移动机器人已逐渐从人为控制迈向智能化行走

对于机器人的幻想，人类早在千年前就已经有了，“机器人”是存在于多种语言和文字的新造词，它体现了人类长期以来的一种愿望，即渴望创造出一种像人一样的机器人，代替人们去完成各种工作。从最初的遥控式机器人到目前智能化机器人，机器人相关核心技术已取得了重大突破。如今的机器人即使在人工不干预的情况下也能实现智能移动了。

世界上第一台移动机器人——Shakey

“移动”是机器人的重要标志，移动机器人的发展已有几十年的历史了。据了解，世界上第一台能实现移动的机器人叫Shakey，它是由查理·罗森（Charlie Rosen）领导的美国斯坦福研究所（现在称之为SRI国际）于 1956-1972 年研制而出的，Rosen最初在1963年11月提出了这个机器人构想。并与他的团队在1965年向DARPA撰写了一份研究计划（PDF），详细叙述了能够执行侦查任务的智能自动机器人。DARPA最终向研究人员提供了75万美元资金，相当于现在的580万美元，来创建Shakey。

花费巨额研发的Shakey首次全面应用了人工智能技术，装备了电子摄像机、三角测距仪、碰撞传感器以及驱动电机，能简单解决感知、运动规划和控制问题。当年Shakey通过无线通信系统由两台计算机控制，但当时的计算机运算速度非常缓慢，导致 Shakey需要数小时的时间来感知和分析环境，并规划行动路径。

在今天看来，机器人Shakey简单而又笨拙，但它却是当时将AI应用于机器人中最为成功的案例，证实了许多属于人工智能领域的严肃科学结论，其在实现过程中获得的成果也影响了很多后续的研究。

近些年移动机器人行走技术有了怎样的蜕变？

如今的移动机器人可在复杂环境中快速做出反应，即使在陌生环境中，机器人也能完成自主定位、建图及路径规划，实现智能行走。

移动机器人要实现智能行走，离不开可靠的定位导航技术，SLAM作为机器人自主移动的关键技术，一直备受业内关注。SLAM是同步定位与地图构建（Simultaneous Localization And Mapping）的缩写，最早由Hugh Durrant-Whyte 和 John J.Leonard提出。它被定义为解决“机器人从未知环境的未知地点出发，在运动过程中通过重复观测到的地图特征（比如，墙角，柱子等）定位自身位置和姿态，再根据自身位置增量式的构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。

SLAM技术在机器人自主移动中起到了关键作用，目前基于SLAM技术的定位导航方式主要有两种，一种是基于视觉传感器的VSLAM，另一类是基于激光雷达传感器的激光SLAM。视觉SLAM专指利用摄相机、Kinect等深度相机来做室内导航和探索。到目前为止，室内的视觉SLAM仍处于研究阶段，远未到实际应用的程度，一方面，编写和使用视觉SLAM需要大量的专业知识，算法的实时性未达到实用要求，另一方面，视觉SLAM生成的地图（多数是点云）不能用来做机器人的路径规划，需要进一步探索和研究。

与视觉SLAM不同的是，激光SLAM技术通过获取周围环境的轮廓信息，可构建厘米级精度的地图，是目前为止最稳定、可靠的SLAM导航方式。

近年来，我国研发机器人定位导航技术的企业越来越多，思岚科技作为该领域的领航者及先行者，已有相对成熟的定位导航技术，以RPLIDAR系列激光雷达作为核心传感器，同时，配合自主研发的高性能模块化定位导航系统SLAMWARE，可使机器人实现自主定位、自动建图、路径规划与自动避障，帮助解决机器人自主行走难题。

目前，旗下最新一代TOF激光雷达传感器RPLIDAR S1可完成40m的测量半径，在远距离物体条件下，测量精度依旧精准、稳定。并可有效避免环境光与强日光的干扰，实现室外场景的稳定测距与高精度建图。

为了帮助机器人适应多种应用环境，思岚科技还推出了全新的SLAM 3.0系统，可使机器人在复杂的大场景下也能轻松完成定位导航任务。相比传统SLAM，升级版的SLAM 3.0系统采用图优化方式进行构图，能实现百万平米级别的地图构建能力，同时拥有主动式回环闭合纠正能力，能很好消除长时间运行导致的里程累计误差，成为目前行业中最受欢迎的定位导航方式。

经历了数年的发展，移动机器人已逐渐从人为控制迈向智能化行走，以激光SLAM为核心的定位导航技术正被越来越多的服务机器人企业所应用，如今，在餐厅、酒店、商场等服务领域他们身影依稀可见。