到2020年，智能服務機器人環境感知、自然交互、自主學習、人機協作等關鍵技術要取得突破，智能服務機器人、智能巡檢機器人實現批量生產及應用。——工信部《促進新一代人工智能產業發展三年行動計劃(2018-2020年)》。

如何實現與自然和環境的交互感知、交互學習？給新興的智能巡檢機器人技術提出了不小的挑戰。但對于已經在該領域，尤其是從事巡檢機器人研發生產已有12年積累沉淀的朗馳欣創來說，這一要求并不算高。

自然導航的再定義：更接近于人的認知和判斷

發明了SLAM算法的Hugh Francis Durrant-Whyte曾提出機器人在導航中需要解決的三個一般性問題：

1、Where am I？

2、Where do I want to go？

3、How can I get there？

我在哪兒？我想要去哪兒？我怎么去？——成為了自然導航最初的構想理念。

盡管導航方式不斷發展，但無論是有軌導航、磁導航，還是激光導航，都沒法避開一個很大的痛點——人工設置路標需要較長的安裝時間和環境改造成本。而要解決這個問題，就需要在環境地圖未知的情境下，通過更豐富的智能感知系統，借助自然本來具有的環境特征，實現移動機器人的自定位和導航。盡可能仿照人類的導航邏輯，來解決上述“我在哪兒？我想要去哪兒？我怎么去？”的問題。

在針對性的改善傳統痛點并解決以上三個問題方面，自然導航的實現路徑為：機器人在未知環境中某一位置出發，通過多種仿生、類人化的環境感知傳感器持續的判斷所在環境中各類標志物體的自然特征，持續進行數據集成和融合分析，進行自定位的同時建立連續的環境地圖，并在此基礎上實現移動機器人的導航與路徑規劃，完成導航任務。

不難發現，相較于傳統導航技術，自然導航優越性主要體現在：

1、無需調整基礎設施，無需人工添加標記，自然界中有什么，就用什么。大幅提升工作效率；

2、系統柔性高，路徑規劃更加靈活；

3、環境適應能力大大增強，系統冗余能力大幅提升。

基于以上優越性，朗馳欣創在其移動機器人產品中搭載了自然導航系統。與此同時，公司技術研發團隊結合自身優勢，對自然導航的屬性進行了創造性的改進。

首先，在行業通用技術基礎上升級。在建立原始路徑基礎上，還可隨時根據外界環境變化進行靈活的路徑響應，如果原有路徑上有障礙物突然出現、消失或移動，各類傳感器會將這種變化反饋給系統中樞，驅使機器人重新規劃最優路徑。

其次，與大部分自然導航概念只強調激光與視覺不同，朗馳欣創的產品對于自然導航的詮釋甚至還包含了對于周圍聲音、光線、振動頻率的感知，搭載了豐富的自然信息處理系統。

總之，如何讓“自然導航”更接近于人在運動時的認知和判斷邏輯，從而讓移動機器人夠“活”起來，從“笨小孩”變成“聰明的小孩”，變得更加智能，是朗馳欣創在技術上尋求探索的根本。

自然導航+人工智能：智能巡檢的核心競爭力

自然導航既然更加先進，為什么目前業界仍未將其作為主流技術進行應用呢？

主要有三大技術難點：

其一，SLAM的算法非常復雜；

其二，從二維到三維的跨越較難實現，從三維到多維信息融合更難實現；

最后，核心問題還在于，越來越多的環境，需要多臺機器人聯合作業，而多機器人之間的通信拓撲、任務規劃和地圖融合，這對于缺乏大環境下多機器人協作經驗的企業來說又是一大難題。

但業界也不乏成功經驗。

比如提出工業4.0的德國，在運動控制領域就擁有眾多技術卓越的廠商，科爾摩根便以其NDC8系統提出使用自然導航技術而備受業界關注。緊隨其后，瑞士Bluebotics也在去年底攜其自然導航技術全面進軍中國市場。

回到國內，優秀的運動控制廠商當然也不會坐等國外巨頭將導航市場分食，紛紛拿出自己的看家本領，朗馳欣創作為其中的佼佼者之一，正用其重新定義的“自然導航”沉淀為企業乃至整個行業技術創新驅動的核心競爭力。

目前朗馳欣創的智能機器人巡檢系統已經完全從眾多的概念產品中脫穎而出，完成產品落地與產業化部署，對電力、市政、鐵路、發電、IDC數據中心、石油石化等眾多特種行業實現了規模化的成熟應用。在伴隨著類人化的智能程度的同時，卻具備人所不具有的野外環境適應性、無人管控下的生存能力、貼近行業標準的服務能力。自主導航、定位、充電、巡檢、數據挖掘已然成為成熟的基礎性標配功能。繼而將更大的精力聚焦在數據化、智能化與平臺化的大解決方案上。

在“自然導航+人工智能”雙技術帶動下，朗馳欣創機器人事業部CEO谷湘煜預測，未來的巡檢機器人會突破至更豐富的產品形態，從巡檢向執行、處置、檢修、養護等方面全面擴展，將涉及人工智能、大數據、物聯網、VR、云計算等前沿技術，將真正實現特種環境的無人化管理。而自然導航技術將會成為機器人發展的巨大推動力量，助力中國工業4.0持續騰飛。