挑戰(zhàn)三：全局重定位
　　全局重定位，突然讓機(jī)器人根據(jù)場景開機(jī)，這個問題行業(yè)中有幾個解決方案，第一個是使用UWB，它可以重定位。但是這個技術(shù)有一個缺點(diǎn)，必須對環(huán)境進(jìn)行布置，比如把它放在一個場景，需要先在商場上很多地方預(yù)埋信標(biāo)，這在成本和部署上有一定的挑戰(zhàn)。還有一種是完全自主重定位，思嵐在這里做的是后者，完全自主重定位，當(dāng)然UWB也是可以支持的。

　　這個案例中展示的是機(jī)器人在1萬多平方米的環(huán)境中進(jìn)行人啟動的效果，最終機(jī)器人在這個環(huán)境當(dāng)中進(jìn)行一些簡單的判斷，它就可以找到真實(shí)的環(huán)境。在這里面它面向的難點(diǎn)是什么呢？你可以看到這樣一張地圖，其中有非常多的相似性，那怎么樣防止在定位的時候定位錯誤的地方，這個是有挑戰(zhàn)的。

SLAM≠自主定位導(dǎo)航，不解決行動問題

　　思嵐到現(xiàn)在其實(shí)才解決了機(jī)器人移動冰山一角的問題，為什么這樣說呢？在行業(yè)中SLAM這一概念也是這一兩年被行業(yè)和媒體所熟知的，大家認(rèn)為機(jī)器人解決了SLAM就大功告成了，實(shí)際上SLAM和自主導(dǎo)航定位并掛不上號的，其實(shí)SLAM不是解決行動的問題，但是對于行業(yè)來說更重要是機(jī)器人怎么樣進(jìn)行行動的。

　　行動是另外一個故事了，或者無人駕駛更加關(guān)注行動的問題，對于汽車來說有很多公司可以提供地圖、GPS和定位，對于他們來說怎樣讓汽車進(jìn)行行動就是它的難點(diǎn)。對于機(jī)器人來說也是這樣，光有SLAM的地圖和定位還是不夠的，這里面就是導(dǎo)航這部分提供的內(nèi)容。所謂導(dǎo)航是分兩塊，第一塊是路徑規(guī)劃，就像GPS導(dǎo)航規(guī)劃一條路徑，這個聽上去比較簡單；另外一塊是有了規(guī)劃路徑，我怎么樣控制機(jī)器人去跑，這個叫做運(yùn)動控制。

　　對于一些特殊行業(yè)，如掃地機(jī)器人行業(yè)，做好的導(dǎo)航算法是非常難的，目前學(xué)術(shù)界沒有好的解決方案。另外還有一些很細(xì)瑣的東西，機(jī)器人沒電了怎么充電，這個事情看上去很簡單，但是你真的要機(jī)器人自己去做這個事，你會發(fā)現(xiàn)里面有很多坑要解決。

這里我們提煉了行業(yè)中不同的案例。

挑戰(zhàn)四：可靠的障礙物規(guī)避
　　第一個案例是可靠的障礙物規(guī)避，比如在這個場景中機(jī)器人在跑，這個機(jī)器人是三維的，要解決合理的避障，上激光雷達(dá)的話成本都是三四十萬。那對于機(jī)器人行業(yè)怎么解決這個問題呢？比如現(xiàn)實(shí)場景中，這是我們客戶在“虐待”機(jī)器人，故意跟它過不去，擋了它的道，擋好以后把小推車推到一邊。他們有更加惡劣的測試，這里面我只放其中相對比較輕的一個。目前我們的機(jī)器人通過激光雷達(dá)、超聲波一些方案來進(jìn)行避障，但是怎么樣在實(shí)際場景中有可靠的應(yīng)用。

　　還有是玻璃的問題，無論是激光和視覺都沒法看到玻璃，但是超聲波可以，但是怎么樣讓機(jī)器人可靠的進(jìn)行運(yùn)動。目前思嵐的導(dǎo)航系統(tǒng)不僅僅是激光雷達(dá)，還支持視覺，像超聲波、毫米波雷達(dá)，物理碰撞，這是我們解決方案都會支持的傳感器技術(shù)。

　　還有一個問題是理解環(huán)境中的邏輯概念。這個是什么意思呢？這個是機(jī)場場景，行人扶梯，電梯在維護(hù)，不希望人進(jìn)去。人看到就知道這邊不能走，如果是機(jī)器人長得比較矮小，他通過激光導(dǎo)航發(fā)現(xiàn)這個扶梯可以走，這個時候就犯大錯誤。那這個問題我們在現(xiàn)實(shí)當(dāng)中怎么解決呢？我們就給它增加虛擬墻和虛擬軌道。

除此以外，還有一些實(shí)際的場景，比如說多涂層和POI。剛才說了地圖的構(gòu)建，思嵐是精細(xì)化構(gòu)圖，但是地圖上沒有我們?nèi)烁信d趣的東西，比如商場的平面圖，地圖上標(biāo)識的是每家店鋪的名稱，它肯定不是平面圖。所以在軟件上我們會做很多的修改，比如在地圖上我們允許加一些興趣點(diǎn)，POI的信息，另外我們也支持多涂層疊加。

挑戰(zhàn)五：多樓層適配
還有遞送機(jī)器人，多樓層的送遞，場景的自動切換，對電梯的系統(tǒng)怎么樣進(jìn)行改造，另外讓機(jī)器人怎么能感知到是某一個具體的樓層，這些都是目前導(dǎo)航定位系統(tǒng)中會遇到的問題。這個是行業(yè)的整合，不單是把導(dǎo)航定位系統(tǒng)做好，還要針對電梯的通訊協(xié)議，不同樓層之間感應(yīng)到樓層的切換。這些細(xì)節(jié)上來說，還要考慮用戶心理的問題，因?yàn)橛袝r候電梯非常多的人，機(jī)器人進(jìn)去該怎么辦？我們現(xiàn)在也針對這些出了解決方案。

挑戰(zhàn)六：功耗、體積、成本
最后一個問題其實(shí)也是我們思嵐最早解決的，就是功耗、體積、成本的問題。大家都知道我們思嵐最早是做激光雷達(dá)的，目前我們的A2激光雷達(dá)最新性能，給大家通報一下，我們目前A2實(shí)現(xiàn)的是16米半徑的測距，并且測量平距是行業(yè)內(nèi)4K，今年是8K，并且在體積外觀尺寸上不會有任何變化。

在功耗和體積上，我們都知道導(dǎo)航定位系統(tǒng)很多時候是需要很強(qiáng)的運(yùn)算性能的，要搞一個PC處理器才能搞。那這里的一個問題，對于機(jī)器人來說，商用機(jī)器人其實(shí)問題不大，一個處理器幾百瓦的功耗都能受得了，有些處理器功耗小一點(diǎn)就是十幾二十瓦。但是做一個掃地機(jī)，或者家用機(jī)器人功耗就受不了了，運(yùn)算性能增加成本也會貴一些。思嵐目前在行業(yè)內(nèi)相對比較另類的做法，我們是做軟硬件深度整合，它是做到2瓦。

這個是基于帶有激光雷達(dá)和導(dǎo)航定位系統(tǒng)的完整機(jī)器人，這個機(jī)器人它有個核心特點(diǎn)，它是使用干電池就可以工作，可以實(shí)現(xiàn)2小時的連續(xù)工作，這足以可以看到它的低功耗特性。

未來的展望：提取語義信息
思嵐現(xiàn)在做的是語音信息的提取，現(xiàn)在我們采用多傳感器融合，所以可以通過視覺方式來做自動的標(biāo)注，可以幫助多涂層和POI做智能感知。

另外是行業(yè)中的情況，比如基于深度學(xué)習(xí)的路徑規(guī)劃。在這一兩年我們看到很多很多巨頭在做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其英特爾在芯片這一塊的性能是非常給力的，在功耗和性能上都讓我們非常吃驚，我相信在不遠(yuǎn)的將來，我們導(dǎo)航定位這個領(lǐng)域也會非常廣泛使用深度學(xué)習(xí)，包括SLAM，以及像路徑規(guī)劃這方面的應(yīng)用。