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激光測距具有光束窄、平行性好、散射小、測距方向分辨率高等優點，但同時它也受環境因素干擾比較大，因此采用激光測距時怎樣對采集的信號進行去噪等也是一個比較大的難題，另外激光測距也存在盲區，所以光靠激光進行導航定位實現起來比較困難，在工業應用中，一般還是在特定范圍內的工業現場檢測，如檢測管道裂縫等場合應用較多。

紅外傳感技術經常被用在多關節機器人避障系統中，用來構成大面積機器人“敏感皮膚”，覆蓋在機器人手臂表面，可以檢測機器人手臂運行過程中遇到的各種物體。

典型的紅外傳感器包括一個可以發射紅外光的固態發光二極管和一個用作接收器的固態光敏二極管。由紅外發光管發射經過調制的信號，紅外光敏管接收目標物反射的紅外調制信號，環境紅外光干擾的消除由信號調制和專用紅外濾光片保證。設輸出信號Vo代表反射光強度的電壓輸出，則Vo是探頭至工件間距離的函數：Vo＝f（x，p）式中，p—工件反射系數。p與目標物表面顏色、粗糙度有關。x—探頭至工件間距離。

當工件為p值一致的同類目標物時，x和Vo一一對應。x可通過對各種目標物的接近測量實驗數據進行插值得到。這樣通過紅外傳感器就可以測出機器人距離目標物體的位置，進而通過其他的信息處理方法也就可以對移動機器人進行導航定位。

雖然紅外傳感定位同樣具有靈敏度高、結構簡單、成本低等優點，但因為它們角度分辨率高，而距離分辨率低，因此在移動機器人中，常用作接近覺傳感器，探測臨近或突發運動障礙，便于機器人緊急停障。

SLAM技術

xingyelingxian的服務機器人企業，大多都采用了SLAM技術。唯有（SLAMTEC）思嵐科技在SLAM技術上獨占優勢，到底什么是SLAM技術呢？簡單來說，SLAM技術是指機器人在未知環境中，完成定位、建圖、路徑規劃的整套流程。

SLAM（Simultaneous Localization and Mapping，即時定位與地圖構建），自1988年被提出以來，主要用于研究機器人移動的智能化。對于完全未知的室內環境，配備激光雷達等核心傳感器后，SLAM技術可以幫助機器人構建室內環境地圖，助力機器人的自主行走。

SLAM問題可以描述為：機器人在未知環境中從一個未知位置開始移動，在移動過程中根據位置估計和傳感器數據進行自身定位，同時建造增量式地圖。

SLAM技術的實現途徑主要包括VSLAM、Wifi－SLAM與Lidar SLAM。

1．VSLAM（視覺SLAM）

指在室內環境下，用攝像機、Kinect等深度相機來做導航和探索。其工作原 理簡單來說就是對機器人周邊的環境進行光學處理，先用攝像頭進行圖像信息采集，將采集的信息進行壓縮，然后將它反饋到一個由神經網絡和統計學方法構成的學習子系統，再由學習子系統將采集到的圖像信息和機器人的實際位置聯系起來，完成機器人的自主導航定位功能。

但是，室內的VSLAM仍處于研究階段，遠未到實際應用的程度。一方面，計算量太大，對機器人系統的性能要求較高；另一方面，VSLAM生成的地圖（多數是點云）還不能用來做機器人的路徑規劃，需要進一步探索和研究。

2．Wifi－SLAM

指利用智能手機中的多種傳感設備進行定位，包括Wifi、GPS、陀螺儀、加 速計和磁力計，并通過機器學習和模式識別等算法將獲得的數據繪制出準確的室內地圖。該技術的提供商已于2013年被蘋果公司收購，蘋果公司是否已經把 Wifi－SLAM 的科技用到iPhone上，使所有 iPhone 用戶相當于攜帶了一個繪圖小機器人，這一切暫未可知。毋庸置疑的是，更精準的定位不僅有利于地圖，它會讓所有依賴地理位置的應用（LBS） 更加精準。

3．Lidar SLAM

指利用激光雷達作為傳感器，獲取地圖數據，使機器人實現同步定位與地圖構建。就技術本身而言，經過多年驗證，已相當成熟，但Lidar成本昂貴這一瓶頸問題亟待解決。

Google無人駕駛汽車正是采用該項技術，車頂安裝的激光雷達來自美國 Velodyne公司，售價高達7萬美元以上。這款激光雷達可以在高速旋轉時向周圍發射64束激光，激光碰到周圍物體并返回，便可計算出車體與周邊物體的距離。計算機系統再根據這些數據描繪出精細的3D地形圖，然后與高分辨率地圖相結合，生成不同的數據模型供車載計算機系統使用。激光雷達占去了整車成本的一半，這可能也是 Google 無人車遲遲無法量產的原因之一。

激光雷達具有指向性強的特點，使得導航的精度得到有效保障，能很好地適應室內環境。但是，Lidar SLAM卻并未在機器人室內導航領域有出色表現，原因就在于激光雷達的價格過于昂貴