实现SLAM的突破和应用，小笨智能机器人是如何做到的？

2024年，人工智能和移动机器人已在各行各业被广泛应用，正逐渐成为我们生活中不可或缺的一部分。

与此同时，SLAM技术作为其中的关键组成部分，日益受到人们的关注，其市场需求也愈加旺盛。

机器人核心技术SLAM，吸引大厂纷纷入局

SLAM即Simultaneous localization and mapping，也叫“同步定位与地图构建”，意思就是要让机器人能够在未知环境中自主导航、建图，并实现精确定位。

也就是说，将一个机器人放入未知环境中的未知位置，让机器人一边逐步描绘出此环境完全的地图，同时一边决定机器人应该往哪个方向行进。

作为自主定位导航技术的重要突破口，SLAM毫无疑问成为了机器人和无人驾驶领域的核心技术之一，持续吸引华为、百度、腾讯等大厂入局，也已经在越来越多领域得到实际应用。

如图所示，在西城区政务服务中心的小笨智能机器人可为群众提供智能引领服务，且遇到障碍物后可精准识别并绕行。

比如，百度、腾讯、滴滴等将SLAM应用在高精度地图和智能驾驶解决方案中。

京东、顺丰、阿里等则聚焦智能物流，针对物流运输和配送场景，生成自动驾驶货车和配送机器人。

此外，从大疆的无人机，到小米和科沃斯的扫地机器人，再到优必选、小笨智能的各种服务机器人，SLAM无一不是其中的技术核心。

以国内较早上市的小笨智能交互机器人为例，其以SLAM技术作为基础，能够实时感知周围环境：当访客需要引领服务时，机器人可开启智能导览功能，将访客精准引领至目的地，并通过多传感器融合精准避开行进方向上的障碍物，服务完成后还可自动回到原先接待位置，为迎接下一批访客做准备。

长期深耕技术，实现SLAM的突破和应用

以小笨智能自主研发的底盘移动平台IBEN-SLM01为例，我们可以发现，在传感矩阵技术、建图技术、路径规划技术以及多模态避障技术方面的突破和应用，成为SLAM稳定落地的关键。

比如，通过LiDAR、RGB-D、IMU等技术，实时获取周围环境的几何和距离信息。

利用扫描匹配、特征点提取、关键帧选择等方法，将传感器数据转换为特征点云地图、拓扑地图或栅格地图等形式表示。

以及，采用A*搜索算法等尖端启发式搜索算法以及多模态优化框架，实现在精密计算下进行最优无碰撞行驶轨迹的规划，从而赋能机器人实现自主导航与高效能机动决策。

目前，IBEN-SLM01的定位精度达到±5cm，一次性建图面积可达上万平方米，在行业中属于领先地位。

此外，区别于传统的激光雷达避障方式，小笨自研底盘通过视觉定位与激光定位，计算出安全有效的行驶路径，实现更及时精准的避障功能。

仅其激光雷达的测距精度就达到±20mm，距离覆盖0.02～24m，再结合深度相机、IMU等多传感器融合，实现在复杂多变的场景中运用自如，简单快速地完成自主建图、定位和导航。

总而言之，IBEN-SLM01能够适应从狭窄的走廊到复杂的仓储空间等各种环境条件，也能大场景里实现厘米级别的高精度建图，离不开其先进的传感器系统和SLAM算法。

在国网四川阿坝州电力有限责任公司，小笨智能盘点机器人可自动行驶至货架前，通过RFID模块进行智能盘点，当完成一个货架扫描后，可自动到下一个货架进行盘点。

事实上，小笨智能多年来在技术研发上持续不断地投入，在AI智盒、室内无人驾驶技术、室内导航技术、NLP算法和视觉识别算法等领域都有所沉淀。比如旗下机器人能够基于NLP核心技术，实现语义分析、情感分析、意图识别、语义相似度评估等功能，融合ASR、TTS技术，实现智能人机语音交互等。

值得一提的是，为专注于实现客户的各类定制化需求，小笨智能还构建了独特的“标准化模块”，支持功能深度定制与二次开发，满足不同用户不同使用场景的需求，且从产品的工业设计，再到硬件研发、业务软件系统打造和批量生产制造都能够一体化完成。

据了解，小笨智能旗下囊括具备智能交互的机器人“智系列”、替代单一工种的工具类机器人“慧系列”，以及针对铁路系统的特种机器人等三大方向，在垂直领域已服务超过10000+政企、医疗、机场、高铁等企事业单位。