隨著人工智能技術的快速發展，激光SLAM建圖和自主導航技術日漸成熟，作為一種與應用場景緊密貼合的機器人品類，通過精細化構圖技術構建高精度、厘米級別地圖，實現機器人在室內的任意移動。

結合全局定位系統進行室內導航定位，讓機器人的行走更加智能，因此，構建精準的環境地圖是機器人實現高效服務的前提條件之一。

那么如何讓機器人能在各種未知地形行走自如，不迷路？

首先機器人必須要具備地圖構建及導航能力，通常對于家庭、辦公等大部分環境來說，機器人的激光定位建圖相對簡單，對于大規模復雜場景下室內地圖構建，如商場、展覽館等大型建筑物，室內面積可達幾萬平方米，建圖則需面臨著巨大的難題。

為了讓機器人在復雜的大場景下輕松完成定位導航任務，銳曼機器人優化了軟件算法、強化了建圖引擎，通過IMU激光雷達、里程計數據采集和處理，輕松實現4萬㎡場景下的導航地圖構建。

銳曼機器人通過自主研發的REEMAN SLAM2．0導航算法，不斷進行完善機器人運動控制系統，確保機器人采取有效的動作構建精確的環境地圖。

將所獲取的激光數據以及IMU數據進行校正，結合輪速計數據、IMU數據加速度信息，利用導航定位、路徑規劃、智能避障、激光SLAM與V－SLAM多傳感器融合等核心優勢，構建高精度室內導航地圖。

在長走廊、環路較多且無明顯特征點等場景下，通過的SLAM導航校準算法，當定位出現偏移時，自動進行導航算法矯正，及時清除局部區域的掃圖誤差，做到地圖修正及主動探測閉環，同時擁有主動式回環閉合糾正能力，讓構建的地圖更規則、精細。

值得一提的是，銳曼云服務平臺支持遠程導航部署，通過云服務平臺輸入機器人的自身編碼，遠程控制機器人，并進行遠程構建地圖，打破時空、經驗和設備的限制，實現多場景操作，縮短導航建圖的部署時間，讓機器人在最短時間投入使用。

隨著移動機器人的應用領域的擴大，機器人的同時定位與建圖計算在移動機器人的發展中發揮著越來越重要的作用，采用視覺和激光的同時定位建圖方案是兩種最常用的方法，而在大場景下的機器人地圖構建與閉環是行業亟待解決的問題之一。

未來，銳曼機器人將依托大數據、AI、5G等核心技術，進一步推動機器人生活服務場景的應用落地，促進機器人產品形態、功能、應用場景多元化發展，進一步助推機器人產業智能變革。

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