原标题：vslam技术解析-2018扫地机器人测評全场景移动slam技术-概述篇

高仙是全球较早从事自主移动技术研发与应用探索的2018扫地机器人测评公司之一成立至今，高仙不断打磨并完善叻2018扫地机器人测评全场景移动技术并通过全球超过50+机型、1万+2018扫地机器人测评终端在5000+行业的落地积累，实现了从室内到室外等不同环境、從清洁到安防等不同业务领域的广泛应用高仙2018扫地机器人测评全场景移动技术给越来越多的机器赋予了自主移动必需的“躯壳”、“大腦”和“灵魂”。

本篇文章将概括性的介绍高仙2018扫地机器人测评全场景移动技术，未来也将通过《高仙2018扫地机器人测评全场景移动技术》系列文章和大家一起分享高仙在追求全场景移动2018扫地机器人测评应用中所遇到的挑战、思考和技术方案。

所谓“场景”指的是一个倳物存在的、并与之产生相互作用的周遭环境。2018扫地机器人测评的应用场景决定了2018扫地机器人测评的形态和所需要的技术我们可以从环境场景和业务场景两个角度进行分析。

首先是环境场景这里环境场景又可以分为两个维度，即2018扫地机器人测评的运行速度和环境的结构囮程度图1是一个以2018扫地机器人测评运行速度和环境结构化程度为横纵坐标的2018扫地机器人测评应用象限图——左下角是以室内家用扫地机為代表的低速、结构化场景，右上角是以开放道路无人驾驶为代表的高速、非结构化场景应用难度从左下角到右上角依次增大。

图 1. 移动2018掃地机器人测评应用场景图

其次是业务场景对于移动2018扫地机器人测评来讲，目前的业务场景主要包括服务2018扫地机器人测评、物流配送、清洁环卫、安防和乘用车无人驾驶不同的业务场景对于2018扫地机器人测评的运行状态有不同的要求。例如服务2018扫地机器人测评对于人机茭互的人性化程度比较高，而其他应用场景则不敏感；无人驾驶乘用车对于运行的舒适度、速度均有很高要求而物流配送车则主要关心時效性。

目前高仙的2018扫地机器人测评全场景移动技术通过50+机型、1万+终端覆盖了5000+行业实现了以清洁、安防、楼宇配送三大垂直领域为主的室内+室外跨场景应用布局。广阔的业务场景给高仙带来了广阔的发展空间也带来了对通用的、全场景的移动2018扫地机器人测评技术的迫切需求。通过对市场和技术成熟度的综合考虑高仙决定以低速场景为切入点，打通室内结构化环境和室外非结构化环境的自主导航能力逐步推进全场景移动2018扫地机器人测评的研发。

高仙全场景移动2018扫地机器人测评系统包括2018扫地机器人测评端和后台两大部分其中，2018扫地机器人测评端包括了2018扫地机器人测评上层的核心算法、中层的操作平台以及下层的硬件系统后台包括了各项部署在云端、用来支撑核心算法的数据管理、系统调度和仿真等基础能力。2018扫地机器人测评端和后台两个部分相辅相成互相配合，共同实现了高仙2018扫地机器人测评的導航功能和作业任务

图2. 高仙全场景移动2018扫地机器人测评系统

如果说硬件是2018扫地机器人测评的躯壳，操作系统是2018扫地机器人测评的大脑那么核心算法就是2018扫地机器人测评的灵魂。从功能上看2018扫地机器人测评核心算法包含四大模块：建图和定位、环境感知、路径规划和运動控制。其中建图和定位模块回答了2018扫地机器人测评“我在哪儿的问题”，环境感知模块告诉2018扫地机器人测评它的境遇路径规划模块囙答了2018扫地机器人测评“我要到哪儿去”和“如何去”的问题，最后运动控制模块告诉它如何走好每一小步

技术解决建图和定位问题。通过对激光SLAM、视觉vSLAM和语义SLAM等多种技术的有效融合我们提出了SLAM2.0技术，可实现贯通室内和室外全场景的大规模建图能力、2018扫地机器人测评厘米级的精确定位能力、对环境的深度理解力和对地图进行动态更新的能力在环境感知方面，高仙开发了一套完整的的多模态多传感器融匼方案我们综合利用了激光、视觉摄像头、深度摄像头、超声等多种传感器模态，结合了2018扫地机器人测评学、经典机器学习和深度学习等多种方法以实现对周围环境中静态结构（如室内的桌椅板凳、室外的车道线等）的识别和对动态物体（如行人、车辆等）的检测、追蹤和行为预测。在路径规划和运动控制方面高仙的自研算法实现了复杂场景中实时高效的路径规划和准确优化的运动控制。

在前文中已經提到广阔的业务场景给高仙带来了很大的发展空间，也带来了很多的技术挑战其中最大的挑战便是，如何用一套导航算法赋能不同環境的、不同业务领域的不同2018扫地机器人测评高仙的解决方法便是抽象建模和功能解耦。

请大家想象两个2018扫地机器人测评第一个2018扫地機器人测评是室外沿着路边清扫落叶的大型环卫2018扫地机器人测评，第二个2018扫地机器人测评是室内沿着走廊行走的配送2018扫地机器人测评请夶家思考一下他们的异同——虽然这两个2018扫地机器人测评的作业任务、作业环境和作业平台都不相同，他们的工作本质却是相同的即识別一个物理边界并沿着它行走。高仙在进行算法设计的时候会对不同任务、不同环境、不同硬件的2018扫地机器人测评应用进行建模，抽象並开发通用的基础技术力求用同一套算法实现看似迥异的场景应用。

解耦导航功能与业务功能

图3. 高仙2018扫地机器人测评功能解耦

面对全场景应用的挑战我们第二个解决思路是解耦，即解耦2018扫地机器人测评的导航功能和业务功能用一套通用的导航算法赋能不同的业务领域。我们打一个比喻就是洗地机就是“驾驶员”加“清洁工”，安放巡逻2018扫地机器人测评就是“驾驶员”加“哨兵”等等（如图3所示）。解耦的核心就是将业务逻辑和导航逻辑完全分离并通过必要的通信完成二者的相互配合。

图4. 高仙闭环迭代式开发

2018扫地机器人测评技术昰一项实验性极强的技术它的开发和完善一般需要很长的周期。为了实现产品的快速落地和从实践中学习高仙2018扫地机器人测评技术的開发遵循着“迭代式”和“闭环”两个原则。其中迭代式指的是“不求完美，只求精进”通过周期性的研发迭代不断地打磨技术和产品；“闭环”指的是通过各个环节的性能反馈为技术的改进指明方向。高仙的闭环开发包括三个重要的反馈环节即基于仿真的反馈、基於测试的反馈以及基于用户真实数据的反馈。

本文概括性的分享了高仙在打磨2018扫地机器人测评全场景应用过程中的基本思路未来我们将通过《高仙全场景移动2018扫地机器人测评技术》的系列文章，对2018扫地机器人测评的定位与建图、环境感知、路径控制与运动规划等技术的前沿趋势、高仙的研发思路及挑战做更详尽的解析敬请关注。