SLAM技術(shù)是如何實現(xiàn)機器人的室內(nèi)定位導(dǎo)航？

受疫情影響，服務(wù)機器人逐漸成為剛需，開始迎來快速應(yīng)用及發(fā)展期。為減少人與人之間的接觸，機器人在醫(yī)院、車站、酒店、餐廳等諸多聚集性場景下，替代人工完成巡檢、消毒、配送等工作。

目前，在抗疫中的大部分移動機器人都采用了SLAM的定位導(dǎo)航方式，相比鋪設(shè)導(dǎo)引線、貼二維碼等識別方式，SLAM導(dǎo)航方式無需放置標(biāo)示性物體，也不會受到地面二維碼的限定，能夠隨意在室內(nèi)環(huán)境中行走。

作為機器人定位導(dǎo)航的核心技術(shù)，SLAM正不斷引起業(yè)內(nèi)重視，但在實際應(yīng)用中SLAM技術(shù)并不完全等同于機器人自主定位導(dǎo)航。

SLAM核心過程主要包括三大步驟：預(yù)處理、匹配及地圖融合。

預(yù)處理：通過激光雷達或其他傳感器獲取所在位置的環(huán)境信息，然后對激光雷達原始數(shù)據(jù)進行優(yōu)化，剔除一些有問題的數(shù)據(jù)，或者進行濾波。

匹配：匹配是個非常關(guān)鍵的步驟，主要是將當(dāng)前局部環(huán)境的點云數(shù)據(jù)在已建立的地圖上尋找對應(yīng)的位置，匹配的好壞對SLAM構(gòu)建地圖的精度有直接的影響。在SLAM過程中，需要將激光雷達當(dāng)前采集的點云（紅色部分）匹配拼接到原有地圖中。

地圖融合：就是將這一輪來自激光雷達的新數(shù)據(jù)拼接到原始地圖當(dāng)中，最終完成地圖的更新。

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