随着机器人和人工智能技术的发展，自动驾驶已成为工业界和学术界的热门话题。 为了安全导航，它需要创建周围环境的准确表示，并估计其中的自动车辆状态（即自动车辆定位）。 传统的定位方法基于GPS或实时动态（RTK）定位系统。 然而，由于信号反射、时间误差和大气条件，GPS测量误差被限制在十几米以内，这对于车辆导航来说是不可接受的。 RTK 能够通过固定校准基站的内部校正信号来纠正这些误差，但这样的系统依赖于成本更高的额外基础设施。 SLAM方法被认为是自动驾驶车辆定位和导航的良好解决方案，它可以在构建周围环境地图的同时实时估计移动车辆的姿态。
SLAM导航技术简述
SLAM 代表 同步定位和映射。 机器人从未知环境中的未知位置出发，通过运动过程中反复观察的环境特征来定位自己的位置和姿态，然后根据自身位置逐步构建地图，从而达到同时定位和地图构建的目的。
目前用于SLAM的传感器主要分为：激光 雷达和视觉传感器双。
激光猛击单线或多线激光雷达的使用，一般应用于室内机器人和无人驾驶领域，激光雷达的出现和普及使得测量更快更准确，信息更丰富。 激光雷达采集的物体信息呈现出一系列具有精确角度和距离信息的散点，称为点云。 通常，激光SLAM系统通过匹配和比较两个不同时间的点云来计算激光雷达相对运动的距离和姿态的变化，这也完成了机器人本身的定位。
视觉冲击它可以从环境中获取海量冗余的纹理信息，并具有超强的场景识别能力。 视觉SLAM的优势在于它利用了丰富的纹理信息。 例如，两个尺寸相同但内容不同的广告牌无法通过基于点云的激光SLAM算法进行区分，但可以很容易地在视觉上区分。 这在搬迁和场景分类方面带来了无可比拟的优势。 同时，视觉信息可以很容易地用于跟踪和改善场景中的动态目标，如行人、车辆等，这对于在复杂动态场景中的应用至关重要。
智能巡检机器人自主导航的两种解决方案
1.路径规划：SLAM+路径规划+运动控制;利用激光雷达和视觉传感器获取地图数据，构建地图，从而避开旅途中可能遇到的障碍物，实现路径规划。
2.深度学习：近年来，深度学习已成为人工智能的代名词。 在这个行业中，在过去的几年里，机器人的自主定位和导航是以更传统的概率论或控制论方式进行的。 通过深度学习，将摄像头数据直接用作信号输入，然后通过神经网络直接生成控制信号。 其中，SLAM的过程和路径规划的过程可以完全通过学习来实现。
巡检机器人深度学习
深度学习是基于人脑的交叉相关神经元，通过对人脑神经网络的分析和研究。 模仿人脑的架构，一种具有多个隐藏层的机器学习模型。 第三，利用类似人脑的神经网络对数据进行分析、存储和处理，通过大规模数据训练获得大量更具代表性的特征信息，从而进行分类，提高分类加工的准确性。 深度学习的本质是模仿人脑的多层抽象机制，为大规模数据建模提供解决方案。
传统机器人一般只做简单的重复性工作，不需要了解工作过程中的工作环境和环境变化，所做的操作也与过程和环境没有直接关系。 在当今对机器人更加智能化的要求下，机器人需要获取工作环境中的位置数据，并实时动态识别工作环境及其变化。 目前，通过基于视觉的场景识别和理解来构建周围环境是提高其智能化水平的关键技术，也是工业机器人智能化的第一步。
SLAM导航技术在超维机器人中的应用
超维机器人采用激光SLAM、RGBD摄像头和惯性导航相结合的综合定位导航方案，率先推出激光雷达+深度摄像头+辅助信标形式的“综合导航+避障”方案，实现角度精度<1°，定位精度2cm。
采用基于Faster R-CNN的卷积神经网络深度识别算法，所选目标点的准确率可达100%。拥有数十万条行业级数据，具有很强的鲁棒性和容错性，在只有局部特征的情况下，可以恢复一些接近原始特征的设备。
超维机房巡检机器人。
超维度活体操作机器人。
超维户外轮式巡检机器人。
SLAM技术作为定位和地图绘制的关键技术，正在改变人们对导航和环境感知的认知。 无论是在自动驾驶、机器人导航，还是虚拟现实和增强现实领域，SLAM技术都具有巨大的应用潜力。 随着技术的不断发展和创新，我们有理由相信SLAM技术将为我们创造一个更智能、更便捷的未来。