些理论的特定机会。
当然，相关的海外研究基础相对牢固。
目前，借助工业着陆，国内工业取得了一些突破。
未来，核心理论有待进一步完善。
从技术角度来看，国内外的主要区别在于核心理论的发展和实际实施。
国外更加重视算法模型的理论完备性和相关理论的前瞻性探索。
在工业着陆时，应更加注意特定的应用并解决可靠性，功能多样性，操作性能（计算功率成本等）的各个方面，即与实际产品使用和着陆有关的功能的改进”。
陈世凯补充。
当前，在家用SLAM技术的应用场景中，服务机器人需要高性能的自主定位导航系统。
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