机器人与七夕的微妙联系
七夕佳節，必定少不了【吃飯、逛街】。到餐廳入座掃碼點單后，給你上餐的是機器人，是不是很驚奇！到大型商場逛街，給你導引營銷的是機器人，是不是又一臉震驚，感覺AI機器人與七夕撞了個滿懷啊。
那，在今天這樣的高人流、高壓力的工作條件下，AI機器人還能從容應對么？這就需要AI服務機器人具備靈活的避障及自主規劃路線能力，能適應場所中不斷變化的復雜環境，為顧客帶來全新的用戶體驗。
#提供更優的傳感器解決方案#
以下，是機器人身上常見的傳感器類型及功能：
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傳感器名稱 |
安裝位置 |
功能類型 |
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激光雷達 |
機器人前方 |
導航定位和避障的主要傳感器 |
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深度攝像頭 |
機器人前上方 |
不同高度上的障礙物檢測 |
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超聲波傳感器 |
四周 |
檢測玻璃等光學傳感器無法檢測的物品 |
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物理碰撞 |
四周 |
機器人發生實際碰撞的檢測 |
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跌落檢測 |
底部或前方 |
當機器人將遇到跌落風險時給出報警 |
傳感器技術的運用，多傳感器技術的融合，為機器人的智能發展翻開了關鍵新篇章。改變了早期服務機器人功能單一、自主設計空間小的缺點，為機器人提供了環境識別、感知、判斷和行動能力。
#研發更優的SLAM算法，解決各類實際問題#
除了要配備優秀的傳感器之外，算法的優化和提升也是影響機器人性能、用戶使用體驗的重要因素之一。
可靠的障礙物規避
當AI服務機器人被七夕的人流團團圍住的時候，會不會慌到宕機？首先，思嵐的自主定位導航技術會讓機器人做到有效的避障物規避，保證不會碰到人。其次，當被圍住時，機器人會原地旋轉，保證地圖的不丟失不偏離，實現環境完全變化后的可靠定位。待現場情況好轉，有路可尋的時候，機器人將會自動開啟自主尋路算法，實現可靠定位導航。
玻璃、鏡子等高透材質多
除了人流外，商場、餐廳里的透明玻璃、鏡子、光源等干擾因素也頗多，這樣的環境會對機器人建圖造成一定影響，比如：邊角毛刺多、丟點、地圖重合、漏檢……，繼而影響后續的避障導航性能。思嵐的激光雷達在算法和光學上下了狠功夫，對鏡面和光源帶來的噪點可以進行濾波。同時，還采用多傳感器融合技術，能很好的幫助機器人消除這一環境影響，提升定位導航準確性
大場景地圖構建
商場里入駐的商戶多、品類復雜還讓商用環境存在“大、長走廊和環路較多、相似的場景多”等特點。為了解決這一問題，除了保障傳感器的測距半徑符合環境需求外，還要求SLAM算法要具備閉環檢測能力。SLAM 3.0 采用圖優化的方式，依賴內部的拓撲圖進行主動式的閉環檢測，實現更加可靠的大場景環境建圖。
“一機多用”，執行N種不同的任務
在機器人成本還沒普遍下降，但要讓機器人發揮最大的價值時，最直接的方法就是“一機多用”，就是讓機器人去執行不同場景下的任務。引導、巡邏、導航、營銷……十八般武藝，樣樣精通。
解決了上述這些問題，AI機器人應該能夠從容應對，與大家一起快樂過七夕了。而這些技術的集成，將會把智能機器人從“概念”推向“落地”，功能方面也不僅僅是噱頭，而是能真正幫助機器人用戶來降低運營成本，提升客戶體驗和滿意度的。
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