在劳动力日益稀缺的社会环境下，服务机器人越来越受到企业的青睐。未来，服务机器人将代替人工完成一些简单重复的工作。劳动将是大势所趋。随着服务机器人功能的进一步完善，近年来，服务机器人在我国呈现快速增长态势。据中国电子学会统计，2018年我国服务机器人市场规模达18.4亿美元，比上年增长43.9%。预计2019年服务机器人市场规模将达到22亿美元，呈现进一步增长趋势。在服务机器人中，主要有家用和商用机器人。提到家庭服务机器人，相信很多人都会想到扫地、拖地、擦窗等机器人，可以帮助人们独立完成家中的清洁工作。在商业场合，如餐厅、酒店、商场等场所，机器人可以帮助人类实现自主送餐、配送、智能引导等任务。这些任务听起来很简单，但在机器人世界中，它们充满了挑战。首先，机器人需要了解周围环境信息，构建周围环境地图，并在地图上准确定位自己的位置，然后根据地图信息进行自主路径规划，实现动态变化在环境中并实时避开障碍物，直到到达目标土地。机器人要想实现自主行走，自主定位导航是关键，而SLAM是实现自主定位导航的重要组成部分。在传统的SLAM技术中，SLAM只在建图环节得到充分应用，而导航环节则受到技术的限制。只能实现定位，不能实现实时建图。需要手动更新地图或保持稳定的环境，容易导致机器人对动态障碍物的识别不灵敏、不准确。为了改变这种情况，国内出现了可以实现动态环境实时定位和建图的SLAM技术。士兰科技就是其中之一。作为全球首家从事机器人自主定位导航技术探索与研发的企业，士兰科技的机器人自主定位导航解决方案已成为服务机器人领域性价比最高、落地更稳定的应用解决方案。与传统SLAM技术相比，硅烷科技推出的变革性SLAM3.0技术采用图优化的方法进行构图，可实现百万平米实时地图构建能力，并具备主动循环能力关闭和更正，这可能非常好。消除因长期跑步造成的里程累积误差。SLAM3.0采用SharpEdge精细化合成技术，可构建高精度、厘米级地图和超高分辨率。同时，构建的地图规则、精细，进一步提高了定位的准确性。无需二次优化修改，直接满足用户期望。相较于粒子滤波每次直接将传感器数据更新为网格图进行增量构建的方法，图优化SLAM3.0摒弃了固定的网格图，在存储图构建过程中调整图结构中每个节点的值.姿态和对应的传感器信息，以及所有关键点构建的姿态关系图，利用所有机器人姿态信息和对应的传感器数据生成环境地图。当机器人移动到已经探索过的原始环境时，SLAM3.0可以依靠内部拓扑图进行主动闭环检测。当发现新的闭环信息时，SLAM3.0使用BundleAdjustment(BA)等算法对原始位姿拓扑图进行修正（即图优化），使闭环图得到有效修正，实现更可靠环境测绘。即使当时地图出现较大误差，SLAM3.0也可以灵活调整生成的地图。如今，士兰科技最新推出的SLAMWARE自主定位导航解决方案及相应的机器人开发平台采用SLAM3.0地图优化，即使面对各种复杂的商业环境，机器人也能轻松应对。纵观全球，像士兰科技这样能够提供成熟的激光SLAM定位导航解决方案的公司并不多。方案中的机器人不在少数，微软、壳牌、优必选、科大讯飞、软银等知名企业的服务机器人项目中也有士兰科技的产品。未来，随着机器人市场的不断增长，士兰科技的机器人定位导航解决方案将应用于更多的机器人。
