构建精准的环境地图是机器人实现高效服务的前提条件之一

随着人工智能技术的快速发展，激光SLAM建图和自主导航技术日渐成熟，作为一种与应用场景紧密贴合的机器人品类，通过精细化构图技术构建高精度、厘米级别地图，实现机器人在室内的任意移动。

结合全局定位系统进行室内导航定位，让机器人的行走更加智能，因此，构建精准的环境地图是机器人实现高效服务的前提条件之一。

那么如何让机器人能在各种未知地形行走自如，不迷路？

首先机器人必须要具备地图构建及导航能力，通常对于家庭、办公等大部分环境来说，机器人的激光定位建图相对简单，对于大规模复杂场景下室内地图构建，如商场、展览馆等大型建筑物，室内面积可达几万平方米，建图则需面临着巨大的难题。

为了让机器人在复杂的大场景下轻松完成定位导航任务，锐曼机器人优化了软件算法、强化了建图引擎，通过IMU激光雷达、里程计数据采集和处理，轻松实现4万㎡场景下的导航地图构建。

锐曼机器人通过自主研发的REEMAN SLAM2．0导航算法，不断进行完善机器人运动控制系统，确保机器人采取有效的动作构建精确的环境地图。

将所获取的激光数据以及IMU数据进行校正，结合轮速计数据、IMU数据加速度信息，利用导航定位、路径规划、智能避障、激光SLAM与V－SLAM多传感器融合等核心优势，构建高精度室内导航地图。

在长走廊、环路较多且无明显特征点等场景下，通过的SLAM导航校准算法，当定位出现偏移时，自动进行导航算法矫正，及时清除局部区域的扫图误差，做到地图修正及主动探测闭环，同时拥有主动式回环闭合纠正能力，让构建的地图更规则、精细。

值得一提的是，锐曼云服务平台支持远程导航部署，通过云服务平台输入机器人的自身编码，远程控制机器人，并进行远程构建地图，打破时空、经验和设备的限制，实现多场景操作，缩短导航建图的部署时间，让机器人在最短时间投入使用。

随着移动机器人的应用领域的扩大，机器人的同时定位与建图计算在移动机器人的发展中发挥着越来越重要的作用，采用视觉和激光的同时定位建图方案是两种最常用的方法，而在大场景下的机器人地图构建与闭环是行业亟待解决的问题之一。

未来，锐曼机器人将依托大数据、AI、5G等核心技术，进一步推动机器人生活服务场景的应用落地，促进机器人产品形态、功能、应用场景多元化发展，进一步助推机器人产业智能变革。

责任编辑：xj