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SLAM（simultaneous localization and mapping）即時定位與地圖構建，顧名思義，是機器人或其他設備在自身位置不確定的條件下，在完全未知環(huán)境中創(chuàng)建地圖(Mapping)，同時利用地圖進行自主定位和導航（Localization)，實現(xiàn)路徑規(guī)劃(Navigation)的技術。

目前，SLAM（即時定位與地圖構建）技術主要被運用于無人機、無人駕駛、機器人、AR、智能家居等領域，從各應用場景入手，促進消費升級。

激光+SLAM是目前機器人自主定位導航所使用的主流技術。激光測距相比較于圖像和超聲波測距，具有良好的指向性和高度聚焦性，是目前最可靠、穩(wěn)定的定位技術。激光雷達傳感器獲取地圖信息，構建地圖，實現(xiàn)路徑規(guī)劃與導航。

無人駕駛是近年來較火的話題之一，Google、Uber、百度等企業(yè)都在加速研發(fā)無人駕駛相關技術，搶占先機。

隨著城市物聯(lián)網(wǎng)和智能系統(tǒng)的完善，無人駕駛必是大勢所趨。無人駕駛利用激光雷達傳感器（Velodyne、IBEO等）作為工具，獲取地圖數(shù)據(jù)，并構建地圖，規(guī)避路程中遇到的障礙物，實現(xiàn)路徑規(guī)劃。跟SLAM技術在機器人領域的應用類似，只是相比較于SLAM在機器人中的應用，無人駕駛的雷達要求和成本要明顯高于機器人。

無人機在飛行的過程中需要知道哪里有障礙物，該怎么規(guī)避，怎么重新規(guī)劃路線。顯然，這是SLAM技術的應用。但無人機飛行的范圍較大，所以對精度的要求不高，市面上其他的一些光流、超聲波傳感器可以作為輔助。

AR通過電腦技術，將虛擬的信息應用到真實世界，真實的環(huán)境和虛擬的物體實時地疊加到了同一個畫面或空間同時存在。這一畫面的實現(xiàn)，離不開SLAM技術的實時定位。雖然在AR行業(yè)有很多可代替技術，但是，SLAM技術是最理想的定位導航技術。

相較于SLAM在機器人、無人駕駛等領域的應用，在AR行業(yè)的應用則有很多不同點。

1、精度上：AR一般更關注于局部精度，要求恢復的相機運動避免出現(xiàn)漂移、抖動，這樣疊加的虛擬物體才能看起來與現(xiàn)實場景真實地融合在一起。但在機器人和無人駕駛領域則一般更關注全局精度，需要恢復的整條運動軌跡誤差累積不能太大，循環(huán)回路要能閉合，而在某個局部的漂移、抖動等問題往往對機器人應用來說影響不大。

2、效率上：AR需要在有限的計算資源下實時求解，人眼的刷新率為24幀，所以AR的計算效率通常需要到達30幀以上; 機器人本身運動就很慢，可以把幀率降低，所以對算法效率的要求相對較低。

3、配置上：AR對硬件的體積、功率、成本等問題比機器人更敏感，比如機器人上可以配置魚眼、雙目或深度攝像頭、高性能CPU等硬件來降低SLAM的難度，而AR應用更傾向于采用更為高效、魯邦的算法達到需求。

目前能看到AR行業(yè)中用到SLAM技術的應用絕大多數(shù)都是用在智能家居方面，所以這里也不過多重復介紹。

目前SLAM技術已在市場上得到廣泛的應用，但為了未來SLAM技術能向更多行業(yè)拓展，適應更多的應用場景，SLAM技術還需要不斷升級。

1、目前導航定位方案室內(nèi)室外不能通用，或只能在平地使用，需不斷改進來適應不同場景；

2、導航定位是其基本的功能，未來還將集成更多與應用所需的功能，并通過集成提供交鑰匙方案；

3、如今研發(fā)是一種方案，但實際工程應用是另一種方案，未來一兩年內(nèi)或將實現(xiàn)統(tǒng)一；

4、基于圖像的SLAM依賴場景特征的豐富程度高，當場景是一堵白墻或者沒有任何特征的環(huán)境時，則很難實施判斷。所以，基于深度的SLAM發(fā)展和應用很有必要。

思嵐科技對SLAM技術也有更長遠的規(guī)劃，希望能不斷精益求精、更新技術、迭代產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)更多應用場景。

目前SLAMTEC—思嵐科技已經(jīng)研發(fā)出了一款掃描半徑100m的中遠距離室內(nèi)外雷達RPLIDAR T1。將使用到工業(yè)AGV、服務機器人或輕量級自動駕駛產(chǎn)品中去。

配合自主研發(fā)的SLAMWARE算法作為驅動，可在未知環(huán)境中實時提供定位，并構建厘米級別分辨率環(huán)境地圖。

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