底盘是机器人实现运动的重要环节，从最初的概念上来说，结构件上加上*、电机及相应的驱动电路就是底盘。但如今的机器人底盘不仅仅是实现运动那么简单，更多的是具备自主性，需要做到自主定位、建图及路径规划等功能，即使在无人干预的情况下也能实现智能行走。

但对于一些做底盘的企业来说，醉翁之意不在酒，而在于为市场提供完善的自主定位导航方案，思岚科技就是其中之一。自13年成立至今，思岚科技一直专注于机器人的智能行走，从为服务机器人企业提供相关核心传感器、到SLAM导航模块、再到移动底盘的一站式定位导航方案，思岚科技为之付出了巨大努力。如今思岚科技的产品已遍布于国内外多个国家和地区，并成熟的应用于优必选、科大讯飞、擎朗智能、普渡科技等知名服务机器人中。

而底盘作为机器人实现自主移动的根基，在研发上相对门槛更高，不仅融合了多种传感器，还结合了SLAM算法等核心技术，没有一定实力的企业难以实现产品的落地，即使是在集成调试上面都要花费很大功夫。

以业内主流的移动底盘Apollo来说，其融合了激光雷达、深度摄像头、超声波及防跌落等多个传感器，并结合了思岚科技自主研发的高性能SLAM算法。使其拥有可靠、易用的定位导航方案，即使面对各类复杂环境，它也能做到自主路径规划及障碍物规避等功能。

激光雷达：可帮助机器人时刻扫描周围环境，提供地图数据，构建高达5cm精度的地图，并基于该地图数据实现自主路径规划及导航功能；

深度摄像头：可侦测到位于雷达扫描平面上方的障碍物，并及时发送信号进行规避；

超声波传感器：在工作时，能精准探测到玻璃、镜面等高透材质障碍物，从而在靠近这些物体前能及时避让；

防跌落传感器：可帮助机器人 360°侦查周围的工作环境，判断工作区域是否存在边界、台阶、坡度等情况，从而发送请求信号，避免跌落。

除了以上传感器的融合，SLAM技术也是其实现智能移动的关键。SLAM主要解决机器人的地图构建和即时定位问题，而自主导航需要解决的是智能移动机器人与环境进行自主交互，尤其是点到点自主移动的问题，这需要更多的技术支持。

想要解决机器人智能移动问题，除了要有SLAM技术之外，还需要加入路径规划和运动控制。在SLAM技术帮助机器人确定自身定位和构建地图之后，进行一个叫做目标点导航的能力。通俗的说，就是规划一条从A点到B点的路径出来，然后让机器人移动过去。

从运动规划上来说，目前主要有全局路径规划及局部路径规划之分。全局规划，顾名思义，是最上层的运动规划逻辑，它按照机器人预先记录的环境地图并结合机器人当前位姿以及任务目标点的位置，在地图上找到前往目标点最快捷的路径。

局部规划，当环境出现变化或者上层规划的路径不利于机器人实际行走的时候（比如机器人在行走的过程中遇到障碍物），局部路径规划将做出微调。

与全局路径规划的区别在于，局部路径规划可能并不知道机器人最终要去哪，但是对于机器人怎么绕开眼前的障碍物特别在行。这两个层次的规划模块协同工作，机器人就可以很好的实现从A点到B点的智能移动了。不过实际工作环境下，上述配置还不够。因为运动规划的过程中还包含静态地图和动态地图两种情况。

A*算法

A*（A-Star）算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。但是，A*算法同样也可用于动态路径规划当中，只是当环境发生变化时，需要重新规划路线。

D*算法

D*算法则是一种动态启发式路径搜索算法，它事先对环境位置，让机器人在陌生环境中行动自如，在瞬息万变的环境中游刃有余。D*算法的最大优点是不需要预先探明地图，机器人可以和人一样，即使在未知环境中，也可以展开行动，随着机器人不断探索，路径也会时刻调整。

上述的几种算法都是目前绝大部分机器人所需要的路径规划算法，能够让机器人跟人一样智能，快速规划A到B点的最短路径，并在遇到障碍物的时候知道如何处理。

当然，机器人底盘除了实现自主定位导航功能，在自主回充及自主上下电梯等方面也是必不可缺，而思岚科技的Apollo移动底盘专门研发了机器人电梯适配与多楼层定位系统，可帮助机器人实现自主上下电梯，多楼层建图。同时还拥有自主回充技术，可外部调度预约充电，当电量较低时，会自主返回充电坞充电，在负载情况下可实现15小时连续不间断工作，给应用现场提供稳定可靠的表现。

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