SLAM（simultaneouslocalizationandmapping）即时定位与地图建构，顾名思义，是机器人或其他设备在自身方位不确认的不得而知环境中创立地图(Mapping)，同时利用地图展开自律定位和导航系统（Localization)，构建路径规划(Navigation)的技术。朱珏珅（上海思岚科技有限公司牵头创始人兼任CTO）11月13至14日，由中国高科技行业门户主办，人工智能网主办的“2017中国人工智能大会”在深圳举行。上海思岚科技有限公司牵头创始人兼任CTO朱珏珅先生在《SLAM及涉及技术在机器人领域的应用于》主题演说上，为观众详尽的阐释了SLAM在机器人领域中有怎样的应用于。在一开始，朱珏珅先生为大家讲解了目前少见的家用机器人，还包括扫地机器人，陪伴机器人、红家电机器人等等，这些都是目前我们生活中常认识到的。
然后是一些商用机器人，如迎宾机器人、导购机器人、送餐机器人、照料机器人等，这些都是在商业上早已用于的机器人。那么机器人必须哪些功能呢？朱珏珅先生讲解到，必须有联网能力，能辨识语音语义，可以自律移动，有图形UI，还要能人脸识别。那么关于自律移动，还必须解决问题几个问题。此时朱珏珅先生在现场明确提出三个疑惑，我在那里？我要去哪儿？我要怎么去？要想要构建这些，就必须有动态定位自律建图，此处还要再加路径规划与运动继续执行的能力。
激光+SLAM（LIDARSLAM）是目前机器人自律定位导航所用于的主流技术。激光测距相比较于图像和超声波测距，具备较好的指向性和高度探讨性，是目前最可信、平稳的定位技术。
激光雷达传感器提供地图信息，建构地图，构建路径规划与导航系统。vSLAM技术是指机器人利用视觉系统构建自律定位与地图创立，是一种非传统的导航系统技术。这项技术能在不得而知及危险性环境利用机器人构建排障排险工作，必须机器人感官环境信息，然后展开自律导航系统。
那么我在哪里？我要去哪儿？这两个问题早已解决问题了，那么最后一个我要怎么去？该如何解决问题呢？那么这就要说道到路径规划与运动继续执行该如何极致融合，这个必须多传感器的融合。通过激光雷达来扫瞄周围的环境；再行再加景深摄像头辨别自己与物体之前的距离；运用跌入传感器来让机器人明白自己否正处于边沿区域，避免踏空跌入；运用超声波传感器，可以观测到用景深传感器无法看见的半透明玻璃之类的物体，避免撞击；最后还要有撞击传感器，让机器人在于其他物体，比如休息的人撞之时，需要及时调整自己的方向。
只有这些传感器再加SLAM的融合才是一个原始的需要长时间用于的机器人，朱珏珅先生在大会上如此特别强调道。而Slamtec目前的得出了两个答案，一个是Slamware导航系统定位套装，一个则是ApolloZEUS机器人平台。朱珏珅先生在大会上为观众详尽说明到，目前机器人的定位可分成比较定位和意味著定位两种。
前者是根据机器人本身或从环境中萃取某些特征信息，如物体外部几何结构点、里程信息等，融合上一次的方位和姿态来辨别出有机器人的当前位姿，该方法灵活性低，不利于机器人的导航系统与定位，但误差积累较小不会导致定位精度减少。而后者是通过人们在环境中预先设置的路标或醒目节点等来计算出来机器人动态的位姿，此法较慢可信，但适用范围较宽，在无法设置路标场合无法工作。一般来说将以上两种方法结合来提升机器人的定位精度。随后朱珏珅先生还拿扫地机器人来举例，基于SLAM及涉及技术给扫地机带给的价值，当没定位导航系统的时候，扫地机器人如同一只咬死苍蝇一般，只不会回头直线，当撞击到物体的时候才不会改向，效率非常低，并且有可能有些地方也无法洗手到。
当用于定位导航的时候，扫地机器人就需要现在房间中规划自己的路径，不仅时间较短，并且效率高。当然SLAM技术某种程度可以运用在扫地机器人上面，朱珏珅先生最后也所述了一些SLAM应用于的实例，比如移动广告、酒店服务、智能家居、自动送餐、儿童陪伴、智能仓储等等，应用于的场景十分普遍，因此SLAM今后的市场前景也很好，大家可以多特注目。更加多详尽内容，若无注目人工智能网先前专题报道！。
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