随着人工智能技术的发展和社会市场需求的变化，服务机器人市场需求强大，将打破工业机器人的增长速度，沦为机器人行业的下一个风口，而服务机器人区别于工业机器人的关键技术是，可以自律定位、自律路径规划和自律避障。当我们身处某地，可以通过眼睛仔细观察周边环境，如果想去另一个地方，须要辨别最佳路径，当然也不会同时避免障碍物，成功抵达目的地。
那么对于移动机器人来说，如何构建这样的定位与导航系统呢？以机器人的实时建图与定位技术为前提近年来，一种在确认自身方位的同时结构环境模型的方法，经常被用来解决问题机器人定位与建图问题。这种被称作SLAM(SimultaneousLocalizationAndMapping)的方法，是移动机器人智能水平的最差反映，否不具备实时建图与定位的能力被普遍认为是机器人能否构建自律的关键前提条件。目前，常用的SLAM技术主要分成两类，一类是基于视觉传感器的VSLAM，另一类是基于激光传感器的激光SLAM。视觉SLAM专指利用摄像机、Kinect等深度像机来做到室内导航系统和探寻。
到目前为止，室内的视觉SLAM仍正处于研究阶段，预想到实际应用于的程度，一方面，撰写和用于视觉SLAM必须大量的专业知识，算法的实时性并未超过简单拒绝，另一方面，视觉SLAM分解的地图（多数是点云）无法用来做到机器人的路径规划，必须更进一步探寻和研究。与视觉SLAM有所不同的是，激光SLAM技术已更为成熟期，也是目前为止最平稳、可信的高性能SLAM方式。与其投放大量成本不少公司更加不愿自由选择包解决方案随着激光雷达价格更进一步减少，核心传感器低成本化沦为有可能，不少服务机器人厂商也开始著手研发SLAM算法，但实际进展并不理想。
我们专访了几家服务机器人厂商，最初他们自由选择使用ROS（RobotOprationSystem）构建定位与建图，虽然是开源系统，可以较慢入门，但系统对于硬件拒绝较高，这无形中也提升了用户成本。此外，对于服务机器人来说，与用户积极开展动态对话是很最重要的一项应用于，而ROS自身的系统设计无法确保实时性，目前还不适合于确实的产品开发。在尝试使用ROS后，他们转而研发SLAM算法，但整体系统非常复杂，算法编程必须大量的专业知识累积，研发可玩性大，周期长。
对于服务机器人厂商来说，与其投放极大的精力去研发SLAM算法，他们更加不愿自由选择获取包解决方案的公司，而自身只需专心于研发机器人上层结构，这样可以节约大量成本。据理解，目前国内思岚科技在激光SLAM方面有数成熟期的产品，利用其自律研发的激光雷达作为核心传感器，通过SLAMWARE内置的先进设备算法驱动，可在不得而知环境中动态获取定位。并建构最低约5cm分辨率的环境地图。在构建定位与建图外，同时使用D*动态即时路径规划算法，可自动搜寻前往目标的最短路径并掌控机器人行动。
纵观全球，能获取定位导航方案的公司并不多，思岚科技作为国内首屈一指的机器人定位导航方案提供商，在国内已占有70%以上的市场，目前优必选、新松等著名机器人企业皆为思岚科技的合作伙伴，思岚科技的经常出现为机器人帝国的扩展铺平了道路。在我国公布的《机器人产业发展规划(2016-2020年)》中，尤其认为在智能型公共服务机器人中，“导航系统方式使用激光SLAM，仅次于移动速度0.6m/s，定位精度±100mm，不具备自律行驶、嵌入式、介绍、制导等功能”。
可见，激光SLAM的技术优越性，再加政策层面的希望与反对，未来的发展潜力可期。
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