如何让机器人学会主动闭环

但有时你会碰到机器人走着走着，突然停下来，或是突然来个转弯，不能正确导航带你到达目的地现在的机器人都这么“坏”的嘛?其实机器人能有什么坏心思呢，它只是需要一张“完美”的地图而已　　一张地图的好坏，直接决定了机器人后续的定位导航能力，那如何建出一张“完美”的地图呢?　　▲思岚机器人建图合集　　#01　　不管什么地图，首先它得是一张完整的地图。

　　但很多大场景，比如大型商超，大型体育场等面积太大，对智能机器人的建图性能要求更高，优秀的智能机器人，接受挑战的第一步，就是『大场景』建图　　思岚科技赋能的机器人，最大建图面积可达500m*500m，在临港、青浦两大大型方舱医院稳定运行。

对于大场景地图的构建，会遇到很多小问题，建图不闭环就是首要之一，也是一直困扰大家的技术难题　　那如何让机器人学会『主动闭环』呢~　　▲思岚机器人建图主动闭环演示　　思岚的移动机器人底盘，搭载SLAM 3.0智能导航算法，可以进行主动闭环检测。

当发现了新的闭环信息后，还能有效进行闭环后地图的修正，实现更加可靠的环境建图　　这里还有一些建图小技巧，可以帮助你获得更加完善的、闭环的地图~　　1?　　先小闭环，后大闭环　　尽量控制机器人行走形成闭合的小环路，完成小环路的闭合之后，逐步向外围拓展进行地图构建。

尽量避免直接尝试较大的环路闭合，若累计误差过大将直接导致闭环失败　　▲累计误差较大导致闭环失败　　避免走与当前环路闭环无关的路径，过程中会产生累积误差这样的话，容易导致环路首尾相差过大，导致无法闭环　　2?　　选择特征丰富的点作为闭环点　　在建图闭环时，尽量选择激光点丰富的区域作为闭环点，避免选长直走廊等特征相似的点作为闭环点，这类环境容易导致错误闭环。

　　▲贴近环境明显一侧完成建图闭环　　当周围环境特征较弱的时候，尽量将机器人贴近环境明显一侧完成建图建图时尽量走直线，避免机器人旋转运动而造成画面特征点稀疏　　3?　　多走重合之路完善细节　　环路回到原点后，保持机器人继续运动，多走重合的路，不要立刻停止移动，在已经完成闭合的路径上，进一步扫图完善细节。

　　▲进一步完善地图细节　　※ 避免在环路闭合前，因追求建图细节进行转圈和往复行走如果当前的环境特征较少的话，很容易造成闭环失败或者错误　　在玻璃较多的商场环境中，如果在机器人行进的前方有将要路过的相较有特征的环境，如：柱子、左右通道、斜着的墙壁等。

可以在合适的位置停下来，然后向着特征位置原地旋转，等雷达扫出了特征环境后再旋转回来继续前进，但旋转的过程中尽量不要后退　　#02　　所以，雷达扫描出环境特征也很重要在完成大场景建图闭环的基础上，思岚经过多年技术升级，借助激光雷达传感器，将机器人自主建图做到了更『精准』　　1?　　精准检测小物体　　即便是肉眼都容易忽略的小物体，思岚的激光雷达都能准确检测到。

　　思岚底盘搭载的思岚自研激光雷达S2.采样频率高达32K HZ，一秒内进行32000次的测距数据采集，再小的物体也难逃法眼　　▲ S2.细小物体检测效果　　同时，配备2个深度相机系统，将激光雷达和多个视觉传感器完美搭配，360°全方位导航避障，让机器人更稳定精准的建图导航。

　　2?　　精准检测黑色物质　　因为机器人建图是靠激光雷达发射光线获取数据，但黑色容易吸收光线导致检测偏差，但现实生活中又会出现很多黑色物体，黑色的扶手，黑色的座椅等等，如果机器人无法检测出这些黑色物体，就会在行走是出现碰撞。

　　▲ S2 测量黑白物体不分层　　思岚移动底盘搭载的自研激光雷达S2可以有效检测出黑色物质;同时，对于高反射物体，比如常见的玻璃、镜子等都是各大场景中不可避免的，S2也能精准检测，帮助机器人实现更精准的定位导航和避障。

　　通过以上各类指标和数据证明，思岚的机器人移动底盘在帮助机器人自主精细化建图上是不在怕的基于思岚机器人底盘开发的智能服务机器人，可以拥有一张“完美”的地图，能更好的完成自主定位导航， 那么你曾经遇到的机器人的“坏心思”就不复存在啦。

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