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| 本文作者： 彭賽瓊 | 2017-07-08 18:27 | 專題：GAIR 2017 |
雷鋒網消息，7月7日，中國計算機學會（CCF）主辦，雷鋒網與香港中文大學（深圳）承辦的第二屆CCF-GAIR全球人工智能與機器人峰會在深圳如期開幕。繼兩位學界重量級嘉賓的演講后，今日大會的機器人專場又迎來了一位業內的佼佼——思嵐科技創始人陳士凱先生。陳士凱先生在2015年帶領SLAMTEC思嵐科技獲得了數千萬美元的A輪融資。雷鋒網第一時間為您整理了這位創業大咖的演講內容。
一開講，陳先生就向觀眾介紹了用途廣泛的服務機器所要解決的關鍵技術：機器人自主定位導航。
這項技術分為兩塊：完成定位和避障。
解決定位問題可用的技術有：
1. SLAM，即同步定位與建圖，自主定位和地圖構建同事進行，有激光SLAM和VSLAM（激光SLAM）兩種方法。兩者各有其優缺點；
2. 路徑規劃，A*算法及其變種是常用的辦法
而解決避障的方法也有兩種：
1. 動態窗口，使機器人像人一樣每時每刻判斷下一刻可展開的行動來避免具體的障礙物。
2. Coverage Problem，盡可能地讓機器人覆蓋到所有區域
接著陳先生向觀眾介紹了實際的行業使用。
首先，他告訴觀眾，行業使用的情況遵循二八原則。在服務機器人領域，20%的問題可以使用各類學術機構研究的最核心的理論、框架和算法解決，剩下80%的問題，有技術的問題，也有商業、工業和心理上的問題。這些都需要從業者自己想辦法去解決。
他認為，服務機器人應用場景應該分為兩類：個人家用場景和商業專用場景。
個人家用場景的機器人特點是零配置的，也就是買回來充了電就能用的。但是需要解決功耗、體積、成本 等問題。而商業專業場景的機器人特點是，其功能都是預先配置好的，可靠性，可擴展性更強一些。
對于這家用場景問題的解決，陳先生給了一些過往經驗。對于家用場景的機器人，要解決功耗，就得集成和優化算法，把導航定位系統的體積和運算性能負荷上做到最小。要實現零配置，就需要在技術上讓機器人能在未知的環境中自護探索環境和構建地圖。最后面對地圖呈現的問題，為了能讓顧客心理上能夠接受，對于機器人構建的地圖，還需加大精細度并做好渲染。
而對于商用場景，為了能是機器人能夠使用，會預先設置好地圖等信息，并設計禁行區。而商業對于大地圖的問題，陳先生澤給出了兩種思路：傳統的UWB（雷鋒網注：Ultra Wide Band，超寬帶技術，或無線脈沖測距技術技術）定位方式和激光導航定位系統。商用場景的機器人更容易遇到復雜的多變的環境，無法通過地圖繪制來解決。那就需要使用多傳感融合的技術，融入超聲波，視覺傳感器等技術。
最后，陳先生還講到了未來導航定位系統的發展趨勢，他認為，不論是VSLAM 還是 LIDARSLAM，都無法一支獨大，兩種趨于融合。目前行業中還有基于深度學習的一些趨勢，這或許會成為未來的一種潮流。
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