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依托于曠視研究院在三維視覺技術的長期積累，我們在SLAM（即時定位與地圖構建）和3D感知等技術上創造了多項行業領先的技術創新。在以挑戰視覺SLAM極限著稱的CVPR2020 SLAM 挑戰賽上，曠視研究院SLAM組以絕對優勢包攬該挑戰賽全部賽道的冠軍（在超難數據集上登頂CVPR 2020 SLAM挑戰賽，曠視用了這樣的方案）。

目前，SLAM技術已應用于多款曠視智能物流設備。在機器人產品中，曠視800kg激光SLAM導航AMR“MegBot-S800”、曠視800kg視覺SLAM導航AMR “MegBot-S800V”、曠視1600kg SLAM導航智能無人堆垛叉車“MegBot-F1600”，以及曠視2000kg SLAM導航智能無人叉車MegBot-L2000等都實現了該技術與產品的深度融合。

曠視SLAM技術的沿革：從激光到視覺

一般來說，在傳統機器人領域，人們很少會考慮動態環境下的使用場景。但一個能適用于工業環境的機器人，需要具備優秀的動態環境適應能力。SLAM技術對于精度、外部環境適應能力、高速下的動態定位能力等技術能力有著嚴苛的標準。

我們發現這與無人駕駛技術有很多契合之處，無人駕駛技術同樣也對精度、響應時間、3D感知等技術能力有很高的要求。因此從一開始，曠視的SLAM研發團隊就著眼于動態環境，以無人駕駛技術的思路和高標準，精進SLAM技術能力。

例如在定位方面上，業界基于純激光的方法通常精度在2cm左右，且對于環境有較強的靜態要求。曠視通過引入高精地圖、多傳感器融合等方法，實現了定位精度1cm內和動態環境魯棒性的突破。

說了那么多，曠視SLAM技術的應用能力到底如何？

我們從一臺機器人和它身體里的SLAM黑科技聊起

曠視800kg激光SLAM導航AMR“MegBot-S800”

黑科技一：智能避障

MegBot-S800機器人是曠視SLAM技術的最新應用落地之一。該機型主要應用在制造工廠等人機混雜場景。人機混雜場景中必須要考慮人、物的安全性，因此在設備的全面感知層面，S800首先關注的是機器人的安全智能運行。

除了在硬件上配備全機身覆蓋的安全觸邊、四周燈光指示告警，以及聲音提示告警等外，結合曠視在智能避障方面的優勢，實現了機器人的360°對角激光防護，并具備物體識別、繞避功能，系統容錯率高，安全可靠。

黑科技二：地圖智能更新

安全配置是基礎，而在復雜的產線環境中實現可靠運行，是機器人的核心能力。產線環境一般來說都非常復雜，且經常發生變化，有的時候還會遇到大動態或高動態的變化。SLAM技術原理在于地圖匹配，如何在地圖大動態、高頻次變化時，機器人還能保證現場的可靠運行，這對于SLAM技術算法有著極高的要求。曠視SLAM技術賦予了S800動態魯棒性，能夠在50%變化率動態場景中穩健運行，即使在長走廊單一特征環境中，也不會迷路。

黑科技三：高精到點

當下越來越多的機器人參與到工廠的生產環節中。機器人除了要自如地應對產線復雜環境外，在與產線或工作站對接時，通常還需要極高的精度，且必須保證重復到點的精度，否則就會造成對接失敗、產線中斷等生產事故。目前曠視SLAM技術在定位精度上已達到業界領先水平，以S800為例，可以實現±5mm到點精度。

黑科技四：重定位

雖然機器人進工廠已是大勢所趨，但對于運營者來說，由于工廠產線復雜，有些時候也不一定能顧得上看管機器人的運行。基于深度學習的視覺場景識別技術，搭載曠視SLAM技術的S800可以讓人很省心，通過重定位的技術特點，能夠實現隨時隨地開機、重啟，無需人為干預。

黑科技五：柔性導航

如果說懂得避障，會構建地圖是SLAM導航機器人的及格線，那么作為一名機器人優等生，它還需要更加聰明。曠視結合高精度地圖和智能避障系統，讓機器人學會了如何柔性導航——更加靈巧、安全和高效的進行智能導航。