服务机器人产业爆发在即，AI技术促智能升级

              承接上文

服务机器人相比工业（专业）机器人，面对的工作环境是未知的，存在很多不确定性，所以，必须要对周围的环境有高效的感知、识别、理解、判断及行动能力。

机器人想要拥有高效的感知、识别、理解等能力，离不开这些关键技术的辅助和帮助。

机器人常见的三个通用的技术层：定位导航、人机交互和环境交互技术。

首先，来了解一下定位导航技术。

机器人想要完成自主定位导航，就必须拥有自主完成地图构建，精准识别每一个障碍物，并进行及时有效规避的能力。同时，还要能清楚自身所在位置及坐标，反馈给上层应用，协助完成定位导航。

所以，这就涉及到机器人的感知能力，需要有“眼睛”（如：激光雷达）等来帮助机器人感知周围环境，构建有效的地图数据，配合相应算法，完成运算，实现自主定位导航。

激光雷达“眼中”的世界

自主定位导航技术按照所实现的功能进行划分的话，可包含如下内容：

每个部分在实际工作当中是紧密联系在一起的，下图展示了一个典型的自主定位导航系统内部各组件的框架：

目前，市面上常见的用来辅助机器人完成自主定位导航的技术就是激光SLAM和VSLAM，两者各有优点。

由于视觉方案受环境光限制较多，而激光雷达可以不受光线影响，实时测量周围物体和障碍物的距离，再加上近几年激光雷达成本逐渐下降，被认为是目前最具优势的感知方案。

未来，多传感器的融合必然也是大势所趋。融合来自多个传感器的感知数据（如：超声波、防跌落、防碰撞传感去、深度摄像头等）,以产生更可靠、准确、全面的信息，精确地反映检测对象的特性，消除信息的不确定性，提高信息的可靠性。

下面，我们来说说人机交互技术。

机器人在拥有基础的自主定位导航技术之后，想要进一步发挥自身作用，还需要拥有人机交互的能力。人机交互技术能让机器人进一步了解人类，了解用户诉求，从而为用户提供更个性化的服务。

目前，人机交互技术主要包含语音识别、语义理解、人脸识别、图像识别、体感/手势交互等技术。通过语音识别、合成、理解等技术，实现更精准的营销和专属服务。通过人脸识别，可帮助商家精准得识别用户，并主动与用户打招呼，提升用户体验……

人机交互技术的成熟，使其得到了很好的商业落地应用，在很多的AI平台、机器人及C端产品中都能找到相应应用案例。

最后，就是环境交互技术。

环境交互技术就是解决机器人除了运动之外的其他动作，比如机械臂、物体抓取等。这就涉及到机器人怎么去抓？怎么样去控制？以及怎么去操控？

机械臂涉及到机械、控制、计算机等，包含了机器人手指末端的利用、触觉控制等等，这就需要传感器来帮助识别。

在有了关键技术的辅助下，接下来就是产品类公司所要考虑的，如何找准用户核心需求，快速找准市场定位，铺货市场，让部分先行产品在“部分群体和市场率先应用”，进一步深入各个领域。

下一节，我们再来看看对于技术和产品类公司来说，需要把握哪些趋势和要点，以实现机器人激流勇进、突出重围，成为AI输出利器？

下一节，不见不散~

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