根据易观发布的《中国服务机器人市场趋势预测》预计，2020年中国服务机器人市场规模将达到9000万元，同比年增长27.2%。
人工智能的普及持续升温，各方面技术不断发展。
作为人工智能技术的最佳载体，服务机器人不断渗透到医疗、物流、餐饮、客服等多个行业。
服务机器人市场预计未来三年将保持增长趋势，专业市场将成为服务机器人市场增长的主力军。
自主定位与导航作为服务机器人的核心技术，其研究成果取得了令人瞩目的成果。
但仍存在一些关键理论和技术问题需要解决和完善。
本文将探讨服务机器人定位导航技术的现状以及国内机器人定位导航的领先品牌。
公开讨论。
服务机器人定位导航方法及相关技术 服务机器人定位导航方法 目前，常用的机器人定位导航方法有激光定位导航、视觉定位导航、红外定位导航、超声波定位导航、GPS全球定位和导航等。
导航等 1、激光定位导航。
激光雷达+SLAM技术相结合的激光定位导航，主要是向目标发射激光信号，然后根据物体反射信号的时间差计算出距离，进而确定发射到物体的激光的角度。
和发射器的角度，从而获得物体与发射器的相对位置。
目前，激光定位导航技术已成为机器人主流定位导航解决方案。
激光雷达具有方向性强的特点，有效保证了导航的准确性，并且能够很好地适应室内环境。
2、视觉定位导航视觉定位导航技术包括摄像机（CCD图像传感器）、视频信号数字设备、基于DSP的快速信号处理器、计算机及其外围设备等，其工作原理简单来说就是对物体周围的环境进行光学处理。
机器人，首先使用摄像头采集图像信息，压缩采集到的信息，然后反馈给由神经网络和统计方法组成的学习系统。
子系统，然后学习子系统将采集到的图像信息与机器人的实际位置相连接，完成机器人的自主导航定位功能。
但该技术的图像处理能力巨大，普通计算机无法完成计算。
实时性比较差，容易受到光照条件的限制，无法在黑暗环境下工作。
3、红外定位导航红外定位导航技术是发射调制后的红外线，被安装在室内的光学传感器接收进行定位的红外IR标志。
采用红外导航定位技术的机器人需要在特定位置安装光学传感器。
该传感器可以接收服务机器人发出的红外线。
使用这种定位技术的机器人可以测量更远的距离并且具有更低的发射率。
它还可以进行距离测量，并且响应时间短，动作速度快。
但它受到环境的干扰较大。
它无法检测近似黑体或透明物体的距离，并且当有其他障碍物时无法正常工作。
需要在每个房间和走廊安装接收天线和铺设导轨，成本相对较高。
4.超声波定位导航超声波定位导航技术是基于超声波传感器发射探头发射超声波。
超声波遇到介质中的障碍物返回到接收装置。
通过接收自身发射的超声波反射信号，根据超声波发射与回波接收的时间差以及传播速度计算传播距离S，即可得到障碍物到机器人的距离，即公式： S=Tv/2 式中，T——超声波发射与接收的时间差； v——超声波在介质中传播的波速。
超声波定位导航技术成本低廉，可以识别红外传感器无法识别的物体，如玻璃、镜子、黑体等障碍物。
但这种定位导航技术容易受到天气、周围环境、障碍物阴影、粗糙表面等外部环境的影响，适用范围小，导航精度差。
5、GPS全球定位导航 GPS全球定位导航技术一般采用伪距差分动态定位方法。
它采用参考接收机和动态接收机联合观测4颗GPS卫星。
根据一定的算法，可以获得机器人在某一时刻的三维位置。
位置坐标。
差分动态定位消除了星钟误差。
对于距离基站数公里的用户，可以消除星钟误差和对流层造成的误差，从而显着提高动态定位精度。
然而，在移动导航中，移动GPS接收机的定位精度受到卫星信号条件和道路环境以及时钟误差、传播误差、接收机噪声等诸多因素的影响。
因此，与单纯使用GPS导航在定位精度上有一个比较。
因此，在机器人导航应用中，通常使用磁罗盘、光码盘和GPS的数据进行导航。
另外，GPS导航系统不适合室内或水下机器人导航以及位置精度要求较高的机器人系统。
除了上述机器人定位导航技术外，红外定位导航、iBeacon定位导航、灯塔定位导航也是常用的自主定位导航技术，这里不再一一介绍。
服务机器人导航相关技术介绍 1、定位 定位和路径规划是机器人实现自主定位导航的最基本环节。
定位是机器人在二维工作环境中相对于全局坐标的位置和自身的姿态。
定位技术可分为绝对定位和相对定位。
相对定位技术主要基于测距法和惯性导航法。
测距法常用的传感器有光电编码器、里程表、航向陀螺仪等。
其优点是短期精度好、价格低、采样率高。
速度。
惯性导航方法利用陀螺仪和加速度计来实现定位。
陀螺仪测量旋转速度，加速度计测量加速度。
相对定位技术的基本思想是基于测量值的积累，因此无法避免时间漂移问题。
随着路径的增长，任何微小的误差积累后都会无限增大。
因此，相对定位不适合长距离、长时间的精确定位，通常与绝对位置测量技术相结合以获得更可靠的位置估计。
在绝对定位中，全球定位系统、路标定位和地图匹配定位是目前比较成熟的技术。
全球定位系统就是众所周知的GPS。
主要用于解决机器人定位时短程定位精度低的问题。
它主要是基于空间卫星的高精度导航定位系统。
路标定位分为人工路标定位和自然路标定位。
人工路标定位最为成熟。
人工路标定位是在机器人的工作环境中人为设置一些已知坐标的路标，如超声波发射器、激光发射板等，机器人通过检测路标来确定其位置。
地图匹配定位技术是基于已知地图的定位系统。
机器人通过自身的传感器检测周围环境，利用感知到的局部信息构建局部地图，然后将这个局部地图与预先存储的完整地图进行比较。
，如果两个地图相互匹配，则可以计算出机器人在工作环境中的位置和方向。
地图匹配定位的两项关键技术是地图模型的建立和匹配算法。
2.路径规划路径规划是指机器人根据一定的性能指标，搜索一条从起始状态到目标状态的最优或次优无碰撞路径。
根据环境信息掌握的完整性，可以分为环境信息完全已知的离线全局路径规划和环境信息完全或部分未知的在线局部规划。
环境部分已知和完全未知的局部路径规划已成为学术界的研究课题。
重点。
全局路径规划的主要方法包括：视觉图法（V2Graph）、网格法（Grids）等。
视觉图法将机器人、目标点和多边形障碍物的顶点作为节点，将机器人组合连接起来，目标点与多边形障碍物的顶点，连接直线视为圆弧，要求机器人顶点与障碍物的关系。
目标点与障碍物顶点之间的连线以及障碍物顶点之间的连线不能穿过障碍物，即直线可见。
因此，最优路径搜索问题就转化为搜索这些直线中从起点到目标点的最短距离的问题。
可视化图法可以找到最短路径，但缺乏灵活性。
如果障碍物太多，搜索时间就会很长。
网格方法将机器人的工作环境分解为一系列具有二进制信息的网格单元。
每个矩形网格都有一个累积值，表示该方向存在障碍物的可信度。
累积值高表明存在障碍。
事情发生的可能性很大。
传感器不断快速对环境进行采样，有障碍物的网格会不断被检测到，从而产生较高的累积值。
网格尺寸的选择直接影响控制算法的性能。
若网格选择较小，则环境分辨率较小，但抗干扰能力较弱，环境信息存储量较大，决策速度较慢；栅极选得大，抗干扰能力就强。
，环境信息存储容量小，决策速度快，但分辨率降低，在密集障碍物环境中寻找路径的能力减弱。
局部路径规划的主要方法包括：人工势场法、模糊逻辑算法、遗传算法等。
人工势场法将机器人在未知环境中的运动视为人工虚拟力场中的运动，即，目标对计划物体有吸引力，障碍物对其有排斥力。
吸引力和排斥力的合力充当机器人的角色。
运动的加速力用于计算机器人的位置并控制机器人的运动方向。
势场法结构简单，便于低级实时控制。
模糊逻辑算法基于相对模糊的环境信息，依靠经验来决定采取什么操作。
该方法克服了势场法容易出现局部极小值的问题。
计算量不大，很容易同时进行计划和跟踪。
适用于时变未知环境中的路径规划，具有良好的实时性。
遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的搜索算法。
遗传算法借鉴了物种进化的思想来对要解决的问题进行编码。
每个可能的解决方案都以字符串的形式表示。
它初始化并随机生成总体的候选组。
种群规模固定为N，利用合理的适应度函数对种群的表现进行评估，并在此基础上进行育种、交叉和变异遗传操作。
适应度函数类似于自然选择的某种力量。
繁殖、交叉、变异三个遗传算子分别模拟自然生物的繁殖、交配和基因突变。
大多数优化算法是单点搜索算法，很容易陷入局部最优，而遗传算法是多点搜索算法，因此更容易搜索全局最优解。
服务机器人定位导航技术现状分析 如今，服务机器人定位导航技术已经取得了丰硕的研究成果，而激光雷达+SLAM导航定位系统被誉为目前最成熟的解决方案。
随着传感器技术、控制技术、机械加工技术、电子技术、计算机技术等技术的发展，机器人自主定位与导航技术日益成熟，其应用领域也不断扩大，应用复杂度越来越高。
在享受机器人定位导航技术成果的同时，我们也必须接受行业带来的新挑战。
主要结论如下：1.视觉定位与导航技术虽然取得了许多研究成果，但由于现有计算设备的计算速度和存储容量的限制以及图像处理速度慢的问题尚未得到很好的解决。
相信随着计算机技术的发展以及静态和动态图像信息处理方法的深入研究，这个问题最终会得到解决。
2.导航系统的模块化问题。
由于机器人的导航工作可以分解为低级工作，因此机器人导航的通用接口模块是未来研究的重要课题。
3、网络技术现已渗透到人类社会的各个领域，网络机器人也随之出现。
基于网络的机器人控制利用互联网实现机器人的远程控制。
其导航问题也是智能机器人导航技术的一个研究方向。
4、在机器人的许多应用中，要求机器人具有体积小、重量轻、负载能力强等特点。
因此，有必要对导航系统的分布式结构进行研究。
所谓分布式结构是指将机器人的决策级操作通过网络分解到机器人自身计算机和远程主计算机上。
机器人将采集到的视觉信号和传感器信号按照一定的标准进行合成，然后传输到远程计算机进行分析处理，然后发出控制信号来控制机器人执行相应的操作。
这不仅可以提高系统的鲁棒性，还可以减小机器人的尺寸和重量。
国内服务机器人定位导航领先品牌——SLAMTEC思岚。
国内研发机器人定位导航技术的公司有很多。
从市场上机器人定位导航技术的应用情况来看，目前SLAMTEC、云迹科技、苏森科技、速腾钜创、艾格纳洛博等开发的定位导航技术受到机器人厂商的青睐。
其中，士兰科技市场份额遥遥领先。
士兰科技是国内机器人定位导航领域最早布局的玩家。
自成立以来，专注于激光定位导航技术的积累和实际应用，始终关注市场变化和需求，注重技术与应用场景紧密结合，以智能硬件和软件算法赋能机器人。
目前，士兰科技提供的机器人自主定位导航解决方案已在家庭、商业、轻工等领域深度落地。
业务辐射亚洲、欧洲、北美、澳洲等，遍布20多个国家和地区，服务100多个行业的用户。
随着AI落地的不断推进，士兰科技将在原有的市场和技术积累优势的基础上，进一步遵循商用市场的演进规律，逐步加入更多成熟的智能技术，在提升产品价值的前提下实现用户体验。
成本控制双赢。
目前，我国在机器人定位导航技术方面积累了丰富的实践经验和扎实的理论基础。
未来需要提高机器人定位导航技术的定位精度和信息融合，进一步发展更好的定位导航技术。
提高机器人定位导航的智能化，让机器人更好造福人类。