2024年，人工智能和移動機器人已在各行各業被廣泛應用，正逐漸成為我們生活中不可或缺的一部分。
與此同時，SLAM技術作為其中的關鍵組成部分，日益受到人們的關注，其市場需求也愈加旺盛。
機器人核心技術SLAM，吸引大廠紛紛入局
SLAM即Simultaneous localization and mapping，也叫“同步定位與地圖構建”，意思就是要讓機器人能夠在未知環境中自主導航、建圖，并實現精確定位。
也就是說，將一個機器人放入未知環境中的未知位置，讓機器人一邊逐步描繪出此環境完全的地圖，同時一邊決定機器人應該往哪個方向行進。
作為自主定位導航技術的重要突破口，SLAM毫無疑問成為了機器人和無人駕駛領域的核心技術之一，持續吸引華為、百度、騰訊等大廠入局，也已經在越來越多領域得到實際應用。
如圖所示，在西城區政務服務中心的小笨智能機器人可為群眾提供智能引領服務，且遇到障礙物后可精準識別并繞行。
比如，百度、騰訊、滴滴等將SLAM應用在高精度地圖和智能駕駛解決方案中。
京東、順豐、阿里等則聚焦智能物流，針對物流運輸和配送場景，生成自動駕駛貨車和配送機器人。
此外，從大疆的無人機，到小米和科沃斯的掃地機器人，再到優必選、小笨智能的各種服務機器人，SLAM無一不是其中的技術核心。
以國內較早上市的小笨智能交互機器人為例，其以SLAM技術作為基礎，能夠實時感知周圍環境：當訪客需要引領服務時，機器人可開啟智能導覽功能，將訪客精準引領至目的地，并通過多傳感器融合精準避開行進方向上的障礙物，服務完成后還可自動回到原先接待位置，為迎接下一批訪客做準備。
長期深耕技術，實現SLAM的突破和應用
以小笨智能自主研發的底盤移動平臺IBEN-SLM01為例，我們可以發現，在傳感矩陣技術、建圖技術、路徑規劃技術以及多模態避障技術方面的突破和應用，成為SLAM穩定落地的關鍵。
比如，通過LiDAR、RGB-D、IMU等技術，實時獲取周圍環境的幾何和距離信息。
利用掃描匹配、特征點提取、關鍵幀選擇等方法，將傳感器數據轉換為特征點云地圖、拓撲地圖或柵格地圖等形式表示。
以及，采用A*搜索算法等尖端啟發式搜索算法以及多模態優化框架，實現在精密計算下進行最優無碰撞行駛軌跡的規劃，從而賦能機器人實現自主導航與高效能機動決策。
目前，IBEN-SLM01的定位精度達到±5cm，一次性建圖面積可達上萬平方米，在行業中屬于領先地位。
此外，區別于傳統的激光雷達避障方式，小笨自研底盤通過視覺定位與激光定位，計算出安全有效的行駛路徑，實現更及時精準的避障功能。
僅其激光雷達的測距精度就達到±20mm，距離覆蓋0.02～24m，再結合深度相機、IMU等多傳感器融合，實現在復雜多變的場景中運用自如，簡單快速地完成自主建圖、定位和導航。
總而言之，IBEN-SLM01能夠適應從狹窄的走廊到復雜的倉儲空間等各種環境條件，也能大場景里實現厘米級別的高精度建圖，離不開其先進的傳感器系統和SLAM算法。
在國網四川阿壩州電力有限責任公司，小笨智能盤點機器人可自動行駛至貨架前，通過RFID模塊進行智能盤點，當完成一個貨架掃描后，可自動到下一個貨架進行盤點。
事實上，小笨智能多年來在技術研發上持續不斷地投入，在AI智盒、室內無人駕駛技術、室內導航技術、NLP算法和視覺識別算法等領域都有所沉淀。比如旗下機器人能夠基于NLP核心技術，實現語義分析、情感分析、意圖識別、語義相似度評估等功能，融合ASR、TTS技術，實現智能人機語音交互等。
為專注于實現客戶的各類定制化需求，小笨智能還構建了獨特的“標準化模塊”，支持功能深度定制與二次開發，滿足不同用戶不同使用場景的需求，且從產品的工業設計，再到硬件研發、業務軟件系統打造和批量生產制造都能夠一體化完成。
據了解，小笨智能旗下囊括具備智能交互的機器人“智系列”、替代單一工種的工具類機器人“慧系列”，以及針對鐵路系統的特種機器人等三大方向，在垂直領域已服務超過10000+政企、醫療、機場、高鐵等企事業單位。
