SLAM技術是如何實現機器人的室內定位導航？

受疫情影響，服務機器人逐漸成為剛需，開始迎來快速應用及發展期。為減少人與人之間的接觸，機器人在醫院、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的定位導航方式，相比鋪設導引線、貼二維碼等識別方式，SLAM導航方式無需放置標示性物體，也不會受到地面二維碼的限定，能夠隨意在室內環境中行走。

作為機器人定位導航的核心技術，SLAM正不斷引起業內重視，但在實際應用中SLAM技術并不完全等同于機器人自主定位導航。

SLAM核心過程主要包括三大步驟：預處理、匹配及地圖融合。

預處理：通過激光雷達或其他傳感器獲取所在位置的環境信息，然后對激光雷達原始數據進行優化，剔除一些有問題的數據，或者進行濾波。

匹配：匹配是個非常關鍵的步驟，主要是將當前局部環境的點云數據在已建立的地圖上尋找對應的位置，匹配的好壞對SLAM構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據拼接到原始地圖當中，最終完成地圖的更新。

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