随着人工智能技术的发展和社会需求的变化，服务机器人市场需求旺盛，将超越工业机器人增速并成为机器人行业的下一个趋??势。
服务机器人区别于工业机器人的关键技术是能够自主定位、自主规划和避障。
当我们在某个地方时，我们可以通过眼睛观察周围的环境。
如果我们想去另一个地方，我们需要确定最佳路径。
当然，我们也会避开障碍，顺利到达目的地。
那么对于移动机器人来说，如何实现这样的定位和导航呢？基于机器人同步建图与定位技术，近年来常采用在确定自身位置的同时构建环境模型的方法来解决机器人定位与建图问题。
这种方法称为SLAM（同步定位与建图），是移动机器人智能水平的最好体现。
同步测绘和定位的能力通常被认为是机器人能否实现自主化的关键前提。
目前常用的SLAM技术主要分为两类，一类是基于视觉传感器的VSLAM，另一类是基于激光传感器的激光SLAM。
视觉SLAM具体是指利用摄像头、Kinect等深度摄像头进行室内导航和探索。
目前，室内视觉SLAM仍处于研究阶段，距离实际应用还很远。
一方面，编写和使用视觉SLAM需要大量的专业知识，算法的实时性还没有达到实际要求。
另一方面，视觉SLAM生成的地图（大多是点云）无法用于机器人路径规划，需要进一步探索和研究。
与视觉SLAM不同，激光SLAM技术相对成熟，是迄今为止最稳定可靠的高性能SLAM方法。
许多公司宁愿选择打包解决方案，也不愿投入大量成本。
随着激光雷达价格的进一步下降，降低核心传感器的成本成为可能。
很多服务机器人厂商也开始研发SLAM算法，但实际进展并不理想。
我们采访了几家服务机器人制造商。
起初，他们选择使用ROS（机器人操作系统）进行定位和建图。
虽然是开源系统，可以快速启动，但系统对硬件要求较高，这也增加了用户成本。
。
另外，对于服务机器人来说，与用户的实时交互是一个非常重要的应用。
但ROS自身的系统设计无法保证实时性能，目前不适合真正的产品开发。
在尝试使用ROS之后，他们转向开发SLAM算法。
然而，整个系统非常复杂。
算法编程需要大量的专业知识积累，开发难度大、耗时长。
对于服务机器人厂商来说，与其投入巨大的精力开发SLAM算法，不如选择提供打包解决方案的公司，只需要专注于开发机器人的上层建筑，这样可以节省大量成本。
士兰科技的“自主定位导航解决方案”为机器人帝国的扩张铺平了道路。
据了解，国内士兰科技目前在激光SLAM方面拥有成熟的产品，采用其自主研发的激光雷达作为核心传感器，内置SLAMWARE先进算法驱动，可在未知环境下提供实时定位。
并构建分辨率高达 5 厘米的环境地图。
除了定位建图之外，它还利用D*动态实时路径规划算法，自动搜索到达目标的最短路径并控制机器人的动作。
纵观全球，能够提供定位导航解决方案的公司并不多。
士兰科技作为国内领先的机器人定位导航解决方案提供商，已占据国内70%以上的市场份额。
目前优必选、新松等知名机器人企业都是士兰科技的合作伙伴。
士兰科技的出现，为机器人帝国的扩张铺平了道路。
我国发布的《机器人产业发展规划（－年）》中特别指出，智能公共服务机器人中，“导航方式采用激光SLAM，最大移动速度0.6m/s，定位精度±mm，具有自主行走、人机交互、讲解、引导等功能。
”可见，激光SLAM的技术优势，加上政策层面的鼓励和支持，未来发展潜力可期。