如何让机器人学会主动闭环
导语：现如今，服务机器人已经融入了各大应用场景，不管是在商场还是在医院、办公楼、餐厅、酒店，我们经常可以看到机器人的身影。
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
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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~
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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。
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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。
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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。
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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』
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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。
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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。
