机器人，人类的幻想早在一千年前就已存在。 “机器人”是在许多语言和脚本中存在的新创造的单词。它体现了人类的长期愿望，即创造类似人类的东西。机器人取代人们来完成各种任务。从最初的远程控制机器人到当前的智能机器人，与机器人相关的核心技术都取得了重大突破。当今的机器人即使没有人为干预也可以智能地移动。世界上第一个移动机器人-Shakey的“ move”机器人是机器人的重要标志，移动机器人的发展已有数十年的历史。据了解，世界上第一个移动机器人叫做Shakey，它是由查理·罗森（Charlie Rosen）领导的斯坦福研究所（现称SRI International）在1956-1972年开发的。 ，罗森（Rosen）于1963年11月首次提出了这种机器人构想。他和他的团队于1965年向DARPA写了一份研究计划（PDF），详细介绍了能够执行侦察任务的智能自动机器人。 DARPA最终为研究人员提供了75万美元的资金，相当于目前的580万美元，用于创建Shakey。 Shakey投入了大量的研发资金，首次全面应用了人工智能技术，配备了电子相机，三角测距仪，碰撞传感器和驱动马达，可以简单地解决感知，运动计划和运动等问题。控制。当时，Shakey是由两台计算机通过无线通信系统控制的，但是当时的计算速度非常慢，导致Shakey需要数小时才能感知和分析环境并规划行动路线。在当今看来，Shakey机器人虽然简单笨拙，但却是当时将AI应用于机器人的最成功案例，证实了人工智能领域的许多严肃的科学结论，并且在实现过程中获得的结果也影响了人工智能。许多后续研究已经完成。近年来，移动机器人步行技术发生了怎样的变化？当今的移动机器人可以在复杂的环境中快速做出反应。即使在陌生的环境中，机器人也可以完成自主定位，地图绘制和路径规划，并实现智能步行。为了使移动机器人实现智能行走，可靠的定位和导航技术必不可少。 SLAM作为机器人自动运动的关键技术，一直吸引着业界的关注。 SLAM是“同时定位和映射”的缩写，由Hugh Durrant-Whyte和John J.Leonard首次提出。它被定义为“机器人从未知环境中的未知位置开始，通过在移动过程中反复观察地图特征（例如墙角，立柱等）来定位自己的位置和姿势，然后构建一个机器人的解决方案。根据自己的位置递增地图。 ，从而达到同时定位和地图构建的目的。 SLAM技术在机器人的自主运动中起着关键作用。目前，基于SLAM技术的主要定位和导航方法有两种，一种是基于视觉传感器的VSLAM，另一种是基于激光SLAM的激光雷达传感器。 Visual SLAM特别是指将深度摄影机（例如摄影机和Kinect）用于室内导航和探索。到目前为止，室内视觉SLAM仍处于研究阶段，还远远不够实用。一方面，编写和使用可视化SLAM需要大量专业知识，并且该算法的实时性能不符合实际要求。另一方面，由视觉SLAM（主要是点云）生成的地图不能用于机器人的路径规划，因此需要进一步的探索和研究。与视觉SLAM不同，激光SLAM技术可以通过获取周围环境的轮廓信息来构建厘米级的精度图。它是迄今为止最稳定，最可靠的SLAM导航方法。近年来，中国越来越多的公司开发了机器人定位和导航技术。作为该领域的领导者和先驱，士兰科技拥有相对成熟的定位和导航技术。它使用RPLIDAR系列激光雷达作为核心传感器。同时，它可以与自行开发的高性能模块化定位导航系统SLAMWARE配合使用。使机器人能够实现自主定位，自动映射，路径规划和自动避障，并帮助解决机器人的自主行走问题。目前，其最新一代的TOF激光雷达传感器RPLIDAR S1可以完成40m的测量半径。在长距离物体的情况下，测量精度仍是准确稳定的。可以有效避免界面干扰